原始标题：思维×算法，如何“一起跳舞”（查看边境·人工智能如何变化科学研究游行） 该图是基于AI文本评论的人格分析的示意图。中国心理学会提供的照片 近年来，人工智能的加速发展不仅促使人们进入智能时期，而且影响了工作研究的思维和方式 - 启动尚未发生深度和宽度的科学研究。数据表明，从2019年到2023年，全球AI的年平均科学增长率（由人工智能驱动的科学研究）为27.2％。 挖掘大量数据，帮助记录审查并提供科学研究解决方案...当人工近视深度融合到科学研究中时，它带来了科学研究范式的变化？科学家如何在研究的知识？在情报期间，建立知识的新范式会带来什么挑战？该版本推出了一个计划系列“边界观看：科学研究范式的人工智能如何”，此问题的重点是心理学研究领域。 - 编辑 心理学和人工智能的来源是什么？ 在电影《徘徊地球2》中，人工智能莫斯立即发现了他通过检查刘·佩奇安格的颤抖的嘴而保留的秘密。 这个科幻小说场景可以在现实中证明 - 从手机的面部解锁功能到购物应用中的“猜测”，在AI心理咨询，心理学和人工智能的AI助手中，将共同努力。 实际上，心理学和人工智能有许多联系。 还记得生理学家帕夫洛夫（Pavlov）听到铃声时流口水的狗吗？经典的“ conditioNED Reflex“实验启发了人工智能领域中最重要的技术之一：研究研究。人工智能击败人类Go Masters的窍门本质上就像是类似培训的升级版本。通过“食物”大量GO数据，您可以完全食用Go Board。 在太阳方面的应用中也可以找到许多心理原则。在研究动物研究机制之后，心理学家成员斯金纳（Skinner）表示，行为的后果将影响未来出现的可能性，积极的强化将增强行为，而负面的惩罚将阻止行为。如今，该机制应用于电子商务和简短的视频平台。该算法根据用户单击，偏好和其他行为反馈调整内容建议，并推动个人“您猜”。 但是，当AI需要了解更复杂的人性时，有必要从心理学中“借用眼睛”CAL心理学。人类的关注就像聪明的聚光灯一样，总是优先考虑基本信息。这一发现诞生了AI的注意机制。例如，在编写人工智能模型时，像一个人一样，chatgpt扫描了上下文和准确的频率单词。当变压器模型处理文本时，它通过计算单词之间的关系来处理“注意权重”。这些权重就像聚光灯一样，确定哪些单词集中在模型上，从而影响了内容的产生。 对于心理学，安装“ AI大脑”将发生很多变化。 更丰富的数据 - 通过社交媒体，可用设备和其他渠道，心理学研究人员可以获得10亿个实时数据和审查，据说他从“实验室鱼缸”跳到了“海洋数据”。 研究更好 - 使用技术建模社会关系，通过审查微信聊天频率和圈子的交互模式朋友，人工智能将是社交焦虑的隐藏信号。研究发现，自闭症患者的社交网络具有独特的“蒲公英结构”，而这种“数字指纹”为早期筛查提供了新的迹象。 AI可以自动获得反映自我报告文本中心理语义的文本表示向量，并使用数据驱动的技术在文本和人格表达行为之间产生复杂的映射关系，从而实现自动角色分析。根据实际验证，AI审查结果与近0.5的问卷分析结果之间的相关系数，这显着提高了传统问卷分析的效率。 更方便的身份 - 在上海的一个疗养院中，使用情感计算的技术可以通过颤抖的波浪来识别老年人悲伤的索引。研究她在深层学习框架中具有输入情绪口服特征，以开放方便的途径，以最初识别诸如抑郁症之类的心理状况。为了产生更高的三维心理图，研究的观点与各种非口腔模式（例如检查面部表情或步行表达式）同步。这些多模式数据构成了行为的重要指标，并为诊断压力，焦虑和情绪状态提供了稳定的基础。 AI如何促进心理学研究范式的变化？ 在数字智能期间，AI的心理学研究和技术的加速整合不仅促进了科学研究游行的变化，而且通过接触融合在一起。 心理学研究人员在人工智能技术的帮助下进行了什么研究？ 最近，心理学研究团队开发了基于大语言模型的心理自我支持工具的工具进一步提高人工智能情感能力的理解和互动。借助“零样本学习”，该模型不需要特殊的培训，并且可以根据培训前知识轻松应对新的咨询情况； “迅速思考”的方法指导思考AI模拟的逻辑，研究用户表达方式以及探索Emosthat IT的根源。 “心理学 + AI”的结合使心理学研究更具个性化。 在实现了AI的“倾听和反应”之后，研究朝着一个更具挑战性的目标发展：允许AI积极识别并警告未指定的心理危机的隐含信号。一项研究获得了心理学的“模型建模”，以模仿从发芽到行动的心理危机的进化路径，并基于危机的文本中开发了大规模的培训数据，从而提高了模型识别弱势迹象寻求帮助的能力。这种使用P的方法指导和使用AI来产生优化的系统理论不仅突破了很难获得敏感数据的研究瓶颈，而且还可以增强半固定性和预言。它标志着现代技术和心理科学家的深刻融合，该科学家促进了AI，该AI已演变为理解和保护人类深层情绪的目的。 技术的发展也反映在生物智能中。 Google DeepMind的“心理进化”实验模仿了自然选择，并通过数学检查构建了“生态环境的AI版本”，从而使获胜的解决方案可以“传播”并消除较低的解决方案。经过多次迭代，AI在识别任务中的表现不仅仅是传统算法，表明了人形思维的跳跃可能性。与AI相比。人脑在整合和处理跨模式信息方面仍然有明显的好处UCH作为语言，视觉，听力和绑定器。研究人员正试图在AI模型上“体现认知”，以创建一个值得调节的“体现代理”。例如，我国智能模拟“ Gewu”的平台采用了一种进化研究算法，允许多格式机器人在虚拟环境中体验“最坏”复​​发的“安全性”。单击多模式培训和学习会压缩传统的开发周期，该周期持续数周至分钟水平，从而显着提高了机器人的训练效率和灵活性。 将来，思维和算法将如何朝两个方向发展？ 热门的思想和看似冷的算法“朝着相同的方向走”，显示了技术和理解。 从技术的角度来看，将来，启发心理学的狂热机制有望使AI在不确定和开放的环境中具有更强的酌处权，以及M的能力最终的集成还将有助于AI更好地适应复杂的情况。在这方面，AI通过开发实验材料，模仿人类相互作用的情景，开发提供的提供模型和喂养心理学研究来帮助揭示人脑的复杂机制。 这种“双向匆忙”也加深了人类的自我意识。在使用算法跳舞时，我们想到了“为什么人是人”的独特光 - 以因素，理智，效率和道德规范为基础。例如，在杭州的一家医院的心理咨询中心中，AI可能会以高度悲伤的风险准确地标记taor，但是真正消除了客户颤抖的手总是医生的温度可以提供热饮。 一位心理学家曾经说过：“人们最深切的渴望将被理解。”当AI成为理解人本性的新镜子时，我们可以通过其constipat更清楚地看到人类心的温暖离子，这也是心理学的不可替代价值。 同时，技术进步带来了新的挑战和道德问题：如果AI可以“理解”甚至“体验”情绪，我们应该处理其“情感”？当人们与AI建立真正的情感联系时，如何定义这种新关系的界限和责任？尽管AI的“情感”本质是kawanting和缺乏主观经验的程序反应，但其带来的情感便利可以有效地改善心理状态。这促使我们重新评估“情感”的含义，这可能需要扩大未来的界限，以适应AI带来的新情感奇观。之后，情绪的“真实性”将不再是基本的。关键是我们如何生活在AI并设定界限和道德标准。 在未来智能社会的情况下，只需在人类的情感投射与理性之间达到平衡判断我们可以促进人类关系关系的健康和可持续发展。 。 学术支持：中国科学技术协会