《我，機器人》是美國著名科幻作家艾薩克·阿西莫夫一生中最重要的一部中短篇科幻小說集。小說集描繪了機器人的智能水平在經(jīng)歷了一步步發(fā)展之后，最終“挺立于人類與毀滅之間”。更重要的是，小說中不但有機器人，還有“機器人心理學家”蘇珊·凱文。

在實際工作中，機器人會出現(xiàn)各種各樣的意外狀況——這也是“機器人心理學家”的職責所在：有趣的是，她要做的并非排除“機器故障”，而是要理解和解決機器人的“心理問題”。

回到現(xiàn)實，機器心理學可以算是一個對應人類心理學的新學科，它可以讓人們了解機器的心理，和機器交互更有效更便捷，最終使得機器人更好地理解和服務于人類。

雖然現(xiàn)階段還沒有這一職業(yè)，但隨著AI的發(fā)展，機器心理學務必會成為心理學的重要分支，這是為什么呢？

1.機器心理學家是AI發(fā)展的“腳蹬”

但凡講起AI，人們總是會強調(diào)大數(shù)據(jù)的多樣性和它的計算力更強大、更準確、更高效，但是實際上AI本質(zhì)上會引爆這個時代根本的原因，是因為交互方式產(chǎn)生了根本的變化。

人機交互從“唯物”變?yōu)椤拔ㄐ摹?，從鍵盤、鼠標等變成語音、觸摸甚至腦電波即人的意識。這樣人們就產(chǎn)生了一種恐懼，一種機器的能量非常強大但是難以駕馭的恐懼。所以人和機器之間的關系，首先我們要做的事情是消除這種隔閡，讓機器心理學家去溝通大眾和機器，一方面，讓更多的人更好的接受機器。

在幾千年前，人類就馴服了馬匹，但是真正開始掌握馬匹是因為腳蹬的發(fā)明，腳蹬是什么呢？就是搭在馬身上，供人上馬踩的東西。甚至可以說，腳蹬影響了整個人類的歷史進程，僅僅只是因為馬鐙作為介質(zhì)改變了人機交互的關系。

而機器心理學家某種程度上就在充當馬鐙這個角色，人機的交互由此而變得更加順暢。從機器角度來說，如果有人了解它們是如何根據(jù)這些信息來學習和采取行動的，那么它們犯錯的概率也會小得多?；蛘?，當它們犯了錯，能做出合理的解釋，而不是造成公眾恐慌。

Facebook2017年7月引起廣泛爭議的“開發(fā)出人類無法理解”的溝通的智能對話機器人項目已經(jīng)被關閉，因為研究者擔心會“失控”。

雖然聽上去很可怕，看上去上又似乎只是亂碼，但是并沒有人對此做出具體解釋。

2.心理學乃人工智能之干爹

去年蘋果招聘，要求求職者除了要懂計算機還要懂心理學。原因是，人們在與Siri溝通的時候，不自覺會向她傾訴，但Siri尚未智能到能作為心理咨詢師。某種程度上，這種復合型人才也算是機器心理學家的初始版本了。有些人感嘆這一跨界有點大，其實計算機與心理學結(jié)合并不是隨著時代發(fā)展的產(chǎn)物，它們從人工智能發(fā)展伊始就一脈相承。

美國最早的人工智能學者司馬賀（赫伯特。西蒙自取的中文名）就是一名心理學家，他使認知心理學和計算機科學相結(jié)合產(chǎn)生了人工智能這一新學科，被譽為“人工智能之父“，而從貢獻上而言，“認知心理學”稱為“干爹”毫不為過。

早在1955年，他成功開發(fā)出“邏輯推理者”，使用機器進行人工推理。隨后，他又研制出“一般解決者”，通過判斷現(xiàn)在狀態(tài)與目標狀態(tài)的距離，不斷進行反饋從而達到目標。

這種反饋機制正是以人類的思維方式為基礎，為計算機模擬人的思維活動提供了具體的應用實例。按司馬賀的說法，人工智能就是計算機表現(xiàn)出來的那種如果由人表現(xiàn)就會被稱為之智能的行為，比如認知。

既要指明方向也要干實在活。

1.機器認知與人的認知差異就是方向

在談機器認知之前，我們可以先考慮，對我們?nèi)祟惗?，理解其他人究竟意味著什么?/p>

作為人類，我們每天都在與潛在特征、潛在狀態(tài)和計算過程都幾乎完全無法訪問的其他人類交流。我們既不會試圖去估計其他人的神經(jīng)元的活動，推斷他們前額皮質(zhì)是怎么連接的，也不會計劃去與其他人的海馬體地圖去交互，但我們理解他人的功能非常卓越。

認知心理學認為，我們的社會推理取決于其他人的高層次模型，這些模型涉及的抽象概念并未描述所觀察行為的基礎的詳細物理機制；相反，我們理解的是他人的心理狀態(tài)，例如他們的欲望、信仰和意圖。這也就是所謂的心智理論。

那機器又是如何認知理解其它個體的呢？

DeepMind最新研究提出“機器心智理論”（Machine Theory of Mind），研究者建立的一個叫Psychlab 的平臺，并構(gòu)建了一個心智理論的神經(jīng)網(wǎng)絡ToMnet，并通過一系列實驗證明它具有心智能力。

人類和智能體在 Psychlab 上進行視覺搜索任務時反應時間的差異

在這三種情況下，人類的反應時間各不同，而智能體的反應時間則相同。這說明，當識別的東西有干擾的時候，人的注意力會被分散，而機器的注意力則較為單一。因此若要說機器人具有心智能力，和人的認知差異并不小，而正是這種顯而易見的差異，給發(fā)展機器認知心理學指出了新的方向。

2.使機器心理咨詢師像心理咨詢師

上文提到的蘋果的招聘，有一個很重要的信息點，即Siri某種程度上，充當了心理咨詢師的角色。在1966年，MIT的一位研究員Joseph開發(fā)了一款聊天機器人Eliza。Eliza引入了心理學家羅杰斯提出的個人中心療法（Person-Centered Therapy），其實際作用就是在聊天的時候讓機器人盡量引導人傾訴。

原理很簡單，基本依賴于模式匹配和腳本答案，但目前最好的聊天機器人也還無法讓人感覺他是一個具有穩(wěn)定性格和情感、活生生的人。這就涉及到如何讓機器人的語言和行為更具有個性。

普通人學習心理咨詢的過程是這樣的：

·學習心理學的基本知識、基本的助人技巧；

·學習、記憶、和理解各種理論對于人格結(jié)構(gòu)的假設；

·學習各種異常心理的成因、癥狀、干預方法；

·被治療、被督導。

學習者也需要需要學習大量的模型與案例，看似很“藝術(shù)”，整個流程下來依然有章可循的。這時候機器心理學家顯然可以將學習的經(jīng)驗復制給機器，不斷調(diào)整機器的學習模式，以適應和保持學習過程。

這樣做顯而易見的好處是，機器可以被用來加強和測試適用于人類的認知過程，最終得出最優(yōu)的學習方式，不管是之于機器還是人類。

3.使機器更像人

隨著人工智能的發(fā)展，積極對其進行研究的心理學家們會幫助公司開發(fā)出效率更高且更像人類的機器，不管是性格還是倫理道德。這種特性會讓這些機器對消費者更有吸引力，因為他們更容易與這樣的人工智能互動。

但有一個恐怖谷理論似乎與其相悖，它認為，隨著機器人等非人類物體與人的相似度越來越高，人們對它們的喜好最初會逐漸上升；但相似到一定程度后，好感度會急劇下降，甚至轉(zhuǎn)成厭惡。

但是在未來肯定不會這樣，機器心理學家的廣泛存在必將源于這樣一個事實：具有一個可以思考、學習和做出明智選擇的人工智能。這還有很長的一段路。

這是現(xiàn)在我們現(xiàn)在最司空見慣的劉海屏智能手機，但我們說手機的時候已經(jīng)將“智能”這個詞省略了，更多人并不會將這種智能放在心上。在我們所熟悉的、每天都被電腦和智能手機所環(huán)繞的生活里，與人造機器的共生本就是我們生命體驗的一部分。

AI不斷發(fā)展的時間周期足以使人們接受各種被機器心理學家調(diào)教的機器，就像你現(xiàn)在用劉海屏手機看這篇文章一樣自在。