《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(xué)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(xué)家”的職責(zé)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(xué)可以算是一個對應(yīng)人類心理學(xué)的新學(xué)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(wù)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(xué)務(wù)必會成為心理學(xué)的重要分支，這是為什么呢？

AI與心理學(xué)看似是相親結(jié)合，其實是指腹為婚。

1．機器心理學(xué)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(zhǔn)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)?ldquo;唯心”，從鍵盤、鼠標(biāo)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(guān)系，首先我們要做的事情是消除這種隔閡，讓機器心理學(xué)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(guān)系。

而機器心理學(xué)家某種程度上就在充當(dāng)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(xué)習(xí)和采取行動的，那么它們犯錯的概率也會小得多。或者，當(dāng)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(guān)閉，因為研究者擔(dān)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(xué)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(xué)。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(fù)合型人才也算是機器心理學(xué)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(xué)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(xué)者司馬賀（赫伯特．西蒙自取的中文名）就是一名心理學(xué)家，他使認(rèn)知心理學(xué)和計算機科學(xué)相結(jié)合產(chǎn)生了人工智能這一新學(xué)科，被譽為“人工智能之父“，而從貢獻上而言，“認(rèn)知心理學(xué)”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(biāo)狀態(tài)的距離，不斷進行反饋從而達到目標(biāo)。

這種反饋機制正是以人類的思維方式為基礎(chǔ)，為計算機模擬人的思維活動提供了具體的應(yīng)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(rèn)知。

機器心理學(xué)家： 是船長也是水手

既要指明方向也要干實在活。

1．機器認(rèn)知與人的認(rèn)知差異就是方向

在談機器認(rèn)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(rèn)知心理學(xué)認(rèn)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(chǔ)的詳細(xì)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(rèn)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(luò)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(wù)時反應(yīng)時間的差異

在這三種情況下，人類的反應(yīng)時間各不同，而智能體的反應(yīng)時間則相同。這說明，當(dāng)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(rèn)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(rèn)知心理學(xué)指出了新的方向。