近年来，人工智能加速了其发展，不仅在智力时代推动了人类，而且还以前所未有的深度和振幅影响了思想和科学研究的方式。数据表明，在2019年至2023年之间，全球AI的平均年增长率（基于人工智能的科学研究）为27.2％。它发掘了大型数据，支持文档分析并提供科学研究解决方案……如果将人工智能深入融合到科学研究中，那么科学研究范式中已经进行了哪些变化？科学家如何使用人工智能进行研究？在智力时代，新的范式生产知识的新范式有哪些挑战？此版本开始了一系列名为“看边界的计划：人工智能如何改变科学研究的范式”，重点是Psycholo领域基督研究。 - 编辑者心理学和人工智能的起源是什么？在电影《徘徊地球2》中，人工智能莫斯立即发现了通过分析嘴和刘佩奇安格颤抖的疏散而隐藏的秘密。这个科幻场景可以反映在现实中，共同努力从移动电话上的面部悬而未决的功能发展到在购买应用程序，心理建议，心理学和人工智能中AI助手的“猜测”。实际上，人工心理学和智力之间存在许多联系。您还记得当生理学家听一种呼唤语气时，狗流口水吗？这个经典的“条件反射”实验鼓励了增强学习，这是人工智能领域中最重要的技术之一。击败Humango Masters的Alphago人工智能技巧本质上是改进的类似培训的版本。通过“吃” a大量的GO数据，您可以彻底吃掉桌子。许多心理原则也反映在日常智能应用中。在研究动物学习机制后，心理学家斯金纳（Skinner）发现行为结果会影响未来发生的可能性，并发现积极的强化会促进行为和负惩罚抑制行为。如今，这种机制是电子商务和简短的视频平台。它适用于该算法根据用户点击，口味和其他行为评论调整内容建议，从而促进个性化的“猜想”。但是，如果AI需要理解最反感的人，则有必要“寻求”认知心理学。人类的关注就像是智能焦点的光线，总是优先考虑重要信息。这一发现为AI创造了关注机制。例如，在编写人工智能模型时，Chatgpt扫描上下文并阻止高频完全像人类一样。当Trans模型处理文本时，它在计算单词之间的关联时会动态分配“注意权重”。这些比索就像焦点一样，确定了模型聚焦的单词，从而影响了内容的产生。在心理学中，建立AI的大脑可以产生很大的不同。数据更丰富：通过社交网络，便携式设备和其他渠道，心理学研究人员可以实时捕获十亿个行为数据流，然后进行分析。可以说，他们从“实验室坦克”跳到了“数据海”。研究更有效：当使用社会关系建模技术分析微信聊天的频率和朋友圈子的互动方式时，人工智能可以扫描隐藏的社交焦虑信号。该研究发现自闭症患者，社交网络具有“独特的牙齿结构”，为早期发现提供了新的迹象。 AI可以自动恰恰提取反映自我信息文本的心理语义的文本表示向量，并使用基于数据的方法来建立文本表示行为和个性之间的复杂映射关系，从而实现对人格的自动评估。根据实际验证，AI评估结果与调查结果之间的相关系数约为0.5，从而显着提高了传统调查评估的效率。更方便的识别：在上海的老年家庭中使用情感计算技术，机器人可以通过声音震颤来识别老年人的孤独指数。研究人员在深度学习框架中输入情感丰富的口头特征，以开放有用的途径，以识别抑郁症等心理状况。为了构建更多三维心理图，研究观点与多种非语言同步模式，例如对面部表情和步行姿势的分析。这些多模式数据构成了重要的行为指标，并为评估压力，焦虑和情绪状态提供了坚实的基础。创新如何在心理学研究的范式中促进？在TheDigital Intelligence的时代，心理学研究和AI技术的加速整合不仅促进了科学研究范式的创新，而且通过互动发展。在人工智能技术的帮助下，心理学研究人员做什么样的研究？最近，心理学研究人员开发了一种基于大型语言模型的自我助力心理支持工具，该工具旨在提高人类的情感认知和AI相互作用能力。借助“零样本学习”，该模型不需要特殊的培训，并且可以在培训之前根据知识适应新的咨询情况。策略“思想链的通知”指导了模拟AI逻辑的思想，分析了用户的表示并探索情绪的路线。 “心理学 + AI”的这种结合使心理学研究更加个性化。在实现了AI的“聆听和反应”之后，研究正朝着更具挑战性的目标迈进。它允许AI积极识别并警告不确定的隐性心理危机迹象。基于心理学的“动机模型”，它模拟了从发芽到行为的心理危机的进化途径，并基于IT产生了大规模的危机文本培训数据，从而提高了该模型的能力来识别寻求弱帮助的信号。这种使用心理理论得出AI和优化的策略不仅打破了难以获得机密数据的研究瓶颈，而且还可以提高模型的敏感性和预测能力。这个魔鬼对技术创新和Idethus心理科学家的深入整合，鼓励AI朝着理解和保护深厚的人类情感的目标发展。技术的发展也反映在生物智能中。通过数学评估函数，Le DeepMind的“心理进化”的实验模拟了自然选择，并构建了“生态环境的版本”，该功能允许胜利解决方案“宣传”并消除较低的人。多次迭代后，AI在推理任务中的性能超出了传统算法，这表明人类思维的跳跃潜力。与AI相比，人的大脑在整合和处理语言，视觉，试镜和触摸等中型信息方面具有明显的优势。研究人员正试图将“合并认知”纳入AI模型中，以创建您可以识别和适应的“化身代理”。例如，t他在我国“搜索”中的智能模拟平台允许使用进化学习算法的多形机，这些机器可以在虚拟环境中遭受“最合适的”迭代的“生存”。单击和多模式学习的培训压缩了传统的开发周期，这些周期需要几分周的时间，从而大大提高了机器人的训练效率和多功能性。将来，思维和算法如何向两个方向移动？温暖的头脑和显然冷酷的算法显示了技术和认知重复的“两个方向”。从技术角度来看，未来受到心理学启发的决策机制有望使AI在不确定和开放的环境中获得更强的判断，并且集成能力多模式还将帮助AI适应复杂的情况。第二，AI可以帮助发现人脑产生经验的复杂机制心理材料，模拟人类互动场景，建立认知模型并促进心理学研究。这种“双向睫毛”也是人类自我意识的深度。当我们使用算法跳舞时，我们重新考虑了“为什么人是人类”的独特之光，以理性，敏感性，效率和道德规范来固定人性的坐标。例如，在杭州医院的一个心理咨询中心中，人工智能可以准确地标记患有高抑郁症​​的人，但是真正降低了顾客颤抖的是医生的温度总是给他们热饮。心理学家曾经说过：“最深的人类需求是理解。”当AI成为一种新的镜子，以了解人性的新镜子，从我们的思考中更清楚地看到人类内心的温暖是积极的。如果AI可以“理解”或“体验” emots，我们应该面对那些“ emots”？他们还为这篇文章做出了贡献：部门T：部门