机器心理学——通往通用人工智能的桥梁

由于心理学习模型与特定类型的人工智能相结合，与人类一样聪明的人工智能可能成为可能。这是Robert Johansson的结论，他在瑞典Link?ping大学的论文中提出了机器心理学的概念，以及它如何为人工智能的发展做出贡献。

　　

由于心理学习模型与特定类型的人工智能相结合，与人类一样聪明的人工智能可能成为可能。这是Robert Johansson的结论，他在Link?ping大学的论文中提出了机器心理学的概念，以及它如何为人工智能的发展做出贡献。

自20世纪50年代以来，通用人工智能（AGI）一直是人工智能研究的圣杯。到目前为止，人类还没有创造出一种能像人类一样解决智力任务的人工智能。但一些科学家认为，这可能会在未来五年内发生。

罗伯特·约翰逊（Robert Johansson）就是其中之一，他最近在Link?ping大学为自己的计算机科学博士论文辩护。但与流行文化中经常出现的关于人工智能的悲观前景不同，他认为人工智能可以造福人类。

“是的，我相信！”它改变了我们所做的一切，它不仅仅是普通人工智能的延续——它是完全不同的东西。我认为，AGI将以一种与今天的人工智能完全不同的方式对社会产生广泛的影响。你可以创造一种新型的代理人，比如虚拟研究人员或心理学家——但还有更多，”罗伯特·约翰逊说。

与此同时，他也看到了在这个动荡不安的世界里科技发展带来的挑战。AGI可以用于各种目的，例如，在社会中制造分裂。

“这是一项我们必须谨慎处理的技术。另一方面，我也认为人工智能可以帮助对抗社会中一些破坏性的发展。它可能会帮助我们人类变得更有爱心。我对AGI能够以这种方式帮助我们发展持开放态度，”罗伯特·约翰逊说。

但开发与人类水平相当的人工智能是一项巨大的挑战。不同的研究人员试图用不同的方法来解决这个问题。一些人认为像ChatGPT这样的大规模语言模型是可行的，而另一些人则建议模拟大脑。罗伯特·约翰逊选择遵循的道路可以被称为基于原则的道路。这意味着他试图找出可以解释智力的重要心理学学习原理，然后在计算机中实现这些原理。

在攻读博士学位的同时，他还在斯德哥尔摩大学担任临床心理学教师和研究员，并在那里担任副教授，他在论文《机器心理学的实证研究》中使用了这一背景。

“我用现代学习心理学的原理来研究学习、思考和智力的问题。然后我使用了一种特殊形式的自适应人工智能，它是一种逻辑系统，我试图在其中实现学习心理学，”正在获得第二个博士学位的罗伯特·约翰逊说。

该逻辑系统被称为非公理推理系统（NARS），其设计目的是在没有完整数据的情况下运行，计算能力有限，并且是实时的。它提供了一种灵活性，这对于处理现实世界中可能出现的问题非常重要。

NARS和学习心理学原理的结合构成了一种跨学科的方法，罗伯特·约翰逊（Robert Johansson）称之为机器心理学（Machine psychology），他是第一个提出这个概念的人，但现在越来越多的演员开始使用这个概念，包括b谷歌DeepMind。

这个想法是，人工智能应该在其一生中从不同的经验中学习，然后将其所学到的知识应用于许多不同的情况，就像人类早在18个月大的时候就开始做的那样——这是其他动物做不到的。

“如果你能在计算机上实现这一点，那么你就真的在人类层面上破解了人工智能的谜题。我认为心理学将是一门潜在的关键科学，”罗伯特·约翰逊说。

人类能否在五年内成功创造出与自己智力相当的机器人，还有待观察。但根据罗伯特·约翰逊的说法，还有很多其他方面需要事先考虑。

“我们生活在一个有法律、规则和道德前提的社会。如何看待这些代理人的权利和义务，有必要表明立场。也许AGI只是你在浏览器中运行的一个程序，但我认为，如果它有意识，它仍然是某种生命。”、