一点钱程 “数字读心术”精准模拟和预测人类行为

　　德国亥姆霍兹慕尼黑研究中心开发出一款名为“半人马”（Centaur）的人工智能（AI）模型，能在几乎所有心理学实验中准确预测人类行为一点钱程，甚至超越了科学家数十年来打造的传统认知模型，堪称“数字读心术”。这项研究发表在最新一期《自然》杂志上，被认为是AI与心理学融合的重要突破。

　　心理学家长期以来渴望找到一种既能解释人类思维方式，又能准确预测人类行为的工具。现有模型往往局限于其中之一，“半人马”的出现改变了这一现状。

　　“半人马”的核心是Psych-101，这是一个包含160项心理实验中6万多人作出的超1000万个决策的数据集。这些决策涵盖从简单的记忆任务到复杂的道德困境。每个实验都经过精心标准化一点钱程，并用自然语言重写，以便AI能够理解并从中学习。

　　在模型构建上，团队选用了Meta公司最新的Llama 3.1语言模型，并基于海量人类决策数据集进行了微调，使其能预测一系列典型的行为，而不仅仅是单一行为。团队用Psych-101数据集对模型进行训练，整个过程在高端计算机处理器上仅耗时5天。

　　训练完成后，团队将“半人马”模型与十余种行为预测模型进行了比较，测试对象是未参与最初训练集的全新受试者。在32项任务中，“半人马”在31项中都是预测最有效的模型，唯一的例外是一个语法判断任务一点钱程，即参与者需判断句子的语法是否正确。

　　“半人马”与众不同之处在于其“举一反三”的泛化能力，也就是说，它在面对全新场景时仍能给出准确预测，无论是情境设定变化（如将“太空寻宝”改为“魔毯探险”）、任务结构调整（从双选变为三选），还是完全陌生的推理任务，表现都很出色。

　　团队还发现，“半人马”的内部处理机制与人类大脑活动惊人一致。尽管模型从未接触过脑神经数据，但其内部状态与执行同类任务时的人类脑电图有高度相关性。这意味着在学习预测人类行为的过程中，AI演化出了类似人脑的信息处理方式。

　　除了行为预测，“半人马”还能用于模拟人类决策过程，帮助发现新的心理学策略。在一项模拟实验中，它甚至提出了一种比现有理论更优的探索策略，展现出辅助科学发现的潜力。

　　心理学是研究人类心理活动及其规律的学科。既然有规律可循，那就有可能将海量心理学知识和规律纳入数据集，用来对人工智能进行训练，让人工智能也“学会”这些知识和规律。在心理健康日益受到重视的今天，人工智能在心理学领域的应用潜力巨大。比如，可以推广专业又靠谱的AI心理咨询师，帮助用户解答日常的心理困惑和疑问；也可以让聊天和陪伴机器人掌握心理学知识一点钱程，为用户提供更多“情绪价值”。期待看到人工智能为人类心理健康贡献更多力量。

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