“强认知”的心理学研究:来自AlphaGo的启示

本文从Alpha Go战胜李世石的热议话题出发,简要介绍了AlphaGo的算法,通过比较和分析当前先进人工智能技术与人类智能的特点,就当前人工智能迅猛发展背景下心理学的研究取向进行了探讨。笔者认为,心理学研究应重视计算科学这一理论基础与工具,从计算理论取向探讨核心认知问题,重点关注人类所擅长的,而人工智能尚无法解决的计算难题。这一研究取向对进一步推动心理学从定性到定量,从现象到理论的发展具有重要意义。同时该研究取向下所获的研究成果也能在与人工智能、机器学习及神经科学等多学科交叉中,体现出独特的价值。我们将这一类聚焦于"人类智能优越特质"的心理学研究,命名为"强认知"研究。     

对注意的再思考:一个注意的强化学习模型

本文在分析总结现有注意理论的基础上,假设注意是一种信息选择现象,而非心理结构或资源。通过借鉴人工智能领域强化学习算法的思想,笔者提出了一种可以表现出注意现象的人类强化学习模型。该模型描述了人与环境交互的过程:人接受环境的反馈,根据自身心理状态调整行为策略,以最大化所获收益。该过程中,注意体现为高价值信息逐渐获得优先加工的现象。因此,本文对注意的本质进行了重新思考,为未来注意研究提供了新思路。