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未来十年,都从今天开始全球视角的心理AI

发布时间:2023-4-9 10:58:43   点击数:

原创橙全心理学院橙全心理

橙全心理学院

人工智能更多的是在模拟“智脑”,加入机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等技术,生产出能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。心理学是一门研究人类心理现象及其影响下的精神功能和行为活动规律的科学,兼顾突出的理论性和应用(实践)性。既然具有科学性,则其在现实应用中就有规律和特征可抓取和筛查对应。因此,将AI产品应用于心理学相关领域作为辅助功效产品,可以完成初步的自诊和筛查,极大地节约人力物力精力成本,同时减少误判可能性,提高专业利用率。无论是现在还是将来,人工智能带来的科技产品,将会是人类智慧的“容器”。

01

情绪调节

1)EmoSPARK智能立方控制台

EmoSPARK是一款家居应用的轻量级产品,它包含一个立方体播放器和度可转动的摄像头,并且可连接用户的iPhone等设备。一方面用摄像头持续捕捉用户的面部表情变化,一方面分析用户在手机等终端设备输入的信息。人工智能通过人脸识别、语音识别和语音识别,分析用户的情绪,并推送可调节情绪和音乐和视频。产品特色:表情处理单元(EmotionalProcessingUnit,EPU)。当它与用户互动时,立方体可以通过芯片创建本身的表情文件图。立方体可以保存所有信息,包括与它互动的所有家庭成员的表情。这些表情就像是每个人独一无二的指纹一样。2)苹果收购人工智能公司Emotient

苹果也对用人工智能调节用户情绪感兴趣。今年1月份,苹果收购了人工智能初创公司Emotient,未来,苹果有可能推出一款类似亚马逊Echo的产品,以占领智能家居的入口。产品特色:人工智能初创公司Emotient擅长用人脸识别分析用户情绪,他们把人情绪分为七大类,实时监测,然后得出一个加权值。所研发的软件能够解读个体和大众的表情并深入理解其含义,广告商们可以通过它评估观众的反应,医生也可以借助它更好地了解病人的疼痛迹象。延伸阅读:《情绪垃圾分类图鉴》

3)Affectiva(美国)

Affectiva公司的核心是Affdex,一个情绪识别技术。它通过网络摄像头来捕捉记录人们的表情,并能分析判断出人的情绪是喜悦,厌恶还是困惑等。随着Affdex搜集的数据越来越多,它能识别更多微表情如假笑等。产品特色:最初是用来训练自闭症儿童理解别人表情的。Affetiva还有一个硬件产品—腕带式的Q-Sensor传感器,通过监测皮电活动来分析佩戴者的感觉。Affectiva的SDK和API使开发人员能够将情感感知和分析添加到自己的应用程序,游戏,设备和数字体验中。(融资:年6月获得了来自KPCB和李嘉诚的HorizonVenture的万美元C轮融资)延伸阅读:《10秒钟读心术

洞察你的职场人际关系》

4)聊天机器人

Woebot聊天机器人收集情感数据,发现一些人类不易察觉的模式。同时,它也会询问一些问题,定期检查病人的状况。用户与Woebot的主要交互方式是选项按钮。产品特色:Woebot使用一种最有效的方法来治疗抑郁症:认知行为疗法。这是将智能手机APP纳入治疗的趋势中的一部分。每一天聊天机器人会随机发送一条通知,询问用户的心理状况。它要求用户自己分析心理状况,而不是给出特定的分析结果。5)虚拟朋友

使用HuggingFace应用程序,用户可以生成一个“虚拟朋友”,并且可以不断聊天。这个“虚拟朋友”会通过检测用户在对话中表达的情绪,根据用户的感受,来给出即时的情感回应。产品特色:专注于NLP技术建立自然语言处理库,除了支持文本信息之外,产品同样也能处理照片、表情包等。所以,当用户发送自拍照,或者是一个悲伤的表情时,其平台的聊天机器人也能够做出相应的反应。

延伸阅读:《在你认为是朋友的人里,一半的人并不把你当朋友》6)抑郁症的数字医疗

UpLiftHealth成立于亚特兰大,是专注于治疗抑郁症的数字医疗公司,在UpLift的网页上,用户可通过倾诉、完成心理练习以及接受智能机器人心理辅导的方式缓解精神躁郁等心理问题。该平台提供12个聊天机器人引导的疗程,每个持续45分钟,以及一个工具包。产品特色:心理健康聊天机器人项目在欧美市场较受认可,UpLiftHealth采用认知行为疗法(CBT)来帮助抑郁症患者,构建游戏化与现场教学等新型治疗模式,该公司的服务订阅费用是每月29.99美元或每季度44.97美元。认知行为疗法UpLiftHealth已获种子融资万美元的资金。延伸阅读:《抑郁,不是过度悲伤,而是拒绝悲伤》

7)闲聊机器人

竹间智能目前有两大产品方向:一是NLP、情感计算及多模态人机交互技术领域的持续创新突破;二是研发升级BotFactory平台,推广标准化产品及生态落地,加速AI解决方案跨行业深耕。从声音,影像,交谈中感受用户情绪,更能自然拟人化地与用户进行对话。产品特色:竹间智能为华为音箱产品提供闲聊机器人服务,运用竹间智能的情感计算技术,赋予chatbot识别、理解、适应和表达人的情感的能力。竹间自建的闲聊语料库,保证闲聊内容的安全可控。8)咨询方案制定助手

Psybot是比优心理APP里的一个具有聊天功能的智能机器人,通过人工智能模拟心理咨询,相当于一个智能小助手为咨询师提供用户心理档案,让更多心理亚健康人群得到专业及时的优质服务。产品特色:Psybot能代替真人咨询师在咨询中70%的沟通工作与实际效果,经过AI重构的CBT疗法在语意识别、用户心理分析、方案制定以及基于大数据的智能交互和推荐。延伸阅读:《如何一眼甄别心理咨询师水平的高低?》

9)线上咨询室

上海一心言人工智能科技有限公司Talkroom线上咨询室,用户既可以通过无限制的文本消息、图片消息、音视频消息进行咨询,也可以通过音视频通话功能进行即时咨询。产品特色:Talkroom平台AI根据用户的具体情况和需求,筛选匹配3个合适的咨询师,并提供咨询助理全程贴身服务。

02筛查监测

1)自闭症深度学习算法

据TheVerge报道,北卡罗来纳大学的研究人员已经开发出了一套人工智能深度学习算法,可以预测婴儿的自闭症(ITACA伊塔卡位于意大利都灵的QVI分支机构,专门为需要触觉探测的应用提供灵活的测量系统和软件)。这种预测方法具有81%的准确率与88%的灵敏度,与传统的行为问卷50%的准确率相比,可靠度大幅提升。产品特色:大脑过度生长的程度越高,儿童的自闭症症状越严重,在人体大脑可塑性最强的阶段对孩子治疗,效果会更好。这套人工智能算法提供的有参考价值的数据,会不断“学习”脑部数据,自动判断婴儿的大脑生长速度是否异常,以此来获得自闭症的早期线索。2)监控精神疾病

美国旧金山的明星企业Ginger.io,是一个为用户提供早期疾病预警的工具,它能通过用户手机预知用户健康状况。通过麻省理工创造的最顶尖的计算机算法和模型,Ginger.io的手机应用可以判断用户是否感到疲惫,或者着凉,又或者是患上了流行感冒,它同时还可以检验出腹泻和炎症性肠病。另一家是以色列BurstIQ的LifeGraph,将为这个世界上的每一个人建立一个LifeGraph账户。用户可以通过单一平台访问他们的所有健康数据,不仅包括医疗数据(EMR),还包括遗传/分子诊断数据、行为健康数据、药房数据、健身数据、营养数据等。用户有权利在合适的情况下共享、出售数据。

产品特色:通过患者佩戴的手机和可穿戴设备24小时不间断地采集用户的各种数据,包括睡眠数据、通化数据、行动数据等,然后用机器学习,预测发病的可能,以便提前通知患者家属。延伸阅读:《曾奇峰

精神分析对这个世界的忠告》

3)健康预测分析

CloudMedxInc(美国硅谷)医院实时收集不同病患的数据,经处理分析后向医疗机构提供符合HIPAA(健康保险流通与责任法案)的健康预测和分析。CloudMedx将原始病患数据经过分析后可以反映一些病症的发展趋势、发生模式、偏差以及预测可能性结果,从而为临床治疗和早期检测诊断提供非常有借鉴意义的参考。产品特色:通过大规模和深度的基于NLP的机器算法,医院降低30%的重新住院率。重新入院往往意味着发生二次感染、复发等情况。目前CloudMedx兼容主流的18家HER系统,在实时的病人信息提醒,风险管控等方面给医疗机构提供智能化运营。(获得万美元融资,腾讯是参投方之一,具体投资金额未知。)4)DNA突变研究

DeepGenomics(加拿大多伦多)将机器学习和基因组生物学结合,结合人工智能,瞄准精准医疗,致力于开发一个能够学习、预测及解释DNA变化的计算系统,应用于医疗的初创公司。研究人员可对一个DNA序列进行查询,系统将鉴别出突变,并告知这些突变将会导致什么疾病及致病原因。产品特色:DeepGenomics已经推出了他们的第一款产品SPIDEX。只需将测序结果和细胞类型导入,SPIDEX便可分析出某一变异对RNA剪切的影响,并计算出该变异与疾病之间的关系。5)语音识别抑郁

南加州大学的研究员们开发出了一套名叫SimSensei的人工智能工具。可以从抑郁症患者中辨别特定的语音特征,因此辅助诊断。在面诊过程中会倾听病人的声音特征,记录检测该病人的声音。产品特色:有心理障碍或神经疾病的人会降低他们的元音发音,心理医生可能会听不清楚。SimSensei根据他们元音发音的大小,推测患者是否患有抑郁。

6)健康指数分析

iCarbonX(碳云智能,中国)利用最先进的数据挖掘和机器分析技术提供个性化的健康分析和健康指数预测服务,拥有世界上最专业、增速最快的全息健康数据,专注人类基因数据。碳云智能希望建立一个健康大数据平台,运用人工智能技术处理这些数据,帮助人们做健康管理。产品特色:核心技术获取的有基因数据、微生物数据(肠道、口腔、皮肤等)、蛋白及代谢数据(尿液、汗液、血液等)等,合作伙伴包括研究机构、药厂、体检中心、医院、诊断公司、保险公司、健康管理公司等,从合作伙伴处获取的数据有临床及体检数据、环境数据、运动数据、饮食数据等等。还将成立百亿级的专项投资基金,用于收购资本市场平台,并整合精准美容、精准营养、精准健康、精准医疗和智能硬件领域。7)精神科抑郁症治疗

阿尔法心理是帮助临床精神科医生和心理医生寻找最优治疗效果、最小副作用和最高依从性的抑郁症治疗方案,通过透明和个性化的信息帮助医生和患者共同制定治疗方案。产品特色:通过海量患者行为反馈数据和脑神经成像的跟踪分析,引入神经影像学等数据,不断地优化抑郁症诊断和治疗的深度学习模型的参数。最终帮助每一位抑郁症患者找到最适合他的治疗计划。

03官方诊疗

1)军队PTSD诊断

南加州大学推出了一款AI心理治疗师,它有拟人化的形象,有面部表情,有肢体语言。AI会分析受访士兵的面部表情变化,以及士兵的语义和语音,再结合问卷调查,诊断其是否存在PTSD症状。产品特色:军队文化崇尚作风强硬,很多士兵不愿意向心理医生坦露自己柔软和脆弱的一面,但当其知晓为自己治疗的是AI,则会放松很多。2)难民AI心理咨询师

硅谷一家叫x2ai的初创公司也推出了针对叙利亚难民的AI心理咨询师,已经在土耳其的难民营中试用。产品特色:(同1)功能相对简陋,目前只能做阿拉伯语的语义识别。

延伸阅读:《Hello!朋友:人工智能机器人会取代心理咨询师吗?》3)医疗保健通用计算平台

NVIDIAClara平台是一个开放、可扩展的通用计算平台,借助该平台,开发者可以在混合嵌入式环境、本地环境或云计算环境中构建和部署医学成像应用程序。产品特色:NVIDIAClaraAGX是率先推出的一款用于智能医疗器械的AI计算机。基于NVIDIAXavierAI计算模块和NVIDIATuringGPU,这一革命性的计算架构在NVIDIATensorCores上可提供超快的AI推理;通过广泛采用的加速计算平台NVIDIACUDA提供加速功能;并且提供十分先进的NVIDIARTX图形。凭借灵活的设计,它可以从入门级设备扩展到要求严苛的3D设备。4)神经成像诊断

AvalonAI是一家位于伦敦的初创公司,它利用深度学习加神经成像,针对阿尔兹海默症做早期诊断和预防。对于轻度认知障碍者的脑部CT,AI可以有效预测哪些可能恶化为阿尔兹海默症。产品特色:上传脑部扫描图片,即可判断大脑年龄和状况。资料库里已经有8万个扫描图件,但通常建一个诊断模型就要用1万个图件。虽然已经取得75%的判断准确率,但凭现在的预测水平,还不能投入医学诊断,随着用于训练的数据量的提升,准确率还可以进一步提升。

04辅助工具

1)临床药物研发

BenevolentAI(英国伦敦)通过人工智能把人、技术和生物学结合起来,集中处理全世界大量高度碎片化的信息,用以加速科学研究和发展。他们的目标是建立人们期盼已久的“制药企业2.0”,利用人工智能助力新药开发,避免代价高昂的临床试验失败。产品特色:BenevolentAI早前做了部门划分,专注药物研发支持的是BenevolentBio,目前Bio部门已有两种非癌症领域的新药进入后期研发,其中一种治疗帕金森症的药物已经进入二期临床试验。(估值达到了21亿美元,合作客户:强生)2)手术/便携设备

谷歌旗下的生物科学公司Verily成功地使用AI图像分析算法来识别与糖尿病相关的眼部疾病,携手瑞士制造商诺华开发嵌入葡萄糖传感器的智能隐形眼镜,同时与强生公司合作开发AI手术机器人。产品特色:该智能隐形眼镜有助于糖尿病患者通过测量眼泪中的葡萄糖成分,来不间断的监控自己的身体状况。这家初创公司如今拥有名工程师,他们负责相关软件和设备的研发,并训练AI观看手术视频。3)互动教学

汉森公司Zeno机器人实现了和(自闭症)孩子之间自发互动,提供一个强大的教学环境。Zeno的正式发布产品可以从WindowsPC上获得“智力”,从Internet上下载升级数据,不断改进。产品特色:Zeno机器人具有小男孩相貌,面部材料为一种与人类皮肤相近的材料Frubber制成,可以行走、做面部表情,在交谈时用眼神与人交流。根据你的脸部进行记忆学习,他看到你就会认出你,并且跟你打招呼,呼叫你的名字来迎接你。4)虚拟医生

爱科沃Echo-Wall智能儿童营养AI是AIIA人工智能大赛医疗专项赛唯一杀入总决赛的聊天机器人项目。以这种特有的强互动个性化的数字沟通方式重新连接医健产业生态中的各种角色,润滑之间的关系。产品特色:儿童营养虚拟医生聊天机器人意在赋能更多儿童家长,帮助其解决儿童成长发育过程中的营养健康问题;赋能更多基层儿科工作者,为其提供基础问询服务,节省时间改善效果。

05

整体分析

可以看出,当前国内外的AI设计中,大量利用认知心理学(信息加工心理学)参考人的认知模型。但AI若与心理学相共联,除了要实现信息抓取外,还需要有视频、图片、文字、语音、语言文字等进行计算机深度学习,深度学习项目依赖于大量标注的数据来解释眼前的任务,这是各大领域所面临的一个主要限制。识别判断情感情绪并做出相应的反应,需要有大量的数据和信息的采集,在思维层面上对人脑的运行机理、认知的基本机制、学习的基本机制以及精神疾病等问题的研究和探索,远比行为上的实验和生理层面记录等来得更为直接和有效。占据大量的、高质量的医疗数据的人工智能初创公司发展较为迅速。现有市面上心理学相关产品多数为情绪调节和前期筛查预判,场景多和医用或病患相结合。国内多是虚拟形象的语音或文字图片识别,国外除模仿人类外显行为,还在面部图像分辨情绪反馈,生理数据预测潜在病因,机器人化基础设施辅助等等探索开发,属于常见方向和实践领域。AI心理产品目前属于对客观理性的感知分析,主观感受设计方面还不成熟,还需要在分析过程中实现数字化神经网络记忆,找到人工神经网络运行规律从而反馈给AI系统,实现抓取后的“理解”,进行自我调整。AI使我们对心理学的领悟更为透彻。人工智能的加入必定会增强心理学对人类的提升。

作者

橙全心理学院M-EAP咨询事业群编辑

葱花



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