【前導文】什麼是心理學?(一)心理學的領域與學科
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現在被大家所認知的「心理學」,幾乎等同於心理諮商、精神疾病相關或坊間面相術識人術等。其實不是喔,「心理學」是一門研究人類想法與行為的科學,提出一套合理的解釋,以及之後的預測與應用。
心理學的理論,有些使用科學方法檢驗後所提出,尤其多數使用實驗法(在實驗室裡證明)以統計數據說明彼此有因果關係(A引發B);有些是相關研究,A與B彼此有關係,但無法精確說是A引起B;有些是個案研究,以少數人但很精深詳細的內容去推算多數人可能也會有的狀況,目的是促進閱聽者自我思考。
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我讀大學的時候,心理學學科分好幾門,以不同面切入解讀人類,大約是以下幾門必修:
1.『生理心理學』:
心理功能來自生理基礎,主要知識為認識大腦區塊、神經傳導、內分泌等影響。例如記憶問題與海馬迴狀態有關,不全然是心理因素。
2.『發展心理學』:
大腦及心理功能的發展,是靠生理成熟與環境刺激逐步完成的。發展有好幾個階段,12歲以後高等心智功能才完成,如同理心才會真正出現,未成熟前所展現的可能只是模仿。
3.『人格心理學』:
以人的內在特質來理解一個人,人同時有多項特質同時存在,有優劣勢之分,特質是穩定少變化的,但特質如何表現則與環境有關。
4.『社會心理學』:
行為除了個人特質、環境影響外,還有一項人類特有的:「人際情境」。團體怎麼表現,會怎麼影響(個人)的表現,如網路情境上的我寫了+1。
5.『認知心理學』:
主探討大腦內心智運作的過程,如注意力、邏輯、類化…大腦不是常常思考的,這樣會累死,它靠很多基模(習慣)去運算,如刻板印象,也很容易誤判。
6.『心理測驗學』:
由嚴謹科學方法發展出來的心理量表,如魏氏智力量表,協助分類與心理衡鑑之用。教導一份心理測驗如何被研發、實證出來。
7.『變態心理學』:
當初我也被名稱嚇到,但其實是講心理健康的領域,主要探討心理因素所引起的精神疾病以及治療大原則。
8.『其他應用心理學』:選修科目
除以上學科(就是理論基礎,也是必修)外,心理學所應用的領域,如工商領域的人力資源管理或行銷心理學、治療領域的心理諮商(語言)或舞蹈治療(身體的)、教育領域的學習方法、生活領域的兒童早療、婚姻溝通…
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最新研究:目前人工智慧擁有等同於 4 歲兒童的智商
作者 林 亞慧 | 發布日期 2015 年 10 月 11 日 |
人工智慧(AI)是未來科技發展中最受矚目的一大議題,自推出以來,科學家及研究學者不斷的精進人工智慧系統,幫助它能完成更複雜的任務,例如:照片識別、做出複雜的變換等。而近幾日,伊利諾伊大學(University od Illnosis)的研究團隊為麻省理工學院(MIT)一台名為 ConceptNet 4 的 AI 系統測試智商(IQ),結果顯示,這台 ConceptNet 4 擁有等同於人類的 4 歲兒童智商,尚處於幼兒園的學習階段。
研究學者在這次的 IQ 測驗中,選用在許多美國的學校普遍使用的魏氏幼兒智力量表(WWPSI),而這個量表主要是設計給幼童作答,並以 5 種類別的題目來衡量幼童的智力,再給 ConceptNet 4 作答前,這些題目也必須經過修改後才好讓它「讀懂」題目在問什麼,類別和範例題型分別是以下 5 種:
知識:「哪裡可以找的到企鵝呢?」
字彙:「房子是什麼東西?」
推理:「給予三個暗示,可以直接看穿、方形、能被打開」
相似:「筆和鉛筆都是…?」
理解:「為什麼人要握手呢?」
測驗後的結果顯示,ConceptNet 4 的智商大約落在 4 歲兒童的平均智商,但低於 5 至 7 歲兒童的平均智商。這個 AI 系統在字彙以及相似這兩類題目中拿下了頗高的分數,知識類則是在同年齡層取得處於平均的分數,但在推理和理解這兩方面則得到極低的分數,也證明了現有的人工智慧還沒辦法有像人類一樣的的複雜的理解與推理能力。
而為什麼 ConceptNet 4 會在推理和理解這兩個方面得到較低的分數呢?這都要歸究於它是怎麼樣「解讀」題目的,舉例來說,題目問:「為什麼我們要握手(shake hands)?」ConceptNet 4 會回答:「因為癲癇發作。」但若研究學者將問題簡化為「握手」,它就會回答較有關連性的答案,像是「調情」、「表達感謝」、「跟朋友見面」等。有時它也會回答的文不對題,像是問它「哪裡可以找的到老師?」,卻得到了「鋼琴」、「樂團」等不合乎邏輯的答案。
研究學者也沒有辦法解釋為什麼 ConceptNet 4 會提出這些不合理的答案,只建議考試的方式可能需要改變一下,像是透過虛擬語音助理 Siri 或 Cortana 轉換自然語言,再輸入問題給 AI 系統回答,這樣的方式可能才會讓它的答題正確率提高。
人工智慧的研究最早可以追溯到 1950 年代,在當時,研究學者將知識庫輸入到電腦中,讓它以邏輯與理解能力解決事情。而在近十幾年,「機器學習」的方法興起,方法是在人工智慧系統中輸入大量的數據,讓它能夠自己學習,而原先「教導」電腦的這個方式也漸漸被「機器學習」取代且超越。研究學者也表示,以上的這兩種方法其實都是有幫助的,但若能將兩種方式做結合,在未來人工智慧的發展中一定會扮演著極重要的角色。
資料來源:http://technews.tw/2015/10/11/ai-iq-four-years-old/
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