心理學同人工智能聯系緊密，自1956年人工智能的概念提出以來，心理學家同人工智能研究者進行了很多合作研究。如2018年5月，英國《自然》（Nature）雜志刊登了英國倫敦大學神經科學家和英國DeepMind團隊人工智能研究員合作完成的一項研究成果，他們利用深度學習技術成功模擬人類大腦的空間導航能力。此類研究向人們展示了人工智能技術在心理學研究中的應用前景。

應用于心理測量

交互進化計算（Interactive Evolutionary Computation，IEC）屬于人工智能領域的一種算法，是一種將人的智能評價同進化計算機有機結合的智能計算方法。目前，交互進化計算在心理測量領域的研究中得到很好的應用。日本學者塔卡西（Hideyuki Takagi）等人將交互進化計算應用于對精神分裂癥患者的心理測量和評估中，輔助驗證“精神分裂癥患者所感受到的情緒表達的動態范圍比健康人所感知到的范圍更窄”這一假設，該研究是IEC運用于心理測量領域的開創性研究之一。在此之前，精神病學家和心理治療師認為精神分裂癥患者在情感表達方面存在問題，但是由于缺乏定量方法衡量他們的情感表達能力，所以無法以此作為診斷依據。交互進化計算提供了一種定量的測量方法，使得對情緒感知范圍的測量成為可能。之后，張琰等人利用交互進化計算技術，以高社交焦慮和低社交焦慮大學生為研究對象，成功地測量并比較了兩者在面孔情緒識別的動態感知范圍上的差異性。這些研究表明：交互進化計算作為一種智能算法，適用于心理健康測量。

此外，人工智能領域的貝葉斯網絡和粗糙集分析方法對心理測量數據的挖掘起到了優于一般心理學統計方法的作用。余嘉元發現，利用貝葉斯網絡開發的智能自適應測驗可以顯著地減少教育和心理測試中題目的數量，并且相對于紙筆測驗，這種自適應測驗獲取的信息更多。他還發現，人工智能中的粗糙集分析方法可以對心理測量數據進行挖掘，得到更準確細致的分析結果。

應用于心理變量預測

近年來，人工智能技術中的表情識別技術被用于心理學人格預測的研究中。以往確定大五人格類型的方法主要是問卷測量，但這需要花費大量時間。加夫里列斯庫（Mihai Gavrilescu）在2016年建立了一種新的非侵入性系統，這一系統可以根據面部動作編碼獲得的面部特征來確定人的大五人格特征。之后，加夫里列斯庫和維齊雷努（Nicolae Vizireanu）在2017年提出了一種基于面部動作編碼系統的面部特征分析系統，用以預測人們的16PF人格特征。該系統能夠在1分鐘內準確預測個體的16PF人格，比16PF人格問卷更快速、更實用，適合于短時間內預測人的個性特征。

除了人格量表的預測，人工智能技術中的人工神經網絡（Artificial Neural Networks，ANN）、擬最優的貝葉斯學習器（quasi-optimal Bayesian learner）和支持向量回歸機（Support Vector Regression，SVR）也被應用于心理學研究中，用以預測個體的認知和心理健康狀況。

人的社會認知加工過程同人工神經網絡的信息加工過程存在類似性，因此，許多研究者針對社會認知過程中的一些心理變量建立了各具特點的人工神經網絡預測模型。此外，人工神經網絡技術在心理健康預測中也得到較好應用。比如，塞雷蒂（Alessandro Serretti）等人應用人工神經網絡技術成功對臨床情緒失調中的抑郁情緒進行了預測。

擬最優的貝葉斯學習器能夠模擬在不斷變化的環境中人們行為和信念的變化。瓦吉（Matilde M. Vaghi）等人將擬最優的貝葉斯學習器模擬的數據與強迫癥及健康人群的行為數據進行比較，以探究兩者的行為和信念分別如何隨時間變化；并且將貝葉斯學習模型中的不同參數作為預測因子來量化和比較強迫癥患者同健康人行為與信念表現上的差異。

支持向量回歸機是在計算機統計學習理論基礎上發展出來的一種新的、有效的機器學習方法，其原理類似于人工神經網絡。相較于人工神經網絡，支持向量回歸機能夠克服前者大樣本取樣要求的使用局限性。一些研究者使用支持向量回歸機技術對研究對象的心理特征進行預測，如黃辛隱等人通過支持向量回歸機技術，采用高低特質焦慮組面部表情的識別率，成功地預測了他們的特質焦慮分數。

應用于心理癥狀識別與診斷

神經網絡技術是人工智能領域的技術之一。陳冰梅等人利用神經網絡技術開發了一套兒童心理障礙診斷系統，這一系統可以診斷95％以上的兒童心理障礙，包含17大類、61種常見的兒童心理障礙，如多動癥、品行障礙、精神發育遲滯、抑郁癥、焦慮癥、強迫癥、抽動障礙、普遍性發育障礙等。此外，該診斷系統還能夠對每種障礙提出處理意見。

表情識別技術和聲音檢測技術在心理癥狀的識別和診斷中也得到了廣泛運用。簡（Asim Jan）等人在2014年通過對抑郁癥患者的自然面部表情特征的提取，開發了一種自動化識別系統來計算他們的貝克抑郁量表的得分，以輔助抑郁癥的診斷；科恩（Jeffrey F. Cohn）等人通過面部識別和聲音檢測技術來自動識別抑郁癥。此外，簡等人又于2017年提出了一種人工智能系統來輔助診斷抑郁癥，這一系統可以通過個體聲音和面部表情的變化來計算他們的貝克抑郁量表的得分。

還有一些研究利用動作識別技術或表情識別和動作識別技術相結合的方法進行心理癥狀的識別。阿爾霍沃寧（Sharifa Alghowinem）等人利用澳大利亞、美國和德國進行的抑郁癥臨床訪談視頻記錄，通過對參與者的目光注視和頭部姿勢信息的提取進行抑郁識別。此外，一些研究者將手勢動作和身體動作也納入分析識別系統。喬西（Jyoti Joshi）等人對抑郁癥患者和正常個體在訪談視頻中的表情、手勢和頭部動作進行提取分析，以進行自動化的抑郁識別。拉賈戈帕蘭（Shyam Sundar Rajagopalan）等人在自然環境中收集并標注了一組兒童自我刺激行為視頻數據集，該數據集可以作為一個很好的參考基準來識別兒童在日常活動中的自我刺激行為，并輔助開發出早期的診斷和干預技術，方便臨床醫生、父母和照護者的診斷與照料。

目前，在人工智能技術應用于心理癥狀識別與診斷的研究中，利用多模型（如視覺和聽覺模型相結合）、多種信息融合（如面部表情和身體動作信息融合）的方法進行心理癥狀的識別和診斷已初具成果。

未來發展方向

心理學研究以對人類行為的預測和控制為目標，通過對研究對象外顯行為的探究來描述、解釋心理現象的一般規律。人工智能作為一種重要的輔助方法，對心理學變量的測量和預測發揮了重要作用，并可以輔助一些心理癥狀的識別診斷和心理干預。未來兩個學科的研究可以結合當前的時代特點，在以下三個方面進行更多研究。

1.結合大數據技術，利用人工智能中的機器學習技術建立心理特征預測模型。人工智能技術與大數據技術的結合可以對大規模的心理數據進行分析和建模，基于此，就能對大范圍群體的心理特征進行及時感知。具體步驟為：通過數據標注對研究對象的心理特征進行標記；通過轉換、特征提取等方法進行數據處理；利用人工智能技術中的機器學習技術建立模型；通過分類和回歸分析進行模型評估并投入應用。

2.深入人工智能和認知神經心理學的交叉研究，加強人工智能體方面的研究。目前，深度神經網絡在人工智能體方面的研究才剛剛起步，未來可以借助認知神經心理學對人腦神經系統的結構、信息加工、記憶和學習機制的研究成果，利用深度神經網絡技術從人腦工作的機理上進行仿真。這不僅可以推動人工智能模型的改進，還能為心理學研究提供突破性的研究工具。

3.加強情感培養的機器算法和情感機器人的研究。一些學者認為，未來人工智能的研究應加強對“情緒”和“情感”的了解，而“情緒”方面的研究也是心理學領域近年來備受關注的研究領域。未來兩個學科的研究在這一領域的結合，將會使兩個學科領域的研究碰撞出更具社會應用價值的火花。

綜上所述，人工智能及相關技術的發展，為心理學研究提供了突破性的研究方法和工具；心理學對大腦機制的研究成果運用于人工智能領域，也推動著人工智能研究的進步。通過結合人工智能和心理學兩個領域的最新研究成果開展交叉研究，可以更好解決兩個學科領域的科學問題，這兩個學科也將在相互結合中推動彼此的發展，并提升各自的社會應用價值。