Áp dụng AI vào tâm lý học sẽ tạo ra những lợi ích gì?
Diễn đàn - Ngày đăng : 19:25, 29/03/2019
Cách tiếp cận giải quyết vấn đề
Các bước chính và các giai đoạn chính của cách tiếp cận giải quyết vấn đề trong Khoa học dữ liệu cũng được áp dụng trong lĩnh vực AI.
Nhận dạng mẫu
Alex Alexa, chơi bài hát diggy bomb diggy.
Advi Siri, nhiệt độ hôm nay ở Hyderabad là bao nhiêu?
Đây là những ví dụ về nhận dạng giọng nói trong trí tuệ nhân tạo. Nhận dạng mẫu là phân loại dữ liệu dựa trên kiến thức. Các mẫu rất quan trọng để phân tích, phân loại, dự đoán và dự báo hành vi. Điều này được sử dụng rộng rãi trong xử lý và nhận dạng giọng nói/âm thanh/ hình ảnh.
Việc áp dụng nhận dạng mẫu là rất lớn, thay đổi từ chẩn đoán y tế đến dự đoán thời tiết.
Chúng ta hãy hiểu các mô hình trong thế giới của lập trình ngôn ngữ tư duy (NLP).
Trong cuốn sách: “ NLP tại nơi làm việc: Bản chất của sự xuất sắc” tác giả Sue Knight viết, Lập trình là cách chúng ta kết hợp những suy nghĩ, ngôn ngữ và hành vi với nhau để đạt được kết quả mà chúng ta mong muốn"
Trí tuệ nhân tạo
Trí tuệ nhân tạo được áp dụng cho các phân tích dự đoán bằng cách xác định các yếu tố dự đoán có ảnh hưởng đến trường mục tiêu.
Hãy lấy ví dụ về phòng ngừa tự tử trong tâm lý học lâm sàng. Mục tiêu là xu hướng tự tử, và có thể có nhiều yếu tố dự đoán cả về số lượng (quy mô gia đình, thu nhập, sống một mình, giáo dục, thời gian dành cho truyền thông xã hội, số lượng bạn bè, sử dụng ma túy v.v...) và định tính (mô hình trong xã hội đăng tải phương tiện truyền thông, rút khỏi xã hội, thay đổi tính cách, giọng điệu trong lời nói, ngôn ngữ cơ thể, v.v…). Một số mô hình lịch sử, như điều kiện y tế, trầm cảm và căng thẳng sau chấn thương có thể kích hoạt xu hướng tự tử.
Trong trí tuệ nhân tạo, các tham số dự đoán được gọi là tế bào thần kinh. Các tế bào thần nhận tín hiệu thông qua các sợi nhánh và truyền thông tin đến các tế bào thần kinh, cơ hoặc tế bào tuyến khác.
Ví dụ, khi một người bị trầm cảm, ngoài sự thay đổi tâm trạng, nó sẽ gửi tín hiệu đến cơ bắp, hệ tiêu hóa v.v…, có thể gây đau khớp và mất cảm giác ngon miệng.
Mạng lưới thần kinh, là một tập hợp các thuật toán được mô phỏng bằng bộ não của con người, được thiết kế để nhận dạng các mẫu. Chúng ta có thể có nhiều mạng lưới thần kinh phức tạp. Xu hướng tự tử có thể được mô hình hóa thông qua các mạng lưới thần kinh phức tạp để xác định các mô hình cũng như các nơ-ron kích hoạt cảm xúc.
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên và lập trình ngôn ngữ tư duy
Sức mạnh của mạng lưới thần kinh phụ thuộc vào việc xác định các tế bào thần kinh quan trọng. Trong khi xử lý ngôn ngữ tự nhiên giúp máy hiểu và phản hồi các lệnh bằng ngôn ngữ tự nhiên, lập trình ngôn ngữ tư duy hỗ trợ xác định tín hiệu và phản hồi bằng phi ngôn ngữ.
Trong ví dụ trên, cá nhân bị trầm cảm giao tiếp qua ngôn ngữ không lời hơn là nói nhiều về xu hướng tự tử. Lập trình ngôn ngữ tư duy hoạt động theo nguyên tắc mỗi cá nhân là duy nhất và có thể có các sở thích khác nhau như thị giác, thính giác, cảm xúc trong suy nghĩ và giao tiếp. Mặc dù điều quan trọng là phải nghe những gì người đó nói, nhưng quan trọng không kém là hiểu cách họ nói.
Để hiểu được tâm trí và khuôn mẫu vô thức của người bị trầm cảm, lập trình ngôn ngữ tư duy cung cấp các khái niệm tuyệt vời như 'phép ẩn dụ'. Mặc dù người đó có thể không thoải mái khi nói về cảm giác của họ, nhưng việc giao tiếp theo cách ẩn dụ sẽ dễ dàng hơn. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên sẽ phát huy tác dụng khi chúng ta kết hợp cả phương pháp ẩn dụ để phân loại và hiểu hơn về tình cảm.
Kết hợp tất cả lại với nhau
Lập trình ngôn ngữ tư duy giúp nắm bắt các kiểu suy nghĩ, sở thích và cách họ giao tiếp. Áp dụng Xử lý ngôn ngữ tự nhiên và các kỹ thuật AI khác trên cơ sở hỗ trợ thông tin phi cấu trúc được thu thập để đạt được trường mục tiêu (trong ví dụ của chúng tôi, nó giải quyết xu hướng tự tử của một cá nhân).
Tóm lại, lập trình ngôn ngữ tư duy có thể giúp AI hiểu hành vi của con người và các mô hình. Điều này đóng vai trò là tế bào thần kinh để hiểu trường mục tiêu và mối quan hệ với chúng, đó là khái niệm cốt lõi của trí tuệ nhân tạo.