萬物皆可AI的時代，幾乎所有的學科都在探索和重組全新的模式，心理學也不例外。
在斯坦福大學的一項極富突破性的實驗中，AI僅透過分析受試者15秒的語音片段，就以85%的準確率識別出抑鬱症早期症狀！這個數字是什麼概念呢？它超過了大多數初級心理醫師的平均水平。
這似乎預示著心理學領域有發生變革的可能：從紙質量表到數字畫像，從主觀判斷到資料驅動，AI正在重塑傳統心理學研究和實踐的每個環節！
目前，已經有諸多名校的研究團隊對此類交叉方向發起衝擊，都取得了突破性的進展”。
比如，在心理測量方面，傳統心理測量依賴標準化量表，但這種方式多少存在主觀偏差。AI的多模態生物特徵和分析技術，可以把人類的無意識生理指標也納入分析體系。打個比方就是，如同給心理狀態裝上反應客觀資料的CT掃描器。
案例一：賓夕法尼亞大學開發的語音情緒識別系統，透過語速停頓、頻譜特徵等200+維度，精準捕捉抑鬱焦慮傾向（PHQ-9量表相關性達0.79）；
案例二：中科院心理所的 “微表情解碼”系統（FACS-AI），在自閉症兒童社交反應評估中實現0.91的識別準確率；
案例三：劍橋大學採集3.7萬人的手機使用資料，構建出“預測工作倦怠的機器學習模型”（ROC-AUC=0.83）。
再比如，在心理治療的診斷上，過往的臨床診斷經常受限於醫師的個人經驗，AI則可以幫助跨過這些障礙：
案例一：IBM Watson 心理健康平臺可以實現整合電子病歷、基因檢測、可穿戴裝置資料，將雙相情感障礙誤診率降低42%；
案例二：DeepMind開發的fMRI時序分析模型，利用深度學習模型(如卷積神經網路CNN或迴圈神經網路RNN)來提取時間序列中的特徵，這些特徵能夠捕捉到不同腦區的動態變化，在精神分裂症早期識別中達到91%敏感度！
入門“人工智慧＋心理學”
提前接軌前沿學術視角
近年，哈佛、斯坦福等校正在瘋狂擴建相關實驗室（如斯坦福HAI研究院）。跨越社會科學、人文、醫學、政策、法律等領域，研究人員正在利用人工智慧來了解世界和人類自己，未來AI一定不會侷限於本身技術的提升和突破，而是更多的放眼於如何造福全人類。
從美本申請的角度看，前沿的學術視角也可以為你的申請大大加分。如果你未來對人工智慧和心理學的交叉領域感興趣，可以早早做起規劃，在前沿學者的指引下開發興趣、無痛入門。
為此，貓頭鷹精心為大家準備了——
心理學與人工智慧先修課
Psychology and Artificial Intelligence
攜手南加大心理學博士H導師，助你從0開始打牢基礎，接觸世界前沿學術成果的同時，掌握心理學與人工智慧與心理學的基本原理和如何互動、培養跨學科和批判性的思維與意識！
南加州大學心理學博士
UCLA心理學與計算機科學本科
1、心理學與人工智慧的基礎；
2、人類如何學習？機器如何學習；
3、語言與AI：機器能真正理解人類語言嗎；
4、認知偏差：AI與人類的思維有何不同；
5、情感、認知與AI：機器能感知和思考嗎；
6、發展心理學與AI：AI能像孩子一樣學習嗎；
在本課程中，學生將持續完成一個科普專案，透過該專案展示他們對心理學與人工智慧交叉領域核心概念的理解。
該專案是課程的主要產出，讓學生能夠將所學內容轉化為通俗易懂的表達方式。學生將從課程內容中選擇一個主題，並完成以下其中一種形式的科普作品：
◎ 科普短文（500-800 字）
◎ 3-5 分鐘的video介紹
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