人类的心理活动与生存环境息息相关，心理学正是一门研究人类心理现象及其发展规律和活动规律的科学。当前人类社会进入信息时代，随着人工智能的发展，人们自身心理也在发生变化，及时把握这种趋势，理解人类新的行为规律，是心理学研究者不断拓展的研究课题。其中，采用人工智能技术变革心理学的研究方法和手段以深化研究内容，是当前心理学研究者不断努力的方向之一。
跨学科深入融合
人工智能是模拟人类智能的科学。大脑活动与行为和心理过程密切相关，脑科学旨在揭示人类行为及心理过程背后的神经机制或脑机制，而人工智能的发展可以帮助我们深入了解大脑功能及其对行为的影响。
当前，人工智能的发展进一步推动了心理学及脑科学的发展。北京师范大学心理学部教授骆方表示，人工智能技术为脑科学研究提供了仿真模拟手段、系统与平台，使研究者能够以更加系统的方式观察大脑活动，从而对人类的感知觉、注意力、记忆力、执行功能以及情绪情感等有更全面的理解。同时，人工智能领域的深度学习技术也大大提升了脑数据的处理效率。通过对庞杂的脑数据进行高效分析和建模，研究者可以更加精准地识别与情绪或注意力相关的诸多心理问题，促进脑科学研究成果在实际任务中的大规模应用。
此外，人工智能技术辅助的多模态数据采集和建模方法也大大丰富了心理学的研究手段。骆方提出，心理过程往往伴随着生理及行为反应，研究者通过可穿戴设备采集脑电、眼动以及精细动作等数据来进行心理学研究，而人工智能是可穿戴设备的核心支撑技术，虚拟现实、增强现实及混合现实技术有助于创设仿真的任务环境，从而获取更加真实的信息，这对于识别内隐的心理动机系统至关重要。同时，人工智能领域的多模态建模方法也为数据的整合性分析提供了可能。现有研究表明，包含多模态数据的模型往往能够实现最优的预测效果。目前，基于多模态数据的研究在心理健康、消费心理、认知功效、人才选拔、组织管理等心理学领域都已有实际应用的案例。
当前，国内人工智能与心理学的研究正在不断深入融合，形成了相互促进的发展态势。北京大学心理与认知科学学院研究员彭玉佳表示，首先，心理学可以利用人工智能技术做研究，比如在认知神经科学领域，多体素模式分析（MVPA）将机器学习引入心理学，从而对人的大脑活动进行模式识别。而在应用方面，基于MVPA，可以针对识别大脑活动模式进行解码神经反馈（DecNef），从而在精神疾病领域实现临床干预，比如调控成瘾问题、焦虑障碍和恐惧症等。
反过来，心理学的理论和发现也在推动着人工智能的发展。彭玉佳表示，当前机器学习的很多算法都借鉴自心理学理论，比如强化学习理论的灵感来源于心理学中的行为主义理论，即有机体如何在环境给予的奖励或惩罚刺激下，逐步形成对刺激的预期，从而产生能获得最大利益的习惯性行为。此外，受心理学认知科学的启发，人类学习、推理等高级的认知功能都在不断启发人们开发更加智能的人工算法。
总体来讲，脑科学为人工智能的发展提供了重要依据和指导，而人工智能的发展也加快了心理学及脑科学的研究。二者相互融合促进，共同创造更具通用性和自主性的人工智能新思路，进一步提升了社会的智能化水平。
拓展心理学研究范畴
当前，人工智能的发展已经可以对人的直觉思维和简单重复动作进行很好的模拟。未来，人工智能和心理学的跨学科结合还有无限可能性。
中国科学院心理研究所研究员朱廷劭表示，人工智能发展将大大拓展心理学的研究范畴，研究人员可以借用人工智能技术进行重要数据的采集和分析，并在此基础上开展一些以往很难开展的研究，比如尝试发现各因素之间的影响关系，从时间和空间上拓展心理学研究的范畴。
一直以来，心理学研究往往涉及多样因素，比如个人先天特质、家庭因素、教育经历等，难以剥离各因素之间的交互作用。传统心理学研究往往依赖于精确设计的实验范式，即控制所有其他可能的因素来探究特定因素对于研究问题的影响，这就很难全面地揭示研究问题背后的多因素机制。在人工智能时代，人们在自然情境下的活动数据，包括生理、动作、面部表情等多模态数据能够被大规模、细粒度地采集，这将帮助心理学研究者剖析高维数据背后的复杂规律，揭示可能的统计学规律。换言之，传统心理学研究往往源于自上而下的理论驱动，这首先需要一个很好的理论假设，再通过数据采集验证假设。而与传统心理学研究方法不同，未来人工智能获取数据后，研究人员可以通过数据驱动，以自下而上的方式找到变量之间的存在关系，从而发现一些以往很难想到的新的理论和方向。可以预见，未来心理学因为研究方法的创新而取得突破性研究成果的范例将逐渐涌出，心理学研究将迎来一次全方位的大爆发。
彭玉佳认为，未来人工智能和心理学的跨学科结合将主要表现在四方面：大数据医疗、人机交互、脑机接口及通用人工智能。第一，基于多模态数据，比如血液、唾液等生物样本，可以使用机器学习提取高维数据，服务于医疗诊断和治疗。第二，在人机交互方面，通过心理学中的人因工程学、认知科学与人工智能的结合，可以在上下文感知、眼动跟踪、手势识别、三维输入、语音识别、表情识别等多个方面实现突破，做到极致的用户体验和个性化服务。第三，在医疗层面，可以使用大脑信号驱动假肢，为瘫痪病人创造一定的移动能力。第四，在通用人工智能方面，目前人工智能的发展基本停留在弱人工智能阶段，未来通过结合心理学和人工智能，可以促进通用人工智能的开发，赋予计算机真实的智能来模拟人类的高级认知能力，并进行学习和思考，使计算机可以识别情绪、理解人类感情，最终实现与人类的对话和共情。
构建全新心理科学体系
一直以来，心理学作为一门实证科学，需要基于真实的行为数据来发现和检验心理学理论。心理学经过上百年经验积累，形成了较为完善的获取和分析行为数据的方法学体系，但同时也因为缺乏与其他学科，尤其是自然科学的共同话语体系，而难以打破学科交叉融合的壁垒。因此，未来要想充分把握人们在复杂社会系统和人机交互系统中的行为规律，单纯依靠心理学、社会学、生物学、物理学、信息科学等单一学科都不能有效解决问题，未来各个学科之间的界限将逐渐模糊，多学科交叉融合是大势所趋。
骆方认为，未来心理学研究人员将是具备自然语言处理、计算机视觉、机械设计与自动化、心理学、生物学等专业学科知识的复合型人才。而研究人员要想对人类的行为规律进行深度探讨和挖掘，需要重新构建全新的心理科学体系，包括发展心理学、人格与社会心理学、组织与管理心理学、认知工效学等分支学科的研究内容都将发生巨大变化。
同时，这些前沿领域的发展也离不开坚实的科技、经济、人才和政策支持。当前，我国正在大力促进交叉学科的发展。5G网络的发展极大地降低了数据传输延迟，为研发依赖线上数据传输的大范围人工智能算法奠定了坚实基础。可以说，我国的体制制度、资源和经济基础以及科学水平，决定了我国在发展交叉学科方面具有独特优势。
在心理学研究领域，国外也在开展相关跨学科研究。朱廷劭认为，这是心理学界的好机会，如果能深入开展心理学和人工智能的跨学科研究，未来我国将可以与国外的研究并驾齐驱。在人工智能时代，更多的人将具备数据科学能力，也会拥有大量的行为数据，每一个人都将具有开展心理学研究并将其应用到工作和生活中的无限潜力，心理学界可以立足中国的实际情况开展真正的本土化研究，构建具有中国特色的心理科学体系。