AI 领域理论心智进展：增强对人类信念的理解
AI 领域理论心智进展：增强对人类信念的理解
在人工智能快速发展的当下，让AI更好地理解人类信念成为提升人机协作效率与质量的关键因素。理论心智作为理解自身与他人心理状态的能力，在AI领域的应用正逐渐深入。这一进展不仅有助于解决当前AI可解释性差等问题，还能推动AI在更多复杂场景中的应用。本文将对AI领域理论心智在增强对人类信念理解方面的进展进行详细阐述。
一、引言
在人工智能（AI）快速发展的当下，让 AI 更好地理解人类信念成为提升人机协作效率与质量的关键因素。理论心智作为理解自身与他人心理状态的能力，在 AI 领域的应用正逐渐深入。这一进展不仅有助于解决当前 AI 可解释性差等问题，还能推动 AI 在更多复杂场景中的应用。本报告将对 AI 领域理论心智在增强对人类信念理解方面的进展进行详细阐述。
二、AI 与人类信任及理论心智引入的必要性
（一）AI 获取人类信任的层次需求
在人与 AI 共处的时代，AI 要与人类建立信任需满足两个层次：一是能力与性能层面，AI 要让人类清晰知晓在何种条件下能完成哪些任务及达到何种性能；二是情感与价值层面，AI 需与人类产生情感共鸣，秉持相近价值观，将人类利益置于首位，形成利益共同体。然而，当前基于神经网络的 AI 算法存在偏见且可解释性差，是个 “黑盒子”，无法向人类解释特定决策原因，在自动驾驶、金融保险、医疗健康等高风险领域，这一缺陷尤为致命。因此，研究可解释人工智能（XAI），搭建人类和 AI 之间的信任桥梁势在必行。
（二）理论心智在其中的关键作用
理论心智指理解自己和他人心理状态（包括情绪、信仰、意图、欲望、假装与知识等）的能力，最早源于心理学和认知科学研究，如今已泛化到人工智能领域。在多智能体和人机交互环境中，每个智能体都需理解其他智能体（包括人）的状态和意图才能更好执行任务，其行为也会影响其他智能体的行为判断。机器若要获取人类信任，必须通过沟通向人类解释每一步决策意图。高效的解释是人机交互的反复沟通过程，因为人类易被过多或过细解释淹没，交互式沟通有助于机器理解人类并识别人类特定解释内容。而且，只有机器充分考虑人类意图和信念，才能产生最佳解释，理论心智恰好能明确建模人类意图，在人机交互对话中生成系列解释，帮助机器揣摩人类心智，减少人机认知思维差异，增加人类对机器的信任。
三、相关重要研究成果 —— 以 CX - ToM 模型为例
（一）CX - ToM 模型概述
朱松纯教授团队在 Cell 子刊《iScience》上发表的论文提出了新的可解释 AI 框架 CX - ToM，它将 “心智理论（ToM）” 和 “反事实解释”（counterfactual explanations）集成到单一解释框架中，用于解释深度卷积神经网络（CNN）做出的决策，在图像识别模型中增强人类对神经网络的信任。与当前倾向于在单轮对话中生成 “解释” 的可解释 AI 框架不同，CX - ToM 模型将 “解释” 视为基于人机交互对话的多轮次通信过程。
（二）CX - ToM 模型的理论基础
反事实解释：按 “如果没有发生 X，那么 Y 就不会发生” 的形式描述因果关系，如 “如果我早上没有赖床，我上班就不会迟到了”。在图像识别方面，其创新点是 “断层线” 概念，即利用反事实解释，通过在原来图像对应区域添加或删除一组最小语义特征（可解释概念：Xconcepts），使原本被 CNN 模型识别类别为 A 的输入图像被重新识别为 B。例如给马的图像添加 “黑白相间的条纹” 等斑马独有的可解释概念特征后，图像被重新识别为斑马；给 “山羊” 图像添加 “厚厚的羊毛” 并删除 “胡须和角” 后可被识别为 “绵羊”。这种方式符合人类识别物体时抓住区分性语义特征的习惯，能增加人类对神经网络的信任。
心智理论：在人机交互对话中，要考虑人类意图、人类对机器的理解、机器对人类用户的理解这三个重要方面。机器和人有各自独特和共有的知识及见解，需要协作交流达成 “共识”。就像老师上课需摸底测试了解学生知识掌握情况来规划教学内容一样，机器和人相互预判，预判不准会导致沟通无效，机器无法获取人类信任，而心智理论可助力解决此问题。
（三）CX - ToM 模型的工作过程
以一张被 CNN 模型正确识别为鹿但还被预测有袋鼠和斑马类型的图像为例，人类用户询问机器（CX - ToM 模型）“为什么这张图被识别成鹿而不是袋鼠？”，机器依据断层线解释回答用户推理和预测原因，用户验证后若不满意可继续询问，直到机器选出最优断层线解释让用户满意。当存在数千个输出类别时，人类用户难以在所有 “类别对” 间构建断层线验证模型推理，CX - ToM 模型通过结合有助于明确跟踪人类用户意图的心智理论框架解决了这一问题，该模型是第一个提出同时具有多轮次生成、反事实和概念解释方法的工作。
（四）CX - ToM 模型的实验验证
研究人员招募了 60 名有计算机视觉背景的专家用户和 150 名无计算机视觉及其他 AI 领域背景的非专家用户，使用定性和定量评估指标，展开 CX - ToM 模型与其他基线模型的对比实验。结果表明，在基于心智理论的人机交互对话环境下，多轮次沟通中机器不断优化的反馈结果能引起用户好感，断层线解释给出的详细、可理解结果，帮助用户深入理解神经网络模型的图像分类识别过程，增加了人类对机器的信任，且 CX - ToM 模型明显优于基线模型，为神经网络获取人类信任迈出重要一步。
四、理论心智进展在其他方面的体现与应用
（一）推动 AI 在复杂任务中的协作
在一些需要多智能体协作完成的复杂任务中，具备理论心智的 AI 能够更好地理解其他智能体的意图和信念，从而更高效地进行任务分配和协同工作。例如在物流配送场景中，多个配送机器人（智能体）需要共同完成货物配送任务，通过理论心智，机器人可以理解彼此的任务进度、可能遇到的问题等，及时调整自己的行动策略，提高整个配送系统的效率和可靠性。
（二）改善人机交互体验
在智能家居、智能客服等领域，理论心智的应用使得 AI 能够更好地理解用户的潜在需求和信念。智能家居系统可以根据用户日常的行为习惯和表达的偏好，自动调整家居设备的设置，提供更加个性化的服务。智能客服则能够通过分析用户的语言和情绪，更准确地理解用户问题背后的诉求，提供更贴心、更有效的解决方案，提升用户满意度。
（三）助力 AI 在教育领域的发展
在智能教育辅导系统中，理论心智帮助 AI 理解学生的学习状态、知识掌握程度以及学习信念等。例如，系统可以根据学生在解题过程中的表现和反馈，推断出学生对知识点的理解情况和存在的疑惑，进而提供有针对性的辅导和学习建议，实现个性化教育，提高学习效果。
五、面临的挑战与限制
（一）技术实现难度
将理论心智融入 AI 系统面临诸多技术挑战。准确理解和建模人类复杂的心理状态、意图和信念是一项极具挑战性的任务，需要大量的数据和复杂的算法。目前的技术在处理一些模糊、不确定或隐含的信息时，仍存在一定的局限性，难以完全模拟人类的思维和理解方式。
（二）数据隐私与安全问题
为了让 AI 更好地理解人类信念，需要收集和分析大量的用户数据，这涉及到数据隐私和安全问题。如果这些数据被不当使用或泄露，将对用户的权益造成严重损害。因此，如何在保护用户隐私的前提下，有效地利用数据来提升 AI 对人类信念的理解，是亟待解决的问题。
（三）伦理道德考量
随着 AI 对人类信念理解能力的增强，可能会引发一系列伦理道德问题。例如，AI 是否会利用对人类信念的了解来操纵人类行为？如何确保 AI 在理解和处理人类信念时遵循正确的伦理道德原则？这些问题需要深入探讨和制定相应的规范。
六、未来发展趋势与展望
（一）技术融合与创新
未来，理论心智的研究将与其他 AI 技术如深度学习、强化学习、知识图谱等深度融合，不断创新和发展。通过结合多种技术的优势，有望进一步提升 AI 对人类信念的理解能力，实现更智能、更自然的人机交互。
（二）跨学科研究深入
AI 领域理论心智的发展将吸引更多来自心理学、认知科学、哲学等多个学科的研究人员参与，形成跨学科的研究团队。跨学科研究将为理论心智的研究提供更丰富的视角和方法，推动该领域取得更大的突破。
（三）广泛应用拓展
随着理论心智技术的不断成熟，其应用场景将不断拓展。除了现有的领域，还将在医疗、金融、交通、娱乐等更多行业得到应用，为人们的生活和工作带来更多便利和创新。
七、结论
AI 领域理论心智在增强对人类信念理解方面取得了显著进展，以 CX - ToM 模型为代表的研究成果展示了其在提升人类对 AI 信任、改善人机协作等方面的潜力。尽管面临技术、数据隐私、伦理道德等挑战，但随着技术融合、跨学科研究的深入以及应用场景的拓展，理论心智的发展前景广阔。未来，我们应继续关注和推动这一领域的研究，充分发挥其优势，同时积极应对挑战，确保 AI 技术在理解人类信念的基础上，更好地服务于人类社会的发展 。