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人工智能 (AI) 是社会上的一个热门话题，因为它似乎扩展并挑战了人类的认知能力。然而，令人惊讶的是，人类智能研究尤其是心理学研究迄今为止对正在进行的人工智能辩论以及相关的超人类主义和后人类主义哲学运动贡献甚微。超人类主义促进了旨在大力增强人类心理（尤其是智力）能力的技术的发展，通过应用神经科学方法实现，例如经颅电/磁刺激 (TES, TMS)、脑机接口 (BCI)、深部脑刺激 (DBS)、药理学甚至纳米技术方法，旨在修复大脑或增强大脑可塑性。目标是实现一个“后人类未来”，最终解决人类当前的问题。在本文中，我将 (1) 描述旨在增强人类智能的当前神经科学和药理学方法以及它们目前的成功程度； (2) 概述认知增强技术的更广泛应用可能产生的影响（从社会角度和个体差异的进化角度来看）；（3）概述人类智能与人工智能概念之间的共性和差异；（4）讨论（人工）“超级智能”的前景和风险（Nick Bostrom 定义）；（5）思考心理学可以或应该如何为这种“超级智能”的发展做出贡献。最后，我将尝试回答这个问题：我们对心理特征（例如认知和社会/情感特征、价值观）个体差异的了解对于人工智能的进一步发展有何影响？
智力
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![第 9 章 巴甫洛夫、斯金纳和其他行为主义者对人工智能的贡献 *** Witold Kosinski 和 Dominika Zaczek-Chrzanowska 波兰-日本信息技术研究所，波兰-日本计算机技术研究中心 ul. Koszykowa 86, 02-008 Warszawa wkos@pjwstk.edu.pl mado@pjwstk.edu.pl 摘要 将在真实和人工系统的背景下提供一种智能行为的定义。将简要介绍学习原理，从巴甫洛夫的经典条件作用开始，到桑代克和斯金纳的强化反应和操作性条件作用，最后到托尔曼和班杜拉的认知学习。本文将描述行为主义中最重要的人物，尤其是那些对人工智能做出贡献的人物。本文将介绍一些根据这些原理行事的人工智能工具。本文将尝试说明何时一些简单的行为修改规则可以导致复杂的智能行为。 1. 智能：描述 毫无疑问，行为主义者对人工智能的发展做出了巨大贡献。动物学习理论的证据，尤其是行为主义者发现的学习规律，多年来吸引了人工智能领域的研究人员，许多模型都以此为基础。智能是一个复杂而有争议的概念，因此很难用一个简单的定义来概括它。根据 Jordan 和 Jordan [1] 的说法，将智能视为我们用来描述具有一定质量的行为的概念是恰当的。在这方面应该使用两个标准，即速度（即代理执行需要智力的特定任务的速度）和能力（即代理可以执行的任务的难度）。另一方面，我们可以找到另一种智能定义，即执行认知过程的能力。有三个基本的认知过程：1) 抽象，2) 学习，3) 处理新颖性。该领域的杰出研究人员对智力给出了许多定义，例如，它被定义为：](/simg/6/627f48c0041fd2d34b503b6ed02bb4f19b9f3644.png)