用AI算法重塑认知

多客科技

作者：微信文章
我是一个容易焦虑，易悲观倾向的人，可我的理智能能判断这种思维不对，但却没有改善。一直在寻找解药，但一直没有较优解。





最近在阅读AI的算法过程中，发现人的认知与算法计算过程有很多相似之处。如是， 脑海里突发联想：如何塑造个体认知？（即，探索固有模式形成过程，以及如何改变）



认知的本质：世界充满不确定性，个体决策常受经验模式限制。我们的认知系统持续依据贝叶斯理论进行自我修正与优化。



一、思维模式难以改变的鱼原因



长期经验会形成特定神经连接模式，多源于成长关键期的负面经历，从而构建独特认知范式。这种模式改变大脑结构，使个体倾向固有信息处理路径。理性虽能察觉悲观思维，却难改行为倾向，就像AI输入大量负面数据会生成显著负面偏向的模型。



二、思维模式改变的可行性



AI神经网络的反向传播算法可以通过调整突触权重，利用新样本数据对既有模式进行修正，因此，可以用当前的经历样本来反向更改模型，也即重构大脑认知模型，改变神经突触的权重和结构。





三、改变固有思维模式的处方



1. 对于客观物理世界：由于遵循确定性物理规律（如数学运算、工程问题等存在标准答案的领域），该调整过程具有明确方向性，不容易出错；  



2. 对于主观认知领域：因情感、信念等主观因素影响，很容易将认知模型偏离或强化错误认知。而想到王阳明的龙场悟道，理解"外界是内心投射"，就能帮助判断情感认知的对错。  



这就是，在学习AI算法过程中，附加找到自己原有思维模式的顽疾形成原因，并开出适合我体质处方的思考。



以上仅个人思考，不一定都对。