文章主题：文章关键词：阿西莫夫, Robopsychologist, ChatGPT, 工作记忆
我的童年偶像是阿西莫夫笔下的机器人心理学家（Robopsychologist）苏珊凯文博士。
因为ChatGPT的存在，我有这个机会，在攻读PhD学位期间就能扮演一名半吊子机器人心理学家。
在2018年阅读Hassabis对未来人工智能发展的展望时，我注意到了他在文章结尾部分提到的一个有趣观点。他认为，我们有望逐步将心理学和神经科学的研究方法引入机器学习领域。这一设想为我们提供了一个新的视角，以期在不久的将来，我们能更好地理解人类智能的本质，并借此发展出更先进的人工智能技术。
尽管我们已经进入了一个以人工智能和机器学习为主导的时代（如GPT-3时代），但人类与这些技术之间的鸿沟依然存在。换言之，尽管对话模型的技术有了很大的进步，但我们仍然难以用自然语言与模型进行流畅且自然的交流，更别提引入心理学的研究范式了。因此，我们不得不承认，知易行难这一事实。
自那日始，我反复想象着机器人心理学会的模样，以及我们如何去探索、理解机器人的内心世界。如今，在与对话模型的碰撞中，我们终于看到了希望的曙光。
ChatGPT 的问世无疑是革命性的，它让我们得以亲身体验人工智能的魅力。在此之前，我们对机器人的认知大多源于科幻小说的描绘，然而 ChatGPT 却让我们通过日常的对话，深入探讨机器人的认知能力，从而使机器人心理学从虚构走向现实。
在未来，随着对话模型或多模态交互模型的不断进步，我们可以预见认知心理学的实验方法、理论思维以及测量工具，将越来越广泛地与机器学习相结合。
在此，我向文学领域的巨匠阿西莫夫表示崇高的敬意，同时也要向杰出的机器人心理学家苏珊·凯文博士致以最诚挚的问候。此外，我还要向当今时代的领导者——OpenAI公司表示由衷的钦佩！
感慨的话说完了，让我们进入正题吧。
为了测试ChatGPT是否拥有最初步的“智能”，我们先来测试ChatGPT的工作记忆：
尽管ChatGPT未能正确辨别“几种”和“次数”的差异，但它确实展示了一定的工作记忆能力。
这绝不是“拟合语料库”或“习得了人类语言的结构”这种层次的能力，在我看来，这绝对是真正的工作记忆。
在分析ChatGPT复述水果与动物名称时所展现出的一个有趣现象时，我们需要关注一个可能与其自回归模型特性有关的方面。具体来说，当ChatGPT在对话中提到某些水果或动物的名称时，它会按照这些名称在对话中所出现的顺序进行自动排序。这一特性或许可以归因于自回归模型的内在性质。
接下来要求 ChatGPT 分析最简单的逻辑命题：
为了防止 ChatGPT 利用常识“偷懒”，必须避免问题中出现的对象包含在 ChatGPT 训练时使用的语料库中。因此我脸滚键盘敲了一个虚构的动物“卡拉拉鲁卡”。
乍一看 ChatGPT 似乎可以正确理解原命题与逆命题、逆否命题之间的关系。
事实上其实并不是这样。当我们把原命题换成更常见的说法，例如“熊都爱吃蜂蜜”或者“卡比兽都爱睡觉”，此时 ChatGPT 可以利用学习到的常识“偷懒”。这种情况下，询问同样的问题，ChatGPT 反而会表现不好。最严重的情况下，ChatGPT 甚至会混淆逆命题与逆否命题，然后开始它招牌式一本正经的胡说八道……
先写到这……每天随缘更新一点
说句题外话，因为我个人是更偏神经科学一点，事实上认知心理学的范式我其实也不是很熟悉，应该要再多了解一下这方面的知识，做的实验会更严肃一些。
希望有想法的朋友可以在评论区多多交流（没有想法只是阿西莫夫书迷也行）
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