通用心理测量学：探索与应用的新征程

### 通用心理测量学：探索与应用的新征程 #### 1. 新的基础 随着人工智能的发展以及新认知实体的出现，传统心理测量技术面临着挑战。新的认知实体，如认知增强生物和生物增强计算机等，使得传统基于人群或人类中心的心理测量原则难以适用。 传统心理测量技术在面对新问题时存在局限性。例如，人类心理测量的工具和原则难以直接应用于动物、机器或混合体。机器王国的视角揭示了传统方法要么基于特定人群，要么具有人类中心主义倾向，其对其他主体的外推往往只是推测。 新的基础建立在算法信息理论之上。难度的概念至关重要，它不再从人群结果推导，而是理论上从任务所需的计算步骤对数得出，这也带来了测量单位。测试和指标的生成受到项目反应理论概念的启发，如项目特征曲线、代理特征曲线和鉴别力等。 |人类群体|通用|聚合性| | ---- | ---- | ---- | |IQ|任务通用智力|解决方案性| |g因素|策略通用智力| | 通过难度切片的分解为任务聚合方法提供了替代方案，策略通用智力代表了一种独立于主体和任务分布的通用智力概念。然而，这些技术单独使用不足以构建包含所有认知能力和人格特质的完整心理测量轮廓。 发展也是使心理测量轮廓更全面的重要因素。系统通过学习先前问题的组件和概念来解决更复杂问题的能力需要在测试中得到测量，这涉及到社会环境、集体智能和语言等领域。 #### 2. 通用心理测量学的影响 过去一直呼吁整合处理行为特征评估的各学科，但认知科学在评估方面尚未实现这种整合。通用心理测量学并非旨在提出“新心理测量学”或“智力大一统理论”，而是为心理测量提供更具代表性的方法，使能力和难度有更坚实的基础。 它对人类心理测量学有积极影响，能解释任务和实例难度问题，带来关于社会智力和人格的新观点，并以理论而非实证的方式分析能力及其关系。这有助于梳理一些非正统的智力理论，如多元智力理论、情绪智力理论和莫扎特效应等。 在人类心理测量的日常实践中，通用心理测量学的影响可能较小。标准的人类心理测量测试在未来仍将是评估标准人类的最佳选择。 对于动物王国和其他生物的行为特征评估，短期内预计不会受到显著影响。比较心理学的目标主要是科学地理解动物行为和差异。 然而，通用心理测量学从动物评估中受益，因为动物认知的广泛观点为其提供了借鉴。 AI评估领域则有很大不同。目前AI评估存在诸多局限性和不良实践，许多AI系统在商业应用中只是经过验证，而非进行认知评估。缺乏健全的评估理论导致了对AI未能实现真正智能目标的批评。 通用心理测量学专注于基于计算的特征导向评估，有望推动AI评估向新方向发展。它可以作为一个横向或中心领域，促进各学科之间理论、技术和方法的交流。 ```mermaid graph LR A[人类心理测量学] --> C[通用心理测量学] B[比较心理学] --> C D[AI评估] --> C C --> A C --> B C --> D ``` #### 3. 应对需求 经典心理测量学主要应用于诊断评估、教育和人员选拔三个领域。在新的情境下，这些领域面临着新的挑战和机遇。 在诊断评估方面，技术增强对人类认知的影响虽不激进，但需要对传统心理测量技术进行调整。对于AI系统，测试可用于检测认知层面的问题，如机器人宠物学习能力丧失或个性异常变化。 教育领域的情况更为有趣。许多教育系统仍以脱离外界的方式评估学生，但学生在实际中可能依赖各种设备和网络资源。因此，测试和量表需要适应这些变化，某些认知局限可能不再需要相同的发展干预，而有天赋的学生可能被重新定义为能够充分利用各种资源的人。 当评估对象是计算机时，教育通常指的是训练或开发。心理发展和发