El primer bot conversacional ELIZAfue creado por Joseph Weizenbaum del MIT en 1966.
El nombre de Eliza Doolittle de la obra de teatro de George Bernard Shaw Pigmalióneste primer software conversacional imitaba a un psicoterapeuta (Weizenbaum, 1976; Mullins, 2005).
Si bien su inteligencia era limitada, simplemente reformulando las frases de los pacientes como preguntas, Eliza demostró ser increíblemente convincente.
Su guión más famoso, DOCTOR, simula con éxito al reconocido psicólogo Carl Rogers (ELIZA, nd).
Paciente: soy infeliz
ELIZA: ¿Puedes explicar qué te hizo infeliz?
En ese momento, era el siguiente paso en un viaje mucho más largo hacia el software inteligente y la inteligencia artificial (IA).
Este artículo explora los desarrollos recientes de AI en psicología y su potencial futuro.
Antes de continuar, pensamos que le gustaría descargar nuestros tres ejercicios de psicología positiva de forma gratuita. Estos ejercicios basados en la ciencia explorarán aspectos fundamentales de la psicología positiva, incluidas las fortalezas, los valores y la autocompasión, y le brindarán las herramientas para mejorar el bienestar de sus clientes, estudiantes o empleados.
El papel de la inteligencia artificial en la psicología
El término IA generalmente se usa para describir tanto la «tecnología diseñada para realizar actividades que normalmente requieren inteligencia humana» como el campo multidisciplinario de la ciencia relacionado con la comprensión y el desarrollo de esa tecnología (Luxton, 2014).
Desde robots hasta software distribuido a través de redes, AI es ahora un término de uso común. Y si bien puede significar diferentes niveles de complejidad y rendimiento según el contexto y el comentarista, emula el comportamiento humano complejo o funciones inteligentes especializadas.
Lo más importante es que la IA puede aprender sin que se le diga explícitamente cómo hacerlo.
La psicología, la salud mental en particular, es una de las áreas de enfoque más recientes para la IA. A medida que la IA amplía su alcance, se vuelve cada vez más crucial para los psicólogos, terapeutas y consejeros comprender la capacidad existente y el potencial futuro de la tecnología para transformar la atención de la salud mental.
¿Cómo puede la IA ayudar a los profesionales de la salud mental?
Luxton (2014) dice que la IA puede simular a un practicante, con capacidades más allá de su contraparte humana.
De hecho, los siguientes ejemplos de tecnología avanzada perciben más allá de nuestros sentidos humanos para evaluar pacientes (Luxton, 2014):
- Imágenes infrarrojas para reconocer los cambios de temperatura
- Reconocimiento facial para confirmar la identidad de un paciente
- Detección óptica para analizar la expresión facial y el parpadeo de los ojos
- Análisis vocal percibir diferencias sutiles en las características del habla
- Análisis de olfato (olor) para identificar la intoxicación
Si bien la IA puede realizar sesiones de terapia, sesiones de terapia electrónica y evaluaciones de forma autónoma, también puede ayudar a los profesionales humanos antes, durante o después de las sesiones.
Las evaluaciones físicas, como el aumento de la frecuencia cardíaca o los cambios de temperatura en respuesta a preguntas desafiantes, pueden proporcionar datos adicionales valiosos y esclarecedores para el médico.
No solo eso, el registro de datos, la gestión del mantenimiento de registros y la activación de acciones de seguimiento automáticas liberarían un tiempo valioso para el profesional humano.
La IA como sistema experto
Sistemas expertos fueron uno de los primeros usos de la IA en el campo de la medicina. Si bien no todos están de acuerdo en que los sistemas expertos califican como IA, sin duda ayudan a la toma de decisiones al combinar el conocimiento y la experiencia de los profesionales.
Si bien tales sistemas existen desde hace varias décadas, su diseño ha pasado de una lógica predominantemente basada en reglas a la toma de decisiones basada en la extracción de datos y lógica difusa – el término de los científicos cognitivos para manejar verdades parciales (Luxton, 2014).
A través de mejoras como la adición de reconocimiento de voz y procesamiento de lenguaje natural a los sistemas expertos, no es difícil imaginar tecnologías como Siri, Alexa o Google Assistant que ofrezcan sesiones similares a las de un terapeuta o consejos de expertos a costos relativamente bajos y sin que los clientes tengan que salir de casa. .
AI ofrece otras oportunidades similares. La combinación de su conjunto de conocimientos con los registros personales puede monitorear las condiciones de salud y detectar posibles contraindicaciones para los tratamientos médicos.
Además, los sistemas de soporte clínico habilitados para IA ofrecen una mayor capacidad, manejan un mayor volumen de datos altamente complejos que los que sus contrapartes humanas podrían manejar y están disponibles en cualquier lugar durante todo el día. La carga de los recursos de salud mental limitados en el tiempo se puede reducir significativamente, y la IA puede proporcionar un compromiso más centrado con quienes más lo necesitan y cuando se requiere con urgencia (Luxton, 2014).
Mundos virtuales
Mundos simulados generados por computadora, conocidos como realidad virtual (VR), ofrecen un entorno seguro y rentable para que los pacientes exploren sus problemas. A través de la inmersión, el entorno puede volverse más real para el individuo, adaptando las circunstancias y aumentando o disminuyendo los factores estresantes.
Los compañeros virtuales, incluidas las mascotas digitales, también promueven el bienestar mientras manejan la soledad en entornos de fácil acceso (Luxton, 2014).
La terapia de realidad virtual puede ser una forma segura de lidiar con el trastorno de estrés postraumático, y se analiza en nuestro artículo vinculado.
Realidad aumentada superpone la flexibilidad potencial de la realidad virtual al mundo real. Utiliza el poder de procesamiento fácilmente disponible de tabletas y teléfonos inteligentes para conectar de manera segura a las personas con la fuente de su ansiedad o entrenadores personales.
La forma en que los clientes pueden sanar al confrontar sus miedos también se menciona en nuestro artículo sobre Terapia de exposición.
Juegos de computadora
Los juegos de computadora han aumentado con éxito el compromiso con los pacientes reacios y fomentado la adherencia al tratamiento. Al proporcionar una opción discreta y lúdica para los pacientes, los juegos mejorados con IA pueden eludir el estigma asociado con el tratamiento de salud mental y brindar situaciones realistas adaptadas a las necesidades de los pacientes.
El juego de computadora en línea Segunda vida ha sido probado con éxito como un vehículo para el entrenamiento virtual y el juego dirigido para permitir que el paciente practique nuevas habilidades (Linden Research, 2013; Luxton, 2014).
5 ejemplos de uso de IA en psicología
La tecnología de IA que complementa o incluso reemplaza al terapeuta, consejero u otro profesional de la salud mental no está en el ámbito de la ciencia ficción ni en el futuro cercano; está disponible ahora.
Detección y Análisis Computacional de Señal Psicológica
los Detección y Análisis Computacional de Señal Psicológica El proyecto utiliza el aprendizaje automático, la visión por computadora y el procesamiento del lenguaje natural para analizar el lenguaje, los gestos físicos y las señales sociales para identificar señales de angustia humana.
Esta tecnología innovadora evalúa a los soldados que regresan del combate y reconoce a aquellos que requieren más apoyo de salud mental. En el futuro, combinará los datos capturados durante las entrevistas cara a cara con información sobre el sueño, la alimentación y los comportamientos en línea para obtener una visión completa del paciente (Defense Applied Research Projects Agency, 2013).
Laboratorio de Informática e Inteligencia Artificial
los Laboratorio de Informática e Inteligencia Artificial en el Instituto de Tecnología de Massachusetts ha utilizado con éxito la IA para analizar videos digitales e identificar cambios sutiles en la frecuencia del pulso y el flujo sanguíneo de un individuo, indetectables para el ojo humano.
Si bien es extremadamente valioso durante las sesiones de terapia para descubrir señales no verbales, también puede monitorear la respiración de pacientes traumatizados o bebés pequeños en apuros en hospitales (Hardesty, 2012).
salud de watson
salud de watsonla herramienta de análisis habilitada para IA de IBM, ahora está disponible comercialmente y viene repleta de literatura médica para servir como consultor y experto médico.
El increíble objetivo de esta IA es reunir datos, tecnología y experiencia para sustituir o complementar la atención médica física y mental profesional, realizando diagnósticos y sugiriendo tratamientos (IBM, 2020).
RP-VITA
los RP-VITA robot ha sido aprobado por la Administración de Drogas y Alimentos de los EE. UU. para proporcionar comunicación remota entre los proveedores de atención médica y los pacientes. Supervisa el bienestar de los pacientes de forma remota mientras accede a sus registros médicos.
El sistema es multidisciplinario y brinda apoyo para evaluaciones y exámenes psicológicos, neurológicos, cardiovasculares y de cuidados intensivos (InTouch Health, 2020).
Sistema experto de diagnóstico de salud mental
Sistema experto de diagnóstico de salud mental utiliza tecnología avanzada de inteligencia artificial para codificar el conocimiento experto de los trastornos de salud mental, que luego utiliza para diagnosticar y proponer tratamientos.
La IA utiliza una combinación de lógica difusa y basada en reglas para comprender las necesidades de los pacientes, acordando planes de tratamiento que se adaptan a sus presupuestos y son apropiados junto con otras condiciones de salud (Masri & Mat Jani, 2012).
La combinación de los beneficios de la experiencia psicológica con la tecnología habilitada para IA está teniendo un impacto positivo en el tratamiento y la atención médica de los pacientes. Con los beneficios adicionales de ser rentable y estar disponible de forma remota, es probable que se desarrolle rápidamente.
Cómo usar la IA para pruebas psicológicas
De Mello y de Souza (2019) exploraron el potencial de las herramientas de IA para ayudar en la recopilación, el análisis, las pruebas y la evaluación de datos en salud mental.
La tecnología de IA ofrece valiosas herramientas para la terapia, combinando técnicas como la minería de datos (generando nueva información a partir del análisis profundo de grandes cantidades de datos) y análisis de expertos. AI abre el potencial para diagnosticar problemas existentes y potenciales, probar y confirmar predicciones y tratamientos.
Cuando se utilizó para comprender los datos de 707 pacientes con tendencias suicidas en el Gran Santiago de Chile, la IA identificó una serie de factores asociados con la ideación y el comportamiento suicida.
Los hallazgos llevaron a una serie de intervenciones preventivas para personas en riesgo que redujeron el riesgo de suicidio y reforzaron el «bienestar psicológico, los sentimientos de autoestima y las razones para vivir» (Morales et al., 2017).
En 2017, Kravets, Poplavskaya, Lempert, Salnikova y Medintseva crearon un modelo que usaba lógica difusa para emular diagnósticos psiquiátricos. Evaluó con éxito a los pacientes y probó sus diagnósticos de salud mental basados en un conocimiento incompleto.
La tecnología de IA adecuada proporciona los medios para reconstruir información fragmentada, construir modelos mentales, probar su validez y sugerir tratamientos (de Mello & de Souza, 2019).
Uso de la Inteligencia Artificial en Psicología Cognitiva
La psicología cognitiva intenta comprender la complejidad de la cognición a través de la investigación, las pruebas y la construcción de modelos de cómo la mente humana maneja y procesa información compleja durante la atención, la memoria y la percepción (Zivony, 2019).
La IA y la psicología cognitiva comparten objetivos similares: comprender la naturaleza del comportamiento inteligente, y la primera intenta construir tales procesos utilizando tecnología avanzada.
Y aunque el modelado computacional y la IA tienen diferencias sutiles, ambos son enfoques valiosos para comprender la naturaleza del pensamiento inteligente y proporcionar información sobre el creciente campo de la psicología cognitiva.
Modelado computacional implica “programar computadoras para modelar o imitar aspectos del funcionamiento cognitivo humano” (Eysenck & Keane, 2015). Los procesos subyacentes de la inteligencia artificial, por otro lado, generalmente no se parecen a los mecanismos utilizados por el cerebro humano.
En lugar de intentar desarrollar modelos computacionales que nos ayuden a comprender la inteligencia humana, el objetivo del diseñador de IA es producir un resultado que parezca inteligente. Dichos procesos no necesitan ser funcionalmente similares a los de un ser humano.
Sin embargo, hay uno en particular…