近日，在关于国际禁毒日的一篇报道中，出现了“AI戒毒瘾”的说法。但文章着墨不多，只说北京的强制性戒毒所已将人工智能运用于戒毒领域，大数据交互信息为提升戒毒人员的心理健康提供了科技支撑。

AI和戒毒怎么扯上关系了？其实，更准确来说，是用AI来进行毒瘾渴求度评估。为北京提供这项服务的，是成立不到两年的望里科技，他们希望用技术手段探索和学习人类的内心与大脑。人说出口的话可以经过修饰，但是脑电反应等生理信号却很忠实。他们要做的，是破译这些复杂信号构筑成的密码。

毒瘾评估，只是人工智能与心理认知结合的多项可能应用中的一种。

从生理信号中找规律

毒瘾评估，就是要了解成瘾者在想什么。要炼成“读心术”，可以从脑电等生理信号中的特异性标记中找答案。

传统的毒瘾评估主要靠询问。

2015年，江苏禁毒网上刊登了一篇文章，详尽描述了强制隔离诊断评估实践中的主要困难。比如戒毒人员矫治积极性不高，诊断评估体系标准化程度较低，各家评估的内容、方法和标准千差万别，而实际操作中许多测评指标更是难以客观量化。

“戒毒人员未必对你讲真话，你不清楚他究竟处在怎样的状态，怎么进行诊断和矫正？”望里科技CEO李岱介绍，他们采用的方法，是采集戒毒人员那些没法撒谎的数据——脑电、心率和皮电信号，用生物指标辅助或替代主观询问。

具体来说，每名戒毒者的数据采集时间约为15分钟。他们会戴上虚拟现实头盔，进入一个有吸毒诱惑的场景，比如纸醉金迷的KTV，比如有同伴拿着吸食冰毒的器具在旁怂恿。

给烟瘾者一杯水，他可能内心毫无波动；但给烟瘾者一支烟，他大脑特定区域的活动可能会显著增高。你是否渴望，是否享受，程度如何，都可以从生理信号中一窥端倪。

听起来简单，但采集到的数据会非常多。“和心电图一样，你能看到各种各样的波形。”

Peter是望里科技在硅谷的技术人员。他告诉科技日报记者，靠人从这些数据中找规律很难，但机器学习擅长的，恰恰就是从大量数据中提取客观指标，找到规律。

据望里科技介绍，基于生理大数据的人工智能毒瘾渴求评估系统已在全国各省、市强制隔离戒毒所对冰毒戒毒人员进行了大规模的评估施测。目前已有1000多名甲基苯丙胺（冰毒）成瘾者和600多名正常对照组，以此为基础自建的机器学习分类模型已具有较好的预测效果，对戒毒人员毒瘾渴求状态有87%的判断准确率。

系统会为戒毒者的毒瘾渴求度打分。100分代表着极度渴求，这意味着，如果戒毒者暴露在毒品环境中，他有极高概率想吸。

这些分数，都是给强制戒毒所提供的参考性数据。

打开精神科领域的“黑匣子”

要做到准确评估，需要数据，但更需要的是具有信度和效度的数据，于是，它也就需要一个合理、严谨但又不复杂的实验设计。

李岱强调，他们是个跨学科的科研团队。懂心理认知，也懂人工智能，是团队的一大优势。将脑科学、神经科学和人工智能结合在一起，“背后是大量的研发和试错”。

除了做毒瘾渴求度评估，他们也在用类似的方法，做焦虑情绪评估与干预系统，做抑郁辅助诊断系统等。

“精神科领域像是个黑匣子。”李岱坦言。大部分生理疾病都有客观生物指标，但心理疾病则主要依赖主观量表。四川大学华西医院李静教授在之前召开的一次学术会议上，对将人工智能引入精神科领域给予了肯定：“人们常说‘邮差的腿、精神科大夫的嘴’，意思是大夫是靠嘴挣钱的。所以，我们也需要一些客观的生物学指标，这样一项人工智能技术是非常值得期待的。”

Peter说，人工智能进入心理疾病诊断领域是顺理成章，在治疗方面，它也能进一步发挥作用。

对精神科大夫来说，给病人开什么药，常常靠的是经验。不同医生有自己习惯性的药物组合，但同样的药物，放在患有同样疾病的不同人身上，疗效就是不一样。所以医生往往需要试药。患者服用某种药物一段时间之后，可能需要再度去往医院，由医生评估要不要换药，怎么换。但这个评估，同样也靠的是医生问、患者答，类似疾病的诊疗过程缺乏客观的、具有特异性敏感性的公认指标。

李岱说，行业从业者都知道传统诊断和治疗手段的局限性，因此，业内人士也渴望新技术。

Peter表示，用强化学习的方法，是可以让人工智能找到最优治疗方案的。

这个道理和训练机器下围棋、打游戏一样。在围棋中，机器的最终目标是取胜；在治疗方案的选择中，机器的最终目标是改善病人精神状态。经过训练，假以时日，机器能够帮忙，让最优治疗方案“浮出水面”。

“我们无意做替代者，只想给这个传统行业带来一些新东西，用技术手段辅助医生问诊。”李岱说，人工智能是对医生的解放，他们可以把更多精力放在治疗方案的拟定上。

来源：科技日报