抑郁症不像流行感冒，并不是喝开水就能好的。患者往往被自己的情绪屠杀和镇压，在意识中孤独恶战。据世界卫生组织2018年报告，中国有超过5400万人患有抑郁症。这种精神疾病日趋年轻化，笼罩在大学生群体中。由于学业、就业、感情、家庭等多方压力，面临社会角色转型的年轻人手足无措。据世界卫生组织统计，约有1/4大学生患有抑郁症或有其倾向。

抑郁症患者往往带着厚厚的面具，喜怒哀乐都藏匿于无形。因此抑郁症的诊前预测和诊后监控是抑郁症治疗和诊断最难的部分。而AI技术为诊前精准预测和诊后有效追踪提供了可能。

近日，斯坦福大学教授、斯坦福大学人工智能实验室与视觉实验室负责人李飞飞将目光投向了抑郁症。机器如何通过数据模型解决和分析人的心理问题，这值得人怀疑，不过李飞飞团队的初步机器模型经数据证明，诊断抑郁症的准确度已经达到了83.3%。通过3D面部关键点视频、患者的音频，以及转成文字的访谈录音这三种数据样本结合语音识别、计算机视觉及自然语言处理技术，通过表情和语音诊断一个人是否患了抑郁症。

早在半年前，荷兰阿姆斯特丹自由大学人工智能系终身教授黄智生已经研发出了第一代挖掘微博树洞信息的AI机器人——“树洞行动机器人001号”。通过分析微博上抑郁症患者的自述表达，构建语言分析模型。对微博树洞上的抑郁自述进行等级评价，寻找和确定危险信息源。

抑郁症AI对人类情感功能的破译与语境，尤其是“抑郁语境”息息相关。归根结底，它仍属于心理学的范畴。虽然自然语言编程有助于分类和情感分析，但神经语言的程序设计可以帮助你识别并分析思维和行为模式，还可以为人类进步提供建议。

解决问题的方法

在数据科学中，解题法的关键步骤和阶段也适用于AI领域。

模式识别

“Alexa，播放那首愚蠢的挖掘歌曲。”

“Siri，今天海得拉巴的温度是多少？”

这些都是人工智能中语音识别的例子。模式识别是基于知识的数据分类，模式对于分析、分类和预测行为非常重要，被广泛用于语音/声音/图像的处理和识别。

模式识别的应用非常广泛，从医学诊断到天气预测均可应用。

在“NLP AtWork: The Essence of Excellence（工作中的NLP：卓越的本质）”一书中，作者Sue Knight写到，“编程是我们将这些思维模式、语言和行为结合起来，来获得或好或坏的结果。”

人工智能

AI通过识别影响目标场的预测变量，来应用于预测分析。

我们以临床心理学中的预防自杀为例。目标领域是自杀倾向，并且可以有许多预测因子，包括定量变量（家庭规模、收入、独居、教育、在社交媒体上花费的时间、朋友数量、药物使用等）和定性变量（社交媒体发布、社会变化、人格改变、演讲语气、肢体语言等）。历史模式也可能引发自杀倾向，如医疗条件、抑郁症和创伤后压力等。

在人工智能中，预测参数称为神经元，神经元也被称为神经细胞，通过突触接收信号，并将信息传递给其他神经细胞、肌肉或腺体细胞。

当一个人情绪低落时，除了情绪变化外，还会向肌肉、消化系统等发出信号，表现为关节疼痛和食欲不振等。

神经网络是一组模拟人类大脑的算法，旨在模式识别。我们可以使用多个复杂的神经网络来识别人类行为中的模式。通过复杂的神经网络模拟自杀倾向，以识别模式和触发情绪的神经元。

自然语言处理与神经语言程序设计

神经网络的运用取决于识别出重要的神经元。虽然自然语言处理有助于机器理解和响应自然语言中的命令，但神经语言程序设计有助于识别来自非语言交流的提示。

在上面的例子中，抑郁的个体通过非语言的方式进行交流，并不过多谈论自杀倾向。神经语言程序设计的工作原则对每个人都是独一无二的，因为有不同的偏好，如视觉、听觉和思考和沟通的感受。虽然谈话的内容很重要，但了解他们谈话的方式同样重要。

为了理解抑郁症患者的无意识心理和模式，神经语言程序设计提供了诸如“隐喻”之类的重要概念。虽然抑郁症人群不习惯谈论自身感受，但往往以隐喻的方式进行交流。他们可能更容易说，“我感到空虚、冷漠、孤独”，而不说"我抑郁了。”一旦我们确定了进一步分类和理解情绪的隐喻表达，自然语言处理就会发挥作用。

将AI与NLP相结合

神经语言程序设计有助于捕捉思维模式、表达偏好以及沟通方式。在收集的非结构化信息基础之上应用自然语言处理和其他人工智能技术，有助于实现目标领域。

建议

AI不仅仅是分析神经元并理解它们与目标领域的关系，还提供了建议。神经语言程序设计通过工具和技术，来帮助实现AI应用到心理学领域的目标。

案例中，了解了个体模式之后，当意识到某人有较高的自杀倾向时，可以从神经语言程序所提供的技术中获得帮助：

• 锚定：虽然很容易说“我很快乐”，但这对抑郁个体没有帮助。锚定有助于人们回忆和锁定良好的记忆，帮助他们进行情绪管理。这有助于用合理的想法取代不良思想。锚定可以像咖啡的味道或香气一样简单，和你喜欢的人在一起，或者可能是你一天中最喜欢的时光。
• 因素整合：我们自身、与他人或与环境之间的冲突是抑郁症的关键因素之一。整合这些因素有助于识别彼此冲突的部分因素，并了解每个因素的属性以及它们如何增强其他因素，这有助于组合并解决冲突。
• 幽默治疗：笑是最好的良药，使人们能够看到他们生活中的幽默，并保持这些接触点，这就是技术的关键。

这些技术的参考和摘录来自Sue Knight的书NLP At Work: The Essence of Excellence(工作中的NLP：卓越的本质”)。神经语言程序设计可以帮助AI理解人类行为以及模式，类似于神经元在理解目标领域和与自身关系中的角色，这也是AI的核心概念。