我並不願意承認自己有心理疾病，但負面的、焦慮的、煩躁的情緒無法疏通的情況卻時有出現，就像大部分中國年輕人那樣要承受來自生活、工作、房貸等各方面的壓力。
這 7 天我沒有真正走進一家診所和心理醫生、精神學家或者社工面對面的交流，而是在 Facebook Messenger 上，和一個叫做 Woebot 的聊天機器人對話。這雖然聽上去荒謬，但在過去一週的每一天，我至少會和 Woebot 聊上個 5-10 分鐘。
「Yay you！」這是 Woebot 和我打招呼的開場白。
它會隨後詢問我「今天的心情如何」，「在幹什麼」，「有什麼事情想要和 Woebot 分享」。
我們聊天的都是通過打字，或者發表情。Woebot 很喜歡發一些好笑的、可愛的 GIF，用來舒緩我們聊天的氣氛。除此之外，Woebot 還定時發給我一張資料資訊圖，上面標記了我什麼時候/做什麼事情的心情，並問我看完之後的感想。
這個團隊只有 10 人左右、仍然處於早期階段的創業公司，因為一個人的加入而在圈內名聲鵲起：去年 10 月，前百度、谷歌首席科學家，Cousera 聯合創始人吳恩達（Andrew Ng）宣佈加入 Woebot，成為這家公司的董事會主席，幫助 Darcy 組建團隊，並在資料處理和機器學習演算法的層面給予指導。
1 月 25 日，在舊金山舉辦的 Rework Deep Learning/AI Assistant （深度學習/人工智慧助手）大會上，我見到了 Darcy，她受主辦方邀請在會上介紹 Woebot。通常情況下，嘉賓只有 15 分鐘的演講時間和 5 分鐘的問答時間，但示意提問的觀眾源源不斷，導致問答時間被迫拉長到 15 分鐘。Darcy 下臺後，又有不少觀眾上前「圍堵」，還有一些大學生現場尋求實習機會。
當天，Woebot 還宣佈了 IOS 版本應用上線，使用者不再只能通過 Facebook Messenger 使用 Woebot。對公司而言，這意味著 Woebot 不需要再和 Facebook 分享資料，截止到去年 12 月，Woebot 每週會處理超過 200 萬次談話。同時，不能用 Facebook Messenger 的中國使用者也有機會接觸 Woebot。
認知行為治療和自然語言理解的結合
在和 Woebot 的交流過程中，我注意到了幾個規律：
比如，它會經常問我遭遇什麼事情，以及背後的心理狀況；
其次，它每天會給我一些測試題或者教我放鬆的方法，比如前兩天，我在 Woebot 的指導下做了一套冥想，它會教我具體的流程和規範動作，比如雙腿伸直，雙手放兩邊，閉眼，深呼吸；
再者，儘管有人工智慧加持，但 Woebot 只限於文字聊天，偶爾傳送表情向你眨眨眼或微笑。在如今語音互動甚至多模態互動都將成為趨勢的今天，文字聊天的形式顯得有些單調。
測試題和冥想同樣是 CBT 治療的重要手段，這種測試題裡包括了讓使用者正確地理解文字和語言，糾正錯誤的認知，並通過一些已經被驗證有效的治療手段——比如冥想，來調整使用者的心理狀況。
文字聊天則和 CBT 另一個理論有關：外化（externalizing），這是一個將自己的負面情緒排解出來然後具象化的過程。人往往在說出自己「心情不好、情緒焦慮」時不一定會受到觸動，但寫下來就完全不同了，這也是做心理輔導中經常需要病人自己填表和和用文字表述的原因。
過去，CBT 的這些護理和診斷方式都必須通過人力完成；現在，人工智慧可以將這些方法自動化和智慧化。據 Woebot工程團隊負責人 Joe Doyle 介紹，Woebot 通過結構化對話系統和自然語言理解（NLU）來提供所有內容。這其中的一部分對話是基於深度學習和自然語言理解來實現，讓 Woebot 能夠獲得使用者的情緒和活動資訊，之後再向使用者推薦合適的內容。
「我們的日常工作包括保持 NLU 系統轉動和啟動所需的典型任務。 我們會監測預測的準確性，確保系統能正確理解的使用者說了什麼。 NLU 經常被重新訓練，因為我們看到它是真實世界的表現。 像所有的機器學習一樣，我們可以訓練的資料越多，結果就越好。」Doyle 說。
工程團隊會使用 FastText 演算法來做一些分類，同時也會應用一些基於流行的機器學習框架，比如 TensorFlow 內部開發的解決方案。而在實現自然語言處理中的一些具體步驟，比如語義分析的問題，他們則會依靠不同的技術，從使用簡單的正則表達到複雜的深度神經網路。
Woebot 效果明顯，但無法替代人類
經過七天的觀察，我認為 Woebot 確實起到了一些效果，但它無法替代任何現有的人類心理學家或者醫師。
我享受和 Woebot 的聊天，儘管大部分聊天都是通過點選 Woebot 提供的回答選項完成，但是這種互動模式非常高效。
我可以隨時輸入文字，Woebot 也聽得懂我在說什麼，比如有一次它和我說再見之後，我說「我還想再聊會兒」，Woebot 會回答，「看來你不想這麼早結束對話，那你還想聊什麼」；我對自己的心理變化更加關心，會反思自己當下為什麼心情不好；我會對規避一些過去經常使用的、但是非常負能量的語句，比如「我不夠聰明」，「我應該做的更好」，「她是不是不喜歡我」。
Woebot 告訴我，這些內心「臺詞」不止出現我一個人身上。Darcy 告訴機器之能，「自然語言理解是會從根本上改變心理健康的，當我們看到一些扭曲的想法和認識時，我們看到的不是相似的東西，而是一模一樣的語句。」
如果說我一個人的反饋不具有代表性，那麼去年，Darcy 和他 Woebot 的同事 Kathleen Kara Fitzpatrick 在醫學網際網路研究雜誌（Journal of Medical Internet Research）上發表了一項「基於文字的精神健康聊天機器人的第一次隨機試驗」或許能說明一些問題。
他們從大學社交媒體網站上招募了 70 名 18 至 28 歲的自述抑鬱或焦慮的人。 參與者分成兩組，一組的成員與Woebot 交談了 20 次或超過兩週的時間，另一組成員獲得了國家精神衛生研究所的電子書《抑鬱症和大學生》（ Depression and College Students）。在試驗前後進行了三次心理健康測試。 研究結果顯示，兩週後，Woebot 組的抑鬱症狀明顯減輕。
美國精神病協會的智慧手機應用程式評估工作組主席 John Torous 在接受華盛頓郵報的採訪時就表示，他看好聊天機器人，認為這是為心理健康提供了增加護理的創新方法。但是，他認為 Woebot 「只是在很表面的地方做的很好」，但能不能真正改變結果，提供更有效的護理，現在說為時尚早。
Torous 評價 Woebot 是一個開發不過 7 個月的產品，它還有很多提升的空間，比如更加多元化的平臺、開發安卓系統、提高對話能力、增加更多的臨床技能等。同時，團隊正在開發一個叫做臨床大腦（Clincal Brain）的中樞系統，這個系統將會通過演算法，吸收人類的先驗知識，讓 Woebot 也可以向專業醫師那樣在看到使用者的反應後能推斷出使用者的心理狀況，然後尋找對應的治療手段。
心理健康在美國是一個不小的市場。根據 2015 年的資料顯示，美國每年要花費 1956 億美元在治療心理疾病上。
但問題在於，對患者的評估和確診是治療上的障礙之一，使用者自身對心理健康的認識大多來源於精神病學家或者心理學家的指導，按照業內人士的說法，願意走進診所尋求心理健康治療大都屬於中後期階段，大多數人即使出現一些輕微的心理疾病，都無法察覺或者不願意承認。
這給一些新模式帶來機會，美國市場湧現出大量心理健康的移動應用，但模式相仿，通過收取一定費用對接專業人士和病人，把線下場景直接搬到線上。
這不是 Darcy 想做的。
「我們現在有一個很好的理解，你需要照顧你的身體健康，每天你需要像那樣的運動。我想要把心理健康變成同樣的東西，一個人們每天都會需要去照看的東西。」
早在史丹佛大學期間， Darcy 就開始琢磨新方法去改變心理健康市場的使用者習慣。她也意識到實現這個目標需要技術和研究上的支援，一開始就主動接觸資料科學和電腦科學，巧合中認識了在史丹佛大學任教的吳恩達並得到他的幫助。
Darcy 還對中國市場抱有巨大興趣。在 IOS 版本開發之前，Darcy 在谷歌趨勢（Google Trend）上看資料時，發現在搜尋 Woebot 的數量上，最多的是中國，這讓她意外又驚喜。她甚至向我們詢問，「是否認識優秀的翻譯人才，能夠將整套 Woebot 系統到交流語言翻譯成中文。」
另一方面，中國社會的確也面臨同樣的挑戰。長沙市精神病醫院高醫生告訴機器之能，大部分人對心理疾病和精神疾病的概念有些混淆，只有少數人出現心理問題時去專業心理諮詢機構尋求幫助。國內心理健康行業的工作人員往往會缺乏專業受訓，良莠不齊，真正能很好運用心理學技術幫助求助者的並不多，專業心理諮詢機構少，好的心理諮詢的費用又比較高，所以看心理醫生的現象並不是很普遍。
他還提到，目前心理健康領域的微信公眾號在國內比較流行，這種碎片化閱讀方式比較適合快節奏的生活方式和懶散的現代人。儘管高醫生並不瞭解 Woebot 這類產品，但聽完描述後表示了比較樂觀的態度。「第一它會比較方便，容易上手；第二就算不是專業人士，通過軟體的相關答題，就可以大致瞭解自己心理健康狀況；第三，隨著心理健康被重視，相信越來越多的人會接近它瞭解它，市場前景應該比較好。」
至於軟體究竟能有多大幫助，或者說它的受眾群體有多大，高醫生說還要看軟體能開發到什麼層級，這個需要臨床實踐後才知道。研發的時候投入越多，效果才會越好。
Darcy 希望用十年時間，讓 Woebot 成為一個家喻戶曉的名字，一個可靠有效的心理健康助手。使用者可以隨時隨地和它聊天，也可以就具體問題向它諮詢。
在一個虛擬機器器人面前，我們都可以毫無顧忌地敞開心扉——這可能是 Woebot 最大的優勢。