Psychotherapy in the era of artificial intelligence: Therapist Panoptes

“What will happen when an artificial intelligence entity has access to all the information stored about me online, with the ability to process my information efficiently and flawlessly? Will such an entity not be, in fact, my ideal therapist?” Would there ever come a point at which you would put your trust in an omniscient, apperceptive, and ultra-intelligent robotic therapist? There is a horizon beyond which we can neither see nor even imagine; this is the technological singularity moment for psychotherapy. If human intelligence is capable of creating an artificial intelligence that surpasses its creators, then this intelligence would, in turn, be able to create an even superior next-generation intelligence. An inevitable positive feedback loop would lead to an exponential intelligence growth rate. In the present paper, we introduce the term Therapist Panoptes as a working hypothesis to investigate the implications for psychotherapy of an artificial therapeutic agent: one that is able to access all available data for a potential client and process these with an inconceivably superior intelligence. Although this opens a new perspective on the future of psychotherapy, the sensitive dependence of complex techno-social systems on their initial conditions renders any prediction impossible. Artificial intelligence and humans form a bio-techno-social system, and the evolution of the participating actors in this complex super-organism depends upon their individual action, as well as upon each actor being a coevolving part of a self-organized whole

Autômatos celulares com inércia

Resumo: Desde que os autômatos celulares (AC) foram criados, vêm sendo muito utilizados em diversas áreas de conhecimento, pois são sistemas simples e de fácil implementação computacional. Em geral, AC são compostos por redes de células, onde cada célula assume um valor numérico que determina seu estado. O tempo é discreto e o valor do estado de cada célula num tempo posterior depende do valor dos estados de seus vizinhos no tempo anterior. A exata conexão entre estas quantidades é estabelecida por uma regra dinâmica específica (a regra de atualização). Existem milhares de regras distintas para AC. Em nosso trabalho utilizaremos uma regra simples, onde o estado da célula no tempo t + 1 depende da soma dos estados de seus vizinhos no tempo t. Consideramos 3 estados, sendo 2 ativos (+1, -1), que competem dinamicamente, um passivo (zero), que não influencia a regra de mudança. Definimos também um “estado interno”, a inércia, que é um ingrediente novo no AC. Essa inércia (que pode variar de 0 ao número máximo de vizinhos) confere a cada célula uma resistência à mudança de seu estado. Discutimos então, no caso de um AC bidimensional, como a inércia modifica os padrões de evolução e as propriedades dinâmicas do sistema. Estudamos diferentes aspectos do problema, populações das configurações finais, tempos de convergência, dinâmica de invasão, geração de padrões espaciais, dinâmica da competição entre os estado ativos e assim por diante. De forma geral encontramos que a inércia pode alterar de forma bastante significativa a dinâmica e o comportamento médio típico de um mesmo AC