Inteligência artificial aplicada ao direito – Fundamentos e perspectivas dos sistemas especialistas legais, com ênfase em direito previdenciário



Partes: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10
  1. Resumo
  2. Introdução
  3. Engenharia do conhecimento
  4. Modelos de inteligência artificial
  5. Sistemas utilizados pela previdência social
  6. Ia aplicada à previdência social
  7. Conclusão
  8. Glossário
  9. Referência Bibliográfica
  10. Anexos

RESUMO

Este trabalho apresenta, inicialmente, a evolução histórica da Inteligência Artificial, bem como o pensamento filosófico presente no inconsciente da humanidade, que permitiu o seu surgimento. Alem disso, apresenta os principais Modelos de Inteligência Artificial e seus Sistemas de Buscas. Demonstra, igualmente, os aspectos mais relevantes da Engenharia do Conhecimento e sua utilização na construção de Sistemas Especialistas Legais - SEL. Tais sistemas podem ser importantes e fundamentais ferramentas na efetivação de conceitos como confiabilidade, rapidez e segurança, para o processamento de benefícios da Previdência Social brasileira, isto por meio de Modelagem do Conhecimento Jurídico. O seu principal objetivo é apresentar conceitos de utilização da Inteligência Artificial como instrumento de preservação de direitos.

Palavras-chave: Inteligência Artificial, confiabilidade, rapidez, segurança e preservação de direitos.

ABSTRACT

This work presents, at the beginning, the historical evolution of the artificial intelligence, as well as the philosophical thought present in the unconsciousness of the humanity, which allowed its birth. Besides, it presents the principal models of the artificial intelligence and their systems of research. It shows, also, the most adapted aspects of technology of the knowledge and its use in the construction industry of the legal systems specialist - LSS. Such systems can be the important and fundamental tools in the effectiveness of the concepts like reliability, speed and safety, for the treatment as of the retirements of the Brazilian Social Security, this by modeling legal knowledge. Its principal objective is to present concepts of the use of the artificial intelligence like instrument of the conservation of the right-hand sides.

Keywords: Artificial intelligence, reliability, speed, safety and conservation of the right-hand sides.

RÉSUMÉ

Ce travail présente, au commencement, l'évolution historique de l'intelligence artificielle, aussi bien que la pensée philosophique presente dans l’inconscient de l'humanité, qui a permis son naissance. En plus de cela, il présente les modèles principaux de l'intelligence artificielle et leurs systèmes des recherches. Il démontre, également, les aspects les plus appropriés de la technologie de la connaissance et son utilisation dans la construction des systèmes spécialiste légaux - SEL. Les systèmes peuvent être très importants et fondamentaux dans l'effectivité des concepts comme fiabilité, vitesse et sûreté, pour le traitement des les retraites de l’Assurance Social Brésilienne, ceci en modelant de la connaissance juridique. Son objectif principal est de présenter des concepts de l'utilisation de l'intelligence artificielle comme instrument de la conservation des droites.

Mots-clef: Intelligence artificielle, fiabilité, vitesse, sûreté et conservation des droites.

INTRODUÇÃO

Este trabalho de conclusão de curso de graduação pretende abordar a evolução dos Sistemas de Inteligência Artificial, algumas de suas modalidades, com ênfase em seu emprego como aliado importante e inovador para a ciência jurídica.

Não se trata de prescindir do fator humano na interpretação de leis e normas, mas verificar até que ponto é possível utilizar sistemas sofisticados que garantam confiabilidade e reduzam a possibilidade de erro humano.

Com base na análise dos Sistemas de I.A. atualmente existentes serão avaliadas conceitualmente suas vantagens e desvantagens, como também projeções dos rumos de sua utilização, permitindo ilações sobre a possibilidade de sua extensão aos sistemas empregados pela Previdência Social.

A lentidão e falta de confiabilidade são os problemas que envolvem hoje os sistemas em produção utilizados pela Previdência Social e, por si só, justificam a abordagem neste trabalho.

Mesmo tendo como parâmetro principal a segurança, e apesar da complexidade do direito previdenciário, acredita-se que a I.A. possa contribuir para aprimorar e tornar confiáveis os sistemas de reconhecimento ao direito do cidadão, além da possibilidade de contribuir para a gestão do próprio Sistema Previdenciário.

O trabalho foi desenvolvido com base em pesquisa exploratória, estritamente com a utilização de fontes bibliográficas – livros, artigos em revistas especializadas e dissertações de Mestrado, como também Internet, além de alguns dos Sistemas Corporativos do INSS.

"O que sabemos é uma gota d’água, o que ignoramos é um oceano"

Isaac Newton.

1.- SURGIMENTO E EVOLUÇÃO HISTÓRICA

Por mais paradoxal que seja, a guerra sempre foi um fator de motivação para a ampliação do conhecimento científico. Com a inteligência artificial não poderia ser diferente. Os primeiros experimentos – ou mais apropriadamente dito, rudimentos – surgiram durante a II Guerra Mundial, graças à necessidade de se encontrar formas de aprimorar os cálculos necessários para o desenvolvimento da bomba atômica (LIMA).

No entanto, o conceito de Inteligência Artificial – reconhecidamente como tal – somente surgiu, segundo RUSSELL e NORVIG (2004:p. 13), em 1943 quando o neuropsicólogo Warren McCulloch e o teórico lógico Walter Pitts propuseram um primeiro modelo matemático que simulava um neurônio humano. A proposta estabelecia que cada neurônio se caracterizasse por estar "ligado" ou "desligado", com a troca para ligado surgindo em resposta à estimulação por um número suficiente de neurônios vizinhos. Nascia assim, segundo BITTENCOURT, a chamada linha conexionista de pesquisa que nada mais é que a modelagem da inteligência humana por meio de simulações dos componentes e conexões do cérebro.

Mais adiante, em 1956, surge pela primeira vez a expressão Inteligência Artificial, durante conferência realizada na Universidade de New Hampshire, EUA, quando então vários pesquisadores como Minsky, John McCarthy, Allen Newell e Herbert Simon "cunharam" essa denominação para designar um determinado tipo de inteligência, elaborada pela mente humana com o objetivo de dotar as máquinas de habilidades ao mesmo tempo sensorial (cognitiva) e de ação (conotativa). Este é o momento em que surgem os programas que simulam, por exemplo, jogos de damas e xadrez, ou mesmo visando demonstrar teoremas, como foi o caso do Programa "Logic Theoris" (LT), de Newell e Simons, que era capaz de demonstrar a maioria dos teoremas do Capítulo 3 do livro "Principia Mathematica" de Russell e Whitehed. Ainda segundo BITTENCOURT é neste momento que surge a segunda linha de pesquisa, a chamada linha simbólica, cuja manipulação de símbolos se concentrou no desenvolvimento de formalismos gerais capazes de resolver qualquer tipo de problema. O maior exemplo é o Sistema GPS, General Problem Solver (Solucionador Geral de Problemas). Este programa manejava regras heurísticas que o conduziam até um determinado destino, mediante o método de tentativa e erro. Embora o programa pudesse resolver problemas como os do quebra-cabeça "Torres de Hanói" e de cripto-aritmética, não era capaz de resolver problemas do mundo real ou tomar decisões importantes.

A partir desse momento começaram a ser apresentadas pelos pesquisadores as mais diversas definições sobre IA: "uma máquina é inteligente se ela é capaz de solucionar uma classe de problemas que requerem inteligência para serem solucionados por seres humanos" (McCarthy). "Inteligência Artificial é o estudo das faculdades mentais através do uso de modelos computacionais" (Charniak e McDermott). Percebe-se claramente que esses primeiros conceitos estavam muito mais preocupados com a máquina à multidisciplinaridade que efetivamente possui a IA. Duas definições atuais destacam perfeitamente tanto a complexidade quanto o rumo a ser dado pelas pesquisas em IA. A primeira, de Ganascia, em 1993, que diz que a IA se destaca na busca por compreender a inteligência e englobar diversos campos do conhecimento com o objetivo prático de simulá-la. A outra de Boose, de 1994, afirma que a IA é um campo de estudo multidisciplinar e interdisciplinar, que se apóia no conhecimento e evolução de outras áreas do conhecimento (ROCHA FERNANDES, 2005:P. 01).

O sucesso do programa GPS fez com que Newell e Simon formulassem em 1976 a hipótese do Sistema de Símbolos Físicos, que afirma que um sistema de símbolos físicos tem os meios necessários e suficientes para uma ação inteligente geral (RUSSELL e NORVIG, 2004). Em outras palavras, presumiu-se que qualquer sistema existente que demonstre inteligência, humano ou não, deve realizar suas tarefas por meio da manipulação de estruturas de dados compostas justamente por símbolos. A teoria recebeu algumas críticas como a de Dreyfus que diz que a abordagem de sistema de símbolos físicos parece falhar por que é simplesmente falsa a premissa de que exista uma teoria para todo o domínio.

De fato, como mencionam RUSSELL e NORVIG (2004), o sucesso inicial alcançado com a IA ocorreu graças às formas relativamente simples de manipulação de dados. Talvez o exemplo clássico de carência de informações em um sistema seja aquele gerado a partir da necessidade dos EUA em traduzir documentos científicos russos. Acreditava-se que a transformação simples de estruturas gramaticais do russo para o inglês seria capaz de preservar a integridade e a compreensão das traduções. Assim é que a frase "o espírito está disposto, mas a carne é fraca", transformou-se em "a vodca é boa, mas a carne é podre". Ainda hoje os programas de tradução enfrentam problemas para reproduzir a idéia real do que foi escrito.

Segundo RUSSELL e NORVIG (2004) a obra de Judea Pearl, Probabilistic in Intelligent Systems, levou a uma nova aceitação da probabilidade e da teoria da decisão em IA. O formalismo denominado "rede bayesiana2" foi criado justamente para permitir a representação eficiente do conhecimento incerto e o raciocínio rigoroso com a utilização desse tipo de conhecimento. A abordagem admite o aprendizado a partir da experiência e combina o melhor da IA clássica e das redes neurais. Da mesma forma, os autores acreditam que hoje não se deve falar em prevalência entre nenhuma das abordagens - conexionista ou simbólica, pois ambas devem ser complementares e não concorrentes.

    1. IA - Pensamento Histórico

Embora, como foi dito anteriormente, o conceito e implemento da IA tenham surgido durante a década de 1940, sua verdadeira evolução histórica estaria, no entanto, incompleta sem a menção a pensadores, filósofos e poetas que, possuidores de conhecimento, presente talvez no inconsciente coletivo da humanidade – e muito embora sem os meios práticos para reprodução por intermédio de máquinas – permitiram a concretização, hoje, da reprodução da inteligência humana de forma artificial. Ou, mencionando Platão em sua Teoria das Formas, o conhecimento é uma "relembrança" de algo que preexiste ao próprio pensamento de cada ser humano e continuará existindo depois de sua morte.

Talvez a descrição mais antiga de máquinas autônomas possa ser aquela presente na Ilíada, de Homero. Mais especificamente no Canto XVIII, onde ocorre a descrição das trípodes, entidades criadas por Hefaístos, deus do fogo:

... tinham em seus pés rodinhas de ouro, sobre as quais, por si mesmas e por conta própria, podiam girar na sala [...] muito bem mandadas" e as "servas da casa [...] artefatos todos de ouro, muito semelhantes às moças que vivem realmente [...] que aprenderam com os deuses o que é preciso e o fazem com perfeição.

Já Aristóteles, filósofo grego (384 - 322 a.C.), considerado o fundador da ciência da lógica, estabeleceu um conjunto de regras rígidas para que conclusões pudessem ser efetivamente aceitas logicamente. O emprego da lógica de Aristóteles levava a uma linha de raciocínio baseado em premissas e conclusões, o chamado silogismo, como por exemplo: se for constatado que "todo ser vivo é mortal" (1.ª premissa), e a seguir se confirmar que "Sócrates é um ser vivo" (2.ª premissa), a única conclusão possível é a de que "Sócrates é mortal". Desde esse momento, a lógica Ocidental tem sido binária, ou seja, uma declaração é falsa ou verdadeira, não podendo ser simultaneamente verdadeira parcialmente e falsa parcialmente.

Antes de Aristóteles, no entanto, é preciso lembrar da forma como Platão descreveu em algumas de suas obras os ensinamentos de Sócrates. Em A República, por exemplo, a tentativa de buscar uma definição única do que seria justiça leva a uma séria de questionamentos, cujas respostas são satisfeitas de acordo com determinadas condições aceitas (satisfeitas?) pelos debatedores. Impossível não deixar de lembrar da condição "IF – THEN" presente em muitos programas hoje existentes.

Obviamente a lista de pensadores que contribuíram indiretamente para o estabelecimento das bases da IA é muito extensa. Entretanto, não poderia deixar de ser citado o responsável pelo método cartesiano e autor da famosa frase "Cogito, ergo sum", "penso, logo existo". René Descartes ao "reconstruir" o Universo, acaba por demonstrar sua própria natureza, reafirmando a existência de Deus e das coisas materiais. É assim que ele estabelece os parâmetros do cartesianismo, considerando como verdade apenas o que é possível intuir com clareza e evidência. Consagrou sua vida a tentar unificar todo o conhecimento humano sobre bases racionais.

"A verdade é eterna. O conhecimento é mutável
 É desastroso confundi-los
" - Madeleine L'Engle.

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