Inteligência Artificial e Direito - Ed. 2020

Inteligência Artificial - Parte I - Compreensão da Inteligência Artificial e dos Seus Pressupostos de Controle e Regulação

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Parte I - Compreensão da Inteligência Artificial e dos seus Pressupostos de Controle e Regulação

Autor:

Nilton Correia da Silva

1.Introdução

Apesar de a Inteligência Artificial (IA) ser um assunto pesquisado há décadas, ela continua sendo um dos tópicos mais explorados na Ciência da Computação. Isso se deve ao fato de que a IA aborda um amplo espectro de investigações, que vão desde questões conceituais, como “Máquinas podem pensar?”, a soluções práticas, tais como algoritmos de busca aplicados a jogos.

John McCarthy foi quem cunhou o termo em 1956 na primeira conferência organizada por ele e Marvin Minsky sobre o assunto (Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence (DSRPAI)), porém as iniciativas de se compreender e modelar o cognitivismo datam de séculos (MOOR, 2006). Há registros históricos de tentativas de se entender os princípios do raciocínio e da memorização, tanto do ponto de vista filosófico, quanto da fisiologia e da biologia do cérebro humano. É surpreendente constatar que há trabalhos muito antigos (antes de Cristo) que ajudaram a construir a base do termo Inteligência Artificial moderna.

Pretendo com este texto traçar uma linha do tempo focada nos principais eventos e descobertas que culminaram nos conhecimentos e tecnologias aplicados na área de IA. A que devemos creditar as grandes possibilidades de síntese de voz, de reconhecimento de face, de processamento de linguagem natural, de automação de diagnósticos e de direção de automóveis que a IA de hoje nos possibilita?

A evolução da IA beneficiou-se com o advento de novas descobertas em diferentes áreas do conhecimento, com o melhoramento das tecnologias da informação de comunicação e com a grande produção e disponibilidade de dados, de forma que os temas atuais em aberto arremetem a desafios relativos a mimetizações de alta complexidade do cérebro humano. O primeiro deles refere-se a como manter a perenidade de um projeto de IA, ou seja, como fazer com que uma IA tenha a característica humana de estar sempre aprendendo e, muitas vezes, com poucos exemplos.

Os termos Lifelong Learning, Reinforcement Learning, Continuous Learning e Transfer Learning, dentro do contexto atual da IA, arremetem a uma área em que pesquisadores envidam esforços para criar modelos matemáticos que mimetizem o contínuo aprendizado humano 1 .

Uma segunda temática, foco de pesquisas atuais, visa a atender a proposta de que a área de IA vai além das soluções de problemas: que ela também seja capaz de trazer dados que possam elucidar como suas soluções são auferidas. Essa área é conhecida como Explainable Artificial Intelligence (XAI) 2 .

Essa necessidade tem sido posta desde que...

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2 de Dezembro de 2021
Disponível em: https://thomsonreuters.jusbrasil.com.br/doutrina/secao/1196969625/inteligencia-artificial-parte-i-compreensao-da-inteligencia-artificial-e-dos-seus-pressupostos-de-controle-e-regulacao-inteligencia-artificial-e-direito-ed-2020