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 tarefas sensíveis, tais como diagnósticos em saúde, carros autônomos e VANTs (Veículos Aéreos Não Tripulados) têm sido automatizados por modelos de IA. Um marco importante ocorreu em 2016 com a regulação de proteção de dados da União Europeia 3 , que postula direitos explícitos aos cidadãos europeus em solicitar detalhamento de decisões auferidas por máquinas sobre seus dados. Segue abaixo trecho de seu artigo 71:

[...] Em qualquer dos casos, tal tratamento deverá ser acompanhado das garantias adequadas, que deverão incluir a informação específica ao titular dos dados e o direito de obter a intervenção humana, de manifestar o seu ponto de vista, de obter uma explicação sobre a decisão tomada na sequência dessa avaliação e de contestar a decisão. [...]

Sem a pretensão de ser exaustivas, as próximas sessões visam a evidenciar as principais teorias, obras literárias e inventos, os quais alicerçaram o caminho da Inteligência Artificial.

2.Formulações primordiais

O propósito humano de projetar suas habilidades mentais e motoras em outros entes é muito antigo, e tem sua gênese nos pensamentos formuladores de seres mitológicos que compartilham características motoras, ora humana, ora de fonte animal, ora de ambos.

A exemplo disso, cita-se a ideia de um guardião gigante e alado feito de bronze, o qual dava três voltas por dia na ilha de Creta, com a objetivo de protegê-la de invasores, figura de Talos (Figura 1), que data de 400 a.C. 4 . As mitologias Egípcia e Grega apresentam estátuas sagradas às quais eram atribuídas faculdades humanas tais como sabedoria e emoções 5 , fazendo alusão à ideia de autômatos.

Por outro lado, a lei Mosaica proíbe o uso do conceito de autômato em sua religião 6 . De qualquer forma, o conceito de autômato é fundamental para o desenvolvimento de várias estruturas da IA.

Figura 1. Talos: Mitologia que arremete à ideia de robô inteligente. Fonte: 7 .

Aristóteles (384 a.C. – 322 a.C.) marca o início do esforço em se tentar formalizar o pensamento. Ele é reconhecido como o primeiro a oferecer um tratado sistemático sobre a natureza da investigação científica e também aquele que propõe a observação e o raciocínio como meio de formular o mundo natural 8 . O silogismo aristotélico institui as bases para o raciocínio indutivo, o que confere a uma nova afirmação (conclusão) poder de ser definida aplicando-se uma lógica sobre uma premissa maior e outra menor 9 :

Todos os homens são mortais. (Premissa maior)

Carlos é um homem. (Premissa menor)

Carlos é mortal. (Conclusão)

O cientista Herão de Alexandria (Figura 2) deixou seu legado na Matemática, Geometria e Engenharia no primeiro século da era Cristã – a literatura não é unânime quanto a seu exato período de vida, mas Herão viveu num período estimado entre 10 d.C a 85 d.C.

É importante correlacionar Herão com a história da IA, uma vez que ele legou contribuições pioneiras importantes no campo das máquinas automáticas (ou autômatos). Utilizando-se de materiais simples como cordas, sacos de grãos e rodas, ele propôs máquinas que funcionavam por um razoável período de tempo sem a intervenção humana (por exemplo, uma peça teatral com movimentos automáticos que perduravam 10 minutos). Em sua obra Automata, Herão descreve vários autômatos, e, em Pneumática, vários outros dispositivos automáticos são descritos 10 .

3.Invenções primordiais

No século XVII, surgiram as primeiras máquinas de calcular, cujas tecnologias viriam a evoluir até os computadores atuais.

Figura 2. Pascaline (1652). Fonte: 11 .

Blaise Pascal (19.06.1623 – 19.08.1662), matemático, físico, inventor, escritor e teólogo católico francês, ainda em sua adolescência, iniciou um trabalho que durou três anos e gerou 50 protótipos. Ao longo de 10 anos seguintes, ele terminou 20 máquinas batizadas de máquinas de calcular de Pascal ou Pascalines 12 .

A máquina de calcular de Pascal tinha a funcionalidade de soma e subtração (Figura 2).

Gottfried Wilhelm (von) Leibniz (01.07.1646 – 14.11.1716), matemático e filósofo alemão, adicionou as funcionalidades de multiplicação e divisão às máquinas de calcular de Pascal. As step reckoner eram calculadoras mecânicas digitais capazes de realizar as quatro operações aritméticas fundamentais (Figura 3) 13 .

Figura 3. Step Reckoner por dentro (1694). Fonte: 14

Nesse período, houve uma sucessão de novos inventos e propostas de automatizar o cálculo. Entre eles, vale ressaltar a proposta das máquinas de calcular programáveis 15 .

A ficção de Mary Shelley é digna de nota aqui, uma vez que levanta a questão moral de se pensar em imputar sentimentos e emoções a um ente criado pelo homem 16 .

Construções matemáticas importantes para a IA foram postuladas entre o século XIX e início do século XX: Álgebra Booleana 17 , Lógica Formal 18 e Cálculo Lambda ...

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jusbrasil.com.br
29 de Janeiro de 2022
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