👩 Saber Direito - Direito Digital - Aula 1

[Música] no saber direito desta semana você vai assistir a um curso sobre direito digital com o tema direito e inteligência artificial as cinco aulas vão abordar a inteligência artificial no direito brasileiro as aulas são com a professora Fernanda [Música] la sejam muito bem-vindos e muito bem-vindas a mais um saber direito nossos os nossos encontros de hoje serão sobre direito e inteligência artificial Eu me chamo Fernanda la Sou professora adjunta da Universidade de Brasília e sou pesquisador em Direito Inteligência Artificial direito e processo a minha ideia com vocês hoje é conversar um pouco sobre primeiro o

que é inteligência artificial qual é a sua importância O que são algoritmos O que é aprendizado de máquina O que é aprendizado profundo de máquina para depois a gente aprofundar um pouco mais nas suas aplic ações nas suas vantagens nas suas desvantagens e principalmente trazer exemplos concretos para vocês com dados e fatos que vê acontecendo não só no Brasil como no mundo no nosso segundo encontro na nossa segunda aula a gente vai falar sobre direito e inteligência artificial então A ideia é buscar os conhecimentos do primeiro encontro trazê-los pro campo do direito e fazer essa

interface da tecnologia com o campo jurídico o nosso terceiro encontro também será uma continuidade do segundo né E a gente vai aprofundar um pouco mais nas áreas do direito e um tema muito importante que é direito tecnologia e discriminação algorítmica no quarto encontro a nossa quarta aula a gente vai falar sobre direito e processo a gente vai também falar sobre direito ética regulação temas que estão muito na moda que estão sendo debatidos na União Europeia nos Estados Unidos Canadá e também no Brasil então muito atualizado para vocês e no quinto encontro eu vou trazer casos

concretos de implantação de sistemas de inteligência artificial no Brasil especialmente no poder judiciário um deles e a gente vai falar sobre isso na nossa quinta aula é o caso do sistema Vittor implantado no Supremo Tribunal Federal eu espero então vocês nossos nos nossos cinco encontros perdão e a gente vai começar agora a nossa primeira aula bem qual que é a ideia desse primeiro encontro aqui com vocês eu queria começar perguntando vocês sabem o que que é inteligência artificial sabem diferenciar a inteligência artificial de algoritmos algoritmos e aprendizado de máquina vamos conversar um pouco agora sobre

esses conceitos primeiro Inteligência Artificial é um conceito amplo um conceito guarda-chuva ela abrange uma sée é de formas de aprendizado Então dentro desse conceito de Inteligência Artificial a gente tem robótica cibernética aprendizado de máquina aprendizado profundo de máquina redes neurais e vários outros conceitos e técnicas de aprendizagem o meu propósito é focar em duas que são as principais e que nos interessam aqui pro direito um que é o aprendizado de máquina e dois o aprendizado profundo de máquina mas vamos voltar um pouquinho ainda pro conceito de ia Inteligência Artificial a inteligência artificial ela é conceituada

na literatura como sendo uma forma de fazer com que computadores se comportem de modo inteligente aí você vai dizer Fernanda mas o que é se comportar de maneira inteligente dizem o que é se comportar de maneira inteligente se comportar de maneira inteligente é fazer a coisa certa ao invés da coisa errada e aí uma outra pergunta né O que é a coisa certa a coisa certa é aquela para qual aquele computador Ou aquele sistema foi desenhado para fazer Então veja aqui um exemplo concreto Eu tenho um sistema de Inteligência Artificial que busca classificar sentenças entre

sentenças cíveis e sentenças penais logo ele vai funcionar com tento quando eu ingresso com uma sentença no sistema e ele consegue fazer a classificação correta por exemplo entra uma sentença Cívil e a resposta desse sistema é Cívil logo ele fez a coisa certa ao invés da coisa errada eh aprofundando ainda né na Inteligência Artificial é interessante a gente notar que ela também Visa simular a inteligência humana então simular as formas de inteligência humana como por exemplo raciocínio por problemas raciocínio a partir de casos e regras racioc a partir de conceitos lógica né especialmente todas as

formas de raciocínio matemático são muito bem desempenhadas pela Inteligência Artificial mas a gente precisa também refletir Será que essa tecnologia consegue simular outras formas de pensamento humano então aqui eu me refiro a emoção né sentimentos medo amor enfim esse tipo de raciocínio né mais elaborado que envolve ponderação de valores que envolve bom senso vocês pensam que a máquina hoje consegue desempenhar a resposta é ainda não mas veja foco no ainda porque existem já projetos em desenvolvimento no Canadá nos Estados Unidos que estão tentando fazer o que eles chamam de computação afetiva então seria um um

computador que se utiliza de Inteligência Artificial e poderia ali ter sentimentos captar Sensações veja o quanto estamos avançando mas no momento a gente pretende né utilizar a inteligência artificial no direito e ela é utilizada em outras áreas para questões mais exatas mais Matemáticas e aí um grande desafio é entender De que forma a máquina pensa e de que maneira a gente consegue utilizar esse raciocínio dentro do direito porque vocês sabem né Vocês já estudaram sobre o tema existem muitas técnicas de interpretação jurídica existem técnicas de interpretação que permitem uma certa interpretação exata matemática conceitual e

aqui eu cito a interpretação gramatical mas outras maneiras de interpretar textos legais né E aí buscar o sentido e o alcance desse texto buscar a norma elas não são passíveis de um Bom desempenho pela Inteligência Artificial então Imagine que eu tenho a colisão de um direito fundamental com outro direito fundamental ou de um princípio com outro princípio como que uma máquina né que trabalha por meio de raciocínio lógico matemático vai conseguir analisar naquele caso concreto naquela circunstância com aquelas pessoas envolvidas Qual é o melhor direito agora se eu digo para vocês casos de prescrição e

decadência prescrição e decadência é algo exato você precisa fazer um cálculo não é identificar o termo Inicial o termo final e verificar se houve prescrição ou decadência dessa maneira a tecnologia de Inteligência Artificial pode perfeitamente desempenhar essa tarefa E aí vocês também já podem estar pensando um pouco como que a gente fica né você tá falando Fernanda e os robôs Então vão desempenhar uma série de tarefas de raciocínio de interpretação de aplicação do direito e como ficam as habilidades dos Advogados das advogadas a gente vai falar mais sobre isso na segunda aula mas eu queria

já fazer aqui uma ponte um gancho para que vocês comecem a refletir s Quais são as competências e as habilidades diante da Inteligência Artificial que o ser humano precisa desenvolver eu já posso adiantar umas para vocês habilidade de criatividade de resolução de problemas de forma crítica com bom senso com Equidade com juízo de valores buscar conhecimento em outras áreas fora do direito como economia psicologia design e várias outras áreas que trabalham junto com o direito buscar ser um profissional uma profissional mais completa né sair um pouco aqui do direito Existem várias outras áreas que tangenciam

a nossa matéria é preciso ser criativo e começar a refletir a partir do que a gente vai conversar agora como que a gente vai fazer daqui para frente o cenário Ele é positivo mas a gente precisa se adequar a essa nova revolução é interessante também notar e vocês também já ouviram falar sobre isso que a gente tá vivendo a chamada revolução 4.0 a revolução 4.0 ou quarta Revolução Industrial ela tem se dado de forma mais intensa mais célere do que a última revolução e ela se classifica se qualifica né especialmente pelo uso de Big Data

essa grande massa de dados algoritmos a partir desses dados disponíveis né Inteligência Artificial e também né pelo que a gente chama de valores de monetização valores dos dados a questão da proteção dos dados e o valor que esses dados traz né o capital gerado por esses dados é preciso né se adequar a esse novo mundo a gente tava conversando sobre isso agora e o profissional da área jurídica precisa estudar Direito direito digital direito e proteção de de dados direito Inteligência Artificial mas já falei bastante a gente vai voltar para os nossos conceitos falamos sobre o

que é inteligência artificial e eu queria trazer o segundo conceito que é um dos conceitos também mais importantes que muita gente às vezes confunde que é o conceito de algoritmo algoritmo é uma sequência de instruções que tem uma entrada definida e uma saída definida e busca dar uma resposta a um problema então algoritmo é essa sequência de regras sequência de instruções e esse algoritmo ele tem etapas finitas então etapas que tem começo meio e fim de novo voltando ao nosso exemplo você atribui a esse algoritmo você apresenta esse algoritmo uma sentença que é Cível ou

penal e ao final dessa sequência de regras esse algoritmo vai trazer a resposta é uma sentença cívil é uma sentença penal Então você já pode tá percebendo que Inteligência Artificial é como se fosse um conceito com conceito guarda-chuva Mas quem efetivamente trabalha é o algoritmo o que eu quero dizer é é a partir do algoritmo que você consegue fazer com que softwares sejam softwares inteligentes foi a partir do desenvolviment de algoritmos de diversos tipos que eu consegui desenvolver a inteligência artificial tal qual a gente tem hoje esse algoritmo ele tem de novo algumas características a

primeira uma entrada definida no nosso caso aqui uma sentença a segunda uma etapa finita né então número X de etapas que tem começo meio e fim e aí a terceira característica é a saída uma saída definida a saída tem que ser uma daquelas que eu programei ou Cível ou penal aí você vai dizer Fernanda mas se você programou né se você treinou esse algoritmo para responder se uma sentença é Cível ou penal e você apresentar para ele uma sentença trabalhista por exemplo ele vai conseguir classificar ele vai conseguir dar uma saída correta a resposta é

não por E aí vem uma informação muito importante ele só consegue responder as opções que você treinou né ele só consegue trazer as respostas que você apresentou para ele quando do treinamento então ele é algo muito mecânico repetitivo mecânico e específico Então se esse algoritmo tem a função de classificar única e exclusivamente sentenças cíveis ou penais se eu apresentar algo que não seja o que ele não aprendeu ele não vai saber responder E aí um ponto também interessante da gente mencionar é que logo não existe como o humano tem a capacidade de adaptação né no

sentido de criatividade de resolver um problema fora daquilo que está na caixa de pensar fora do que ele foi ali eh programado isso não acontece quanto mais específica a tarefa mais precisa será a resposta desse algoritmo então se eu tenho que classificar duas sentenças ele duas classes de sentença ele vai dar uma resposta mais precisa do que se ele tivesse que classificar 1000 né 1000 classes diferentes então o algoritmo é essa sequência de regras e aí eu passo para um terceiro conceito muito importante que é o conceito de aprendizado de máquina muitos já ouviram falar

expressão em inglês machine learning então aprendizado de máquina eu prefiro usar a expressão aqui em português mesmo aprendizado de máquina é a técnica que permite com que esses algoritmos sejam capazes de dar essa resposta trazendo aqui em outras palavras aprendizado de máquina é a forma pela qual esse algoritmo aprende então volta pra questão humana né Como que o ser humano ele aprende ele pode aprender de diversas formas uma das maneiras é como nós estamos agora você assiste uma aula participa dessa aula e aprende um determinado conteúdo existem também outras formas a leitura você faz a

leitura de um documento e aprende o que aquele documento traz da mesma forma que o ser humano aprende o algoritmo também aprende e são as formas de aprendizado desse algoritmo que vão fazer com que eu possa identificar Como ele trabalha explico mais um pouco profundamente no aprendizado de máquina essa técnica de AD do algoritmo o algoritmo ele aprende a partir de exemplos do passado ou seja você apresenta para ele padrões antigos e aqui uma grande massa de dados é preciso que seja fornecido uma quantidade muito grande de dados ele vai a partir dessa massa de

dados observar padrões e com esses padrões ele vai dar uma resposta no futuro então no aprendizado de máquina conceito de aprendizado de máquina é a técnica que permite com que um algoritmo possa aprender a partir de padrões passados a partir de dados históricos com esses dados históricos ele vai inferir padrões e esses padrões então serão analisados e a partir dessa análise o algoritmo Então passa paraa última etap etapa que é a resposta correta Voltamos para o nosso exemplo aqui simples da classificação das duas sentenças cíveis e penais Então esse meu algoritmo tem o objetivo de

classificar as sentenças entre cíveis e penais como eu vou treinar esse algoritmo como ele vai aprender ele vai aprender a partir de uma quantidade enorme de sentenças cíveis e penais que já foram feitas no passado e que eu vou entar para ele a partir desses dados antigos históricos passados ele vai verificar o que existe ali de padrão entre uma classe e outra e trazer a resposta correta ao final mas é importante destacar que ele não faz isso sozinho né como que funciona a gente vai aperfeiçoar um pouco mais a questão dos métodos no último encontro

mas eu não posso não conversar com vocês brevemente sobre isso agora os dados são apresentados para algoritmo e aqui eu preciso destacar que é preciso centenas de milhares de dados para que esse algoritmo possa funcionar com precisão então primeiro eu tenho que ter uma grande quantidade de dados disponível esses dados uma vez apresentados ao algoritmo eles precisam ser classificados então entre as classes de de respostas no nosso caso eu tenho que separar os dados entre dados cíveis e dados penais se o meu algoritmo for um algoritmo que aprende com aprendizado de máquina então um algoritmo

de aprendizado de máquina como que vai funcionar eu vou indicar para o algoritmo nesse momento de Treinamento que uma sentença é cível e a outra é penal uma é Cívil e a outra é penal por exemplo isso a gente chama de rotulagem ou etiquetamento eu vou etiquetando esses documentos e indicando pro algoritmo o que eu entendo como cível e o que eu entendo como penal E por que isso acontece então é cível e eu indico que é Cível porque tem a expressão responsabilidade civil é penal e eu indico que é penal Porque existe a expressão

eh Dias multa homicídio qualificado por exemplo e assim sucessivamente veja que dá um determinado trabalho um trabalho significativo com isso o algoritmo vai aprender os padrões que eu estou ensinando para ele vai a partir daí separar os documentos que eu apresento entre uma classe e outra classe o termo técnico é classe e quando eu colocar então quando eu submeter a esse algoritmo na etapa então de avaliação dele uma sentença que ele ainda não viu ele vai a partir partir do conhecimento que ele obteve né das palavras chave que eu indiquei do que eu indiquei que

é Cível do que eu indiquei que é penal trazer a resposta correta Então veja que no aprendizado de máquina eu tenho uma etapa que é a alimentação do algoritmo com os dados disponíveis uma segunda etapa que a gente chama de processamento que é a etapa de Treinamento desse algoritmo e por fim uma última etapa que é a etapa de avaliação que é a etapa em que que eu efetivamente verificarei se ele é ou não é preciso agora existe só essa forma de aprendizado não existe uma subcategoria ou uma subclasse do aprendizado de máquina que é

o aprendizado profundo de máquina você vai falar ah eu já ouvi falar sobre isso é conhecido como Deep learning não é resposta sim o Deep learning o aprendizado profundo de máquina é um subconjunto do aprendizado de máquina então Imagine que eu tenho um círculo grande que é o aprendizado de máquina e dentro desse círculo grande eu tenho um círculo pequeno que é o aprendizado profundo de máquina o aprendizado profundo de máquina existe ali uma forma diferente de aprendizado ele sim aprende com padrões passados ele sim aprende com uma quantidade enorme de dados que é disponibilizada

para ele ele mas ao contrário do aprendizado de máquina tradicional no aprendizado profundo de máquina o algoritmo vai sózinho sem interferência humana chegar a resposta correta aí você vai falar como isso acontece não é mágica Como isso acontece acontece por meio das chamadas redes neurais muitos já ouviram falar das redes neurais esse algoritmo ele possui redes neurais E aí essas redes elas simulam os neurônios humanos como funciona Existem várias camadas de neurônios artificiais e aí são muitas camadas de neurônios artificiais então Imagine você uma série de camadas de neurônios representados por círculos né em fileira

como se fosse aqui eh uma fileira Sem Fim entram os dados na primeira camada na primeira fileira e esses dados vão passando fileira por fileira de neurônio de camada neural no final na última fileira o algoritmo é capaz de trazer a resposta correta é A ou B vou aprofundar mais um pouquinho como essas camadas neurais então conseguem fazer com que ao final esse algoritmo deu uma resposta um exemplo que facilita paraa Nossa compreensão é um algoritmo que utiliza de Deep learning que faz a distinção de fotos de cachorros e gatos então ingressa ali uma foto

e o algoritmo tem que dizer é um cachorro ou é um gato como que vai acontecer essa classificação dentro das redes neurais da rede neural né das camadas você vai introduzir uma foto de um cachorro e a cada camada o algoritmo ele vai como se fosse subdividindo sabe buscando características comuns a borda o canto eh questões que só existem ali naquela imagem camada por camada e ele vai agrupando então agrupando questões semelhantes então ele agrupa ali vários dados até formar uma orelha ele agrupa vários dados até formar o focinho e assim sucessivamente é como se

a foto fosse decomposta e depois ela fosse se compondo entre a algumas partes padrões ele vai identificar um padrão que só tem naquela foto e aí a partir daí vai dar uma resposta Vocês já viram quando vocês preenchem ali na internet algum formulário E aí aparece clique aqui nas fotos de barco quando você clica nas fotos de barco você nada mais está fazendo do que ensinando um algoritmo que é um barco porque cada vez que um o ser humano trabalha ali e rotula aquela imagem aquela Iá vai se aperfeiçoando vocês já perceberam também que existem

formas de Inteligência Artificial que fazem tradução de texto essa tradução de texto também se utiliza de Deep learning mas o exemplo mais clássico ou mais comum é o etiquetamento feito nas nossas fotos quando a gente sobe uma foto numa rede social ou sobe uma foto no nosso celular já viram que automaticamente aparece o nome da pessoa que tá ali na foto esse sistema dessa rede social ele usa de aprendizado profundo como que isso é feito você tem lá o seu álbum nessa rede social e você tem os seus amigos nessa rede social quando você tem

lá Maria e a foto da Maria João e a foto do João aquela rede aquele algoritmo aprendeu que aquela é a Maria aquele é o João meu amigo quando eu subi uma foto com a Maria ou subi uma foto com o João ele vai então fazer a identificação Opa esse padrão dessa foto bate com esse padrão de um amigo da Fernanda Quem é esse amigo da Fernanda Ah é o Fulano então ele vai etiquetar essa minha foto isso nada mais é do que o Deep learning ele é muito usado para vídeos e muito usado para

foto existe claro uma forma de distorção e isso é muito ruim né de imagens e vídeos Muitas pessoas têm desvirtuado uma função positiva dessa tecnologia para fazer vídeos falsos para fazer mensagens falsas eh isso vai ao contrário do que a gente busca com a tecnologia vai ao contrário do avanço tecnológico mas é preciso não não se pode esquecer é preciso ter em mente que Essas tecnologias também têm sido usadas para alteração de provas e aqui para quem trabalha com processo civil tem um tema muito novo que é o das provas digitais como que eu numa

sociedade que se utiliza de inteligência artificial numa sociedade que conta com uma tecnologia tão avançada que é o Deep learning que consegue transformar um vídeo né de uma imagem com um vídeo fazer um vídeo falso com tanta perfeição como que eu vou em um processo identificar que esse vídeo é verdadeiro ou é falso então a gente precisa daqui para frente começar a trabalhar com formas de detecção da veracidade da Verdade das provas digitais né processo eletrônico eh a gente tem aqui uma série de provas feitas por meio de áudio de vídeo de fotos e não

se pode deixar de lado essa capacidade que a inteligência artificial tem agora eu queria conversar um pouquinho com vocês sobre as aplicações da Inteligência Artificial Então para que que ela vem sendo usada Onde eu posso encontrá-la né é interessante mencionar não sei vocês que gostam de cinema de literatura existem nas séries e nos filmes um monte de histórias né de robôs de Inteligência Artificial que fazem a gente pensar que essa tecnologia ela é meio enfim disruptiva ou até perseguidora de seres humanos não é bem assim né primeiro antes de falar das aplicações é importante destacar

que quem dá aplicação boa ou má paraa tecnologia é o ser humano ela pode ser utilizada tanto para o bem Tanto paraa evolução científica para evolução social para facilitar nossas tarefas melhorar o nosso trabalho como também como a gente já mencionou para para prática de crimes para prática de Atos que são ilícitos e que devem ser coibidos então não é a tecnologia que é boa ou má é o destino a finalidade que eu dou a ela que pode ser boa ou pode ser má então é o ser humano que vai fazer essa destinação então a

gente precisa refletir um pouco sobre isso antes de demonizar ou de criticar uma determinada tecnologia no nosso caso aqui os algoritmos Será que o problema por trás desses algoritmos não é o Humano que está programando esse algoritmo todos já viram né o filme Matrix que cria ali uma realidade paralela por meio de algoritmos e simula uma realidade paralela também tem uma série muito interessante que chama Altered Carbon não sei se vocês já ouviram falar e nessa série é retirado do cérebro humano a cap idade de memória e essa memória ela é colocada em um outro

corpo em um corpo mais jovem Então o que acontece nessa história é que você então retira a memória de uma pessoa e passa Então essa pessoa passa a viver no corpo de outra eh a história se desenvolve não vou dar spoilers Mas você já pode concluir que vai ter acesso a essa tecnologia pessoas de um estrato social determinado E aí vem uma questão interessante que é a criação de desigualdades e a busca um pela imortalidade e outros discutindo sobre a necessidade de se dar um fim à Vida em algum momento eu vou chegar num tema

polêmico que é a interface cérebro humano você vai lembrar dessa história que eu acabei de contar mas por fim um filme muito conhecido por todos e todas é o Exterminador do Futuro né no Exterminador do Futuro também bem uma inteligência artificial ali utilizada pra guerra ela volta pro passado para exterminar todos os seres humanos Então veja que quando a gente fala de inteligência artificial no cinema na literatura Existem muitos exemplos mas os exemplos são basicamente num sentido de robôs tomando o lugar dos humanos eu trouxe aqui para mostrar um extremo mas para dizer que a

gente não precisa temer eh essa ocorrência a gente não precisa pensar que é efetivamente isso que acontece existem sim desenvolvimentos muito avançados mas há também eh todo um cuidado enfim e a tecnologia eh que vai superar o ser humano ainda não chegou e não se sabe se realmente vai chegar agora existem nas aplicações de Inteligência Artificial tipos de inteligência artificial são quatro tipos de inteligência artificial com base na capacidade A primeira é a chamada de Inteligência Artificial fraca nessa Inteligência Artificial ela é capaz de desenvolver uma tarefa específica por exemplo chatbot eh os as inteligências

que utilizam de comando por voz né a gente tem aí uma série de aplicativos eletrônicos que tem comando por voz As plataformas e redes sociais enfim a inteligência tal qual a gente tem hoje é uma inteligência artificial fraca em sentido contrário existe a chamada Inteligência Artificial forte que ainda não foi desenvolvida seria um tipo de inteligência que consegue se adaptar à demanda que está sendo pedida e dar uma resposta adequada então ela não faria uma tarefa só específica ou muito pontual mas eh qualquer tarefa ali que fosse demandada dela nesse mesmo sentido eu tenho a

chamada incia artificial for eh Inteligência Artificial geral e específica né a inteligência artificial geral ela envolveria também todas as tarefas inclusive tarefas eh que a gente comentou no começo da aula relativas a emoção sentimentos e Sensações não existe e a inteligência artificial específica que se assemelha a inteligência artificial fraca mas o conceito de Inteligência Artificial específica é aquela destinada a resolver um problema pontual um problema específico eh ainda né fala-se sobre a chamada Super i seria essa ia do Exterminador do Futuro A ia que vai se sobrepor ao ser humano e tomar o lugar do

ser humano em outras palavras Inteligência Artificial que supera a inteligência humana Será que isso ainda vai acontecer não sabemos né agora a partir desses conceitos a gente pode conversar um pouquinho sobre as aplicações a primeira aplicação que eu queria destacar aqui é a aplicação nas Finanças inteligência artificial tem sido utilizada para fazer cálculos com respeito a bolsa de valores né aqui eu me explico levando em consideração toda a demanda daquele que quer investir Então ela recebe a demanda do investidor Analisa os dados disponíveis indica Qual é o melhor investimento essa é uma aplicação que vem

sendo utilizada nos Estados Unidos eles chamam de robôs advisors ou robôs eh de aconselhamento e eles efetivamente indicam qual é o melhor investimento uma outra possibilidade é a detecção de fraudes então a tecnologia que vai analisar ali o caso e dizer se há ou não alguma fraude no nosso caso a gente pode citar o combate ao cibercrime né o cybercrime a Cyber criminalidade e a gente comentou sobre as provas essa tecnologia também pode ser utilizada para detectar se algo é falso ou verdadeiro então tanto pode ser usada para fazer uma prova falsa como para detectar

se essa prova é falsa eh com relação à saúde e assistência médica existem aplicações extremamente importantes dos algoritmos A primeira é a aplicação na detecção de imagens médicas então detecção por exemplo de imagens de tumores e detecção então portanto de câncer eh a tecnologia se mostrou a partir de pesquisas feitas nos Estados Unidos que ela é mais precisa na identificação de tumores em imagens do que o ser humano isso porque ela consegue analisar um grande volume de dados e de padrões que o ser humano não consegue eh outra outra aplicação e eu trouxe aqui para

vocês é a é o uso pra insuficiência cardíaca congestiva digo para prevenção da insuficiência cardíaca a inteligência artificial tem conseguido diagnosticar em idosos eh a possibilidade de ocorrência desse fato E aí economizando portanto tanto pro sistema de saúde mas prevenindo a ocorrência de tragédias e de outros fatos é importante também mencionar com relação aos Transportes então tem-se investido muito em veículos autônomos os dados que eu levantei mostram que foram gastos mais de 80 bilhões em veículos autônomos de 2014 até agora Então pense eh como será o transporte do Futuro esses veículos autônomos são carros caminhões

ônibus que não dependem de um motorista para funcionar quem tem comprado de empresas que vem fabricando veículos autônomos são empresas de aplicativo de transporte por aplicativo transporte coletivo individual essas empresas estão testando e já está em fase de teste o transporte de passageiros sem motorista os carros autônomos portanto eles utilizam de algoritmos de Inteligência Artificial que são treinados a partir das rodovias a partir dos padrões apresentados por outros veículos e também a partir de valores que os ser humanos colocam nesse treinamento e podem então dar Respostas como Qual é o melhor caminho levando a pessoa

para esse caminho inclusive desviando de obstáculos o ponto que surge mas que vai ser objeto de uma nossa aula seguinte né É de quem a responsabilidade quando acontece um dano causado por um carro autônomo porque não tem um motorista se esse carro autônomo atropela um cachorro e causa dano de quem é responsabilidade do fabricante daquela empresa que comprou o carro e lucra com com o transporte de passageiros a utilização desse carro é um tema muito controverso a gente vai conversar um pouquinho mais paraa frente mas para vocês já terem em mente né E aqui para

vocês eh terem uma ideia acontece que 2018 né houve um um caso uma tragédia de um veículo autônomo no estado do Arizona que causou um dano E aí toda essa pesquisa se retraiu um pouco agora conseguiram consertar ali os problemas causados por esse algoritmo e voltou a à utilização dos carros autônomos Especialmente nos Estados do Arizona alguns estados do México eh e aí bem o ponto que realmente fica é quem vai regular isso né como que a gente faz para dizer pode ou não pode funcionar porque a princípio tá em funcionamento E aí eles já

estão levando Pass agiros não temos né Vale destacar que não temos uma regulação no momento e para finalizar os nossos últimos exemplos exemplos positivos um primeiro é o chamado de cidade inteligente a cidade inteligente é uma cidade que utilizando também de Inteligência Artificial consegue detectar Quais são os pontos de vulnerabilidade Quais são as necessidades sociais eles fazem os o governo né a municipal idade enfim faz um levantamento dos dados alimenta esse algoritmo com os dados relativos a todos os bairros a todos os habitantes e esse algoritmo vai identificando padrões e detectando por exemplo que um

que um determinado local é preciso investir em iluminação pública em outro local é preciso investir e em saneamento básico isso é algo positivo vem sendo feito em Seat São Francisco e Chicago também e outro cidades Eh agora Quais são as características da Inteligência Artificial já caminhando aqui pro fim da nossa aula Quais são as características dessa tecnologia a inteligência artificial tem algumas características a primeira delas é a chamada intencionalidade ela é desenvolvida por uma intenção para uma finalidade específica a gente já falou bastante sobre isso eh nessa aula então para que eu possa desenvolver um

sistema eu preciso antes pensar Qual é o meu problema concreto que problema que eu quero resolver Ah eu preciso resolver o problema que eu tenho no meu escritório muitos processos e eu preciso ficar lendo processo por processo para catalogar esses processos então eu posso desenvolver um algoritmo de Inteligência Artificial que vá fazer a classificação desses processos então um problema e uma solução a inteligência artificial ela tem a chamada intencionalidade a segunda característica é a adaptabilidade aqui cuidado não significa que ela vai se adaptar automaticamente ali a uma nova questão não é isso significa que ela

se adapta com o uso se aperfeiçoa com o uso para aquelas classes específicas para as quais ela foi treinada então quanto mais eu utilizar essa tecnologia mas ela se adapta e se aperfeiçoa mas ela não vai conseguir aprender algo sozinha que não foi ensinado para ela no sentido né do nosso caso aqui da sentença trabalhista ela não vai apresentar essa resposta pode ser vocês vão falar Fernanda mas e os chamados desvios os desvios e ocorrem muito no Deep learning eles são defeitos eles são vieses né de um mau funcionamento do algoritmo e esse ess mau

funcionamento O que traz na verdade é uma precisão muito baixa ou erros né erros graves erros sérios então não se trata da máquina descobrir algo novo e sim de um desvio de um erro de algo não esperado Tá e por fim eh o princípio da especificidade significa dizer que ela quanto mais específica mais precisa será quando a gente fala de precisão é preciso trazer aqui e a questão da numeração né muitos fala assim Fernando mas o que que é algo preciso Existem várias formas de calcular a precisão mas a gente costuma calcular de zero a

um Então você faz uma matriz e aí é feito o cálculo dos falsos positivos e falsos negativos a gente não vai entrar nesse ponto mas para dizer que quanto mais perto de um mais preciso é o sistema quanto mais longe de um menos preciso é o sistema alguns lugares trabalham com uma taxa de precisão mínima de 70% ou seja 0,7 quem vai dizer qual é a taxa mínima também não existe regulamentação sobre o tema vai muito da finalidade do sistema né E qual é ali o seu objetivo aqui no Brasil temse desenvolvido sistemas com uma

precisão mínima de % Então o que se espera é que ele trabalhe ali de 90 a 100% não existe perfeição então não existe 100% né Eh mas quanto mais próximo ali de 100 95 97 92 seria um sistema adequado mas de novo eu ressalto que não existe nenhuma normativa sobre o tema no exterior por exemplo na Inglaterra temse utilizado a taxa mínimo de 70% ah 70% de acerto tá tudo certo mas e aqui eu preciso fazer um parênteses não posso deixar de mencionar você vai falar Fernanda mas e esses 30% de erro Olha esses 30%

de erro podem ser irrisórios dependendo da finalidade do meu sistema classificação de sentenças por exemplo mas pode ser um 30% muito importante quando eu estou classificando imagens e uma ia de reconhecimento facial que é o tema do nosso próximo encontro se eu tenho uma inteligência artificial que vai identificar fotos e por exemplo identificar pessoas foragidas no sistema de Justiça calcula comigo que um erro já é um erro muito sério Então você já pode concluir que dependendo do valor fundamental em jogo o meu erro ele é mais ou menos aceitável né E aqui que pra gente

finalizar eu queria trazer as vantagens da Inteligência Artificial e algumas desvantagens A primeira é a redução do erro humano em tarefas repetitivas a gente sabe que quando a gente faz tarefa repetitiva né tarefa mecânica o ser humano ele fica cansado chega um ponto que ele não tem mais a produtividade que ele tinha quando ele começou inclusive né A maioria das pessoas eh Muitas pessoas não gostam de fazer tarefas mecânicas a tecnologia consegue desempenhar essa tarefa com mais perfeição com mais precisão E aí o ser humano Então passa a ser destinado o cérebro humano passa a

focar em outras habilidades e competências né aquelas pessoas que faziam Aquela aquele trabalho mecânico são destinadas para outra função e aí Claro elas precisam se adaptar a essa nova função depois uma vantagem interessante é que ela pode assumir riscos no lugar dos seres humanos então se eu tenho ali uma atividade perigosa uma atividade que envolve eh riscos tanto riscos nucleares como riscos eh em construção por exemplo eh riscos até falam de explosão de bombas tem tem muito muita utilização de inteligência artificial em casos também de conflito em casos de zonas de conflito essa tecnologia ela

pode entrar no lugar do ser humano e aí fazer uma espécie de substituição do ser humano pela máquina e privar alhe salvar a vida de muitas muitas pessoas que estariam expostas a essa circunstâncias degradantes ainda ela consegue trabalhar 24 horas por dia 7 dias por semana né E aí vem o ponto que muitos falam ah Inteligência Artificial ela não para o ser humano para para descansar por isso de novo que a gente precisa focar e eu tô frisando bastante nisso quais serão as nossas tarefas daqui paraa frente por fim ela pode ser utilizada para assistência

digital os chamados chatbots ou auxiliares eh de voz auxiliares de texto auxiliares de voz e nesse sentido conseguir promover ali pro consumidor uma informação de qualidade ou uma informação relativa ao produto que ele busca decisões mais rápidas é um outro ponto e por enfim eh os aplicativos do dia a dia então hoje quase todos os nossos aplicativos se utilizam de Inteligência Artificial agenda álbum de fotos até o mecanismo ali de da plataforma de ensino que a gente utiliza nas escolas na faculdade tem Inteligência Artificial Então ela tem sido utilizada no cotidiano e na educação as

desvantagens São alto custo de criação né o mercado de trabalho Claro ele vai ser modificado eu não est dizendo que faltarão empregos mas o a tipo de emprego né a classificação do emprego habilidade envolvida ela vai mudar por fim a inteligência artificial não tem emoções pode ser algo bom mas pode ser uma desvantagem porque ela não consegue captar outras questões subjacentes à aquele problema e para finalizar falta de pensamento fora da caixa ela não faz nada diferente do que a gente já tinha conversado que ela foi programada finalizamos a nossa primeira aula e a gente

vai então pro Quiz para testar os conhecimentos de vocês ver o que a gente aprendeu na aula de hoje bem primeira questão como se denomina a técnica que permite que os sistemas de computador internalizem e façam previsões baseadas em dados históricos a algoritmo b cibernética c machine learning ou de sistema híbrido já sabem a resposta a resposta correta para essa questão é a letra C machine learning por no machine learning você tem aprendizagem com padrões passados e a partir daí a reprodução dessa resposta no futuro a gente conversou sobre isso no comecinho da nossa aula

a gente vai agora paraa nossa segunda questão [Música] Quais das opções abaixo não representa a característica de um algoritmo de aprendizado de máquina a deve ter entradas bem definidas B deve ter saídas bem definidas e deve corresponder à saída desejada C deve ser finito ou seja finalizado após o número finito de etapas e d deve ser infinito sem limitação de etapas então pensaram na resposta correta a questão perguntava qual não representa a característica de um algoritmo a resposta correta é a letra D não pode ser infinito ele tem limitação de etapas a gente conversou que

são etapas que se seguem e tem um fim prontos paraa terceira questão como se denomina A Iá criada para resolver um problema pontual como por exemplo classificar peças processuais e a forte b e a específica C super e a e d e a geral Qual é a resposta correta a resposta correta para essa questão é inteligência artificial específica uma tarefa determinada aqui no nosso caso classificar peças processuais então conclui o nossso primeiro encontro e eu queria fazer com vocês agora uma breve revisão do que foi aprendido na aula de hoje primeiro a gente conversou sobre

o que é a inteligência artificial e a gente viu que a inteligência artificial é a forma de transformar né a maneira de fazer com que computadores se comportem de maneira inteligente basicamente é tentar simular a inteligência humana isso é feito por meio de algoritmos esses algoritmos são uma sequência finita de etapas que tem começo meio e fim e visam dar uma resposta os algoritmos são de vários tipos mas eles precisam ser treinados para que eles sejam treinados é importante utilizar uma das técnicas de aprendizado Nós estudamos as duas principais aprendizado de máquina e aprendizado profundo

de máquina nas duas o algoritmo aprende por meio de padrões pretéritos padrões Pass é fornecido a ele uma grande quantidade de dados históricos de dados passados ele identifica padrões e reproduz essa resposta no futuro Qual a diferença de uma forma para outra na primeira no aprendizado de máquina puro e simples você tem a chamada extração humana ou atividade humana de ensino desse algoritmo no aprendizado profundo de máquina as informações elas apenas entram no algoritmo e eu vou contar com as camadas neurais ou redes neurais essas informações vão passando pelas camadas que o algoritmo vai identificando

padrões e ao final ele dá a resposta correta você pode perceber que no Deep learning eu tenho menos interferência humana eu tenho menos controle sobre o resultado E já fazendo um gancho com o nosso próximo encontro esse controle que falta no Deep learning pode gerar o que a gente chama de viés ou desvio porque muit das vezes não foi planejado não foi previsto e você não sabe como aquele algoritmo aprendeu Você só sabe que a informação entrou e a resposta saiu por fim nós falamos sobre aplicações da Inteligência Artificial e vantagens da Inteligência Artificial aplicações

como benefícios pra saúde detecção de doenças aplicações como Transportes né transportes de veículos autônomos outra aplicação importante é a utilização nas cidades inteligentes identificação de pontos de vulnerabilidade pontos que necessitam de investimentos e políticas públicas também falamos sobre aplicação nas Finanças e investimentos uma tecnologia que consegue simular o investidor e por fim as vantagens que são inúmeras dessa nova tecnologia redução de tempo redução eh de tarefas mecânicas e desempenho de tarefas mecânicas com mais precisão ao mesmo tempo existe aí uma modificação no mercado de trabalho e também eh essa questão né que a inteligência artificial

ela não tem emoções então ela não vai conseguir captar questões subjacentes valores o bom senso ou Equidade do caso concreto o que que eu queria frisar para vocês pra gente fechar a aula de hoje no nosso segundo encontro na nossa aula dois a gente vai fazer uma ligação da inteligência artificial com direito em outras palavras a gente vai fazer uma interseção Entre esses dois conhecimentos onde eles se tangenciam De que forma a inteligência artificial altera o campo jurídico como isso vem sendo feito Você já parou para pensar Você já pensou Será que a inteligência artificial

não está presente no seu dia a dia no seu trabalho no seu escritório no seu processo você não se atentou a gente vai falar sobre isso no nosso próximo encontro Muito obrigado quer dar uma sugestão de tema para os cursos do Saber Direito Então mande um e-mail pra gente saber direito [Música] é esse que aparece na tela você também pode acompanhar as aulas pela internet acesse tvjustiça jus.br ou o nosso canal no YouTube TV Justiça [Música] oficial k [Música]