Prof. Adriano L. I. Oliveira [email protected] Artificial e o Direito.pdf · Sistemas voltados para os...
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Prof. Adriano L. I. [email protected]
Professor da Pós-graduação em computação da UFPEProfessor da Graduação em computação UFRPE
Analista de Sistemas do TCE/PE
Inteligência Artificial◦ Conceitos básicos◦ Aplicações atuais
Inteligência Artificial Aplicada ao Direito◦ História◦ Sistemas especialistas◦ Situação acadêmica◦ Utilização prática
O Futuro da IA Aplicada ao Direito Questões Éticas e o Futuro da IA
Disciplina dos cursos de Ciência e Engenharia da Computação
Área de pesquisa de Ciência da Computação CIn-UFPE: 10 PhDs na área Aplicações em PE◦ Chesf: previsão de vazão das barragens com redes
neurais artificiais◦ Projetos de pesquisa com a UFPE
Artificial Intelligence: A Modern Approach (Second Edition), de Stuart Russell e Peter Norvig (2003)◦ Dr. Russell, Professor, University of California,
Berkeley ◦ Dr. Norvig, diretor de pesquisas da Google, Inc.
O livro texto mais utilizado em IA◦ Usado em mais de 1.100 universidades em 102
países (mais de 90% do mercado).
Durante milhares de anos procuramos entender como pensamos
A Inteligência Artificial vai mais além, tenta não apenas compreender, mas também construir entidades inteligentes
A IA sistematiza e automatiza tarefas intelectuais e, portanto, é potencialmente relevante para qualquer esfera da atividade intelectual humana
Exemplos◦ Jogar xadrez◦ Diagnosticar doenças◦ Dirigir automóveis◦ Reconhecer fala; reconhecer texto manuscrito
Aumento da produtividade do judiciário
Aumento da demanda (volume de processos)
Pouco crescimento no número de Magistrados
Hoje: Sistemas de busca textual de jurisprudência e consulta de processos
Futuro: sistemas especialistas podem ajudar na análise dos processos
Quatro categorias de definições◦ Processos de pensamento e raciocínio◦ Comportamento
Sistemas que pensam como seres humanos
Sistemas que pensam racionalmente
Sistemas que agem como seres humanos
Sistemas que atuam racionalmente
Denominações alternativas para IA◦ Inteligência Computacional◦ Racionalidade Computacional
Turing (1950) "Computing machinery and intelligence"
“As máquinas podem pensar?" => “As máquinas podem se comportar de forma inteligente?"
Teste operacional para determinar se uma máquina é inteligente
Crítica: Engenharia aeronáutica não define como objetivo criar “máquinas que voam como pombos a ponto de poderem enganar até mesmo outros pombos”
1960s “revolução cognitiva": psicologia baseada em processamento da informação
Requer teorias científicas para modelar a atividade interna do cérebro◦ Como validar? Requer 1) Prever e testar o comportamento de humanos (top-down) 2) Modelar diretamente a partir de dados neurológicos
(bottom-up) Essas abordagens correspondem à Ciência
Cognitiva e à Neurociência Cognitiva, respectivamente
Aristóteles: quais são os argumentos/pensamentos corretos?
Diversas escolas gregas desenvolveram várias formas de lógica
Os lógicos do século XIX desenvolveram uma notação precisa para declarações sobre todos os tipos de coisas no mundo e sobre relações entre elas.
Linha direta da matemática e filosofia para a moderna IA
Problemas ◦ Não é fácil enunciar o conhecimento informal nos termos
formais exigidos pela notação lógica◦ Há uma grande diferença entre ser capaz de resolver um
problema “em princípio” e resolvê-lo na prática. Esgotamento dos recursos computacionais
Comportamento racional: fazer a coisa certa A coisa certa: aquela que se espera que faça
o agente alcançar os melhores resultados, dadas as informações disponíveis
Vantagens:◦ Mais geral que abordagem de “leis do pensamento”
porque a inferência é apenas um dos mecanismos para racionalidade Outro: ato reflexo◦ Mais acessível ao desenvolvimento científico que as
estratégias baseadas no comportamento ou pensamento humano Padrão de racionalidade é definido com clareza e é
completamente geral
1943 McCulloch & Pitts: primeiro modelo neural matemático/computacional
1950 Turing: "Computing Machinery and Intelligence" 1956 Dartmouth meeting: denominação “Inteligência
Artificial" adotada 1965 Algoritmo completo (de Robinson) para
raciocínio lógico 1966—73 IA esbarra na complexidade computacional
Pesquisa em redes neurais artificiais quase desaparece
1969—79 Desenvolvimento preliminar de sistemas baseados em conhecimento
1980-- Primeiras aplicações industriais de IA 1986-- Redes neurais artificiais voltam a ser populares 1987-- IA se torna uma ciência 1995-- Emergência dos agentes inteligentes
Deep Blue defeated the reigning world chess champion Garry Kasparov in 1997
Proved a mathematical conjecture (Robbins conjecture) unsolved for decades
No hands across America (driving autonomously 98% of the time from Pittsburgh to San Diego)
During the 1991 Gulf War, US forces deployed an AI logistics planning and scheduling program that involved up to 50,000 vehicles, cargo, and people
NASA's on-board autonomous planning program controlled the scheduling of operations for a spacecraft
Proverb solves crossword puzzles better than most humans
1950s a 1960s – Aplicações de Lógica Clássica ao Direito◦ Layman Allen. Symbolic Logic: A razor-edge tool
for drafting and interpreting legal documents; 1957.◦ Karl Engish. Logical Studies on Applying Law; 1960.◦ Carlos Alchourron. Logic of Norms; 1969.◦ Ilmar Tammelo. Modern Legal Logic; 1969.
1970s◦ Bruce Buchanan e Thomas Headrick. Some speculation
about artificial intelligence and legal reasoning. Stanford Law Review. 1970 ◦ Jeffrey Meldman. A preliminary study in computer-aided
legal analysis. Tech. rep., MIT, Cambridge, MA, 1975.◦ Thorne McCarty. Reflections on TAXMAN: An experiment
in artificial intelligence and legal reasoning. Harvard Law Review 90, 1977.◦ James Sprowl. Automating the legal reasoning process: A
computer that uses regulations and statutes to draft legal documents. American Bar Foundation Research Journal, 1979.
Melhorar habilidades de argumentação dos Advogados
Prover informação estruturada para facilitar o trabalho dos Advogados e Magistrados
Melhorar a qualidade das decisões, incluindo a qualidade das justificativas das decisões
Apoiar as decisões dos Magistrados◦ Não se conhece projeto que pretenda substituí-los
por tais programas de IA
Sistemas voltados para os advogados◦ Devem ser capazes de identificar (separar) questões
em que há espaço para argumentação e questões fechadas◦ Devem ser capazes de auxiliar a construir
argumentos e contra-argumentos Sistemas voltados para o público leigo Sistemas voltados para os julgadores
Conceitos legais são abertos à interpretação e desenvolvimento
Termos legais são muitas vezes dependentes do contexto e necessitam interpretação que depende de cada situação particular
Há diferença no entendimento dos advogados sobre a legislação e sobre os casos◦ No desenvolvimento de sistemas especialistas os
advogados são fonte para a criação da base de dados de regras (caso o sistema seja direcionado para advogados)
Baseados em regras (rule-based reasoning – RBR)
Baseados em raciocínio baseado em casos (case-based reasoning – CBR)
Híbridos (combinação de RBR e CBR)
Sistemas Especialistas podem servir para:◦ Resolver problemas ◦ Auxiliar na decisão de especialistas◦ Treinar e disseminar conhecimento
Benefícios◦ Preservação de conhecimento◦ Vantagens declarativas Conhecimento fora do programa Regras podem ser inseridas sem se preocupar com
o fluxo do programa
1965 – DENDRAL◦ Ed Feigenbaum – Univ. Stanford – EUA◦ Determinava automaticamente a estrutura
molecular de uma molécula desconhecida através de sua análise espectrográfica◦ Abordagem algorítmica impossível◦ Resultados melhores que os especialistas (!)◦ Suas descobertas geraram publicações em
revistas especializadas
Diagnóstico e terapia de doenças infecciosas
Muito consultado por médicos que não eram especialistas em infecções
450 regras com coeficientes de certeza associados
Pioneiro no uso de interface e de módulo explanador ◦ Procurou imitar um médico num consultório
If ◦ the infection is primary-bacteremia, and ◦ the site of the culture is one of the sterile sites, and ◦ the suspected portal of entry of the organism is
gastrointestinal tract
then there is suggestive evidence (0.7) that the identity of the organism is bacteroides.
> What is the patient’s name? John Doe. > Male or Female? Male. > Age? He is 55. > Have you obtained positive cultures indicating general type? Yes. > What type of infection is it? Primary bacteremia. > When did symptoms first appear? May 5. > Let’s call the most recent positive culture C1. From what site was
C1 taken? From the blood. > When? May 9. > Let’s call the first significant organism from this culture U1. Do
you know the identity of U1? No. > Is U1 a rod or a coccus or something else? Rod. > What is the gram stain of U1? Gram-negative. > Have there been positive cultures from sites that are not
associated with the infections about which you are seeking advice? No.
> Diagnosis... > My recommendations will be based on the opinion that the
identity of U1 may be: 1. Psedomonas-aeruginosa 2. Klebsiella-pneumoniae 3. E. coli 4. Bateroides-fragilis 5. Enterobacter 6. Proteus-nommirabilis Some more questions... > On a scale of 0 to 4, where higher numbers indicate greater
severity, how would you rate the patient’s degree of sickness? 3. > Does the patient have a clinically significant allergic reaction
to any antimicrobial agent? No. > How much does the patient weigh? 70 kg. > First recommendation... > My first recommendation is as follow: to cover for items
1,2,3,5 and 6, give gentamycin using a dose of 119 mg (1,7 mg/kg) q8h IV [or IM] for 10 days. Modify dose in renal failure. Also, to cover for item 4, give clindamycin using a dose of 595 mg (8.5 mg/kg) qh6 IV [or IM] for 14 days. If diarrhea or other gastrointestinal symptoms develop, check for pseudomembranous colitis.
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Classificação: “Os problemas de ouvido deste paciente são casos típicos de otite média”
Soluções compiladas: “Os sintomas de coração do paciente X podem ser explicados da mesma maneira que aquele paciente Y”
Avaliando medidas: Minha casa é como aquela que foi vendida mais em baixo nesta rua por R$25.000,00 mas ela tem uma vista melhor”
Concepção (design): para projetar este hospital, vou me basear naquele que já fiz com um número de leitos parecido, embora tenha de adaptá-lo pois este é de esquina
Avaliando opções: se nós atacássemos as instalações dos mísseis cubanos/russos, seria como no caso de Pearl Harbor
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Sistemas Especialistas convencionais:
(alguns) Sistemas Especialistas de segunda geração:
Experiência RegrasEngenheiro de conhecimento
Experiência RegrasAlgoritmo deaprendizagem
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Case-based reasoning (CBR) system◦ Um método de resolução de problemas onde novos
problemas são resolvidos adaptando-se soluções de antigos problemas similares◦ Raciocínio analógico intra-domínio◦ Aprendizado incremental on-line◦ Suaviza necessidade de aquisição de conhecimento
Experiência Experiência
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Um caso◦ é um episódio vivido◦ contém a descrição de : problema + solução◦ exemplos: um paciente, um projeto arquitetônico,
uma situação, uma causa jurídica, uma melodia, etc.
novocaso
(alvo)caso
recupe-rado
(fonte)
problema
base Reutilizar
Recuperar
Reter
Revisar
novocaso
(alvo)
soluçãosugerida
soluçãofinal
casosolução
casotestado
ecorrigido
casoaprendido
Indexar
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Qual a natureza e conteúdo dos casos? Como representá-los? Como indexá-los de maneira a poder
encontrá-los adequadamente e rapidamente mais tarde?
Qual são os critérios para a escolha do melhor caso e como recuperá-lo?
Como estruturar (organizar) os casos da base?
Como adaptar o caso recuperado?
Sistema híbrido (RBR e CBR) Objetivo: sistema de suporte à decisão◦ Dado um novo caso, o sistema apresenta uma
proposta do que o advogado deve solicitar na justiça bem como um conjunto de justificativas e as respectivas leis e precedentes que podem ser aplicados
A base de regras contém 220 regras A base de casos contém 60 casos
(codificados de forma manual)
Available-actions rules Prediction rules◦ Pode gerar três tipos de saídas: Previsão clara Especulação Nenhuma previsão◦ Calcula a “força de disparo” de cada regra de acordo com
os tipos de entradas Control rules◦ Seleciona grupo de regras para execução (dependendo
do tipo de caso) Ordem de proteção à família Acordo sobre ocupação do lar da família Transferência de propriedade
Artificial Intelligence and Law◦ Springer Netherlands◦ Publicada desde 1992◦ Quatro números por ano
International Journal of Law and Information Technology◦ Publicada desde 1993◦ Oxford Journals◦ 3 números por ano
Journal of Information, Law & Technology (JILT) ◦ Publicada desde 1996◦ University of Warwick, UK◦ Três números por ano
IAAIL – International Association for Artificial Intelligence and Law◦ Fundada em 1992◦ http://www.iaail.org/
AAAI - Association for the Advancement of Artificial Intelligence◦ Fundada em 1979◦ http://www.aaai.org◦ http://www.aaai.org/AITopics/pmwiki/pmwiki.php/
AITopics/Law
International Conference on Artificial Intelligence and Law (ICAIL)◦ Desde 1987◦ Bianual◦ ICAIL´2009, Barcelona, Espanha,
International Conference on Legal Knowledge and Information Systems (JURIX)◦ Desde 1987◦ Anual◦ JURIX´2008, Florença, Itália, http://www.ittig.cnr.it/
Jurix08/
K. D. Ashley, An AI model of case-based legal argument from a jurisprudential viewpoint, Artificial Intelligence and Law 10: 163–218, 2002.
Stamos T. Karamouzis, Dee Wood Harper, An Artificial Intelligence System Suggests Arbitrariness of Death Penalty, International Journal of Law and Information Technology © Oxford University Press 2007
S. Bruninghaus, K. D. Ashley, Generating Legal Arguments and Predictions from Case Texts, ICAIL ’05, June 6-11, 2005, Bologna, Italy.
S. Bruninghaus, K. D. Ashley, Predicting Outcomes of Case-based Legal Arguments, ICAIL '03 , June 24-28, 2003, Edinburgh, Scotland, UK.
V. Aleven et al., Helping law students to understand US Supreme Court oral arguments: a planned experiment, ICAIL ’05, June 6-11, 2005, Bologna, Italy.
The quality of legal practice will remain uncertain, without advances in Legal Theory providing normative standards for legal reasoning and argumentation
Empirical evidence suggests that clerks in public agencies incorrectly apply the law in circa 30% of all cases
Between 1960 and 2000 the US Code of Federal Regulations grew from 20,000 to 140,000 pages
AI and Law research is urgently needed to assure the performance of legal tasks can be efficient, fair, transparent, and legally correct in the face of this growing complexity.
◦ Fonte: Thomas F. Gordon, ex-presidente da IAAIL, “20 years of ICAIL – Reflections on the Field of AI and Law”
Livros: ◦ The Future of Law, Facing the Challenges of Information
Technology, by Richard Susskind, Oxford University Press, 1996/1998
◦ The End of Lawyers?: Rethinking the Nature of Legal Services, by Richard Susskind, Oxford University Press, 2009
Richard Susskind, Doutor em Direito pela Universidade de Oxford
http://www.susskind.com/
As ILISs grow in importance as channels for marketing and distributing legal expertise, demand for attorneys to perform routine personal legal services will correspondingly erode. Richard Susskind in his book The Future of Law, predicts that this process will lead to the “commoditisation” of legal services, under which low-end legal practice will gradually vanish and be replaced by a new profession of “legal information engineers” who “develop and market ... legal information products and services”.
◦ ILIS = Intelligent Legal Information Systems
As pessoas poderiam perder seus empregos para a automação?◦ Sistemas de apoio à decisão x sistemas
especialistas
O uso de sistemas de IA poderia resultar na perda de responsabilidade?◦ Exemplo: sistemas especialistas médicos
O sucesso da IA poderia significar o fim da raça humana?
“Vamos definir uma máquina ultra-inteligente como uma máquina que pode superar de longe todas as atividades intelectuais de qualquer homem inteligente. Tendo em vista que o projeto de máquinas é uma dessas atividades, uma máquina ultra-inteligente poderia projetar máquinas ainda melhores; sem dúvidas haveria uma “explosão de inteligência”, e a inteligência do homem ficaria para trás. Desse modo, a primeira máquina ultra-inteligente seria a última invenção que o homem precisaria realizar, desde que a máquina seja dócil o suficiente para nos dizer como mantê-la sob controle.”
Livro: The Age of Spiritual Machines (2000) Prevê que por volta do ano 2099 haverá “uma
forte tendência em direção a uma mistura do pensamento humano com o mundo da inteligência da máquina criada inicialmente pela espécie humana. Não haverá mais nenhuma distinção clara entre seres humanos e computadores”◦ Transumanismo