Prof. Adriano L. I. Oliveiraalio@cin.ufpe.br

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.

Explicando-se…

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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

Teoria da argumentação desenvolvida por Toulmin (1958)◦ Filósofo britânico

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