Inteligencia Artificial - aula 3 - STF Educa

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APLICAÇÃO DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL AO DIREITO
AULA 3 – POSSIBILIDADES FUTURAS DE APLICAÇÃO
ATUAL DA AI
1
GUSTAVO MASCARENHAS LACERDA PEDRINA
APLICAÇÃO DA 
INTELIGÊNCIA 
ARTIFICIAL AO DIREITO
AULA 3 – POSSIBILIDADES FUTURAS DE APLICAÇÃO
ATUAL DA AI
APLICAÇÃO DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL AO DIREITO
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INTRODUÇÃO ........................................................................3
1. A ANÁLISE PREDITIVA E O MIMETISMO DO 
CÉREBRO HUMANO ............................................................4
2. POSSÍVEIS APLICAÇÕES DA IA PREDITIVA ..........9
CONCLUSÃO ......................................................................... 12
REFERÊNCIAS ...................................................................... 13
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INTRODUÇÃO 
Tudo bem? Pronto para mais uma aula?
A inteligência artificial é algo empolgante. Concorda?
A cada nova conversa, aprendemos mais. Veja só: até agora, em apenas duas 
aulas, você somou conceitos importantes sobre a inteligência artificial – sabe, por 
exemplo, que o emprego de machine learning depende do acúmulo de grandes 
quantidades de dados (big data) aos quais um robô algorítmico é aplicado, sendo 
capaz de aprender os padrões corretos de resposta para replicá-los no futuro 
de maneira autônoma. Você também já viu como a IA vem sendo aplicada no 
direito, inclusive, com o VICTOR. Mais do que isso, sabe que a inteligência artificial 
desenvolvida nesse Tribunal tem eficácia superior a 90%!!!
É hora, então, de explorarmos as possibilidades futuras de aplicação da IA: 
qual é o estado da arte da tecnologia associada ao conceito de inteligência artificial? 
Por que as redes neurais são importantes nessa história? Onde a inteligência artificial 
pode ser utilizada? 
Você deve se lembrar que na primeira aula nós diferenciamos a inteligência 
artificial atualmente aplicada daquela a que idealmente se pretende chegar. Vimos 
que aquilo que comumente chamamos de IA nos dias atuais trata-se, na verdade, 
da aplicação de análise estatística associada a algoritmos capazes de melhorar os 
padrões de resposta conforme aumenta uma coleção de dados. 
Mas há algo ainda maior: o que os cientistas da computação buscam como 
ponto-ótimo é a simulação de redes neurais com a capacidade de racionalizar 
conceitos passados, entendê-los na realidade presente, para predizer cenários 
futuros. Trata-se da análise preditiva, uma tentativa de mimetizar as redes neurais 
do ser humano ao ponto de se alcançar a cognição. 
Isso é possível? Pode parecer algo complicado, mas você vai ver que é 
bastante intuitivo. 
Esta é a aula, portanto, na qual nos dedicaremos ao estudo dessa via mais 
complexa da IA. Veremos como a linguagem é importante no caminho para a 
simulação mais bem-acabada da inteligência artificial. A partir disso, vamos traçar 
possíveis cenários do uso da tecnologia. Ao final, você terá somado ainda mais 
conhecimento sobre o assunto.
Não parece interessante?! Vamos lá?
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1. A ANÁLISE PREDITIVA E O MIMETISMO DO CÉREBRO 
HUMANO
O cérebro humano é ainda, em boa parte, um mistério para a ciência. A 
imagem acima, produzida no laboratório comandado pela Professora Nancy 
Kanwisher, do MIT, mostra as regiões que começamos a descobrir. A verdade é 
que ainda sabemos muito pouco sobre como funcionam as nossas redes neurais.
Sabemos pouco, mas alcançamos aspectos fundamentais que nos tornam 
únicos na natureza. Em primeiro lugar, é importante notar que o ser humano 
não é uma criatura estatística, mas cognitiva. Isso significa dizer que nem sempre 
tomamos a atitude estatisticamente correta, mas aquela que culturalmente nos 
parece a mais adequada. E como adquirimos os conhecimentos culturais que 
nos levam a tomar atitudes? Se você disse “pela linguagem”, acertou! Uma das 
principais particularidades da nossa espécie é a linguagem. 
É pela linguagem que expressamos a certeza das nossas vontades, que 
demonstramos nossas inteligências e que confirmamos nossa capacidade de 
entender o passado, o presente e o futuro – o que indica algo importante: sabemos 
a nossa posição no mundo enquanto seres racionais. Perceba que qualquer outra 
espécie de ser vivo (o exemplo clássico é o chimpanzé, com DNA bem próximo 
do nosso) não detém essa capacidade de posicionar-se histórico-racionalmente. 
As partes coloridas da imagem indicam áreas do cérebro responsáveis pelo
processamento da linguagem (a localização exata pode variar de indivíduo para
indivíduo), em tradução livre.
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Aqui, então, a nossa primeira premissa importante deve ser anotada para 
entendermos o que é a inteligência: a linguagem gráfica é parte fundamental da 
inteligência humana. Para simular a inteligência mais bem-acabada da natureza, a 
humana, é preciso, portanto, que se crie uma aplicação lastreada em linguagem 
gráfica. 
O segundo ponto importante está na capacidade cognitiva. Apenas o ser 
humano é capaz de aprender a linguagem e por ela construir cenários no passado, 
no presente e no futuro.
A linguagem nos possibilita essa construção de cenários, é por ela que 
podemos demonstrar nossas vontades e repassar nossa cultura. Isso leva-nos ao 
terceiro ponto: a capacidade de contar histórias (“storytelling”), estabelecendo o 
que chamamos de “cultura”.
Berwick e Chomsky (2017) sustentam que 
a linguagem é um sistema de organização de 
pensamentos e que apenas a espécie humana 
é capaz de fundir pensamentos em forma de 
linguagem gráfica.
Esse processo de fusão é estruturado, 
buscando sempre o caminho neural mais curto 
para uma resposta concatenada. A estruturação 
dessa rede complexa é a resposta do sistema 
cognitivo, fruto da evolução das redes neurais 
do ser humano. É o que nos diferencia do 
homem Neandertal, a quem faltava justamente 
isso, a capacidade de fundir pensamentos em 
linguagem expressa. É o que nos diferencia 
ainda hoje de outros mamíferos com cadeias 
neurais evoluídas, mas não ao ponto das nossas.
Como vimos na aula 1, os autores 
chamam o processo de “merge”, que 
aqui traduzimos, por aproximação, 
como “fusão”, mas que é algo ainda 
mais complexo que propriamente 
uma fusão, tratando-se de 
característica inata ao ser humano, 
que o diferencia enquanto espécie: 
é uma operação que combina duas 
expressões para gerar uma nova 
expressão mais complexa, sem que 
se modifiquem ou descartem as 
duas expressões originais (BERWICK 
e CHOMSKY, 2017, p. 102).
http://dspace.mit.edu
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A Inteligência está, portanto, na capacidade de expressar o cenário 
que entendemos a partir de contextos culturais que apenas aprendemos 
porque dominamos a linguagem. Winston (2011, p. 2), diante dessas 
premissas, propõe a Strong Story Hypothesis (Hipótese da história 
consistente), segundo a qual “os mecanismos que permitem aos humanos 
falarem, entenderem e recombinarem histórias separam a inteligência 
humana da de outros animais.”
De maneira esquemática, temos:
O que temos é o desenvolvimento contínuo das redes neurais porque a 
linguagem e a cognição de cenários estão em constante mutação, o que nos leva 
a ganhos culturais e, no longo prazo, à melhoria do cérebro humano.
Redes 
neurais
Formação 
de 
cultura
Desenvolvimento 
do 
cérebro
Linguagem
 e 
cognição
SAIBA MAIS
Aqui proponho uma pequena parada: 
assista à palestra (são apenas 18 minutos) 
da Professora Nancy Kanwisher, 
uma pesquisadora reconhecida 
mundialmente, sobre como ainda 
estamos descobrindo o cérebro 
humano. A palestra está legendada e 
eu garanto que vale a pena!
https://www.youtube.com/watch?v=5Yj3nGv0kn8&feature=youtu.beAPLICAÇÃO DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL AO DIREITO
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Para Winston (2011), as histórias são parte fundamental da formação 
cognitiva do ser humano. São elas, segundo essa linha de pensamento, que 
formam, ao longo do amadurecimento do cérebro humano, os padrões sobre 
cada contexto social – o que podemos chamar de “senso comum” –, que, reunidos, 
formatam a cultura do indivíduo. 
Entender a história humana – apenas possível pela linguagem – é 
fundamental para a formação e evolução da inteligência da espécie. Esta é a 
diferença da análise cognitiva do nosso cérebro, que parte de critérios que 
conhecemos culturalmente, repassados através da linguagem, para estabelecer 
uma análise preditiva de cenários.
A inteligência artificial por análise preditiva busca, no lugar de oferecer uma 
resposta estatística para o problema apresentado, a resposta às questões diante da 
análise de contextos. Esta seria, senão a verdadeira inteligência artificial, uma mais 
apurada. 
Com isso em mente, os cientistas buscam simular as redes neurais no 
estabelecimento de sistemas de análise preditiva. Um exemplo nesse sentido é 
o robô algorítmico Genesis, desenvolvido no MIT (EUA). O Genesis foi treinado 
com romances e contos comuns à cultura americana (de Shakespeare aos irmãos 
Grimm), de modo que o computador aprendesse, mediante histórias – storytelling 
–, o que leva a determinadas ocorrências (ou “atitudes”) em tais narrativas, como, 
por exemplo, o regicídio, e adquirisse, com isso, um aprendizado “cultural” de 
contextos. 
A partir desses critérios, o robô algorítmico passou a ser capaz de desenvolver 
cenários futuros, podendo até mesmo identificar conceitos como revanche em 
histórias que não mencionam a palavra. Isto prova que a análise preditiva em um 
robô algorítmico consegue, se bem executada, predizer cenários, mesmo que 
estes não sejam óbvios. Esse processo de exame de cenários futuros, de acordo 
com critérios estabelecidos no passado e no presente, é a análise preditiva. 
Abaixo você verá uma imagem do Genesis em funcionamento. No primeiro 
exemplo, o Genesis é capaz de dizer que o homicídio ocorreu por autodefesa. No 
segundo, o robô algorítmico sabe identificar que o homicídio de Alex ocorreu por 
conta do desprezo que George nutriu por ele:
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George 
kills Alex.
Lover brandishes a knife
George is 
Martha’s
spouse.
Martha is 
George’s
spouse.
George 
yells at 
Alex.
Alex
becomes
angry.
Alex 
brandishes 
a knife.
Alex intends 
harming 
someone.
George 
shoots 
Alex.
Hypothetical
George is 
Martha’s
spouse.
Martha is 
George’s
spouse.
George 
yells at 
Alex.
Alex
becomes
angry.
George 
despises 
Alex.
George 
shoots 
Alex.
Alex 
becomes
dead.
George kills
Alex.
Alex 
becomes 
dead.
Figure 20: In the knife-brandishing version of a story raising a legal question, the elaboration 
graph indicates knife the brandishing is connected to the killing, suggesting self defense.
Figure 21: In the hypothetical version, with the brandishing removed, Genesis presumes the 
explanation for killing has to do with despising, suggesting guilt. At the concept level, self 
defense becomes spiteful vengeance.
(Figura 21: Numa versão hipotética removendo a ação com a faca, o Genesis presume que a 
explicação para a morte tem a ver com desprezo [já que não se trata de uma ação de 
autodefesa, vez que não há do que se defender], sugerindo que a pessoa deve ser 
considerada culpada pelo homicídio. Na mesma história, dessa vez sem a faca, o robô substitui 
o conceito final de autodefesa para vingança por rancor.)
(Figura 20: A versão da história envolvendo o erguer de uma faca levanta uma questão legal. O gráfico 
elaborado [pelo robô algorítmico Genesis] indica que erguer a faca para alguém é uma ação que está 
conectada com a morte de alguém, sugerindo que a pessoa que seria vítima dessa ação reagiu em 
autodefesa.)
Você percebeu a diferença para a análise estatística? 
Na análise estatística os robôs são treinados com padrões de resposta, 
aprendendo com as consideradas “corretas” e buscando, quando expostos a 
dados novos, o que for mais parecido com as respostas “certas”. 
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Na análise preditiva, não há uma resposta “correta”. O que indica que a 
resposta “certa” é o seu encaixe no contexto. Em vez de uma resposta correta, existe 
um contexto correto, o que é algo bastante mais complexo. A cada nova história 
adicionada, uma variável necessariamente mudará e tornará o contexto “correto” 
seguinte distinto do anterior. A análise preditiva é, então, uma técnica utilizada para 
prever cenários futuros a partir de um contexto de passado e presente. 
É assim também com o nosso cérebro, que aprende algo “novo” todos os 
dias. Não é incrível?
2. POSSÍVEIS APLICAÇÕES DA IA PREDITIVA 
Quando usamos computadores para processar e entender comportamentos 
padrões, conseguimos antecipar cenários. A inteligência artificial por análise 
preditiva vai além: ela prediz ações a partir de comportamentos que podem 
desviar de um padrão, otimizando as decisões da própria máquina.
Ainda há um caminho bastante longo para que a análise preditiva e a 
simulação profunda de redes neurais alcancem o ponto-ótimo de utilização – algo 
que a análise estatística já entrega, com programas perfeitamente operacionais e 
muito interessantes –, mas já testemunhamos o início do uso dessa tecnologia.
Podemos destacar, como aplicação da análise preditiva, a detecção de 
fraudes. Perceba que toda vez que você utiliza um cartão de débito ou crédito, 
uma notificação é enviada automaticamente. Os sistemas em operação, com a 
aplicação de análise estatística, conseguem já dizer se há um desvio de padrão de 
SAIBA MAIS
O Massachusetts Institute of Technology (MIT) 
tem um programa de aulas abertas (ocw.
mit.edu) – já falamos dele na primeira aula. 
Aconselho que, para se aprofundar ainda mais 
nas redes neurais, você assista a essa aula do 
Professor Patrick Winston, que trata das “redes 
neurais profundas”:
Se você procura um material de cunho 
acadêmico sobre a análise preditiva e a 
simulação do cérebro humano, recomendo 
as publicações do Centro de Cérebro, Mente 
e Máquina do MIT (Center for Brains, Minds & 
Machines/MIT). 
https://www.youtube.com/watch?v=VrMHA3yX_QI&feature=youtu.be
https://ocw.mit.edu/index.htm
https://ocw.mit.edu/index.htm
https://cbmm.mit.edu/publications
https://cbmm.mit.edu/publications
https://cbmm.mit.edu/publications
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uso do cartão, sendo capazes de apontar, de maneira autônoma, uma fraude. A 
depender do risco, disparam ações que podem cumular no bloqueio do cartão. 
Ou seja, pela predição de comportamento, a máquina já é capaz de evitar alguns 
crimes. 
O mesmo pode ser percebido com a aplicação de análise preditiva à medicina 
preventiva: ao saber os fatores de risco de um paciente, seu histórico familiar e 
conhecer seu comportamento, é possível predizer os riscos de determinadas 
doenças, implementando cuidados preventivos. 
Talvez o mais palpável uso da análise preditiva esteja na inteligência artificial 
associada à visão. Isso porque os veículos autônomos já são uma realidade e seu 
uso será crescente nos próximos anos. Eles evitam acidentes e otimizam o tempo. 
Mas predizer cenários nos quais vidas humanas estão em jogo 
constantemente levanta alguns dilemas. Há um deles bastante discutido entre 
os acadêmicos do assunto: imagine um carro autônomo desgovernado operado 
por inteligência artificial com análise preditiva. Há dois ocupantes no carro e dois 
pedestres em seu caminho. Tome em consideração que há desfiladeiro em um 
lado da pista, sendo que a única via livre paraevitar a colisão com a barreira é o 
atropelamento dos pedestres. Os pedestres têm pouca chance de fuga: ou ficam 
na pista e tentam sobreviver colados ao muro ou pulam no desfiladeiro. Como 
o carro está equipado com IA capaz de predizer cenários disso tudo, ele terá 
que decidir: ou mata seus ocupantes ou os pedestres. Nesse caso, quem deverá 
ser morto? E quem será culpado pelas mortes? O projetista? O programador? A 
própria aplicação de IA?
Essas respostas não existem completamente hoje. Mas é certo que mesmo 
a IA preditiva parte da capacidade humana de programar. Em último caso, o 
programador dá respostas primárias para a máquina (não vou estragar a surpresa, 
mas no final vamos falar mais sobre isso).
No direito, a IA com aplicação de análise preditiva pode, no futuro, nos 
levar ao cenário da predição da vontade do agente. A análise preditiva consegue 
entregar possíveis cenários da determinação de um indivíduo de acordo com 
critérios objetivos de (i) instrução, (ii) posição socioeconômica, por exemplo, e 
subjetivos, como o (iii) potencial conhecimento da norma, o que pode ajudar no 
nível de conhecimento de um agente ao cometer um delito (tanto da situação 
quanto da lei), entregando uma punição melhor individualizada. 
Nos EUA esse tipo de discussão, envolvendo a aferição da inserção do 
indivíduo na sociedade, afeta não só o sistema de justiça, mas também o ensino 
superior. A College Board, entidade que controla o principal exame admissional 
https://www.collegeboard.org/
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de ensino superior, o SAT, divulgou recentemente a intenção de utilizar um 
“equalizador social” (The Environmental Dashboard), de modo a levar em conta, na 
hora da admissão, fatores sociais que podem ter influenciado a vida do candidato. 
Um sistema baseado em inteligência artificial que faça o mesmo, por exemplo, em 
casos penais, pode tornar a aplicação da lei mais justa. 
O Genesis é capaz de realizar operações do tipo “who-knows-what” (quem 
sabe o quê), que conseguem dizer, com elevado grau de acerto, o que um 
personagem de uma ação pretendia. Para se traçar a pretensão, é preciso que a 
máquina tenha noções de contexto de passado, presente e futuro, compreendendo 
uma linguagem gráfica e sendo capaz de expressar-se por ela. O que importa é, 
portanto, que se estabeleçam critérios para que a inteligência artificial entenda a 
história. Tem-se a possibilidade de, com a máquina, aferir-se o nível de quão livre 
era a vontade da pessoa no momento da ação. 
É possível, então, que, programada com dados que tomem em conta 
aspectos eleitos pela sociedade – que reputamos válidos, a título de exemplo: (i) 
instrução, (ii) posição socioeconômica e (iii) conhecimento da norma, a indicarem 
o nível de vulnerabilidade do indivíduo –, esse tipo de aplicação de inteligência 
artificial cognitiva, lastreada na análise preditiva, seja capaz de responder ao nível 
de autodeterminação dos sujeitos ao cometerem crimes, estabelecendo um modo 
tanto mais válido quanto mais justo de responsabilidade e, por consequência, de 
culpabilidade. Não é incrível onde podemos chegar?
SAIBA MAIS
Você sempre pensou na inteligência artificial como um robô humanoide? 
Bom, eu espero que, nesse momento, depois de nossas aulas, você pense nela 
muito mais como uma ciência de dados, atrelada a algoritmos. Como imagino 
que, agora, você deve estar nesse lado do campo, veja aqui uma reportagem 
interessante sobre por que a visão da IA como um robô de corpo quase humano 
está equivocada. Leia a matéria:
Por que o novo filme do Exterminador do Futuro está irritando pesquisadores 
de inteligência artificial
https://f5.folha.uol.com.br/cinema-e-series/2019/10/por-que-o-novo-filme-do-exterminador-do-futuro-esta-irritando-pesquisadores-de-inteligencia-artificial.shtml
https://f5.folha.uol.com.br/cinema-e-series/2019/10/por-que-o-novo-filme-do-exterminador-do-futuro-esta-irritando-pesquisadores-de-inteligencia-artificial.shtml
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CONCLUSÃO
As técnicas de aprendizado pela máquina envolvem diferentes métodos de 
trabalho, sendo dois deles a computação estatística e a análise preditiva. Enquanto 
a primeira entrega a melhor resposta estatística para uma questão, sendo mais 
apropriada à análise de riscos do objeto, a segunda é capaz de predizer reações 
de acordo com parâmetros objetivos e subjetivos justificadamente. Entendemos 
que a análise preditiva, se programada a partir de critérios claros e estabelecidos 
democraticamente, pode, por exemplo, diferenciar o nível de livre determinação 
decisória de um indivíduo, contribuindo para a aferição da culpabilidade de 
maneira mais justa. 
Num volume crescente de big data, com sensores em todas as partes 
(de casas a relógios inteligentes), a IA com aplicação de análise preditiva tem 
elevado potencial de impacto na humanidade nas próximas décadas. À medida 
que a quantidade de dados aumenta e melhora a qualidade, auxiliada pela 
disponibilidade de energia de processamento de custo reduzido, a análise 
preditiva poderá entregar soluções que nem imaginamos ainda. 
Agora que você já está craque nos conceitos envolvendo a inteligência 
artificial, sabe diferenciar as técnicas que a envolvem, dizendo como cada uma se 
aplica, falta abordarmos alguns desafios que as máquinas (com a aplicação de IA, 
inclusive) têm imposto nos últimos anos. Esse será o assunto da nossa próxima e 
última aula, quando trataremos de criptografia, fake news e bloqueio de conteúdo. 
Vamos a esses próximos desafios?
SAIBA MAIS
E os limites éticos da IA? Leia mais sobre esse tema no artigo acadêmico 
“Ethical Issues in Advanced Artificial Intelligence”. 
https://nickbostrom.com/ethics/ai.html
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REFERÊNCIAS
BERWICK, Robert C.; CHOMSKY, Noam. Why only us: language and evolution. 
Cambridge: MIT Press, 2017.
COLLEGE BOARD. Data-Driven Models to Understand Environmental Context. 
2019. Disponível em: https://secure-media.collegeboard.org/digitalServices/pdf/
professionals/data-driven-models-to-understand-environmental-context.pdf. 
Acesso em 20.11.2019.
WINSTON, Patrick. The strong story hypothesis and the directed perception 
hypothesis. AAAI Fall Symposium Series, 2011. Disponível em: https://dspace.mit.
edu/bitstream/handle/1721.1/67693/Submitted.pdf?sequence=1&isAllowed=y. 
Acesso em: 19 nov. 2019.
https://secure-media.collegeboard.org/digitalServices/pdf/professionals/data-driven-models-to-unders
https://secure-media.collegeboard.org/digitalServices/pdf/professionals/data-driven-models-to-unders
https://dspace.mit.edu/bitstream/handle/1721.1/67693/Submitted.pdf?sequence=1&isAllowed=y
https://dspace.mit.edu/bitstream/handle/1721.1/67693/Submitted.pdf?sequence=1&isAllowed=y
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	INTRODUÇÃO 
	1. A ANÁLISE PREDITIVA E O MIMETISMO DO CÉREBRO HUMANO
	2. POSSÍVEIS APLICAÇÕES DA IA PREDITIVA 
	CONCLUSÃO
	Referências