Atualmente, os mais diversos setores na sociedade exigem segurança e eficácia em situações de alta complexidade para pessoas e organizações. Um dos meios encontrados que mais se relaciona com essas exigências se concretiza na utilização dos instrumentos da informática. O Direito, bem como os outros ramos profissionais, tem procurado responder a essa nova realidade, modernizando-se e adotando medidas que têm a finalidade de dar maior rapidez e eficiência aos proce- dimentos que lhe são peculiares. Nesse sentido, este capítulo tem a função de apre- sentar um dos campos mais avançados de pesquisa na Informática Jurídica: a Inteli- gência Artificial e os Sistemas Especialistas. Esta seção tem, portanto, o escopo de preparar o leitor para o ensaio desenvolvido no próximo capítulo, que concretiza jus- tamente a aplicação dessas ferramentas, aqui apresentadas, na esfera jurídica.
2.1 – Breve Histórico da Inteligência Artificial
Os primeiros estudos sobre inteligência artificial surgiram na década de 40, que foi marcada pela II Guerra Mundial. Este fato resultou na necessidade de desenvolver uma tecnologia voltada para a análise de balística, quebra de códigos e cálculos para projetar a bomba atômica. Surgem, assim, os primeiros grandes proje- tos de construção de computadores, assim chamados por serem máquinas utiliza- das para fazer cálculos (cômputos).
Após a II Guerra Mundial, o computador não ficou restrito ao âmbito mili- tar e científico, começou a ser gradualmente utilizado em empresas, indústrias, uni- versidades etc. A diversidade de aplicações estimulou pesquisas de software, hard- ware e linguagens de programação.
O desenvolvimento do computador, primeiramente impulsionado pela a- plicabilidade militar e, posteriormente, comercial, mostrou-se viável. Seu rápido pro-
gresso, desde o surgimento dos primeiros computadores eletrônicos (1943 - Collos- sus, na Inglaterra e 1946 - ENIAC, nos Estados Unidos) até o surgimento dos micro- computadores (na década de 70) demonstra que essa área recebeu grandes inves- timentos.
O segundo grande passo foi dado nos Estados Unidos, em 1956, quando John McCarthy reuniu, em uma conferência proferida ao Darmouth College, na Uni- versidade de New Hampshire, vários pesquisadores de renome para estudar o que foi denominado por Minsky, McCarthy, Newell e Simon de Inteligência Artificial (IA), expressão utilizada para designar um tipo de inteligência construída pelo homem para dotar a máquina de comportamentos inteligentes.
A partir da estruturação desse novo campo do conhecimento o fenômeno da inteligência começou a ser pesquisado de forma intensa. Vários esforços foram e têm sido feitos no sentido se simular os tipos de raciocínios utilizados pelo ser hu- mano e implementá-los no computador por meio da IA.
A inteligência artificial é amplamente utilizada como um auxiliar que ex- pande a capacidade de inteligência do homem e até mesmo o substitui em diversas funções. Isso se tornou possível em grande parte graças ao desenvolvimento dos sistemas especialistas, da lógica fuzzy e das redes neurais.
Atualmente, criar máquinas inteligentes não pode ser considerado uma ficção, a IA transformou essa ficção em um campo de estudo movido por uma meta que consome bilhões de dólares em projetos, os quais envolvem pesquisadores de instituições governamentais, militares, industriais e universitárias de todo o mundo.
2.2 – Aspectos Conceituais da Inteligência Artificial
A Inteligência Artificial é a parte da ciência da computação que compre- ende o projeto de sistemas computacionais que exibam características associadas, quando presentes no comportamento humano, à inteligência; é uma disciplina cientí- fica que utiliza as capacidades de processamento de símbolos da computação com o fim de encontrar métodos genéricos para automatizar atividades perceptivas, cog-
nitivas e manipulativas, por via do computador. Comporta quer aspectos de psicaná- lise quer de psicossíntese. Possui uma vertente de investigação fundamental, acom- panhada de experimentação e uma vertente tecnológica, as quais, em conjunto, es- tão a promover uma revolução industrial: a da automatização de faculdades mentais por via da sua modelização em computador.17
Depois do trabalho pioneiro, nos anos 30, dos matemáticos Church, Gödel, Kleene, Post, e especialmente Turing18, que forneceu um fundamento mate- mático à Ciência da Computação, tornou-se claro que a noção de computação não se esgota no cálculo numérico. De fato, a noção abrange tudo o que é um processo efetivo tendo em vista obter um resultado, e que use apenas para isso quaisquer símbolos e quaisquer operações sobre esses símbolos (expressas também elas por símbolos), desde que uns e outras sejam perfeitamente definidos. O computador é o artefato que incorpora e dá eficácia prática a essa noção, a qual tem, demonstrada- mente, a máxima generalidade concebida.
O projeto ambicioso da IA apóia-se, em última análise, nessa generalida- de. A sua limitação essencial será quando muito a da representabilidade do conhe- cimento por tais meios simbólicos. Não parece possível, no entanto, examinar com rigor objetivo tal limitação sem usar esses mesmos meios simbólicos. Não haverá ciência do irrepetível, nem conhecimento objetivo exteriorizável sem um suporte ba- seado na identidade do símbolo. A tese da suficiência da representabilidade simbóli- ca de todo o conhecimento não é facilmente rebatível, e não o foi ainda, constituindo um desafio fértil para a investigação. A dificuldade de rebater essa tese não significa que não haja conhecimento não-simbolizável. Mas se delimitação existe, a explora- ção aquém dos limites é mesmo assim infindável, mal tendo começado. A pergunta permanece: o que é um símbolo, tal que a inteligência o possa usar, e o que é a in- teligência, tal que possa usar um símbolo?
17 LEVINE, Robert. Inteligência Artificial e Sistemas Especialistas. Tradução: Maria Claudia San-
tos Ribeiro Ratto. São Paulo: McGraw-Hill, 1998, p.88.
18 Alan Mathison Turing nasceu em 1912 em Londres. Desde muito cedo se revelaram as suas gran-
des capacidades intelectuais. Aprendeu a ler sozinho e, muito rapidamente, revelava uma imensa curiosidade e fascínio por diversos mecanismos e grande vocação matemática. Em 1950, publica um artigo que ficou célebre intitulado: “Computing machinery and intelligence in Mind”, onde propõe o seu famoso “Teste de Turing”, dando início ao que hoje conhecemos como a área da inteligência artificial. Morreu dia 8 de Junho de 1958.
Um sistema IA não é capaz somente de armazenamento e manipulação de dados, mas também da aquisição, representação, e manipulação de conhecimen- to. Esta manipulação inclui a capacidade de deduzir ou inferir novos conhecimentos - novas relações sobre fatos e conceitos - a partir do conhecimento existente, e utili- zar métodos de representação e manipulação para resolver problemas complexos que são freqüentemente não-quantitativos por natureza. Uma das idéias mais úteis que emergiram das pesquisas em IA, é que fatos e regras - conhecimento declarati- vo - podem ser representados separadamente dos algoritmos de decisão - conheci- mento procedimental . Isto teve um efeito profundo tanto na maneira dos cientistas abordarem os problemas, quanto nas técnicas de engenharia utilizadas para produ- zir sistemas inteligentes. Adotando um procedimento particular - máquina de infe- rência - o desenvolvimento de um sistema IA é reduzido à obtenção e codificação de regras e fatos que sejam suficientes para um determinado domínio do problema. Es- te processo de codificação é chamado de engenharia do conhecimento. Portanto, as questões principais a serem contornadas pelo projetista de um sistema IA são: aqui- sição, representação e manipulação de conhecimento e, geralmente, uma estratégia de controle ou máquina de inferência que determina os itens de conhecimento a se- rem acessados, as deduções a serem feitas, e a ordem dos passos a serem usados. A figura 1 retrata estas questões, mostrando a inter-relação entre os componentes de um sistema clássico de I. A.
Figura 1 – Uma visão conceitual dos sistemas de Inteligência Artificial.19
2.3 – Inteligência Natural e Artificial
O computador torna possível a IA porque é uma máquina que processa símbolos de forma automatizada e eficiente. Tal processamento poderia em teoria fazer-se com papel, lápis e cérebro; mas seria incômodo, e na prática não iria longe. Até que ponto se podem fazer analogias completas com o cérebro, depende deste ser também modelizável exclusivamente como um processador de símbolos.
Compreender algo é transformar uma representação em outra, onde esta segunda representação foi escolhida para corresponder a um conjunto de ações disponíveis que podem ser executadas e onde o mapeamento foi e- laborado de forma que, para cada evento, uma ação apropriada seja execu- tada. 20
Um ponto básico a este respeito é o da distinção entre "software" e "hardware", que é rica em conseqüências. Nomeadamente ela explica a não obriga- toriedade de correspondência entre uma função e o suporte material dessa função. O "hardware" do nível físico não tem de ser específico de uma função realizada a nível mais alto pelo "software", antes possibilita a execução de uma variedade des- sas funções. Outra conseqüência da distinção entre "hardware" e "software" diz res- peito ao nível de explicação. Um programa pode ser entendido, na sua função ou disfunção, em termos do seu próprio nível de discurso, da sua linguagem. Claro que uma disfunção pode originar-se no "hardware" de suporte, mas nesse caso ela mani- festa-se num comportamento anômalo do programa, não entendível ao seu nível de discurso, e não específica desse programa.
A Ciência da Computação, por definição, só é possível ao perceber-se que o "software" tem uma independência em relação ao "hardware". Caso contrário estar-se-ia a estudar o computador A, a máquina B, o autômato C, ou o cérebro D, e não a computação em geral. Tal noção, que não é óbvia, é hoje em dia comummen- te aceita, apesar de relativamente recente.
20 RICH, Elaine. Inteligência Artificial. Tradução: Maria Cláudia Santos Ribeiro Ratto. São Paulo:
Poderá ser, entretanto, que se descubram novas noções de computador, ou melhor, de computação. Tal equivale, possivelmente, a perguntar se é possível um conhecimento exteriorizável, observável, repetível e objetivo, que não seja com- pletamente expressável através de símbolos discretos organizados em linguagem. Por outras palavras, se será possível uma ciência não simbólica, em particular uma ciência não simbólica do cérebro. O computador é um automatizador de teorias, mas desconhecemos se haverá "hardware" não simbólico, inclusive biológico, cujo fun- cionamento seja indescritível em termos de símbolos e manipulações sobre eles.
Mas até lá, o computador pode fornecer modelos da competência cogniti- va, independentemente do substrato que permite a sua manifestação em "perfor- mance". Ao fazê-lo vai redefinindo o conceito de máquina cognitiva.
Ao aceitarmos as duas premissas: que o cérebro tem em grande parte uma componente de processamento de símbolos, e que há em grande parte uma independência do "software" em relação ao "hardware" não simbólico, isto é, que podemos discutir as questões de processamento de símbolos do cérebro sem fazer necessariamente apelo às operações orgânicas que as suportam, então podemos encontrar no computador uma fonte nova de metáforas, que inclusive reconciliam a visão do determinismo material com a visão mentalista teleológica. De fato, o com- putador veio elucidar um problema filosófico de sempre, o da interação corpo-mente ("mind-body problem"), em todas as suas versões monistas ou dualistas, com ou sem interação, com ou sem epifenômenos, etc., porque reconcilia aquelas duas vi- sões: cada uma é afinal um ponto de vista, uma descrição da mesma coisa.
Como se concilia então o determinismo com a teleologia, isto é, com a in- tencionalidade guiada por objetivos?
Imagine-se um círculo e outro dentro, e que este último representa um ser com intencionalidade. Que esse ser possui uma memória e essa memória registrou eventos passados. Que esses eventos interagem entre si na memória do ser, e há, portanto, uma causalidade entre eles. Fora desse círculo interior existe a causalida- de do mundo do círculo exterior. No entanto, o ser motivante, em virtude da sua memória, conseguiu isolar do exterior um certo nexo causal, e é permeável ao exte- rior só até certo ponto. Ele próprio escolhe em parte a sua abertura ao exterior. Di-
gamos que temos um oceano causal, no meio do qual há uma bolha, mais ou menos isolada dessa causalidade exterior, com todo um mundo causal próprio dentro de si. Aí podem originar-se, atuando de dentro para fora, processos causais corresponden- tes à efetivação da intencionalidade do ente. É claro que ele está submetido ao ba- nho causal exterior, não podendo escolher exatamente as causas a que está sujeito, embora podendo escolher algumas.
Ora, qualquer das causalidades, interior ou exterior, é determinística, mas o caráter secreto, da causalidade interior é fonte de surpresa para a causalidade ex- terior, porque é uma causalidade acumulada, histórica, e portanto imprevisível o- lhando apenas às circunstâncias exteriores e de fronteiras atuais. A liberdade do ser consiste em ser dependente do seu nexo causal interno, e se possível independente do nexo causal externo.21
Ao finalizar este tópico, seria bom referir quais as diferenças entre a inte- ligência natural e a artificial, tais como as concebemos hoje em dia. Primeiro, o cé- rebro é suscetível de regimes de trabalho que não são do tipo “tudo ou nada” como o computador. O cérebro pode estar ébrio, pode estar alucinado, ou com sono, e isso corresponde a regimes de funcionamento que têm um nexo próprio, ao passo que o computador não. O computador ou funciona em um único modo bem caracte- rizado, ou não está funcionando de todo, isto é, o funcionamento que exibe então não faz sentido quanto ao que dele se pretende. Adicionalmente, o cérebro tem grandes capacidades de paralelismo, como é sabido, e só hoje em dia se começam a explorar computadores com tais capacidades. Por fim, o cérebro tem a caracterís- tica de ser auto-programável, isto é, tem um sistema motivacional e uma consciência reflexiva com capacidade de, em grande medida, controlar todo o seu funcionamen- to, e mesmo de suprir ou superar mecanismos nervosos de nível mais baixo.
Na computação, como a entedemos usualmente, há dados que variam com as circunstâncias, mas cada programa é fixo. Pouco se explorou a capacidade de auto-programação, embora a possibilidade de o programa se auto-modificar este-
21 Esta teoria relaciona-se com a teoria dos três mundos de Karl Popper. Nela há um mundo exterior
a que ele chama mundo 3 (o primeiro é o mundo 1), que é o mundo artificial puro, o mundo das teori- as matemáticas e da música, por exemplo, que não tem necessidade de fazer qualquer referência ao exterior, e existe por si, com objetivos que fazem parte desse nexo causal interno. Entre os dois mun- dos há um psicológico. O mundo 2 de Popper, onde se fazem as transações, e que é o mundo da atenção perceptiva, da próprio-ceptividade, e motricidade de cada um de nós.
ja presente em certas linguagens de programação. Talvez porque não se sabe bem o que fazer com isso, pois tal uso envolve a capacidade de definição de objetivos genéricos variáveis, os quais no homem são quer herdados quer adquiridos cultu- ralmente, em interação aberta e continuada com o meio.
2.4 – Simbiose da Inteligência
A Inteligência Artificial, como procura de mecanismos que expliquem e explorem faculdades mentais, não se limita ao que se conhece; procura inventar no- vos mecanismos e faculdades, podendo as inovações ser apropriadas por via da educação.
O uso da IA passa, aliás, por uma simbiose, uma vez que não há uma maneira de pensar do Homem fixa para todo o sempre. A forma de pensar evolui com o tempo, encontrando-se novos modelos de raciocínio. Em última análise, a IA é o resultado de uma simbiose entre a forma de pensar do Homem e a da Máquina. Esta aparece como um reflexo, um espelho epistemológico do Homem, enquanto programador da máquina. Esta pensa de acordo com aquilo que aquele sabe explici- tar com rigor ser possível pensar. Mas o novo e maravilhoso instrumento ativo que é o computador provoca a imaginação, com a ajuda da invenção, a explorar possibili- dades anteriormente inexistentes. O resultado final é uma complementaridade sim- biótica.
As tecnologias da informação quase sempre são apresentadas no âmbito de um museu de grandes novidades, com os últimos lançamentos tecnoló- gicos, quando reconhecemos que, para além das inovações tecnológicas, essas tecnologias estão proporcionando novos questionamentos e constru- indo novos objetos e novos problemas também para as ciências humanas. Isso significaria, em certa medida, reconhecer a instituição da informática - não apenas como tecnologia, mas como linguagem e, como tal, oferecer- nos-ia uma memória informacional automatizada, como aquela capaz de acumular, homogeneizar e traduzir a memória social. Introduzindo mudan- ças nos mais diferentes campos de atuação, percepção e construção da
memória do homem contemporâneo, a informática poderia construir um no- vo sentido para a individualidade, ou destituí-la.22
O computador permite-nos explorar melhor certas dimensões do pensa- mento, tanto pela sua capacidade de retenção de informação como pela sua veloci- dade, surgindo-nos como um instrumento que é uma espécie de telescópio da com- plexidade. De fato, se com o telescópio vemos mais longe, com o computador va- mos mais longe na capacidade de lidar com o complexo. Ele é na verdade o primeiro instrumento com quantidades significativas de memória passiva manipulável de for- ma rápida, racional e automática, com uma possibilidade de complexificação ilimita- da.
Mas o raciocínio não esgota a noção de inteligência, nem esta a noção de conhecimento. Indo à raiz da palavra, "inteligência" deve entender-se no sentido amplo do grego "entelekia", ou seja, a capacidade de inteligir. Esta envolve a per- cepção, a criação de modelos de realidade “percepcionada”, e a capacidade de de- cidir agir sobre essa realidade, confrontando as expectativas com o resultado da a- ção para depois a corrigir. "Entelekia" significa literalmente a capacidade de poder agir em acordo com ("en") um objetivo ("telos").
2.5 – Sistemas baseados no Conhecimento
Os sistemas baseados no conhecimento foram alvo de várias pesquisas em Inteligência Artificial, realizadas com sucesso. Esses sistemas são baseados num modelo explícito de conhecimento destinado a solucionar problemas. O conhe- cimento deve ser representado em forma de regras ou modelos de objetos.
Sistemas Baseados no Conhecimento (SBC) ou “Knowledge-based sys- tems” são sistemas que aplicam mecanismos automatizados de raciocínio para a representação e inferência de conhecimento. Esses sistemas costumam ser identifi- cados como simplesmente "de inteligência artificial aplicada", e representam uma
22 PRADO, Raimundo Donato. Cultura, História e as Novas Tecnologias da Informação. São Pau-
abrangente classe de aplicações, das quais todas as demais seriam aproximada- mente subclasses.23
Existe uma série de formalismos que podem ser utilizados para modelar o conhecimento de sistemas baseados no conhecimento, tais como regras de produ- ção, raciocínio baseados em casos, redes neurais, redes probabilísticas, entre ou- tros.
A IA está dividida em três áreas de pesquisa relativamente independen- tes. Alguns pesquisadores preocupam-se em desenvolver programas de computador que leiam, falem ou entendam a linguagem que as pessoas usam em sua conversa diária, sendo conhecidos como "processamento da linguagem natural”. Outra área trabalha com o "desenvolvimento de robôs inteligentes". E a terceira área de pesqui- sa desenvolve programas que usem o conhecimento simbólico para simular o com- portamento dos especialistas humanos. A idéia é desenvolver programas que possi- bilitem a utilização dos conhecimentos dos especialistas através de uma máquina que permita o armazenamento e o seqüenciamento de informações e a auto- aprendizagem, sendo conhecido como Sistemas Especialistas.
2.6 – Sistemas Especialistas
Um sistema especialista (SE) pode ser visto como um braço da Inteligên- cia Artificial, desenvolvido a partir da necessidade de se processar informações não numéricas, um sistema especialista é capaz de apresentar conclusões sobre um de- terminado tema, desde que devidamente orientado e alimentado.
Um sistema especialista é uma forma de sistema baseado no conheci- mento especialmente projetado para emular a especialização humana de algum do- mínio específico. Um SE irá possuir uma base de conhecimento (BC) formada de fatos, regras e heurísticas sobre o domínio, tal como um especialista humano faria, e
23 DIVERIO, T.; MENEZES, P. Teoria da Computação: máquinas universais e computabilidade.
deve ser capaz de oferecer sugestões e conselhos aos usuários e, também, adquirir novos conhecimentos e heurísticas com essa interação.24
O objetivo do sistema especialista é bastante restrito, se considerarmos o objetivo dos modelos psicológicos: os SE's são concebidos para reproduzir o com- portamento de especialistas humanos na resolução de problemas do mundo real,