Desvendando a IA: introdução à tecnologia que está transformando o Direito

Começando de cima para baixo:

Inteligência Artificial (IA)

A Inteligência Artificial (IA) é o campo que desenvolve máquinas e sistemas para simular a inteligência e o raciocínio humano, permitindo que executem tarefas como aprendizado, resolução de problemas e tomada de decisões. Exemplos de suas aplicações vão desde jogos de xadrez e assistentes virtuais até a automação de atividades jurídicas.

Machine Learning (ML)

Machine Learning é um subcampo da inteligência artificial focado no desenvolvimento de modelos que aprendem a partir de dados, sem serem explicitamente programados. É possível treinar sistemas para identificar cláusulas em contratos automaticamente, por exemplo.

Deep Learning (DL)

Deep Learning (DL) é um ramo avançado do Machine Learning que utiliza redes neurais profundas, estruturas inspiradas no cérebro humano, para processar dados de forma complexa e hierárquica. É essencial para tarefas que exigem a extração automática de características e identificação de padrões jurídicos complexos em grandes volumes de texto, como jurisprudência.

Modelos Fundacionais (FMs) e Modelos de Linguagem Grandes (LLMs)

Os Modelos Fundacionais (FMs) representam a categoria mais ampla e versátil, sendo modelos de Inteligência Artificial de grande escala, pré-treinados em vastos conjuntos de dados não rotulados e diversos — o que pode incluir texto, imagens, áudio e código. Eles servem como uma base de conhecimento generalista que é adaptada para executar uma ampla gama de tarefas específicas em diferentes domínios. Um subconjunto essencial desses modelos são os LLMs (Large Language Models), que se especializam em dados de texto. 

Os LLMs são treinados em gigantescos volumes de texto para entender, gerar e interagir com a linguagem humana. Essa especialização permite que prevejam a próxima palavra em uma frase, tornando-os capazes de resumir documentos complexos, responder a perguntas e redigir textos, simulando a escrita de um profissional.

A base invisível da IA é matemática

Para entender IA, é preciso saber que modelos matemáticos são a espinha dorsal de tudo.

Não, você não precisa saber matemática avançada. Mas sim que a matemática é a linguagem que permite à máquina aprender.

Em sua essência, o modelo matemático é a lógica de aprendizagem da IA. É um conjunto de regras e funções que capacita o sistema a:

• Processar grandes volumes de dados;

• Identificar padrões complexos;

• Fazer previsões ou tomar decisões de forma lógica e repetível.

Sem essa estrutura, a IA é apenas código. A matemática é o que transforma dados brutos em inteligência funcional.

A fórmula por trás de decisões complexas

O principal objetivo dos modelos é converter dados históricos em previsões.

Para entender isso na prática, vamos usar um exemplo clássico: usar o tamanho da mão (x) para prever a altura (y) de uma pessoa.

Suponha que, após treinar o modelo com dados de várias pessoas, a máquina encontre a relação altura=5×tamanho da mão+100. Se um novo caso entra no sistema com o tamanho da mão de 20cm, o modelo prevê: y=5×20+100=200cm. Essa previsão de 200cm é a inteligência gerada a partir dos dados.

Portanto, quando você vê uma IA tomando uma decisão, lembre-se: há sempre um modelo matemático silencioso trabalhando nos bastidores, transformando números em clareza e poder de decisão.

Redes neurais: a evolução do modelo matemático

O modelo que usamos para prever a altura é um exemplo de um modelo linear. Ele funciona bem para relações simples, mas a vida real (e o Direito) é muito mais complexa.

É aqui que entram as redes neurais.

Uma rede neural pode ser entendida como a união de inúmeros modelos lineares, organizados em camadas interconectadas. Cada pequena conexão dentro dessa rede tem seu próprio peso e viés que precisa ser ajustado.