Direito em Movimento - Volume 17 - Número 1 - 1º semestre/2019

176 Direito em Movimento, Rio de Janeiro, v. 17 - n. 1, p. 142-199, 1º sem. 2019 ARTIGOS A IA está presente no dia a dia do cidadão. Alguns exemplos simples são: reconhecimento facial em rede social, que sugere a marcação de pessoas conhecidas; identificação de uma pessoa pela fala ao emitir comandos para dispositivos como smartphone ou mesmo para um portal de busca na In- ternet; tomada de decisões por aplicativos de trânsito que sugerem melhores rotas para se chegar a um determinado destino e que informa a condição do trânsito nos horários nos quais o usuário está prestes a se deslocar; tradução automática de vídeos para diversas línguas; a decolagem, pilotagem e pouso de uma aeronave com centenas de passageiros já pode ser realizada de forma independente baseado em IA; e até mesmo análise e diagnósticos médicos têm sido realizados com extrema precisão por sistemas baseados em IA. O sistema de recomendação de filmes e séries , como acontece no Netflix , ou mesmo de vídeos, no Youtube , é uma das técnicas da inteligência artificial. Esse sistema gera um padrão com as informações dos tipos de filme, série ou vídeo que você normalmente assiste e, dessa forma, faz recomendações na sua página inicial de acordo com o modelo dos seus gostos pessoais. Essa técnica também é utilizada pelo Spotify , sugerindo músicas, e pelo Facebook . E no Judiciário, como aplicamos? Um dos desafios na aplicação da Inteligência Artificial no Judiciário está em treinar os sistemas. Por exemplo, um software de IA dentro de um gabinete de magistrado. A “máquina” deve acessar todos os documentos, decisões, sentenças e jurisprudências. A partir desse acervo de conhecimen- to, realiza o trabalho da forma mais calibrada possível com o raciocínio jurídico do magistrado e, com o tempo, vai aprimorando o índice de asserti- vidade, mas isso só ocorre quando o Magistrado está corrigindo a máquina e a aperfeiçoando. O aprendizado pode ser não supervisionado ou supervisionado. No primeiro tipo, existe uma carga de dados e documentos e, a partir disso, a ferramenta já é programada para identificar padrões, correlações e fazer agrupamentos. Já no segundo, essa calibragem é conduzida por um ser hu- mano, que rotula base de treinamento para a máquina, que trabalha sobre