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

177 Direito em Movimento, Rio de Janeiro, v. 17 - n. 1, p. 142-199, 1º sem. 2019 ARTIGOS essas anotações sobre os dados. O processo de aprendizagem de uma tecno- logia envolve, pelo menos, uma dessas categorias, ou as duas combinadas 49 . O problema é o tempo . Com milhares de processos para decidir, como dedicar tempo para treinar a máquina? O Judiciário não tem tempo para treinar a máquina! Não pode se dar a esse luxo, porque, se o fizer, não conseguirá atender minimamente a demanda. Assim, é importante destacar onde e como essa fantástica tecnologia pode ser utilizada no Judiciário. A capacidade de utilizar Inteligência Artificial para melhorar a to- mada de decisões, reinventar modelos e ecossistemas de negócio, além de melhorar a experiência do consumidor, é um dos principais desafios dos fabricantes de tecnologia, de acordo com a Gartner 50 . O desenvolvimento da inteligência artificial se deu por diversos cami- nhos e aqui não se pretende fazer uma introdução à inteligência artificial, muito menos um texto técnico sobre o tema, até mesmo porque não temos formação acadêmica para tanto 51 . O que se pretende é indicar algumas va- riáveis capazes de autorizar o estabelecimento de diálogos com o campo do 49 PETERSEN, Tomás M. op. cit. 50 Para maiores detalhes consulte: https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2017-10-04-gartner- -identifies-the-top-10-strategic-technology-trends-for-2018. 51 Em breve resumo me valendo das lições do ilustre ADEMIR PICCOLI, em majestoso artigo publicado no site Amanha (PICCOLI, Ademir. Já pensou em ser um designer de órgãos humanos? Com o avanço da TI, já se sabe funções que deixarão de existir, mas é improvável prever quais novos empregos surgi- rão . Disponível em: <http://www.amanha.com.br/posts/view/5729/ja-pensou-em-ser-um-designer-de-orgaos- -humanos>. Acesso 28 de julho 2018), ensina PICCOLI que a chamada Artificial Narrow Intelligence (ANI) é a tecnologia mais aderente no mercado, pois está presente em anti-spam, busca do Google, ferramentas que transformam áudio em texto, etc. Nesta categoria se encontra o Machine Learning , que nada mais é a análise de dados e extração de conhecimento dos mesmos, tornando as máquinas “autodidatas”. De outro lado a Artificial General Intelligence (AGI) é a representação de habilidades cognitivas humanas generalizadas em software, de modo que diante de uma tarefa desconhecida, o sistema de IA possa encontrar uma solução. Um sistema AGI pode executar qualquer tarefa que um humano seja capaz. Dentro deste contexto está o Deep Learning , que trata de sistemas de aprendizagem inspirados na capacidade do cérebro humano ao utilizar as chamadas redes neurais profundas, que aceleram as máquinas de aprendizado. Por fim, a Artificial Superintelligence (ASI) , a superinteligência artificial é um termo que se refere ao momento em que a capacidade dos computadores ultrapassará os humanos. Esta sim, uma ideia bem futurista, ainda em fases iniciais de concepção.