LIQUID MACHINE LEARNING (LML) E O DESAFIO DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL PARA O DIREITO: ENFOQUE META-ANALÍTICO DAS POSSIBILIDADES DE LML PARA CONTEXTOS JURÍDICOS

Autores

Palavras-chave:

: Inteligência Artificial. Aprendizagem de Máquina Líquida. Aprendizagem de Máquina Permanente.

Resumo

O presente artigo tem por objetivo geral analisar o conceito de Liquid Machine Learning (LML) e verificar a possibilidade de seu desenvolvimento e aplicação para textos jurídicos. Será feita uma busca sistemática experimental sobre LML aplicada a contextos textuais complexos ou conexos, utilizando como apoio o aplicativo Parsifal. Será realizada uma análise de sistema dinâmico com constante de Tempo variável e sobre os potenciais da série temporal para a demanda jurídica, pois há necessidade de formatos de treinamento e adaptabilidade da Inteligência Artificial às alterações do raciocínio jurídico ao longo do tempo. O trabalho apresentará o desenvolvimento da temática por meio do método dedutivo e a partir de revisão de relatos bibliográficos experimentais, sistematizando e tabulando-os, e concluirá pela possibilidade de pesquisa e desenvolvimento (P&D) para aprimoramento do conceito de logística jurisdicional. 

Biografia do Autor

  • Fabiano Hartmann Peixoto, Universidade de Brasília (UnB)

    Doutor em Direito (UnB). Professor da Faculdade de Direito da Universidade de Brasília, do Mestrado e Doutorado - PPGD/UnB. Professor do Mestrado Profissional em Direito, Regulação e Políticas Públicas (UnB/STJ). Líder do Grupo de Pesquisa certificado pelo CNPq "DR.IA". 

  • Debora Bonat, Universidade de Brasília (UnB)

    Doutora em Direito pela Universidade de Brasília (UnB). Mestre em Direito pela Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC). Bacharel em Direito pela Universidade Federal do Paraná (UFPR).  Coordenadora do Programa de Mestrado Profissional em Direito, Regulação e Políticas Públicas da Faculdade de Direito da Universidade de Brasília. Professora Adjunta da Faculdade de Direito da UnB. Professora do Programa de Pós-Graduação em Direito da Faculdade de Direito da UnB. Pesquisadora de projetos de pesquisa e desenvolvimento na área de IA e sistemas de justiça. Co-líder do grupo de pesquisa DR.IA (Direito, Argumentação e Inteligência Artificial).

Referências

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Publicado

2022-12-15

Edição

v. 9 n. 20 (2022): Inovação, Novas Tecnologias e o Futuro do Direito II

Seção

Artigos

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