CENTRO UNIVERSITÁRIO U:VERSE
PROJETO DE TRABALHO DE CONCLUSÃO DE CURSO
DANIEL LINHARES CRAVEIRO
IMPLEMENTAÇÃO DO USO DA INTELIGÊNCIA
ARTIFICIAL E MACHINE LEARNING NO PODER
JUDICIÁRIO ACREANO
Rio
Branco/AC
2021
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Projeto de Pesquisa - Aprendizado de Máquina, Manuais, Projetos, Pesquisas de Direito
Referente a IMPLEMENTAÇÃO DO USO DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E MACHINE LEARNING NO PODER JUDICIÁRIO ACREANO
Tipologia: Manuais, Projetos, Pesquisas
2021
Compartilhado em 13/04/2021
usuário desconhecido 🇧🇷
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CENTRO UNIVERSITÁRIO U:VERSE
PROJETO DE TRABALHO DE CONCLUSÃO DE CURSO
DANIEL LINHARES CRAVEIRO
IMPLEMENTAÇÃO DO USO DA INTELIGÊNCIA
ARTIFICIAL E MACHINE LEARNING NO PODER
JUDICIÁRIO ACREANO
Rio Branco/AC 2021
DANIEL LINHARES CRAVEIRO
IMPLEMENTAÇÃO DO USO DA INTELIGÊNCIA
ARTIFICIAL E MACHINE LEARNING NO PODER
JUDICIÁRIO ACREANO
Projeto de pesquisa apresentado à disciplina de Trabalho de Conclusão de Curso, do curso de Direito, na área de Direito Digital, sob a orientação da Professora Nara Cibele Braña Bezerra.
SUMÁRIO
- IDENTIFICAÇÃO DO PROJETO
- 1.1. TÍTULO PROVISÓRIO:
- 1.2. AUTOR:
- 1.3. ORIENTADOR:
- 1.4. ÁREA DE CONCENTRAÇÃO/LINHA DE PESQUISA:
- 1.5. INSTITUIÇÃO:
- 1.6. DURAÇÃO:
- OBJETO DA PESQUISA
- 2.1. TEMA:
- 2.2. DELIMITAÇÃO DO TEMA:
- 2.3. JUSTIFICATIVA
- 2.4. FORMULAÇÃO DO PROBLEMA:
- 2.5. HIPÓTESE(S):
- OBJETIVOS
- METODOLOGIA
- 4.1. MÉTODO DE ABORDAGEM
- 4.2. TÉCNICAS DE PESQUISA
- EMBASAMENTO TEÓRICO
- PLANO DE DESENVOLVIMENTO DO TEMA
- CRONOGRAMA DA PESQUISA
- REFERÊNCIAS
- GERAL
- 3.2 ESPECÍFICO
- REFERÊNCIAS
1. IDENTIFICAÇÃO DO PROJETO
O presente projeto tem seu desenvolvimento voltado a implementação de novas tecnologias presentes no mundo moderno, como: Inteligência Artificial - IA e Machine Learning no Poder Judiciário Acreano e como essas tecnologias podem auxiliar na tomada de decisões, no aumento da eficiência e da produtividade, assim diminuindo sua morosidade. 1.1 TÍTULO PROVISÓRIO: Implementação do uso da Inteligência Artificial e Machine Learning no Poder Judiciário Acreano. 1.2 AUTOR: Daniel Linhares Craveiro 1.3 ORIENTADOR: Nara Cibele Braña Bezerra 1.4 ÁREA DE CONCENTRAÇÃO/LINHA DE PESQUISA: Informática Jurídica 1.5 INSTITUIÇÃO: Centro Universitário U:Verse 1.6 DURAÇÃO: O período de duração do projeto será de 09 meses, com previsão de início em março e termino em dezembro.
2. OBJETO DA PESQUISA 2.1. TEMA: O tema proposto será importante para analisar o desenvolvimento do poder judiciário com o avanço de novas tecnologias e demonstrar como elas podem auxiliá-lo na sua produtividade e no futuro da justiça com a implementação delas. E demonstrar que a justiça pode ser eficiente com o bom uso das tecnologias atualmente. 2.2. DELIMITAÇÃO DO TEMA:
2.4. FORMULAÇÃO DO PROBLEMA:
Como a morosidade do poder judiciário acreano pode ser diminuída com a implementação da inteligência artificial e do machine Learning? A formulação desse problema está atrelada à lentidão do poder judiciário brasileiro e especificamente o acreano. Na medida em que a utilização por parte do Tribunal de Justiça do Acre de 100% dos processos em tramitação, que aumenta de forma efetiva sua produtividade e para melhorar sua utilização há a necessidade de se aprimorar com tecnologias que ajudem a aumentar a eficiência na distribuição de processos e decisões por parte dos magistrados. 2.5. HIPÓTESE(S): a) Parte da causa da morosidade do poder judiciário advém da demora da protolação de sentenças ou decisões pelos juízes. b) Em razão do aumento do uso da informatização do direito o uso da IA e machine learning, ajudará de forma direta o aumento da produtividade do poder judiciário. c) Com a implementação total dessas tecnologias, em alguns meses será possível a protolação de sentença de boa parte dos litígios. d) Os benefícios da implementação dessas tecnologias serão superiores aos malefícios que eventualmente trarão ao meio jurídico acreano.
3. OBJETIVOS 3.1. GERAL O presente projeto tem o objetivo de buscar a viabilidade da integração das tecnologias de Inteligência Artificial e Machine Learning no Poder Judiciário Acreano e demonstrar como essas tecnologias podem ajudá-lo a diminuir sua morosidade e consequentemente aumentar sua produtividade.
3.2. ESPECÍFICOS
a) Demonstrar o conceito dessas tecnologias e suas aplicações no mundo moderno e os resultados que elas trouxeram para outros setores da sociedade. b) Apontar estatísticas referentes à morosidade e a produtividade do Poder Judiciário Acreano. c) Traçar os modos de implementação e alguns exemplos de uso que irão contribuir de forma direta aos usuários da Justiça e a sociedade de forma geral.
4. METODOLOGIA 4.1. MÉTODO DE ABORDAGEM O presente projeto visa chegar em uma conclusão sobre o uso da inteligência artificial e machine learning e as consequências de seu uso no poder judiciário acreano. E apresentar seus conceitos, exemplos de uso, estatísticas sobre seu uso em outras áreas e de forma direta demonstrar porque sua implementação traria benefícios ao meio jurídico acreano. 4.2. TÉCNICAS DE PESQUISA 4.2.1. Documentação Indireta a) pesquisa documental : documentos (leis, sentenças, acórdãos, pareceres, portarias) que podem ser encontradas em arquivos (públicos ou particulares, sites da internet , bibliotecas, etc. b) pesquisa bibliográfica : livros, artigos e outros meios de informação em periódicos (revistas, boletins, jornais), outras pesquisas podem ser encontradas em bibliotecas, sites da internet , etc. 5. EMBASAMENTO TEÓRICO
Após a escolha do tema, o pesquisador deve iniciar amplo levantamento das fontes teóricas (relatórios de pesquisa, livros, artigos científicos, monografias, dissertações e teses), com o objetivo de elaborar a contextualização da pesquisa e seu embasamento teórico, o qual fará parte do referencial da pesquisa na forma de uma revisão bibliográfica (ou da literatura), buscando identificar o “estado da arte” ou o alcance dessas fontes. Essas providências mostrarão até que ponto esse tema já foi estudado e discutido na literatura pertinente. Convém estabelecer um marco teórico de referência (corte epistemológico-estabelecimento dos níveis de reflexão e de objetividade do conhecimento referentes aos modos de observação e experimentação) e sua abrangência em termos temporais. Nessa etapa, como o próprio nome indica, analisamos as mais recentes obras científicas disponíveis que tratem do assunto ou que deem embasamento teórico e metodológico para o desenvolvimento do projeto de pesquisa. É aqui também que são explicitados os principais conceitos e termos técnicos a serem utilizados na pesquisa. A revisão da literatura demonstra que o pesquisador está atualizado nas últimas discussões no campo de conhecimento em investigação. Além de artigos em periódicos nacionais e internacionais e livros já publicados, as monografias, dissertações e teses constituem excelentes fontes de consulta. Revisão de literatura difere-se de uma coletânea de resumos ou uma “colcha de retalhos” de citações. Destacamos que a finalidade da pesquisa científica não é apenas um relatório ou uma descrição de fatos levantados empiricamente, mas o desenvolvimento de um caráter interpretativo no que se refere aos dados obtidos. Para tal, é imprescindível correlacionar a pesquisa com o universo teórico, optando por um modelo que sirva de embasamento à interpretação do significado dos dados e fatos colhidos ou levantados. Nesse sentido, todo projeto de pesquisa deve conter as premissas ou os pressupostos teóricos sobre os quais o pesquisador fundamentará sua interpretação. Conforme o nome já deixa claro, todo o conteúdo apresentado na seção de embasamento teórico deve estar alicerçado em artigos, livros,
dissertações de mestrado, teses de doutorado e em outros trabalhos relevantes. É importante ressaltar que os nomes das seções e subseções devem ser escolhidos de acordo com os assuntos discutidos nelas. Deve-se lembrar que na seção de Embasamento teórico, a maior parte do texto deve ser escrito em forma de CITAÇÃO INDIRETA (paráfrase), não se pode esquecer, porém, de fazer a devida referência ao autor. No caso de citações indiretas, deve-se mencionar o autor e o ano. Quando se tratar de citações diretas, deve-se apontar o autor, o ano e a página, conforme a ABNT NBR 10520 (citações). As citações diretas curtas, com até três linhas, devem figurar no próprio texto, com o mesmo tamanho de letra, entre aspas duplas. Como pode-se observar no exemplo que se segue: “Deve-se, necessariamente, indicar o último sobrenome do autor, o ano e a página do trecho que foi copiado” (ALVES, 2018, p. 2), conforme o exemplo. Deve-se sempre fazer um comentário após cada citação. Não se pode apresentar citações diretas seguidas, sendo importante que haja algum texto entre duas citações diretas. Não pode haver, no projeto, excesso de citações diretas. Deve-se, sempre, priorizar as citações indiretas: As citações diretas longas, com mais de três linhas, devem figurar em parágrafo próprio, com recuo à direita de 4 centímetros, com letra menor que o resto do texto (ou seja, tamanho 10) e espaçamento simples (conforme todo o texto do artigo). Deve-se, necessariamente, indicar o último sobrenome do autor, o ano e a página do trecho que foi copiado (ALVES, 2018, p. 2). Vale ressaltar, que não se deve terminar nenhuma seção com citações. É importante que se faça algum comentário ao final de cada seção.
6. PLANO DE DESENVOLVIMENTO DO TEMA INTRODUÇÃO 1. INTRODUÇÃO A INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E MACHINE LEARNING 1.1 INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL 1.1.1. Conceito
capítulo Redação segundo capítulo X X X Redação terceiro capítulo X X X (^) X Introdução e Considerações Finais X X X Revisão X X Apresentação e defesa pública X Entrega da redação final X
9. REFERÊNCIAS ALGORITMO supera juristas ao prever decisões da Justiça americana. VEJA , [s. l.], 3 maio 2017. Disponível em: https://veja.abril.com.br/ciencia/algoritmo-supera- juristas-ao-prever-decisoes-da-justica-americana/. Acesso em: 12 abr. 2021. BITTENCOURT, Guilherme. Inteligência artificial: ferramentas e teorias. 2. Ed. Florianópolis: UFSC, Ed. da Universidade, 2001. DE OLIVEIRA, Ruy Flávio. Inteligência Artificial. Londrina: R Editora e Distribuidora Educacional S.A, 2018. Disponível em: http://cm-kls-content.s3.amazonaws.com/201802/INTERATIVAS_2_0/INTELIGENCI A_ARTIFICIAL/U1/LIVRO_UNICO.pdf. Acesso em: 11 abr. 2021. FRANCO, Cristiano Roberto. Inteligência Artificial. Indaial: UNIASSELVI, 2017. Disponível em: https://www.passeidireto.com/arquivo/67903862/inteligencia-artificial. Acesso em: 11 abr. 2021. MUELLER, John Paul; MASSARON, Luca. Aprendizado de Máquina para leigos. Rio de Janeiro: Alta Books, 2018. Disponível em: https://img.travessa.com.br/capitulo/ALTA_BOOKS/APRENDIZADO_DE_MAQUINA _PARA_LEIGOS-9788550802343.pdf. Acesso em: 12 abr. 2021
RODRIGUES, Alex. CNJ regulamenta uso de inteligência artificial no Judiciário. 14 de dezembro de 2020. CNJ. Disponível em: https://www.cnj.jus.br/cnj- regulamenta-uso-de-inteligencia-artificial-no-judiciario/. Acesso em: 23/03/2021. ROSA, João Luís Garcia. Fundamentos da inteligência artificial. Rio de Janeiro: LTC, 2011. Disponível em: http://walderson.com/2011-2/IA/FIA.pdf. Acesso em: 12 abr. 2021.