Fique por dentro – conceitos relacionados a inteligência artificial

Olá, estudantes do Direito! Preparados para mais uma sessão de aprendizado? Neste artigo as estudaremos conceitos relacionados a inteligência artificial que podem ser cobrados na prova do TRF-4 de 2025.

Para melhor compreensão, o assunto foi dividido nos seguintes tópicos:

• Introdução
• Modelos de IA ou sistemas de IA
• IA generativa
• Redes neurais
• Modelos de linguagem em larga escala (LLM)
• Agentes de IA
• Considerações finais

Vamos lá!

A aplicação das provas para provimento de cargos do TRF-4 de 2025 está prevista para o dia 13 de julho de 2025. Entre as matérias comuns para todos os cargos, foi inserida no conteúdo programático a de INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E INOVAÇÃO.

A cobrança de conteúdos relacionados à Informática era uma tendência muito forte nos concursos de tribunais. Todavia, parece que essa matéria está sendo gradualmente substituída por outras que tratem especificamente de inteligência artificial.

Isso se dá em razão da relevância do uso das inteligências artificiais nos trabalhos de cunho jurídico. Ferramente de IA já são amplamente utilizadas por escritórios, mas sua regulamentação no âmbito do judiciário passou a receber mais atenção somente após o ano de 2020.

Por se tratar de um tipo de ferramenta de uso crescente, é importante que os profissionais do Direito saibam como utilizá-la adequadamente, respeitando-se valores éticos e morais.

Sendo assim, nos próximos tópicos serão estudados os principais conceitos relacionados a inteligência artificial de acordo com o conteúdo programático do concurso do TRF-4 2025.

Modelos de IA ou sistemas de IA

Sistemas ou modelos de IA (inteligência artificial) são conjuntos de tecnologias que tentam imitar o processo de aprendizado e pensamento humanos. Eles se baseiam em modelos matemáticos e são utilizados para a realização de tarefas que normalmente demandariam inteligência humana.

O conceito acima reflete de maneira simples e precisa o conceito de modelo ou sistema de IA. Não obstante, o CNJ, na Resolução 332/2020 adota um conceito um pouco pouco diferente:

Modelo de Inteligência Artificial: conjunto de dados e algoritmos computacionais, concebidos a partir de modelos matemáticos, cujo objetivo é oferecer resultados inteligentes, associados ou comparáveis a determinados aspectos do pensamento, do saber ou da atividade humana

Por se tratar de um conceito central do conteúdo de inteligência artificial, é de se esperar que ele seja exigido para resolução de questões das provas do TRF-4 de 2025.

IA generativa

As IAs generativas são aquelas capazes de criar conteúdo novo, como textos, imagens, vídeos e áudios. Esses tipos de IA utilizam dados de treinamento e redes neurais para saída criativa. Elas baseiam a produção de conteúdo em conceitos e padrões obtidos a partir dos dados nos quais foram treinadas.

Esse conceito está presente de forma explícita no conteúdo programático do TRF-4 de 2025, para todos os cargos. Por isso, sua assimilação é muito importante.

Redes neurais

Para uma boa preparação para o concurso do TRF-4 de 2025, é essencial aprender o conceito de redes neurais.

Redes neurais são sistemas computacionais que tentam imitar o cérebro humano para o processamento e aprendizado de informações. Elas são utilizadas por inteligências artificiais no processo de treinamento e de aprendizado de máquina.

As redes neurais podem ser classificadas de acordo com suas características. As classificações mais comuns são as seguintes: redes neurais recorrentes, redes neurais convolucionais, redes neurais profundas, redes neurais generativas adversárias, redes neurais gráficas, redes neurais de memória, redes neurais autoencoder, redes transformer e redes neurais virtuais.

As redes neurais recorrentes (RNNs) processa sequência de dados e pode armazenar informações de entradas anteriores. São utilizadas para predições, previsões e tarefas automáticas em tempo real.

Redes neurais convolucionais (CNNs) processam dados em grade, como imagens. Possivelmente, se for indagado o tipo de rede neural utilizado para geração, análise ou reconhecimento de imagens, a resposta será rede neural convolucional.

Redes neurais profundas (DNNs) utilizam múltiplas camadas profundas (camadas amarelas indicadas na imagem acima). Possuem utilizações variadas e fazem uso de grandes quantidades de dados

Redes neurais generativas adversárias ou adversariais (GAN) são redes neurais compostas por duas redes: uma geradora e outra discriminadora. Uma cria o conteúdo e outra avalia se o conteúdo criado é verdadeiro ou adequado ao parâmetro utilizado.

Redes neurais gráficas são treinadas para trabalhar com dados estruturados em grafos (conjunto de nós e arestas).

Redes neurais de memória incorporam módulos de memória externa para armazenamento e recuperação de dados, para aprendizado de longo prazo. Esses módulos ampliam a capacidade da rede neural.

Redes neurais autoencoders são treinadas para aprender a comprimir e decodificar dados. São treinadas para aprender a comprimir e decodificar dados. Permite maior flexibilização e adaptação a dados de entrada.

Redes neurais transformer utilizam mecanismos de sef-attention, para focar em partes mais relevantes das entradas. Utiliza processamento de dados em paralelo, ideal para sequências longas.

Redes neurais virtuais são redes neurais que não dependem de recursos físicos (hardwares) para seu funcionamento. Elas simulam computadores e servidores para seu funcionamento. Em essência, ainda dependem de hardwares para funcionar (um computador para executar a aplicação), mas a estrutura necessária para o funcionamento da rede neural é construída em ambiente virtual.

O conceitos de rede neural e o tipos de redes neurais são assuntos com grandes chances de cobrança nas provas do concurso do TRF-4 de 2025.

Modelos de linguagem em larga escala (LLM)

Modelos de linguagem em larga escala ou Large Language Models são sistemas de IA treinados com enormes quantidades de textos, para entender, reproduzir e criar linguagem natural (humana) de maneira precisa e contextualizada. Geralmente utiliza redes neurais profundas para a consecução dessa tarefa.

Agentes de IA

Agentes de IA são sistemas de IA autônomos capazes de perceber contextos, tomar decisões e agir de acordo com objetivos definidos. Podem ser simples (como chatbots) ou complexos (que realizam tomadas de decisão em tempo real).

Considerações finais

Inteligência artificial é um conteúdo relativamente novo no mundo dos concursos. A tendência da cobrança dessa matéria tende a aumentar nos próximos processos seletivos. No concurso TRF-4 de 2025 sua cobrança certamente irá abarcar os conceitos apresetandos neste artigo. Apesar de corresponder a uma pequena parte do conteúdo programático, seu estudo não pode ser negligenciado, pois em concursos competitivos, uma questão pode fazer muita diferença na sua classificação.

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