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O Conselho Nacional de Justiça (CNJ) e a Universidade de Brasília (UnB) desenvolvem, no âmbito do Programa Justiça 4.0, um modelo de IA que irá permitir a verificação automática de precedentes qualificados. A partir do texto da petição inicial, o modelo será capaz de identificar os precedentes qualificados dos tribunais superiores e listá-los em ordem decrescente de similaridade, até o limite mínimo de 70% de correspondência.
O modelo adota o método não supervisionado, que consiste no aprendizado de máquina de forma mais autônoma a partir da inclusão de novos dados, que não precisam ser categorizados previamente.
O aprendizado por reforço é essencialmente uma forma de aprendizagem não supervisionada, pois seu objetivo principal é descobrir padrões ocultos e agrupamento nos dados, sem uso de rótulos; nesse paradigma, a recompensa funciona como um critério secundário de avaliação.