Riassunto esame diInformatica giuridica,, prof. Romeo, libro consigliato Il diritto artificiale, Romeo

Descrizione dell'esperimento

Utilizzando il software Neuralworks explorer II ed un 386 Ibm con processore, è stata progettata una rete neurale suddivisa in sette ingressi, sei cellule Hidden e due cellule in uscita. I valori di ingresso rappresentano la descrizione dell'incidente ed i valori di uscita la valutazione della responsabilità data in percentuale per i conducenti A e B. Ogni cellula è stata connessa con tutte le cellule della riga superiore con funzione di trasferimento di tipo sigmoide. 1. Sono stati raccolti circa 200 precedenti giurisprudenziali relativi a giudizi per sinistri verificatisi alle intersezioni stradali, tra due veicoli A e B, che costituiscono il 70% della casistica della Responsabilità Civile Automobilistica. 2. Attraverso un ampio numero di variabili logiche, tali sentenze sono state codificate al fine di rappresentare la descrizione dell'incidente e la conseguente responsabilità attribuita dal giudice. 3.

L'incidente è stato descritto attraverso l'utilizzazione di indici riguardanti il luogo del sinistro ed il comportamento dei soggetti coinvolti. Successivamente è stato selezionato un ristretto numero di variabili in grado di descrivere tutti i sinistri con una certa approssimazione.

Poiché in un crocevia uno dei due soggetti è sempre obbligato a dare la precedenza, in quanto proveniente da destra o da strada a minore priorità di transito, in questa rappresentazione simbolica il soggetto A è sempre favorito e il soggetto B è tenuto sempre a dare la precedenza al veicolo A. È stata inoltre usata una variabile (Stop B) per indicare se il soggetto sfavorito B doveva fermarsi oltre che dare la precedenza al veicolo A, rispettando il segnale di Stop.

Il comportamento di ogni soggetto coinvolto è stato rappresentato da 3 variabili:

1. La prima (velocità eccessiva) indica se il soggetto a cui

si riferisce procedeva a velocità eccessiva in prossimità del crocevia violando il codice della strada; ii. la seconda rappresenta sia altre violazioni al codice della strada sia elementi di colpa generica come l'imprudenza e la negligenza del soggetto; iii. la terza variabile indica l'imperizia del oggetto, cioè la sua incapacità tecnica di evitare il sinistro con opportune manovre di emergenza che il buon conducente avrebbe saputo mettere in atto. 6. Per rappresentare il giudizio come attribuzione quantitativa della colpa e quindi della responsabilità sono state usate due variabili numeriche, indicanti la percentuale di responsabilità a carico di ogni soggetto coinvolto. 7. la rete è stata allenata con 80 giudizi prototipici, in cui cioè si è ritenuto che i giudici applicassero in modo caratteristico al campo della R.C.A. non solo le informazioni contenute nelle disposizioni di legge ma anche di tutte quelle in esse nonconvenutecostituenti però il "comune sapere giuridico di sfondo". La rete è stata quindi allenata con la procedura Back-propagation utilizzando la funzione "delta rule" per 8000 cicli con un learning rate pari a 0.2.8. È stato elaborato un algoritmo che rendesse più funzionale l'interrogazione del modello neurale e che lo completasse rendendolo applicabile alla generalità dei casi: a. richiesta all'operatore de dati relativi all'incidente, b. interrogazione del modello per la determinazione della percentuale di responsabilità, c. applicazione di regole per la determinazione delle infrazioni di legge, d. output a video. Nella prima fase vengono introdotti dall'operatore la descrizione del luogo del sinistro, le generalità ed il comportamento giuridicamente rilevante dei conducenti coinvolti. In seguito le varie risposte vengono ricomposte tramite operatori logici costituendo gli aspetti particolari di

una più generale classificazione delle variabili d'ingresso. Tali valori vengono poi utilizzati nel programma per l'interrogazione del modello neurale che determinerà il "quantum" di responsabilità a carico di ogni individuo.

Il Diritto Artificiale

L'obiettivo era sostituire il più possibile un giudice umano, dunque era necessario che il computer non determinasse solo percentualmente la responsabilità dei singoli individui ma che fornisse anche una argomentazione. Per fare ciò ad ogni domanda è stato associata la violazione del codice della strada corrispondente o il comportamento genericamente colposo del conducente.

Il programma inoltre tiene conto dell'efficacia causale del comportamento tramite la domanda se si fosse potuto evitare l'incidente ponendo maggiore attenzione.

La risposta negativa a tale domanda afferma l'inevitabilità e quindi l'inefficacia causale, che scagiona del

tutto l'individuo dall'incidente.

9. Dopo l'allenamento la rete ha appreso tutte le sentenza esempio con un errore minimo. Dunque ha elaborato un insieme di pesi tra le connessioni in grado di rappresentare tutti i giudizi dati. I giudizi dati per casi non previsti in allenamento sono risultati assimilabili alla giurisprudenza.

10. Dall'analisi dei giudizi della rete si possono evidenziare due fenomeni:

1. La rete giudica un caso che ha uno o più precedenti simili non ripetendo o facendo la media dei giudizi raccolti in allenamento, ma ritenendo come più influenti i precedenti nei quali le valutazioni dei giudici sono risultate maggiormente conformi ai generali principi di valutazione della giurisprudenza.
2. La rete estrapola giudizi per casi diversi da quelli raccolti.

L'A FUNZIONE D INTERPRETAZIONE

Il calcolo posto in essere dalla rete è y = f(ΣW x ), dove "x" sono i valori di entrata, "y" sono i valori

di uscita, “W “ sono i pesi sulle connessioni e “f” è la funzione di risposta variante in modo continuo nell’intervallo (0 1). Una volta allenata, la rete avrà assunto una configurazione stabile sui pesi W. I pesi sulle connessioni tra le hidden units e le unità d’uscita sono serviti per il calcolo operato dalla funzione di apprendimento e saranno, a fine apprendimento, uguali per ogni unità di entrata “x ”; possiamo quindi non tenerne conto. Ogni unità di entrata sarà, invece, caratterizzata da una funzione dei pesi descrittiva dell’importanza di quell’entrata per il calcolo del valore di uscita: x = f (W )j ij Σ|W la sommatoria dei singoli valori assoluti dei pesi per ogni connessione | di una determinata xij j divisa il loro numero sarà: µx = 1/N Σ|W |j ij 14 Il Diritto Artificiale Se J è il numero di entrate avremo: λx = µx 1/Jj j da cui:

f(λx ) = Σ|W | / NJj ijche esprime l'importanza di quell'entrata. La funzione d'interpretazione f(λx ), variabile nell'intervallo [1,j] esprime la relativa importanza di ogni altro comportamento/violazione descritto da un'entrata rispetto agli altri.

CAPITOLO 4 - SCIENZE COGNITIVE E SCIENZE GIURIDICHE

OGGETTO

Lo studio dell'interpretazione del diritto ha come oggetto privilegiato il testo normativo ed oggetto derivato la norma. La norma per Kelsen è il senso di un atto di volontà. La possibilità di slegare l'interpretazione del diritto dal soggetto umano sembra una chimera. Le scienze cognitive stesse sembrano dare ragione a quelle correnti giusnaturalistiche o anche ermeneutiche, che vedono nel diritto la manifestazione del divenire umano, molto più di un testo di legge, l'essere stesso dell'uomo. La connessione significato-struttura-intenzione lega così intrinsecamente.

l'interpretazione alsoggetto interpretante da rendere apparentemente impossibile una formalizzazione completao una oggettivazione. Tale posizione viene portata come "argomento contro" dei criticidell'intelligenza artificiale applicata al diritto. In particolare la teoria cognitiva di Maturada eVarala, che pone a fondamento l'"insondabilità del sistema cognitivo dall'esterno, sembragiustificare le posizioni ermeneutiche e scettiche sull'interpretazione ed applicazione del dirittotramite computer: "nessun elaboratore riuscirà mai a interpretare ed applicare il diritto come ungiudice sino a che non sarà in grado di capire il significato di uno stridio di gomme sull'asfalto".Questa posizione giustamente mette in rilievo la centralità del momento interpretativo nelladefinizione dell'oggetto di ricerca giuridico e cioè del diritto e della norma. Ma la sua debolezza staproprio nelconcepire l'interpretazione come irriducibilmente legata all'individuo: è l'individuo che crea il significato, quindi solo l'individuo può interpretare, e se l'individuo è insondabile allora nessuna scienza dell'interpretazione è possibile. Né l'ermeneutica né lo scetticismo sono teorie esplicative, descrivono una realtà in modo difficilmente contestabile, ma la descrivono appunto solo nella sua manifestazione esterna, cioè nella risposta del sistema cognitivo, nel suo comportamento individuale. Si deve ritenere fondato che il legame individuo-interpretazione è nel cuore del diritto; ma da ciò non deriva necessariamente l'impossibilità di esplicare l'attività interpretativa, né l'inattuabilità della simulazione di essa su elaboratore. 15 Il Diritto Artificiale Le reti neurali non giustificano ogni passo nella costruzione della matrice dei

Pesi e quindi della funzione d'interpretazione. Ma questo non può essere considerato una carenza esplicativa della teoria. Lo sarebbe se con le reti si intendesse esplicare l'attività cerebrale del singolo individuo che giunge alla soluzione interpretativa, ma non si centrerebbe il campo d'indagine giuridico. La funzione esplicativa è svolta proprio dalla matrice dei pesi e dalla funzione di interpretazione: esse rendono esplicito il valore stabilito dall'interprete nel portare a coincidenza fatto e descrizione dello stesso, la funzione d'interpretazione stabilisce il valore in base al quale un ragionamento analogico in un determinato dominio diventa necessariamente concludente. L'intelligenza artificiale ha raggiunto ottimi risultati nella rappresentazione del contesto della comprensione tuttavia, i critici dell'intelligenza artificiale hanno obiettato che quanto viene così formalizzato non è il mondo del senso comune,

ma solo aspetti parziali di es