Microsoft sta studiando nuovi algoritmi di ricerca: obiettivo e’ quello di lanciare un proprio motore di ricerca su Internet e competere con Google. I nuovi algoritmi sostituiranno la tecnologia Inktomi, di recente acquisita da Yahoo!, nei servizi di ricerca forniti dal portale Msn. Questa novita’ si aggiunge a Msnbot (sempre di Microsoft), il programma di ricerca che ha l’obiettivo di costruire un indice di link e documenti Html, setacciando la rete.

Anche la Microsoft sta concentrando le proprie energie per creare e sviluppare uno degli strumenti piu’ importanti per il web e cioe’ un efficace programma di ricerca.
L’avvento di Internet ha sconvolto le tradizionali metodologie di trattamento documentario. Con la rete e’ cambiato il concetto di sistema informativo, passato da una dimensione locale ad una globale, e si e’ anche allargato il significato di informazione, non piu’ intesa come equivalente al documento, ma, grazie agli ipertesti, comprensiva di una soggettiva concatenazione di concetti.
Con la rete la tecnologia dell’informazione si trova a fronteggiare problemi diversi; il punto cruciale non e’ piu’ la raccolta ed organizzazione delle fonti, quanto l’accesso mirato a quelle rilevanti; spesso l’informazione a disposizione e’ troppa, confusa, non attendibile, disordinata, non strutturata.
In tale contesto il contributo dell’intelligenza artificiale si colloca nella cd. estrazione di conoscenza che e’ una tecnica che consente di filtrare, navigando nella rete, solo le informazioni pertinenti ad un dato settore di interesse (ad esempio solo le informazioni finanziarie); gli strumenti si basano su due tipici paradigmi di I.A.: i nuclei concettuali (conceptual cluster) ed i parser del linguaggio naturale. Con i primi vengono descritti gli elementi della materia di interesse mediante tutte le possibili espressioni e forme linguistiche ( ad es. societa’, capitali, azioni, stock, interesse, ratei, profitto, ecc.), segnalando anche  quali caratteristiche ci si aspetta dai dati che si cercano, ad esempio, in notizie di carattere finanziario ricorreranno i nomi di societa’ quotate in borsa, di organismi finanziari, di quote azionarie, ecc. Con il secondo strumento si filtrano (parsing) le stringhe di parole in modo da rintracciare all’interno le ‘parole civetta’.
Una tecnica piu’ raffinata di I.A. da applicare sempre in tale settore e’ il data mining. Letteralmente mining e’ l’attivita’ del minatore, cioe’ lo scavo, l’estrazione di materiali preziosi da materiali di scarto: nel data mining il materiale prezioso da rintracciare e’ la conoscenza, cioe’ informazioni nuove e originali su determinati fenomeni, estratte da grandi quantita’ di dati. La conoscenza scoperta con il data mining e’ qualcosa di piu’ del risultato di analisi statistiche, in quanto dovrebbe evidenziare non solo la frequenza di certi fenomeni, ma i modi in cui vengono a concatenarsi  circostanze o fattori (association rules).

Data una grande quantita’ di dati, si tratta di individuare combinazioni di dati o attribuzioni di valori che si ripetono con continuita’, per stabilire dipendenze o connessioni (ad es., dai dati sulle vendite di un prodotto e’ possibile individuare le classi di consumatori ecc.).
In informatica il KDD (knowledge discovery in databases) viene utilizzato per l’acquisizione semi-automatica di conoscenza da grandi masse di dati esistenti.
Un perfezionamento dunque dei tipici processi induttivi di apprendimento automatico.

La metodologia del data mining in campo giuridico, ad esempio, puo’ essere applicata per:

– individuare indirizzi giurisprudenziali su temi specifici.
Gli indirizzi giurisprudenziali indicano la tendenza ad uniformare le decisioni in un settore ad una certa linea, in modo che non e’ cosi’ forte e vincolante nel nostro sistema come e’ lo stare decisis del diritto comune, ma che sta diventando sempre piu’ rilevante.
Spetta alla teoria giuridica esplicitare e dare sistematicita’ a tali formazioni giurisprudenziali, spesso collegandole a teorie giuridiche consolidate.
Il data mining consente di monitorare il mantenimento o l’evoluzione di tali indirizzi, e di conseguenza, delle teorie giuridiche sottostanti.
La piu’ tipica applicazione in questo settore riguarda l’interpretazione giurisprudenziale di concetti giuridici vaghi (negligenza, stato di necessita’, legittima difesa, ecc.) o dipendenti dall’evoluzione storico-sociale (il comune senso del pudore, l’ordine pubblico,  la tutela dalla privacy).

– verificare l’aderenza di provvedimenti a linee guida.
Si tratta di verificare se nella emissione di decisioni, anche di tipo amministrativo, o procedurale, si e’ seguito criteri espressi altrove; in questo caso i criteri guida non sono sviluppati all’interno del processo decisionale, ma definiti all’esterno; poiche’ una delle caratteristiche principali del data mining e’ quella di esplicitare relazioni intercorrenti fra i vari fattori presi in considerazione nel formarsi della decisione, si tratta di verificare se tale concatenazione di fattori e’ coerente con le direttive previste dalle linee guida.

A fronte delle utilita’ o per meglio dire delle prospettive appena descritte dell’intelligenza artificiale nel campo del diritto esistono tre ragioni fondamentali che limitano un pieno sviluppo dei sistemi informatico-giuridici intelligenti.

Esse sono:
a) La non facile identificazione dell’esperto giuridico.
Una prima ragione attiene al fatto che non si sa abbastanza sull’esperto che il sistema informatico dovrebbe aiutare.
L’esperto giuridico, ad esempio il giudice, ed ancor piu’, l’avvocato resta, in larga misura, uno sconosciuto, nel linguaggio informatico una “scatola nera”.

b) La necessita’ limitata di un’automazione dello stato di fatto.
Secondo la dottrina dominante, oggi e’ possibile realizzare l’automazione del nucleo del diritto ed in particolare il passaggio da un’elaborazione di dati quantitativa ad un’elaborazione di dati qualitativa.
L’informatica puo’ andare al di la’ della semplice gestione di dati, puo’ passare a compiti impegnativi, come l’applicazione del diritto ai casi concreti, che, fino ad oggi, sono stati affrontati solo con strumenti offerti dal linguaggio comune.
Tuttavia, la nuova fase dell’informatizzazione del diritto richiede metodi nuovi, che non possono essere applicati con lo strumentario dell’epoca preinformatica, limitato sotto il profilo tecnico e metodologico.

c) Le difficolta’ della prospettazione di una situazione ideale.
La tradizione filosofica del realismo dei concetti, ancora viva nei paesi dell’Europa continentale, anche nella cultura giuridica, non favorisce la manipolazione spregiudicata di modelli linguistici richiesta dall’informatica.

Il conservatorismo e la paura del rischio, particolarmente forti tra i giuristi, ostacolano la ricerca di soluzioni nuove.

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