Экспертные правовые системы

Содержание

Введение            3

1 Понятие и структура экспертной системы      4

2 Экспертные правовые системы       7

Заключение           15

Список литературы          17

Введение

     Наибольший прогресс среди компьютерных информационных систем отмечен в области разработки экспертных систем, основанных на использовании искусственного интеллекта.1

     Экспертные системы дают возможность менеджеру или специалисту получать консультации экспертов по любым проблемам, о которых этими системами накоплены знания. Под искусственным интеллектом обычно понимают способности компьютерных систем к таким действиям, которые назывались бы интеллектуальными, если бы исходили от человека. Чаще всего здесь имеются в виду способности, связанные с человеческим мышлением.

     Работы в области искусственного интеллекта не ограничиваются экспертными системами. Они также включают в себя создание роботов, систем, моделирующих нервную систему человека, его слух, зрение, обоняние, способность к обучению. Главная идея использования технологии экспертных систем заключается в том, чтобы получить от эксперта его знания и, загрузив их в память компьютера, использовать всякий раз, когда в этом возникнет необходимость. Являясь одним из основных приложений искусственного интеллекта, экспертные системы представляют собой компьютерные программы, трансформирующие опыт экспертов в какой-либо области знаний в форму эвристических правил. Эвристики не гарантируют получения оптимального результата с такой же уверенностью, как обычные алгоритмы, используемые для решения задач в рамках технологии поддержки принятия решений. Однако часто они дают в достаточной степени приемлемые решения для их практического использования. Это делает возможным использовать технологию экспертных систем в качестве советующих систем.

1.Понятие и структура экспертной системы

     Экспертная система - это набор программ или программное обеспечение, которое выполняет функции эксперта при решении какой-либо задачи в области его компетенции. Экспертная система, как и эксперт-человек, в процессе своей работы оперирует со знаниями. Знания о предметной области, необходимые для работы экспертных систем, определённым образом формализованы и представлены в памяти ЭВМ в виде базы знаний, которая может изменяться и дополняться в процессе развития системы.

     Экспертные системы выдают советы, проводят анализ, выполняют классификацию, дают консультации и ставят диагноз. Они ориентированы на решение задач, обычно требующих проведения экспертизы человеком-специалистом. В отличие от машинных программ, использующий процедурный анализ, экспертные системы решают задачи в узкой предметной области (конкретной области экспертизы) на основе дедуктивных рассуждений. Такие системы часто оказываются способными найти решение задач, которые неструктурированны и плохо определены. Они справляются с отсутствием структурированности путём привлечения эвристик, то есть правил, взятых «с потолка», что может быть полезным в тех системах, когда недостаток необходимых знаний или времени исключает возможность проведения полного анализа.

     Главное достоинство экспертных систем - возможность накапливать знания, сохранять их длительное время, обновлять и тем самым обеспечивать относительную независимость конкретной организации от наличия в ней квалифицированных специалистов. Накопление знаний позволяет повышать квалификацию специалистов, работающих на предприятии, используя наилучшие, проверенные решения.2

     Практическое применение искусственного интеллекта на машиностроительных предприятиях и в экономике основано на экспертных системах, позволяющих повысить качество и сохранить время принятия решений, а также способствующих росту эффективности работы и повышению квалификации специалистов.

     Основными компонентами информационной технологии, используемой в экспертной системе, являются:

- интерфейс пользователя;

- база знаний;

- интерпретатор;

- модуль создания системы.3

     Интерфейс пользователя. Менеджер (специалист) использует интерфейс для ввода информации и команд в экспертную систему и получения выходной информации из нее. Команды включают в себя параметры, направляющие процесс обработки знаний. Информация обычно выдается в форме значений, присваиваемых определенным переменным. Менеджер может использовать четыре метода ввода информации:

- меню;

- команды;

- естественный язык;

- собственный интерфейс.

     Технология экспертных систем предусматривает возможность получать в качестве выходной информации не только решение, но и необходимые объяснения.

     Различают два вида объяснений:

- объяснения, выдаваемые по запросам. Пользователь в любой момент может потребовать от экспертной системы объяснения своих действий;

- объяснения полученного решения проблемы. После получения решения пользователь может потребовать объяснений того, как оно было получено. Система должна пояснить каждый шаг своих рассуждений, ведущих к решению задачи.

     Хотя технология работы с экспертной системой не является простой, пользовательский интерфейс этих систем является дружественным и обычно не вызывает трудностей при ведении диалога.

     База экспертных знаний содержит факты, описывающие проблемную область, а также логическую взаимосвязь этих фактов. Центральное место в базе знаний принадлежит правилам. Правило определяет, что следует делать в данной конкретной ситуации, и состоит из двух частей:

-условие, которое может выполняться или не выполняться;

-действие, которое следует произвести, если условие выполняется.

     Все используемые в экспертной системе правила образуют систему правил, которая даже для сравнительно простой системы может содержать несколько тысяч правил. Интерпретатор — это часть экспертной системы, производящая в определенном порядке обработку знаний (мышление), находящихся в базе знаний. Технология работы интерпретатора сводится к последовательному рассмотрению совокупности правил (правило за правилом). Если условие, содержащееся в правиле, соблюдается, выполняется определенное действие, и пользователю предоставляется вариант решения его проблемы.

     Кроме того, во многих экспертных системах вводятся дополнительные блоки:

-блок расчета;

-блок ввода и корректировки данных.

     Блок расчета необходим в ситуациях, связанных с принятием управленческих решений. При этом важную роль играет база данных, где содержатся плановые, физические, расчетные, отчетные и другие постоянные или оперативные показатели.

     Блок ввода и корректировки данных используется для оперативного и своевременного отражения текущих изменений в базе данных.

Модуль создания системы служит для создания набора (иерархии) правил. Существуют два подхода, которые могут быть положены в основу модуля создания системы:

-использование алгоритмических языков программирования;

-использование оболочек экспертных систем.

     Оболочка экспертных систем представляет собой готовую программную среду, которая может быть приспособлена к решению определенной проблемы путем создания соответствующей базы знаний. В большинстве случаев использование оболочек позволяет создавать экспертные системы быстрее и легче в сравнении с программированием.4

2.Экспертные правовые системы

     Для автоматизации работы эксперта-криминалиста создаются и используются экспертные правовые системы, в которых на основе специально систематизированной правовой информации решаются конкретные задачи юридической практики. Данные системы при решении определенного класса задач могут заменить собой эксперта-юриста. Привлекая знания экспертов, заложенные в их информационный банк данных, они объясняют, аргументируют и делают выводы.

     Экспертные правовые системы, как и экспертные системы любого назначения — это системы искусственного интеллекта, включающие базу знаний, правила вывода и механизм вывода («машина вывода»). Экспертные правовые системы позволяют распознавать криминальную ситуацию, находить возможные направления ее расследования, давать практические рекомендации.

     Функционирование экспертной системы связано с решением трех основных проблем:

-проблемы передачи знаний от экспертов-людей компьютерной системе;

-проблемы представления знаний, то есть реконструирования массива знаний в определенной правовой области и представления его как структуры знаний в памяти компьютера;

-проблемы использования знаний.

     Необходимость глубокой и подробной формализации процесса принятия решения для моделирования его в компьютерной системе приводит к тому, что пока экспертные системы такого рода создаются программистами и экспертами-юристами для решения конкретных вопросов в достаточно ограниченных правовых областях, то есть являются узко специализированными. Пользователями таких систем являются юристы-практики, сталкивающиеся с правовыми проблемами, находящимися вне области их компетенции, и особенно пользователи - не юристы.

     Подобные системы в процессе решения задач задают вопросы пользователю, направляют ход его мыслей, используя формальные и эвристические знания экспертов. Существенно, что система объясняет выбранные стратегии решения и даже цитирует источники, в ней используемые.5

                Типовой состав экспертной правовой системы

     Используемые в экспертной правовой системе знания складываются из фактов, убеждений и правил, а базу знаний составляет информация о предмете расследования в данный момент, которая создается на основе исследований в данной конкретной области и опыта специалистов. База содержит набор правил и факты в виде объектов, атрибутов и условий.

      Учитываются также ограничения на достоверность фактов. База знаний формируется специалистами в соответствующей области и при функционировании может активно использовать базы данных. Чтобы ускорить и упростить создание баз знаний, существуют экспертные оболочки.6

     В правоохранительной деятельности экспертные системы используются, в основном, в следственной практике, хотя имеются примеры и других применений. Так экспертная система «Блок», предназначенная для сотрудников подразделений по борьбе с экономическими преступлениями и помогает установить возможные способы совершения краж при проведении строительных работ.

     Система позволяет:

- на этапе ввода исходных данных сформулировать проблему;

- определить возможные способы совершения краж;

- составить список признаков, соответствующих тому или иному способу совершения кражи, который используется для планирования мероприятий по раскрытию преступления.

     Для выработки решения о способе совершения преступлений используются следующие группы признаков: экономические, технологические, товароведческие, бухгалтерские, оперативные, а также причастные лица и документы - носители информации.

     Система отличается простотой ввода новых данных, что дает возможность быстро адаптировать ее в процессе эксплуатации. В ЭС имеются подсистема помощи и подсистема обучения пользователя.

     ЭС "БЛОК" реализована на базе естественной языковой оболочки ДИЕС для экспертных и информационных систем. Для разработки системы привлекались наиболее опытные сотрудники подразделений по борьбе с экономической преступностью. В развитие ЭС "БЛОК" предусматривается возможность обращения к автоматизированным учетам органов внутренних дел.

     Экспертная система «Автоэкс» предназначена для экспертизы дорожно-транспортных происшествий и позволяет, например, установить, мог ли водитель транспортного средства предотвратить происшествие. Система в режиме диалога решает восемь вопросов, связанных с наездом на пешехода. ЭС обеспечивает высокий уровень автоматизации экспертного исследования. В ней автоматизировано большинство операций: экспертный анализ исходных данных, выбор хода исследования, выполнение расчетов, составление заключения, формулирование вывода с последующей распечаткой.

     С помощью системы можно получить ответы на вопросы, касающиеся определения численных значений различных параметров дорожно-транспортного происшествия: скорость автомобиля, его остановочный путь, удаление автомобиля от места наезда в конкретный момент времени и т.п. Решаются также и расчетно-логические вопросы: например, наличие или отсутствие у водителя транспортного средства технической возможности предотвратить наезд на пешехода. На производство одной экспертизы затрачивается в среднем пять минут: три минуты на ввод данных и две - на исследование и печать. Система также позволяет исследовать наезды транспортных средств на препятствие и столкновения транспортных средств.7

     Новым классом автоматизированных информационных систем являются системы поддержки принятия решений, которые представляют собой объединение АИС и экспертной системы. К экспертным системам можно также отнести автоматизированные информационно-распознающие системы — сложные системы со специальными техническими и программными средствами.

     Для автоматизации судебно-экспертных исследований требуется использование экспертных систем и систем искусственного интеллекта. В этой области можно выделить следующие разделы.

     Автоматизация сбора и обработки экспериментальных данных, полученных при расследовании, с использованием современных научно-технических способов. Для этого могут использоваться измерительно-вычислительные комплексы на базе измерительных приборов и компьютеров. Для анализа данных используются технологические банки данных.

     Создание банков данных и АИПС по конкретным объектам экспертизы, например, «Металлы», «Автоэмали», «Волокно» (текстиль), «Красители» (волокна), «Помада» (губная), «Бумага», «Оружие», «Наркотические средства». Эти АИПС могут работать самостоятельно или совместно с другими информационно-вычислительными комплексами. Так, например, имеются АИПС по взрывчатым веществам гражданского и военного применения, а также боеприпасам (можно определять состав, марку взрывчатых веществ по экспериментальным данным); банки данных «Модель оружия-гильзы» (можно найти тип оружия по пуле или гильзе).

     Системы анализа изображений, к которым относятся почерки, подписи, отпечатки пальцев, следы обуви, следы от пуль, портреты. Самые трудные проблемы здесь — это фотороботы для реконструкции лица, реконструкция лица по черепу. Некоторые успехи достигнуты с помощью графического процессора Adobe Photoshop.

     Вспомогательные расчеты и модели — моделирование криминальных ситуаций (пожаров, взрывов, аварий, дорожно-транспортных происшествий) в зависимости от условий (где возникают, как развиваются). Для различных версий иногда полезно использовать мультипликацию, это помогает составить план расследования. С помощью расчетов можно отличать самодельное оружие от боевого и т.д.

     Автоматизированное решение экспертных задач вплоть до подготовки экспертного заключения. Этой цели служат системы поддержки судебной экспертизы (СПСЭ). С их помощью можно провести исследование и оценку вещественных доказательств, подготовить и сформулировать экспертное заключение. Примерами могут служить СПСЭ:

- «ЭВРИКА» (экспертиза и выдача результатов исследования кабелей), работающая в диалоговом режиме;

- «Кортик» — экспертиза холодного оружия;

- «Балэкс» — баллистическая экспертиза;

- «Наркоэкс» — экспертиза наркотических веществ

и многие другие. Принцип работы всех СПСЭ — эксперт отвечает на вопросы компьютера. В случае неоднозначности рекомендаций СПСЭ решение принимает эксперт по своим убеждениям. Поскольку СПСЭ может быть очень много, имеются программные средства их автоматизированной разработки для конкретных приложений. Для работы с СПСЭ желательно использовать «компьютеризованное рабочее место эксперта» с необходимым программным обеспечением. Но эксперт должен понимать математический аппарат принятия решений или работать совместно с математиком.

     Создание обучающих систем (тренажеров) с соответствующим техническим и программным обеспечением. Имеются, например, тренажеры «Убийство», «Следователь» и др. Многие СПСЭ имеют тренажеры для овладения методами экспертизы.8

     В перспективе экспертные системы могут эффективно использоваться и в практике систематизации законодательства для решения следующих проблем:

 выявления и устранения путем экспертного толкования противоречивых правовых предписаний в актах различной юридической силы;

 выявления и восполнения правовых пробелов с помощью аналогии права, аналогии закона;

 доктринального (неофициального) толкования нечетко сформулированных в правовых актах правил, понятий, принципов.

     Все экспертные системы строятся на общих и специальных знаниях в праве: существующих правовых концепциях, структуре правил, личностном восприятии права, правовой системе и подсистеме, юридической аргументации, логике, семантике, социологии и психологии права, а также философских теориях, носящих общеметодологический характер.

Конечно, современные компьютерные системы не могут обнаруживать моральные, религиозные, социальные и политические настроения, как это делают люди в процессе принятия решения. Они не обладают ни интеллектом, ни здравым смыслом, ни вдохновением, не проявляют общего интереса к всемирной проблематике, как это делает любой человек. Поэтому им отводится роль интеллектуального помощника (intelligent assistant). В данном случае машина выступает в роли интеллектуального стимулятора, настроенного на то, чтобы фактор забывания, игнорирования или неучета существенных для рассматриваемого дела обстоятельств не послужил причиной неполного или неверного его исследования.

     Никто не связывает с такими компьютерными системами возможности простого отыскания истины, так как информация в них сохраняет такие пороки, как недостаточность, недостоверность и противоречивость. Однако их роль в интенсификации активной аналитической работы неоспорима. "Юридическая практика нуждается в первую очередь в естественном интеллекте, в гуманизации человеческих отношений. Ибо высшей ценностью является человек, его естественные, прирожденные и неотчуждаемые права и свободы, его честь и достоинство. Именно с таких гуманистических позиций и должна рассматриваться проблема применения в сфере права компьютерных технологий, связанных с идеями, именуемыми искусственным интеллектом".9

Заключение

Экспертные системы являются наиболее известным и распространённым видом интеллектуальных систем.

Как и любые другие системы, они имеют ряд своих особенностей:

экспертные системы ориентированы на решение широкого круга задач в неформализованных областях, на приложения, которые до недавнего времени считались малодоступными для вычислительной техники.

с помощью экспертных систем специалисты, не знающие программирования, могут самостоятельно разрабатывать интересующие их приложения, что позволяет резко расширить сферу использования вычислительной техники.

при решении практических задач экспертные системы достигают результатов, не уступающих, а иногда и превосходящих возможности людей-экспертов, не оснащённых ЭВМ.

Особенно широкое применение экспертные системы получили в медицине, математике, машиностроении, химии, геологии, вычислительной технике, бизнесе, законодательстве, обороне.

А также в настоящее время особенно актуально использование экспертных систем в таких приложениях, как образование, психолого-педагогическая диагностика и тестирование.

Экспертные системы строятся для решения широкого круга проблем в таких областях, как:

прогнозирование - проектирование возможных последствий данной ситуации.

диагностика - определение причин неисправностей в сложных ситуациях на основе наблюдаемых симптомов.

проектирование - нахождение конфигурации компонентов системы, которая удовлетворяет целевым условиям и множеству проектных ограничений.

планирование - разработка последовательности действий для достижения множества целей при данных начальных условиях и временных ограничениях.

мониторинг - сравнение наблюдаемого поведения системы с её ожидаемым поведением.

инструктирование - помощь в образовательном процессе по изучению технической области.

управление - управление поведением сложной среды.

Таким образом, проблема разработки и использования экспертных систем является весьма актуальной в современном обществе.

Список литературы

1. Гаврилов О.А. Интеллектуальные системы и технологии в правовой сфере// НТИ - Сер. 1. - 1993, № 11

2. Информатика: Учебник — 3-е перераб. изд. / Под ред. Макаровой H.В. — M.: Финансы и статистика, 2002. — 768 с.

3. Керимов Д.А. Свобода, право и законность. - М.: Юридическая литература, 1960. – 266 с.

4. Кнапп В. О возможности использования кибернетических методов в праве. -М.: Прогресс, 1965. – 288 с.

5. Чубукова С.Г., Элькин В.Д. Основы правовой информатики: Учебное пособие/Под ред. д.ю.н., проф. М.М. Рассолова, проф. В.Д. Элькина. – М.: "Юридическая фирма "Контракт", 2004 г. – 287 с.

6. В.Л. Стефанюк “Экспертные системы и их применение”: Курс лекций.

7. А. Эндрю “Искусственный интеллект”, М.: Мир, 1985

8. С. М. Шалютин “Искусственный интеллект”, М.: Мысль, 1985

9. “Вычислительная техника и ее применение”: Москва 1989г. №2

1 Информатика: Учебник — 3-е перераб. изд. / Под ред. Макаровой H.В. — M.: Финансы и статистика, 2002. — С. 111.

2 Керимов Д.А. Свобода, право и законность. М., 1960, с. 208, 219

3 Информатика: Учебник — 3-е перераб. изд. / Под ред. Макаровой H.В. — M.: Финансы и статистика, 2002. — С. 112.

4 С. М. Шалютин “Искусственный интеллект”, М.: Мысль, 1985

5 Кнапп В. О возможности использования кибернетических методов в праве. М.: Прогресс, 1965, с. 56.

6 А. Эндрю “Искусственный интеллект”, М.: Мир, 1985

7 В.Л. Стефанюк “Экспертные системы и их применение”: Курс лекций.

8 “Вычислительная техника и ее применение”: Москва 1989г. №2

9 Гаврилов О.А. Интеллектуальные системы и технологии в правовой сфере//НТИ. Сер. 1. 1993, N 11, с. 24, 25.