Автор работы: Пользователь скрыл имя, 02 Декабря 2013 в 11:55, доклад
Принятие в 1991 г. Закона "О средствах массовой информации", "Концепции правовой информатизации России" и, наконец, Конституции РФ (1993 г.) ознаменовали переход к интенсивному развитию информационного законодательства России. В результате были разработаны первые системообразующие для этого раздела законодательства нормативные правовые акты. В 1992 г. кафедрой правовой информатики МГЮА было подготовлено первое учебное пособие по курсу "Правовая информатика"*(1), которое переиздавалось в 1993 и в 1996 гг.*(2).
Эти системы способны накапливать, обрабатывать знания из некоторой предметной области, на их основе выводить новые знания и решать на основе этих знаний практические задачи, объясняя ход решения. С помощью экспертных систем решаются задачи неформализованные, слабо структурируемые, алгоритмы решения которых не существуют в силу неполноты, неопределенности, неточности, расплывчатости рассматриваемых ситуаций и знаний о них.
С точки зрения систематизации законодательства
в экспертных системах должна быть
реализована система сведений и
данных, содержащихся в нормах права,
в отличие от систематизации нормативных
правовых актов в информационно-
Вопрос о возможности
Таким образом, экспертные системы в области права - это автоматизированные информационные 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.
Функционирование экспертной системы связано с решением трех основных проблем:
проблемы передачи знаний от экспертов-людей компьютерной системе;
проблемы представления знаний,
т.е. реконструирования массива
проблемы использования знаний.
Необходимость глубокой и подробной
формализации процесса принятия решения
для моделирования его в
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.
Начиная с 1970 г. в Великобритании, США и ФРГ было разработано более 25 исследовательских проектов, охватывающих использование методов искусственного интеллекта в процессе правовой аргументации. Примерами являются такие широко используемые системы, как: TAXAMAN-I и TAXAMAN-II, созданные англичанином Маккарти и специализирующиеся на налоговом праве Великобритании; система Мелдмана MITProject для уголовного права; программа Пиппа и Шлинка Judith на основе Гражданского кодекса ФРГ обрабатывает юридические документы и их проекты, относящиеся к гражданскому праву; система LRS Харнера специализируется на договорном праве; Rand Project Ватермана и Петерсона моделирует процесс принятия решений в гражданском процессе; программные комплексы TAXADVISER и EMYCIN используются при планировании федерального налогообложения; "Си Клипс" де Бессоне используется при кодификации Гражданского кодекса Луизианы; система DSCAS помогает анализировать юридические аспекты исков о возмещении дополнительных расходов, связанных с отличием физических условий на месте предполагаемого строительства от указанных в контракте; система LDS помогает экспертам-юристам урегулировать иски о возмещении убытков и компенсациях за ущерб, связанный с выпуском дефектной продукции, и многие другие.
В отечественной законодательной
и правоприменительной практике
в последнее десятилетие
ЭС "БЛОК" предназначена для сотрудников подразделений по борьбе с экономической преступностью 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.
С 1964 г. в ВНИИСЭ успешно действует ЭС "АВТОЭКС" (последний вариант 1988 г. "Мод-ЭксАРМ"). 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.
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.
Уже сейчас совершенно ясна польза подобных экспертных систем для решения проблемы пассивности некоторых народных заседателей: консультации ЭВМ, рассчитанные на не имеющего специального юридического образования заседателя, контрольные тесты помогут ему осознанно участвовать в слушании дела*(70).
"При создании
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"*(71).
Перечисленные виды информационных систем могут входить составными частями в более сложные информационные образования.
* Автоматизированные рабочие
Понятие АРМ не является до конца устоявшимся. Так, иногда под АРМ понимают только рабочее место, оборудованное всеми аппаратными средствами, необходимыми для выполнения определенных функций. Также можно встретить понятие АРМ как условного названия программного пакета, предназначенного для автоматизации рабочего процесса.
Поскольку АРМ отличаются от АИСС
развитыми функциональными
Обычно различают три способа построения АРМ в зависимости от структуры исполнения - индивидуального пользования, группового пользования и сетевой. Следует лишь заметить, что сетевой способ построения кажется наиболее перспективным, поскольку позволяет получать информацию из удаленных банков данных, вплоть до федерального и международного уровня, а также обмениваться интересующей информацией между структурными подразделениями, не прибегая к другим средствам связи.
При работе с АРМ от специалиста не требуется детального знания системного и прикладного программного обеспечения. Гораздо важнее, чтобы он умел ориентироваться в предметной области изучаемого явления.
Примером АРМ, используемого в
деятельности органов внутренних дел,
может служить АРМ "ГРОВД", которое
создано с целью
Другими видами сложных информационных образований являются автоматизированные системы информационного обеспечения (АСИО) и автоматизированные системы управления (АСУ). Указанные системы становятся необходимым условием информационного обеспечения государственного регулирования и управления*(72).
* Автоматизированные системы
Основная функция АСУ - обеспечение руководства информацией. Автоматизированная система управления обеспечивает автоматизированный сбор и передачу информации об управляемом объекте, переработку информации и выдачу управляемых воздействий на объект управления.
В настоящее время активно
Примером современной АСУ ОВД является АСУ "Дежурная часть" (АСУ ДЧ), которая предназначена для автоматизации управления силами и средствами подразделений и служб ОВД в процессе оперативного peaгирования на преступления и правонарушения. АСУ выполняет следующие основные функции:
автоматизированный сбор и анализ информации об оперативной обстановке в городе, выдача решений и целеуказаний подразделениям ОВД, экипажам патрульных автомобилей, контроль за их исполнением в реальном масштабе времени;
автоматизированный сбор, обработка, хранение, документирование и отображение на средствах индивидуального и коллективного пользования в ДЧ и подразделениях ОВД информации о расстановке сил и средств, о положении и числе патрульных автомобилей, фактах преступлений и правонарушений на фоне электронных карт;
автоматизированный сбор по каналам связи из подразделений и служб ОВД информации о лицах, совершивших правонарушения, о похищенных вещах, угнанных транспортных средствах, другой оперативно-розыскной и справочной информации, а также выдача информации по запросам подразделений ОВД из региональных и общегородских банков данных;
автоматическая регистрация