Экспертные системы в области права. Правовые экспертные системы реферат

Экспертные системы в области права

Оглавление

Оглавление 1

Введение 2

Понятие и структура экспертной системы 3

Особенности экспертных систем в области права 7

Заключение 12

Список литературы 14

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.

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.

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. 2

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:

Технология экспертных систем предусматривает возможность получать в качестве выходной информации не только решение, но и необходимые объяснения. Различают два вида объяснений:

• объяснения, выдаваемые РїРѕ запросам. Пользователь РІ любой момент может потребовать РѕС‚ экспертной системы объяснения СЃРІРѕРёС… действий;

• объяснения полученного решения проблемы. После получения решения пользователь может потребовать объяснений того, как РѕРЅРѕ было получено. Система должна пояснить каждый шаг СЃРІРѕРёС… рассуждений, ведущих Рє 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:

• условия, которое может выполняться или РЅРµ выполняться;

• действия, 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 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.

Особенности экспертных систем в области права

Вопрос о возможности применения экспертных систем в правотворческой и правоприменительной деятельности неоднозначно решается разными авторами. Начиная с 60-х годов XX в. в юридической научной литературе ведется широкая дискуссия на эту тему. Одни сначала ограничили роль автоматизированных систем правовой информации только задачами сбора, хранения и поиска нужной правовой информации3, другие пытались доказать возможность моделирования с помощью ЭВМ процесса принятия волевого решения4. С тех пор дискуссия продолжает развиваться. И хотя в настоящее время трудно не согласиться с утверждением противников искусственного интеллекта о невозможности полностью формализовать мыслительные процессы, нельзя согласиться и с определением роли информационных систем правовой информации только как удобного хранилища огромного информационного правового массива. Подтверждением этому является то, что в настоящее время большое количество экспертных систем в области права уже созданы для решения конкретных правовых задач и успешно функционируют.

Таким образом, экспертные системы в области права - это 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 РѕС‚ экспертов-людей компьютерной системе;

• проблемы представления знаний, то есть реконструирования массива знаний РІ определенной правовой области Рё представления его как структуры знаний РІ 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.

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 Рё TAXAMAN-II, созданные англичанином Маккарти Рё специализирующиеся РЅР° налоговом праве Великобритании;

• система Мелдмана MITProject для уголовного права;

• программа РџРёРїРїР° Рё Шлинка Judith РЅР° РѕСЃРЅРѕРІРµ гражданского кодекса ФРГ обрабатывает юридические документы Рё РёС… проекты, относящиеся Рє гражданскому праву;

• система LRS Харнера специализируется РЅР° РґРѕРіРѕРІРѕСЂРЅРѕРј праве;

• Rand Project Ватермана Рё Петерсона моделирует процесс принятия решений РІ гражданском процессе;

• программные комплексы TAXADVISER Рё EMYCIN используются РїСЂРё планировании федерального налогообложения;

• "РЎРё Клипс" РґРµ Бессоне используется РїСЂРё кодификации гражданского кодекса Луизианы;

• система DSCAS помогает анализировать юридические аспекты РёСЃРєРѕРІ Рѕ возмещении дополнительных расходов, связанных СЃ отличием физических условий РЅР° месте предполагаемого строительства РѕС‚ указанных РІ контракте;

• система LDS помогает экспертам-юристам урегулировать РёСЃРєРё Рѕ возмещении убытков Рё компенсациях Р·Р° ущерб, связанный СЃ выпуском дефектной продукции, Рё РјРЅРѕРіРёРµ РґСЂСѓРіРёРµ.

В отечественной законодательной и правоприменительной практике в последнее десятилетие создано около полутора десятков правовых экспертных систем.

ЭС "БЛОК" предназначена для сотрудников подразделений по борьбе с экономической преступностью и помогает установить возможные способы совершения краж при проведении строительных работ. Система позволяет:

• РЅР° этапе РІРІРѕРґР° исходных данных сформулировать проблему;

• определить возможные СЃРїРѕСЃРѕР±С‹ совершения краж;

• составить СЃРїРёСЃРѕРє признаков, соответствующих тому или РёРЅРѕРјСѓ СЃРїРѕСЃРѕР±Сѓ совершения кражи, который используется для планирования мероприятий РїРѕ 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 Рё устранения путем экспертного толкования противоречивых правовых предписаний РІ актах различной юридической силы;

• выявления Рё восполнения правовых пробелов СЃ помощью аналогии права, аналогии закона;

• доктринального (неофициального) толкования нечетко сформулированных РІ 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"5.

Заключение

Экспертные системы являются наиболее известным и распространённым видом интеллектуальных систем.

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

• экспертные системы ориентированы РЅР° решение широкого РєСЂСѓРіР° задач РІ неформализованных областях, РЅР° приложения, которые РґРѕ недавнего времени считались малодоступными для вычислительной техники.

• СЃ помощью экспертных систем специалисты, РЅРµ знающие программирования, РјРѕРіСѓС‚ самостоятельно разрабатывать интересующие РёС… приложения, что позволяет резко расширить сферу использования вычислительной техники.

• РїСЂРё решении практических задач экспертные системы достигают результатов, РЅРµ уступающих, Р° РёРЅРѕРіРґР° Рё превосходящих возможности людей-экспертов, РЅРµ оснащённых Р­Р’Рњ.

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 РІ сложных ситуациях РЅР° РѕСЃРЅРѕРІРµ наблюдаемых симптомов.

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

• планирование - разработка последовательности действий для достижения множества целей РїСЂРё данных начальных условиях Рё временных ограничениях.

• мониторинг - сравнение наблюдаемого поведения системы СЃ её ожидаемым поведением.

• инструктирование - помощь РІ образовательном процессе РїРѕ 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.

works.doklad.ru

Экспертные системы в области права — реферат

                          Министерство образования и науки Российской Федерации

                               ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ

ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ

ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО  ОБРАЗОВАНИЯ

«ГОРНО-АЛТАЙСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ»

В 

В 

Реферат по дисциплине: Правовая информатика

          На тему: Экспертные системы в области права

В 

В 

В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В 

В 

                                                                              Выполнила: Студентка ЮФ

                                                                                                 1012 группы 

                                                                                                  Чубарова Яна.

В 

                                                                 Преподаватель:Мурзагулова Д.А

В 

В 

В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В 

В 

                                   Горно-Алтайск 2012

В 

В 

                   Оглавление

1 Введение

2 Глава 1. Экспертные системы, их особенности. Применение экспертных систем.

3 1.1. Определение экспертных систем. Главное достоинство и назначение экспертных систем.

4 1.2 Отличие ЭС от других программных продуктов.

5 1.3 Области применения экспертных систем

6 Глава 2.Особенности  экспертных систем в области  права.

7 Заключение

8 Список используемой  литературы  

Введение   

 Экспертные системы  (ЭС) возникли как значительный  практический результат в применении  и развитии методов искусственного  интеллекта (ИИ)- совокупности научных  дисциплин, изучающих методы решения  задач интеллектуального (творческого)  характера с использованием ЭВМ.    

 Область ИИ имеет  более чем сорокалетнюю историю  развития. С самого начала в  ней рассматривался ряд весьма  сложных задач, которые, наряду  с другими, и до сих пор  являются предметом исследований: автоматические доказательства  теорем, машинный перевод (автоматический  перевод с одного естественного  языка на другой), распознавание  изображений и анализ сцен, планирование  действий роботов, алгоритмы и  стратегии игр.   

 ЭС- это набор программ, выполняющий функции эксперта  при решении задач из некоторой  предметной области. ЭС выдают  советы, проводят анализ, дают консультации, ставят диагноз. Практическое  применение ЭС на предприятиях  способствует эффективности работы  и повышению квалификации специалистов.   

 Главным достоинством  экспертных систем является возможность накопления знаний и сохранение их длительное время. В отличии от человека к любой информации экспертные системы подходят объективно, что улучшает качество проводимой экспертизы. При решении задач, требующих обработки большого объема знаний, возможность возникновения ошибки при переборе очень мала.    

При создании ЭС возникает  ряд затруднений. Это прежде всего  связано систем, что заказчик не всегда может точно сформулировать свои требования к разрабатываемой  системе. Также возможно возникновение трудностей чисто психологического порядка: при создании базы знаний системы эксперт может препятствовать передаче своих знаний, опасаясь, что впоследствии его заменят “машиной”. Но эти страхи не обоснованы, т. к. ЭС не способны обучаться, они не обладают здравым смыслом, интуицией. Но в настоящее время ведутся разработки экспертных систем, реализующих идею самообучения. Также ЭС неприменимы в больших предметных областях и в тех областях, где отсутствуют эксперты.   

 Экспертная система  состоит из базы знаний (части  системы, в которой содержатся  факты), подсистемы вывода (множества  правил, по которым осуществляется  решение задачи), подсистемы объяснения, подсистемы приобретения знаний  и диалогового процессора .   

 При построении подсистем  вывода используют методы решения  задач искусственного интеллекта.

В 

В 

В 

В 

В 

В 

В 

В 

В 

Глава 1. Экспертные системы, их особенности. 

Применение  экспертных систем. 

1.1. Определение экспертных систем. Главное достоинство и назначение экспертных систем.    

 Экспертные системы  (ЭС)- это яркое и быстро прогрессирующее  направление в области искусственного  интеллекта(ИИ). Причиной повышенного интереса, который ЭС вызывают к себе на протяжении всего своего существования является возможность их применения к решению задач из самых различных областей человеческой деятельности. Пожалуй, не найдется  такой проблемной области, в которой не было бы создано ни одной ЭС или по крайней мере, такие попытки не предпринимались бы.   

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

 ЭС 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, ЭС 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 путем привлечения  эвристик, т. е. правил, взятых  “с потолка”, что может быть полезным в тех системах, когда недостаток необходимых знаний или времени исключает возможность проведения полного анализа.   

 Главное достоинство  ЭС- 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.   

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

В 

В 

В 

В 

В 

В 

В 

В 

В 

В 

В 

В 

В 

В 

                            1.2. Отличие ЭС от других программных продуктов.   

 Основными  отличиями ЭС от  других программных   продуктов являются использование не только данных, но и знаний, а также специального механизма вывода решений и новых знаний на основе имеющихся. Знания в ЭС представляются в такой форме, которая может быть легко обработана на ЭВМ. В ЭС известен алгоритм обработки знаний, а не алгоритм решения задачи. Поэтому  применение алгоритма обработки знаний может привести к получению такого результата при решении конкретной задачи, который не был предусмотрен. Более того, алгоритм обработки знаний заранее неизвестен и  строится по ходу решения задачи на основании эвристических правил. Решение задачи в ЭС  сопровождается понятными пользователю  объяснениями, качество получаемых решений обычно не хуже,  а иногда и лучше достигаемого специалистами. В системах, основанных на знаниях, правила (или эвристики), по которым решаются проблемы в конкретной предметной  области, хранятся в базе знаний. Проблемы ставятся перед системой в виде совокупности фактов, описывающих некоторую ситуацию, и система с помощью базы знаний пытается вывести заключение из этих фактов (см.. рис.1).

В В СЂРёСЃ.1В В В 

 Качество ЭС  определяется размером и качеством  базы  знаний (правил или эвристик). Система функционирует в следующем циклическом режиме: выбор (запрос) данных или результатов анализов, наблюдения, интерпретация результатов, усвоение новой информации, выдвижении с помощью правил временных гипотез и затем выбор следующей порции данных или результатов анализов (рис.2). Такой процесс продолжается до тех пор, пока не поступит информация, достаточная для окончательного заключения.                                                                  

 В любой момент  времени в системе существуют  три типа знаний:

- Структурированные  знания- статические знания о  предметной области. После того  как эти знания выявлены, они  уже не изменяются.

- Структурированные  динамические знания- изменяемые  знания о предметной области.  Они обновляются по мере выявления  новой информации.

- Рабочие знания- знания, применяемые для решения  конкретной задачи или проведения  консультации.   

 Все перечисленные  выше знания хранятся в базе  знаний. Для ее построения требуется  провести опрос специалистов, являющихся  экспертами в конкретной предметной  области, а затем систематизировать,  организовать и снабдить эти  знания указателями, чтобы впоследствии  их можно было легко извлечь  из базы знаний.                        

В В  В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В 

рис.2  Схема работы ЭС.

В 

В 

В 

В 

В 

В 

В 

В 

В 

В 

В 

В 

В 

В 

                    1.3. Области применения экспертных систем.   

 Области применения  систем, основанных на знаниях,  могут быть сгруппированы в  несколько основных классов: медицинская  диагностика, контроль и управление, диагностика неисправностей в  механических и электрических  устройствах, обучение. 

 а) Медицинская диагностика.   

 Диагностические  системы используются для установления  связи между нарушениями деятельности  организма и их возможными  причинами. Наиболее известна  диагностическая система MYCIN, которая  предназначена для диагностики  и наблюдения за состоянием  больного при менингите и бактериальных  инфекциях. Ее первая версия  была разработана в Стенфордском  университете в середине 70-х годов.  В настоящее время эта система  ставит диагноз на уровне врача-специалиста.  Она имеет расширенную базу  знаний, благодаря чему может  применяться и в других областях  медицины. 

 б) Прогнозирование.       

 Прогнозирующие  системы предсказывают возможные  результаты или события на  основе данных о текущем состоянии  объекта. Программная система  “Завоевание Уолл-стрита” может  проанализировать конъюнктуру рынка  и с помощью статистических  методов алгоритмов разработать  для вас план капиталовложений  на перспективу. Она не относится  к числу систем, основанных на  знаниях, поскольку использует  процедуры и алгоритмы традиционного  программирования. Хотя пока еще  отсутствуют ЭС, которые способны  за счет своей информации о  конъюнктуре рынка помочь вам  увеличить капитал, прогнозирующие  системы уже сегодня могут  предсказывать погоду, урожайность  и поток пассажиров. Даже на  персональном компьютере, установив простую систему, основанную на знаниях, вы можете получить местный прогноз погоды. 

 в) Планирование.    

 Планирующие  системы предназначены для достижения  конкретных целей при решении  задач с большим числом переменных. Дамасская фирма Informat впервые  в торговой практике предоставляет  в распоряжении покупателей 13 рабочих станций, установленных  в холле своего офиса, на  которых проводятся бесплатные 15-минутные  консультации с целью помочь  покупателям выбрать компьютер,  в наибольшей степени отвечающий  их потребностям и бюджету.  Кроме того, компания  Boeing применяет ЭС для проектирования космических станций, а также для выявления причин отказов самолетных двигателей и ремонта вертолетов. Экспертная система  XCON, созданная фирмой DEC, служит для определения или изменения конфигурации компьютерных систем типа VAX и в соответствии с требованиями покупателя. Фирма DEC разрабатывает более мощную систему XSEL, включающую базу знаний системы XCON, с целью оказания помощи покупателям при выборе вычислительных систем с нужной конфигурацией. В отличие от XCON система XSEL является интерактивной. 

 г) Интерпретация.    

 Интерпретирующие  системы обладают способностью  получать определенные заключения  на основе результатов наблюдения. Система PROSPECTOR, одна из наиболее  известных систем интерпретирующего  типа, объединяет знания девяти  экспертов. Используя сочетания  девяти методов экспертизы, системе  удалось обнаружить залежи руды  стоимостью в миллион долларов, причем наличие этих залежей  не предполагал ни один из  девяти экспертов. Другая интерпретирующая  система- HASP/SIAP. Она определяет местоположение  и типы судов в тихом океане  по данным акустических систем  слежения. 

 д) Контроль и управление.    

 Системы, основанные  на знаниях, могут применятся  в качестве интеллектуальных  систем контроля и принимать  решения, анализируя данные, поступающие  от нескольких  источников. Такие системы уже работают на атомных электростанциях, управляют воздушным движением и осуществляют медицинский контроль. Они могут быть также полезны при регулировании финансовой  деятельности предприятия и оказывать помощь при выработке решений в критических ситуациях. 

 е) Диагностика неисправностей в механических и электрических устройствах.   

 В этой сфере  системы, основанные на знаниях,  незаменимы как при ремонте  механических и электрических  машин (автомобилей, дизельных  локомотивов и т.д.), так и  при устранении неисправностей и ошибок в аппаратном и программном обеспечении  компьютеров.  

 ж) Обучение.    

 Системы, основанные  на знаниях, могут входить составной  частью в компьютерные системы  обучения. Система получает информацию  о деятельности некоторого объекта  (например, студента) и анализирует  его поведение. База знаний  изменяется в соответствии с  поведением объекта. Примером  этого обучения может служить  компьютерная игра, сложность которой  увеличивается по мере возрастания  степени квалификации играющего.  Одной из наиболее интересных  обучающих ЭС является разработанная  Д.Ленатом система EURISCO, которая  использует простые эвристики.  Эта система была опробована  в игре Т.Тревевеллера, имитирующая  боевые действия. Суть игры состоит  в том, чтобы определить состав  флотилии, способной нанести поражение  в условиях неизменяемого множества  правил. Система EURISCO включила в  состав флотилии небольшие,  способные провести быструю атаку корабли  и одно очень маленькое скоростное судно и постоянно выигрывала в течение трех лет, несмотря на то, что в стремлении воспрепятствовать  этому правила игры меняли каждый год.       

myunivercity.ru

Экспертные системы в области права

ОглавлениеВведение. 3

Понятие и структура экспертной системы.. 4

Особенности экспертных систем в области права. 8

Заключение. 13

Список литературы.. 15

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.

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.

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. [2]

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:

-       условия, которое может выполняться или не выполняться;

-       действия, 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.

www.coolreferat.com

Экспертные системы в области права — реферат

Оглавление 

В 

     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.

В 

     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.

     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. 2

     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 РїРѕ запросам. Пользователь РІ любой момент может потребовать РѕС‚ экспертной системы объяснения СЃРІРѕРёС… действий;
• объяснения полученного решения проблемы. После получения решения пользователь может потребовать объяснений того, как РѕРЅРѕ было получено. Система должна пояснить каждый шаг СЃРІРѕРёС… рассуждений, ведущих Рє 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:

• условия, которое может выполняться или РЅРµ выполняться;
• действия, 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 РІРІРѕРґР° Рё 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.

В 

     Вопрос о возможности применения экспертных систем в правотворческой и правоприменительной деятельности неоднозначно решается разными авторами. Начиная с 60-х годов XX в. в юридической научной литературе ведется широкая дискуссия на эту тему. Одни сначала ограничили роль автоматизированных систем правовой информации только задачами сбора, хранения и поиска нужной правовой информации3, другие пытались доказать возможность моделирования с помощью ЭВМ процесса принятия волевого решения4. С тех пор дискуссия продолжает развиваться. И хотя в настоящее время трудно не согласиться с утверждением противников искусственного интеллекта о невозможности полностью формализовать мыслительные процессы, нельзя согласиться и с определением роли информационных систем правовой информации только как удобного хранилища огромного информационного правового массива. Подтверждением этому является то, что в настоящее время большое количество экспертных систем в области права уже созданы для решения конкретных правовых задач и успешно функционируют.

     Таким образом, экспертные системы в области  права - это 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 РѕС‚ экспертов-людей компьютерной системе;
• проблемы представления знаний, то есть реконструирования массива знаний РІ определенной правовой области Рё представления его как структуры знаний РІ 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.

     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 Рё TAXAMAN-II, созданные англичанином Маккарти Рё специализирующиеся РЅР° налоговом праве Великобритании;
• система Мелдмана MITProject для уголовного права;
• программа РџРёРїРїР° Рё Шлинка Judith РЅР° РѕСЃРЅРѕРІРµ гражданского кодекса ФРГ обрабатывает юридические документы Рё РёС… проекты, относящиеся Рє гражданскому праву;
• система LRS Харнера специализируется РЅР° РґРѕРіРѕРІРѕСЂРЅРѕРј праве;
• Rand Project Ватермана Рё Петерсона моделирует процесс принятия решений РІ гражданском процессе;
• программные комплексы TAXADVISER Рё EMYCIN используются РїСЂРё планировании федерального налогообложения;
• "РЎРё Клипс" РґРµ Бессоне используется РїСЂРё кодификации гражданского кодекса Луизианы;
• система DSCAS помогает анализировать юридические аспекты РёСЃРєРѕРІ Рѕ возмещении дополнительных расходов, связанных СЃ отличием физических условий РЅР° месте предполагаемого строительства РѕС‚ указанных РІ контракте;
• система LDS помогает экспертам-юристам урегулировать РёСЃРєРё Рѕ возмещении убытков Рё компенсациях Р·Р° ущерб, связанный СЃ выпуском дефектной продукции, Рё РјРЅРѕРіРёРµ РґСЂСѓРіРёРµ.

     В отечественной законодательной  и правоприменительной практике в последнее десятилетие создано  около полутора десятков правовых экспертных систем.

     ЭС "БЛОК" предназначена для сотрудников  подразделений по борьбе с экономической  преступностью и помогает установить возможные способы совершения краж при проведении строительных работ. Система позволяет:

• РЅР° этапе РІРІРѕРґР° исходных данных сформулировать проблему;
• определить возможные СЃРїРѕСЃРѕР±С‹ совершения краж;
• составить СЃРїРёСЃРѕРє признаков, соответствующих тому или РёРЅРѕРјСѓ СЃРїРѕСЃРѕР±Сѓ совершения кражи, который используется для планирования мероприятий РїРѕ 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.

student.zoomru.ru

Реферат Экспертные системы

Реферат на тему:

План:

Введение
• 1 Структура Р­РЎ интеллектуальных систем
• 2 Режимы функционирования
• 3 Классификация Р­РЎ[1]
  • 3.1 Классификация Р­РЎ РїРѕ решаемой задаче
  • 3.2 Классификация Р­РЎ РїРѕ СЃРІСЏР·Рё СЃ реальным временем
• 4 Этапы разработки Р­РЎ
• 5 Наиболее известные/распространённые Р­РЎ
Литература

Введение

Экспе́ртная систе́ма (ЭС, expert system) — компьютерная программа, способная частично заменить специалиста-эксперта в разрешении проблемной ситуации. Современные ЭС начали разрабатываться исследователями искусственного интеллекта в 1970-х годах, а в 1980-х получили коммерческое подкрепление. Предтечи экспертных систем были предложены в 1832 году С. Н. Корсаковым, создавшим механические устройства, так называемые «интеллектуальные машины», позволявшие находить решения по заданным условиям, например определять наиболее подходящие лекарства по наблюдаемым у пациента симптомам заболевания[1].

В информатике экспертные системы рассматриваются совместно с базами знаний как модели поведения экспертов в определенной области знаний с использованием процедур логического вывода и принятия решений, а базы знаний — как совокупность фактов и правил логического вывода в выбранной предметной области деятельности.

Похожие действия выполняет такой программный инструмент как Мастер (Wizard). Мастера применяются как в системных программах так и в прикладных для упрощения интерактивного общения с пользователем (например, при установке ПО). Главное отличие мастеров от ЭС — отсутствие базы знаний — все действия жестко запрограммированы. Это просто набор форм для заполнения пользователем.

Другие подобные программы — поисковые или справочные (энциклопедические) системы. По запросу пользователя они предоставляют наиболее подходящие (релевантные) разделы базы статей (представления об объектах областей знаний, их виртуальную модель).

1. Структура ЭС интеллектуальных систем

[2] представляет следующую структуру ЭС:

• Интерфейс пользователя
• Пользователь
• Интеллектуальный редактор базы знаний
• Эксперт
• Инженер РїРѕ знаниям
• Рабочая (оперативная) память
• База знаний
• Решатель (механизм вывода)
• Подсистема объяснений

База знаний состоит из правил анализа информации от пользователя по конкретной проблеме. ЭС анализирует ситуацию и, в зависимости от направленности ЭС, дает рекомендации по разрешению проблемы.

Как правило, база знаний экспертной системы содержит факты (статические сведения о предметной области) и правила — набор инструкций, применяя которые к известным фактам можно получать новые факты.

В рамках логической модели баз данных и базы знаний записываются на языке Пролог с помощью языка предикатов для описания фактов и правил логического вывода, выражающих правила определения понятий, для описания обобщенных и конкретных сведений, а также конкретных и обобщенных запросов к базам данных и базам знаний.

Конкретные и обобщенные запросы к базам знаний на языке Пролог записываются с помощью языка предикатов, выражающих правила логического вывода и определения понятий над процедурами логического вывода, имеющихся в базе знаний, выражающих обобщенные и конкретные сведения и знания в выбранной предметной области деятельности и сфере знаний.

Обычно факты в базе знаний описывают те явления, которые являются постоянными для данной предметной области. Характеристики, значения которых зависят от условий конкретной задачи, ЭС получает от пользователя в процессе работы, и сохраняет их в рабочей памяти. Например, в медицинской ЭС факт «У здорового человека 2 ноги» хранится в базе знаний, а факт «У пациента одна нога» — в рабочей памяти.

База знаний ЭС создается при помощи трех групп людей:

1. эксперты той проблемной области, к которой относятся задачи, решаемые ЭС;
2. инженеры по знаниям, являющиеся специалистами по разработке ИИС;
3. программисты, осуществляющие реализацию ЭС.

2. Режимы функционирования

ЭС может функционировать в 2-х режимах.

1. Режим ввода знаний — в этом режиме эксперт с помощью инженера по знаниям посредством редактора базы знаний вводит известные ему сведения о предметной области в базу знаний ЭС.
2. Режим консультации — пользователь ведет диалог с ЭС, сообщая ей сведения о текущей задаче и получая рекомендации ЭС. Например, на основе сведений о физическом состоянии больного ЭС ставит диагноз в виде перечня заболеваний, наиболее вероятных при данных симптомах.

3. Классификация ЭС[1]

3.1. Классификация ЭС по решаемой задаче

• Интерпретация данных
• Диагностирование
• Мониторинг
• Проектирование
• Прогнозирование
• РЎРІРѕРґРЅРѕРµ Планирование
• Обучение
• Управление
• Ремонт
• Отладка

3.2. Классификация ЭС по связи с реальным временем

• Статические Р­РЎ - это Р­РЎ, решающиие задачи РІ условиях РЅРµ изменяющихся РІРѕ времени исходных данных Рё знаний.
• Квазидинамические Р­РЎ интерпретируют ситуацию, которая меняется СЃ некоторым фиксированным интервалом времени.
• Динамические Р­РЎ - это Р­РЎ, решающие задачи РІ условиях изменяющихся РІРѕ времени исходных данных Рё знаний.

4. Этапы разработки ЭС

• Этап идентификации проблем — определяются задачи, которые подлежат решению, выявляются цели разработки, определяются эксперты Рё типы пользователей.
• Этап извлечения знаний — проводится содержательный анализ проблемной области, выявляются используемые понятия Рё РёС… взаимосвязи, определяются методы решения задач.
• Этап структурирования знаний — выбираются ИС Рё определяются СЃРїРѕСЃРѕР±С‹ представления всех РІРёРґРѕРІ знаний, формализуются основные понятия, определяются СЃРїРѕСЃРѕР±С‹ интерпретации знаний, моделируется работа системы, оценивается адекватность целям системы зафиксированных понятий, методов решений, средств представления Рё манипулирования знаниями.
• Этап формализации — осуществляется наполнение экспертом базы знаний. Р’ СЃРІСЏР·Рё СЃ тем, что РѕСЃРЅРѕРІРѕР№ Р­РЎ являются знания, данный этап является наиболее важным Рё наиболее трудоемким этапом разработки Р­РЎ. Процесс приобретения знаний разделяют РЅР° извлечение знаний РёР· эксперта, организацию знаний, обеспечивающую эффективную работу системы, Рё представление знаний РІ РІРёРґРµ, понятном Р­РЎ. Процесс приобретения знаний осуществляется инженером РїРѕ знаниям РЅР° РѕСЃРЅРѕРІРµ анализа деятельности эксперта РїРѕ решению реальных задач.
• Реализация ЭС — создается РѕРґРёРЅ или нескольких прототипов Р­РЎ, решающие требуемые задачи.
• Этап тестирования — производится оценка выбранного СЃРїРѕСЃРѕР±Р° представления знаний РІ Р­РЎ РІ целом.

5. Наиболее известные/распространённые ЭС

• CLIPS — весьма популярная Р­РЎ (public domain)
• OpenCyc — мощная динамическая Р­РЎ СЃ глобальной онтологической моделью Рё поддержкой независимых контекстов
• WolframAlpha — поисковая система, интеллектуальный «вычислительный движок знаний»
• MYCIN — наиболее известная диагностическая система, которая предназначена для диагностики Рё наблюдения Р·Р° состоянием больного РїСЂРё менингите Рё бактериальных инфекциях.
• HASP/SIAP — интерпретирующая система, которая определяет местоположение Рё типы СЃСѓРґРѕРІ РІ РўРёС…РѕРј океане РїРѕ данным акустических систем слежения.

wreferat.baza-referat.ru

Экспертные системы в области права - Реферат

Оглавление

Введение. 3

Понятие и структура экспертной системы.. 4

Особенности экспертных систем в области права. 8

Заключение. 13

Список литературы.. 15

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.

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.

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. [2]

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:

- условия, которое может выполняться или не выполняться;

- действия, 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.

Вопрос о возможности применения экспертных систем в правотворческой и правоприменительной деятельности неоднозначно решается разными авторами. Начиная с 60-х годов XX в. в юридической научной литературе ведется широкая дискуссия на эту тему. Одни сначала ограничили роль автоматизированных систем правовой информации только задачами сбора, хранения и поиска нужной правовой информации[3] , другие пытались доказать возможность моделирования с помощью ЭВМ процесса принятия волевого решения[4] . С тех пор дискуссия продолжает развиваться. И хотя в настоящее время трудно не согласиться с утверждением противников искусственного интеллекта о невозможности полностью формализовать мыслительные процессы, нельзя согласиться и с определением роли информационных систем правовой информации только как удобного хранилища огромного информационного правового массива. Подтверждением этому является то, что в настоящее время большое количество экспертных систем в области права уже созданы для решения конкретных правовых задач и успешно функционируют.

Таким образом, экспертные системы в области права - это 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, 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 с

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 создано около полутора десятков правовых экспертных систем.

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.

"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"[5] .

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.

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.

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

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

[3] Керимов Д.А. Свобода, право и законность. М., 1960, с. 208, 219

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

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

www.litsoch.ru

Экспертные системы в области права — реферат

 Большинство  ЭС включают знания, по содержанию которых их можно отнести одновременно к нескольким типам. Например, обучающая система может также обладать знаниями, позволяющими выполнять диагностику и планирование. Она определяет способности обучаемого по основным направлениям курса, а затем с учетом полученных данных составляет учебный план. Управляющая система может применяться для целей контроля, диагностики, прогнозирования и планирования. Система, обеспечивающая сохранность жилища, может следить за окружающей обстановкой, распознавать происходящие события (например, открылось окно), выдавать прогноз (вор-взломщик намеревается проникнуть в дом) и составлять план действий (вызвать полицию).

В 

В 

В 

В 

В 

В 

В 

В 

В 

В 

В 

В 

В 

             Глава 2. Особенности экспертных  систем в области права

Вопрос о возможности  применения экспертных систем в правотворческой  и правоприменительной деятельности неоднозначно решается разными авторами. Начиная с 60-х годов XX в. в юридической научной литературе ведется широкая дискуссия на эту тему. Одни сначала ограничили роль автоматизированных систем правовой информации только задачами сбора, хранения и поиска нужной правовой информации[3], другие пытались доказать возможность моделирования с помощью ЭВМ процесса принятия волевого решения[4]. С тех пор дискуссия продолжает развиваться. И хотя в настоящее время трудно не согласиться с утверждением противников искусственного интеллекта о невозможности полностью формализовать мыслительные процессы, нельзя согласиться и с определением роли информационных систем правовой информации только как удобного хранилища огромного информационного правового массива. Подтверждением этому является то, что в настоящее время большое количество экспертных систем в области права уже созданы для решения конкретных правовых задач и успешно функционируют.  Таким образом, экспертные системы в области права - это 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, 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.  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 создано около полутора десятков правовых экспертных систем.  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.  "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"

В 

В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В В 

                               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.

В 

В 

В 

               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.

myunivercity.ru

Смотрите также

• 
  Повреждение верхних конечностей реферат
• 
  Пищевые добавки консерванты реферат
• 
  Перитонит в гинекологии реферат
• 
  Особенности научной деятельности реферат
• 
  Особенности лирики лермонтова реферат
• 
  Основы построения эвм реферат
• 
  Основные модели образования реферат
• 
  Оздоровительные виды гимнастики реферат
• 
  Национальная экономика казахстана реферат
• 
  Нарочанский национальный парк реферат
• 
  Модернизация экономики россии реферат