СОДЕРЖАНИЕ
Введение
1.Общие понятия об экспертных системах в области права
2.Особенности экспертных правовых систем на примере систем «Дельта» и Lexpro"
2.1Особенности системы «Дельта»
2.2Экспертная система «Lexpro»
Заключение
Список использованных источников
Содержание
Выдержка из текста
За основу системы взят принцип древовидной структуры, где стволом являются Конституция и кодифицированные акты РФ, а ветвями — многочисленные законы и подзаконные акты. Каждому юристу известно, что это наиболее эффективный способ понимания законодательства, поскольку он соответствует основному требованию, которое обеспечивает равновесие системы права — нормативный акт, имеющий меньшую юридическую силу, должен соответствовать и ни в коем случае не противоречить акту, имеющему большую юридическую силу.
Главная особенность LEXPRO заключается в том, что в течение нескольких лет авторский коллектив проводил работу по выделению понятий и терминов из российского законодательства, имеющих принципиальное значение для юридической практики и исследователей в соответствующих сферах. В результате чего пользователь системы получает возможность не просто увидеть интересующую его норму праву, но и ознакомиться с иными нормами и судебными решениями, связанными с искомым понятием.
Данная возможность позволяет видеть как нормативные взаимосвязи с анализируемым понятием, так и то, какими актами и методами осуществляется правовое регулирование в данном случае, как трактуется (применяется) то или иное положение в судебной практике.
И таких авторских гиперссылок в LEXPRO около 2 0.
Другим новшеством является интеллектуальный поиск, позволяющий через простой запрос в виде понятия или ключевой фразы быстро найти основные нормативные и судебные акты, регулирующие интересующую его правовую ситуацию.
Также LEXPRO имеет в своем арсенале традиционную опцию поиска необходимых документов по реквизитам и словарь, составленный, главным образом, на основании официального толкования законодательства и судебной практики.
Существенное отличие LEXPRO от прочих подобных систем — оперативное обновление базы знаний без участия Абонентов:
Использование защищенного доступа к LEXPRO не позволяет недобросовестным лицам пользоваться Системой от имени зарегистрированного пользователя.
Заключение
Потенциальный пользователь экспертной системы чаще всего задается вопросом: «А сможет ли она решить мои проблемы?» Ответ уклончивый: «Смотря какие». Существуют три фактора, от которых зависит окончательный ответ, — природа проблемы, наличие определенного опыта в той предметной области, к которой относится проблема, и возможность сопоставления результатов анализа проблемы и имеющегося опыта методом, доступным компьютерной программе. Потенциальному пользователю следует сначала задуматься над следующим: есть ли у него на примете эксперт, который:
Нельзя упускать из виду и огромный объем знаний об окружающем мире, которым мы все располагаем: знаниями о предметах и их свойствах, людях и мотивации их действий, взаимосвязях в физическом мире и наиболее вероятном течении событий в тех или иных условиях — список можно продолжать до бесконечности. Эту совокупность знаний мы не включаем в знания, отличающие эксперта, но до сих пор еще совсем не ясно, насколько они важны компьютеру для решения узкоспециальной проблемы. Таким образом, любая задача, которую не удается внедрить в ограниченный перечень фактов и правил, на сегодняшний день не под силу экспертным системам.
С другой стороны, проблемы, которые могут быть решены перечислением ассоциативных связей между обозримыми совокупностями данных и классами событий, прекрасно подходят для экспертных систем. Например, проблемы, связанные с функционированием промышленных систем (тепловые, вентиляционные или кондиционирования) — диагностика, мониторинг состояния и т. д., — могут решаться системами, основанными на анализе формальных правил, связывающих энергопотребление здания с параметрами окружающей среды. Уже на нынешнем этапе с помощью экспертных систем решаются задачи эскизного конструирования многокомпонентных объектов из заданного набора примитивов.
Список использованных источников
Арзамасов, Ю.Г., Вороненков, Д.Н., Ивлиев, Г. П. и др. Научно-методическое пособие по разработке законопроектов в современной России. — М., 2009.
Ковалева Н.Н. Информационное право России. — Дашков и Ко, 2008. — 148 с.
Леже Р. Великие правовые системы современности: сравнительно-правовой подход. М., 2009.
Плешаков С.М. Понятие экспертных технологий и их классификация // Теория и практика судебной экспертизы в современных условиях: Мат-лы Международ, науч.-практ. конф. — М.: МГЮА, 2007.
Плешаков С.М. К вопросу о сущности экспертных технологий // Научная жизнь. 2007.
Плешаков С.М. К вопросу о сущности экспертных технологий // Научная жизнь. 2007.
Плешаков С.М. Понятие экспертных технологий и их классификация // Теория и практика судебной экспертизы в современных условиях: Мат-лы Международ, науч.-практ. конф. — М.: МГЮА, 2007.
Ковалева Н.Н. Информационное право России. — Дашков и Ко, 2008. — 148 с.
Арзамасов, Ю.Г., Вороненков, Д.Н., Ивлиев, Г. П. и др. Научно-методическое пособие по разработке законопроектов в современной России. — М., 2009.
Леже Р. Великие правовые системы современности: сравнительно-правовой подход. М., 2009.
14
Список использованных источников
1.Арзамасов, Ю.Г., Вороненков, Д.Н., Ивлиев, Г. П. и др. Научно-методическое пособие по разработке законопроектов в современной России. — М., 2009.
2.Ковалева Н.Н. Информационное право России. — Дашков и Ко, 2008. — 148 с.
3.Леже Р. Великие правовые системы современности: сравнитель-но-правовой подход. М., 2009.
4.Плешаков С.М. Понятие экспертных технологий и их классифика-ция // Теория и практика судебной экспертизы в современных условиях: Мат-лы Международ, науч.-практ. конф. — М.: МГЮА, 2007.
5.Плешаков С.М. К вопросу о сущности экспертных технологий // Научная жизнь. 2007.
список литературы
referatbooks.ru
Использование компьютеров существенно ускоряет экспертную деятельность и уменьшает вероятность ошибок. Основным направлением здесь считается создание автоматизированного рабочего места эксперта по различным видам правоохранительной деятельности, автоматизированных банков данных экспертной информации (автоматизированных информационных систем) и соответствующих программных комплексов для экспертных задач. Можно выделить несколько типичных автоматизированных информационных систем (АИС) и банков криминальных данных:
Пулегильзотеки — для идентификации оружия по пулям и гильзам. Таковы, например, АИС «Модель оружия», «Патрон».
Дактилоследотеки (АДИС) — для анализа снятых на дактилокартах отпечатков пальцев с места происшествия. Принадлежность отпечатков конкретным лицам устанавливается экспертом. Отметим, что отпечатки пальцев с трудом поддаются компьютерному анализу из-за отсутствия устойчивости признаков. Зарубежные дактилоскопические системы имеют высокую стоимость и очень требовательны к качеству отпечатков. Так в ходе недавно проведенного в США снятия отпечатков пальцев у всего населения процедуру снятия у многих лиц приходилось проводить неоднократно для получения качества, приемлемого для компьютерной обработки. Из отечественных дактилоскопических систем наиболее известны «Папилон» и «Сонда-Фрес», которые сейчас активно внедряются в ОВД РФ. Хотя в некоторых странах отпечатки снимаются у всего населения, в РФ — только у лиц, привлекавшихся по уголовным делам. Зачастую, правда, отпечатки снимаются и у лиц «криминогенных категорий», хотя это и противозаконно. Более правильно, конечно, дактилоскопировать все население, поскольку это позволяет опознавать не только преступников, но и потерпевших, в том числе трупы. Сейчас в РФ основная масса дактилокарт составлена на лиц в следственных изоляторах, подследственных или ранее судимых. Но качество дактилокарт очень низкое, они плохо выполнены, на плохой бумаге и в подавляющем большинстве непригодны для ввода в АДИС. В целом, дактилоскопический учет поставлен пока неудовлетворительно. В правовом отношении не разработаны формальные основания для постановки на дактилоскопический учет. Не снимаются дактилокарты у трупов, слабо используются АДИС, так что множество уже имеющихся дактилокарт почти не используется в следственной практике.
Для автоматизации работы эксперта-криминалиста создаются и используются экспертные правовые системы. Экспертные правовые системы — это системы искусственного интеллекта, включающие базу знаний, правила вывода и механизм вывода. Экспертные правовые системы позволяют распознавать криминальную ситуацию, находить возможные направления ее расследования, давать практические рекомендации.
Для автоматизации судебно-экспертных исследований требуется использование экспертных систем и систем искусственного интеллекта. В этой области можно выделить следующие разделы.
Автоматизация сбора и обработки экспериментальных данных, полученных при расследовании, с использованием современных научно-технических способов.
Создание банков данных и автоматизированных информационно-поисковых систем по конкретным объектам экспертизы.
Системы анализа изображений, к которым относятся почерки, подписи, отпечатки пальцев и т.д.
Вспомогательные расчеты и модели — моделирование криминальных ситуаций в зависимости от условий где возникают и как развиваются.
Автоматизированное решение экспертных задач вплоть до подготовки экспертного заключения. Этой цели служат системы поддержки судебной экспертизы (СПСЭ). С их помощью можно провести исследование и оценку вещественных доказательств, подготовить и сформулировать экспертное заключение.
studfiles.net
Экспертная система (ЭС) - это компьютерная программа, которая моделирует рассуждения человека-эксперта в некоторой определенной области и использует для этого базу знаний, содержащую факты и правила об этой области, специальную процедуру логического вывода.
Экспертная система (ЭС) - система, предназначенная для решения плохо формализуемых задач, для задач, у которых отсутствует алгоритм решения, для задач, алгоритм решения которых не известен; или обладает достаточно большой размерностью и используемых для работы в агрессивных средах. Система, в которой заложен опыт специалистов в заданной предметной области, представленный знаниями, которые сформулированы на естественном языке или легко взаимодействуют с естественным языком и реализованы с помощью правил. Экспертная система разрабатывается в том случае, если ее разработка, во-первых, необходима, во-вторых, оправдана и неоценима. Экспертные системы решают задачи из области NP.
Основные назначения экспертных систем
Интерпретация – процесс определения смысла данных, результаты которого должны быть согласованными и корректными.
Планирование – заранее намеченный порядок, последовательность осуществления какой- либо программы, работы, проведения мероприятий.
Прогнозирование – обоснованное описание последовательности событий, с возможностью обнаружения новых факторов.
Мониторинг - непрерывное оповещение о состоянии системы, приложения или процесса.
Проектирование – процесс создания новой информации об объекте, системе (имеется возможность исключения профессионала из процесса проектирования).
Диагностика – процесс распознавания состояния на основе имеющихся факторов
Обучение - обучение пользователя, а так же самообучение системы, как на этапе приобретения знаний, так и в процессе работы ЭС (пополнение базы знаний (БЗ) ЭС новыми цепочками вывода).
Базовые функции экспертных систем
Приобретение знаний "Приобретение знаний - это передача потенциального опыта решения проблемы от некоторого источника знаний и преобразование его в вид, который позволяет использовать эти знания в программе".
Представление знаний Представление знаний — еще одна функция экспертной системы. Теория представления знаний — это отдельная область исследований, тесно связанная с философией формализма и когнитивной психологией. Предмет исследования в этой области — методы ассоциативного хранения информации, подобные тем, которые существуют в мозгу человека. При этом основное внимание, естественно, уделяется логической, а не биологической стороне процесса, опуская подробности физических преобразований.
Управление процессом поиска решения При проектировании экспертной системы серьезное внимание должно быть уделено и тому, как осуществляется доступ к знаниям и как они используются при поиске решения. Знание о том, какие знания нужны в той или иной конкретной ситуации, и умение ими распорядиться — важная часть процесса функционирования экспертной системы. Такие знания получили наименование метазнаний — т.е. знаний о знаниях. Решение нетривиальных проблем требует и определенного уровня планирования и управления при выборе, какой вопрос нужно задать, какой тест выполнить, и т.д.
Разъяснение принятого решения Вопрос о том, как помочь пользователю понять структуру и функции некоторого сложного компонента программы, связан со сравнительно новой областью взаимодействия человека и машины, которая появилась на пересечении таких областей, как искусственный интеллект, промышленная технология, физиология и эргономика. На сегодня вклад в эту область исследователей, занимающихся экспертными системами, состоит в разработке методов представления информации о поведении программы в процессе формирования цепочки логических заключений при поиске решения.
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.
studfiles.net
Оглавление
Введение. 2
Понятие и структура экспертной системы.. 3
Особенности экспертных систем в области права. 7
Заключение. 12
Список литературы.. 14
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 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"[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.
www.referatmix.ru
Оглавление
Введение. 3
Понятие и структура экспертной системы.. 4
Особенности экспертных систем в области права. 8
Заключение. 13
Список литературы.. 15
ВведениеНаибольший 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 системыЭкспертная 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.
Особенности экспертных систем в области праваВопрос 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"[5] .
ЗаключениеЭкспертные системы являются наиболее известным и распространённым видом интеллектуальных систем.
Как и любые другие системы, они имеют ряд своих особенностей:
- экспертные системы ориентированы на решение широкого круга задач в неформализованных областях, на приложения, которые до недавнего времени считались малодоступными для вычислительной техники.
- с помощью экспертных систем специалисты, не знающие программирования, могут самостоятельно разрабатывать интересующие их приложения, что позволяет резко расширить сферу использования вычислительной техники.
- при решении практических задач экспертные системы достигают результатов, не уступающих, а иногда и превосходящих возможности людей-экспертов, не оснащённых ЭВМ.
Особенно широкое применение экспертные системы получили в медицине, математике, машиностроении, химии, геологии, вычислительной технике, бизнесе, законодательстве, обороне.
А также в настоящее время особенно актуально использование экспертных систем в таких приложениях, как образование, психолого-педагогическая диагностика и тестирование.
Экспертные системы строятся для решения широкого круга проблем в таких областях, как:
- прогнозирование - проектирование возможных последствий данной ситуации.
- диагностика - определение причин неисправностей в сложных ситуациях на основе наблюдаемых симптомов.
- проектирование - нахождение конфигурации компонентов системы, которая удовлетворяет целевым условиям и множеству проектных ограничений.
- планирование - разработка последовательности действий для достижения множества целей при данных начальных условиях и временных ограничениях.
- мониторинг - сравнение наблюдаемого поведения системы с её ожидаемым поведением.
- инструктирование - помощь в образовательном процессе по изучению технической области.
- управление - управление поведением сложной среды.
Таким образом, проблема разработки и использования экспертных систем является весьма актуальной в современном обществе.
Список литературы1. 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.
botanim.ru
