Экспертные системы в области права

Министерство образования и науки Российской Федерации

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение

Высшего профессионального образования

Комсомольский-на-Амуре государственный технический университет

Институт новых информационных технологий

Факультет экономики и технологий

Кафедра «Юриспруденция»

КОНТРОЛЬНАЯ РАБОТА

по дисциплине «Информационные системы»

Экспертные системы в области права

Студент группы 2ЮРб4д-1А  О.Г. Сальтевский

Преподаватель  А.С. Верещагина

2013

 

Содержание

 

Введение  3

1 Понятие и особенности экспертных систем  5

2 Экспертные системы в  юридической практике  8

2.1 История юридических экспертных систем  8

2.2 Функции юридических экспертных систем  12

2.3 Устройство юридических экспертных систем  16

Заключение  19

Список использованных источников  21

 

Введение

 

Компьютерная техника в настоящее время имеет ключевые позиции во многих сферах жизни, однако настоящая технологическая революция еще не полностью свершилась. Казалось бы, среди таких прикладных и давно уже компьютеризированных областей человеческой деятельности как юриспруденция и бухгалтерия, давно уже все охвачено ЭВМ. Но это на первый взгляд, взгляд снаружи. Авторы широко цитируемой в сети книги про современное электронное государство Леонид Волков и Федор Крашенинников пишут: «Насколько сильно ситуация изменилась за первые 500 лет, с 1494 по 1994 год? Правильный ответ – да ни насколько, с технологической точки зрения ситуация не изменилась никак. Да, появились компьютеры, и к концу XX века вся бухгалтерия стала вестись в компьютерах. Но эти компьютеры последовательно автоматизировали все ту же самую двойную запись, только с помощью специальных программ. На смену бухгалтерским бумажным гроссбухам пришли точно такие же гроссбухи, только электронные». Аналогичная ситуация и в правовой сфере: юристы пользуются компьютерными справочными системами исключительно для отыскания соответствующих актов, в лучшем случае – шаблонов документов. Интеллектуальная же деятельность, да и большая часть технической, никак не автоматизированы и выполняются способами тысячелетней давности.

Поэтому помимо классических применений, связанных с выполнением инженерных и экономических расчетов, разработкой автоматизированных систем управления, созданием информационно-поисковых систем и т. д., сейчас в науке успешно развивается направление, связанное с созданием экспертных систем, предназначенных для решения интеллектуальных задач. Можно предвидеть, что со временем доля работ на ЭВМ, связанных с обработкой чисто числовой информации, будет постепенно уменьшаться в пользу слабоструктурированной текстовой. В связи с этим мы можем наблюдать, как появляются многие новые науки, вызванные нарастающими процессами интеграции, которые вытекают из математизации различных областей знаний, а также их взаимодействия с информатикой и кибернетикой. К числу таких наук относится и правовая информатика, которая вызвана к жизни потребностями юридической деятельности.

Начиная с 60-х гг. XX в. в научной литературе ведется дискуссия по поводу перспективы создания и использования экспертных систем для целей юридической практики. Д.А. Керимов в своих во многом прозорливых трудах критически оценивал возможности искусственного интеллекта для юриспруденции, ограничивая роль автоматизированных информационных систем только задачами сбора, хранения и поиска нужной правовой информации. Безусловно, СССР шел в ногу со временем в таком деле, если уже в то время были поставлены соответствующие эксперименты, которые в дальнейшем были повторены американцами. Весь мир продолжил движение в сторону создания прикладных справочных юридических систем, наша страна не была исключением. Однако скепсис по поводу возможностей искусственного интеллекта в юриспруденции и ряд прочих причин не позволили, чтобы в России к настоящему моменту существовал коммерческий общедоступный продукт класса «экспертная система». В настоящее время большое количество юридических экспертных систем в мире уже созданы и успешно функционируют. Учитывая такую диспропорцию, можно предположить что она будет уменьшаться; сейчас же на рынке юридических ЭС в России существует свободная ниша, потому тема остается актуальной не только с научной, но и с прикладной точки зрения.

 

1 Понятие и  особенности экспертных систем

 

Относительно новым и перспективным направлением использования компьютерных технологий являются экспертные системы (ЭС), способные накапливать, обрабатывать знания из некоторой предметной области, на их основе выводить новые знания и решать на основе этих знаний практические задачи, объясняя ход решения. С помощью экспертных систем решаются неформализованные, слабо структурируемые задачи, алгоритмы решения которых не существуют в силу неполноты, неопределенности, неточности, расплывчатости рассматриваемых ситуаций и знаний о них.

ЭС, по сути – первый шаг на пути создания системы искусственного интеллекта (СИИ). Именно поэтому в ответ на запрос пользователя, который может и должен быть выражен в терминах предметной области, система способна строить логические выводы и на их основе осуществлять обобщения, формулировать заключения. Это дает основание относить такие системы к классу автоматизированных информационно-логических.

Любая задача с неизвестным алгоритмом решения, априорно относится к искусственному интеллекту, то есть к этой сфере относятся те весьма различные области, где мы действуем, не имея абсолютно точного метода решения проблемы, и которые обладают в общем характерными особенностями: во-первых, в них используется информация в символьной форме: буквы, слова, знаки, рисунки, что отличает область искусственного интеллекта от областей, в которых традиционно компьютерам доверяется обработка данных в числовой форме; во-вторых, в них предполагается наличие выбора: действительно, сказать, что не существует алгоритма, это значит, по сути, только то, что нужно сделать выбор между многими вариантами в условиях неопределенности, и этот недетерминизм, который носит фундаментальный характер, эта свобода действия – являются существенной составляющей интеллекта.

Целью искусственного интеллекта является достижение результатов, получаемых лучшими специалистами в своих областях, поэтому такие системы и получили название экспертных. Важной особенностью этих систем является то, что они задуманы для использования человеком и оказания ему эффективной помощи. Необходимым средством для этого является возможность диалога на естественном языке программы со специалистом.

Кроме того, необходимо, чтобы специалист понимал систему и мог в случае необходимости сообщить ей свои рассуждения и убедить ее в их справедливости. Для этого нужно, чтобы декларативные знания, используемые системой, были отделены от обслуживающих их программных средств и в то же время были доступны непосредственно самой системе. Выводы ЭС должны быть простыми и устойчивыми, и их можно было легко объяснить, специалисты и эксперты могли передавать системе свои знания, обогащать ее. Для этого нужно иметь возможность вводить в систему знания в произвольном порядке, чисто описательным способом (не ориентируясь на их будущее использование, в отличие от классических жестко алгоритмических процедур). Сама система должна уметь упорядочивать и структурировать эти знания, сравнивать их с уже имеющимися и строить свою собственную модель знаний.

В первых исследованиях в области искусственного интеллекта часто ставились слишком грандиозные задачи, такие как автоматический перевод на другой язык, доказательство теорем в произвольных областях знаний. Но следует заметить, что человечество в течение веков накопило громадный объем конкретных знаний и совершенно очевидно, что традиции, сформировавшиеся в одной области знаний, не обязательно автоматически переносимы на все остальные. Сегодня ясно, что для разработки качественных интеллектуальных программ необходима их ориентация на определенные узкие области человеческой деятельности, в которых они должны уметь обучаться своей специальности, структурировать полученные знания и правильно их применять. На данном этапе ЭС применимы в тех отраслях человеческой деятельности, в которых проявляются устойчивые закономерности, описания которых и подвергается формальному представлению в базе знаний.

В последние годы СИИ развивались с учетом именно этого обстоятельства. ЭС в настоящее время уже практически используются в промышленности (например, в проектировании интегральных микросхем, в поиске неисправностей, автоматизации программирования). Ведутся разработки ЭС для следующих приложений: раннее предупреждение национальных и международных конфликтов и поиск компромиссных решений, принятие решений в кризисных ситуациях, охрана правопорядка, образование, планирование и распределение ресурсов, системы организационного управления и т. п. Актуальным вопросом также является создание ЭС в области юридической практики.

Таким образом, ЭС представляет из себя наиболее сложную АИС, которая, взаимодействуя с человеком на естественном языке, обрабатывает символьную информацию и использует неполные данных для построения логических выводов, причем знания отделены от обслуживающих их программных средств и вводятся в систему в описательным способом. ЭС позволяют избежать не только технической, но и интеллектуальной работы людей с информацией, соответственно много-кратно повышают производительность труда за счет увеличения скорости обработки неструктурированной информации, однако более сложна в эксплуатации и не избавлена от ошибок.

 

2 Экспертные системы  в юридической практике

2.1 История юридических экспертных систем

 

Достижения в сфере разработки ЭС сделали возможным применение технологии приобретения и накопления знаний для построения прикладных систем семантической обработки текстов, в том числе нормативных. Компьютерные системы машинного понимания текста на естественном языке, постоянно развиваясь, оставались одним из наиболее передовых способов построения пользовательского интерфейса в сложных информационных системах. Проблема машинного понимания текста на естественном языке есть частный случай машинного перевода, которым мировая наука занимается уже давно (начиная с середины 40-х годов ХХ века). По данным вопросам выполнено огромное количество работ, в том числе и в области математической лингвистики.

Такого рода теоретические исследования в развитием вычислительной техники стало возможным воплотить в жизнь. Начиная 70-х годов ХХ века в США, ФРГ и Великобритании, было разработано более 25 исследовательских проектов, охватывающих использование методов искусственного интеллекта в юридической практике.

Одной из первых юридических ЭС была JUDITH (1975 г.), разработанная в Гейдельбергском и Дармштадском университетах, позволяющая юристам получать экспертные заключения по гражданским делам. База знаний системы состоит из предпосылок и исполнительных файлов, указывающих на взаимоотношения, существующими между наборами предпосылок. JUDITH также служила инструментом изучения юридических рассуждений.

LEGAL ANALYSIS SYSTEM помогает адвокатам  проводить юридический анализ  дел об умышленном оскорблении  действием. Правовые знания теория  и факты дела представляются  в виде семантических сетей. Система  представляет свои выводы, включая  логику , на которой они основаны. Она обосновывает свои заключения ссылками на судебные решения и вспомогательные законодательные документы. Разработана в Массачусетском технологическом институте.

SARA помогает юристам анализировать  решения, исходя из дискреционных норм. Пользователь сообщает системе факторы и их значения, существенные для некоторого решения. Система приписывает веса всем факторам так, чтобы объяснить как можно больше принятых решений. Факторы и решения представляются в виде фреймов. Для вычисления весов используется итеративный корреляционный метод.

Shyster предоставляет консультации в области прецедентного права, которые были указаны юристами-экспертами. Данная юридическая экспертная система реализует простой, прагматичный подход, при котором полезность системы оценивается не в той степени, в которой она имитирует подход адвоката к правовой проблеме, а по качеству ее предсказаний и ее аргументов. Shyster тестировалась в четырех различных областях прецедентного права, и в специальном исследовании делаются выводы о преимуществах и недостатках такого подхода к устройству юридической экспертной системы.

Кроме того, существует еще целый ряд юридических ЭС: LDS помогает экспертам-юристам урегулировать иски о возмещении убытков и компенсациях за ущерб, связанный с выпуском дефектной продукции, и многие другие; DSCAS помогает анализировать юридические аспекты исков о возмещении дополнительных расходов, связанных с отличием физических условий на месте предполагаемого строительства от указанных в контракте; TAXAMAN-I и TAXAMAN-II специализируется на налоговом праве Великобритании; LRS специализируется на договорном праве; Rand Project моделирует процесс принятия решений в гражданском процессе; TAXADVISER и EMYCIN используются при планировании федерального налогообложения; C-Clips используется при кодификации Гражданского кодекса Луизианы.

В 1991 году была создана Международная ассоциация искусственного интеллекта и права (IAAIL), которая насчитывает около 100 постоянных членов и 200 участников, которые принимают участие в ее работе время от времени. С 1992 года в Нидерландах выходит международный научный журнал «Искусственный интеллект и право» (Artificial Intelligence and Law). Регулярно, начиная с 1987 года, проводятся крупные международные конференции «Искусственный интеллект и право» (ICAIL) и «Правовые экспертные системы» (JURIX).

Право – феномен сугубо национальный, потому в российской юридической практике используется целый ряд отечественных ЭС. 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.