Мои Конспекты
Главная | Обратная связь

...

Автомобили
Астрономия
Биология
География
Дом и сад
Другие языки
Другое
Информатика
История
Культура
Литература
Логика
Математика
Медицина
Металлургия
Механика
Образование
Охрана труда
Педагогика
Политика
Право
Психология
Религия
Риторика
Социология
Спорт
Строительство
Технология
Туризм
Физика
Философия
Финансы
Химия
Черчение
Экология
Экономика
Электроника

Правові експертні системи





Помощь в ✍️ написании работы
Поможем с курсовой, контрольной, дипломной, рефератом, отчетом по практике, научно-исследовательской и любой другой работой

Експертні системи належать до класу інтелектуальних систем (систем штучного інтелекту), які виконують операції, імітуючи інтелектуальну діяльність людини — дії та розумові висновки людей у нестандартних ситуаціях, коли схема, алгоритм розв’язування задачі, що постала перед фахівцем, апріорі невідомі. Інтелектуальні системи забезпечують розв’язування неформалізованих задач користувача в деякій предметній галузі та організовують його взаємодію з комп’ютером у звичних поняттях, термінах, образах. Отже, можна подати таке визначення.
Експертна система — це інтелектуальна система, призначена для розв’язування задач у певній предметній галузі на основі знань, наданих експертами, яка містить базу знань і підтримує функції обґрунтування, пояснення та виправдання.
Застосовуються також такі терміни:
система на основі знань — інтелектуальна система, в якій знання про предметну галузь подано в явному вигляді та відокремлено від інших знань системи;
дорадча система — інтелектуальна система, що забезпечує формування рекомендацій про послідовність і перелік можливих дій користувача у процесі розв’язування задачі.
Основною відмінністю інтелектуальних систем від інших є те, що в них об’єктом нагромадження, зберігання, оброблення, передавання та використання є не дані, а знання. Знання — це сукупність фактів, закономірностей, відношень та евристичних правил, що відбиває рівень обізнаності з проблемами деяких предметних галузей. Специфічні особливості знань, що дають змогу відрізнити їх від даних, такі: внутрішня інтерпретація, наявність ситуативних зв’язків, активність і форма подання.
Згідно з різними підходами виокремлюють такі типи знань:
декларативні (предметні) знання — факти (тобто класи об’єктів і зв’язки між ними), які можна подати у вигляді множини тверджень, що не залежать від того, де і коли такі знання використовуються;
процедурні знання (правила) — описи процедур, за допомогою яких ці знання можна здобути. У разі процедурного подання знань немає потреби зберігати інформацію про всі можливі стани предметної галузі, як тоді, коли використовуються декларативні знання, — достатньо мати опис початкового стану та процедур, що генерують на його основі потрібні наступні стани;
евристичні знання — знання, які акумулюють неформальний досвід розв’язування задач у деякій предметній галузі;
семантичні знання — знання про стан об’єктів предметної галузі та відношення між ними;
прагматичні знання — знання про способи розв’язування задач у предметній галузі;
каузальні знання — знання, в основу яких покладено причинно-наслідкові зв’язки.
Знання на відміну від даних, що відбивають кількісні характеристики і подаються здебільшого в цифровому вигляді, містять якісні характеристики у вигляді текстової інформації. Це також становить одну з відмінностей ЕС від систем оброблення даних. Відповідно, користувач ЕС одержує в результаті її роботи не документ у табличному вигляді, а інтелектуальну пораду у формі тексту.
Специфіка функціонування ЕС та інформаційного об’єкта для оброблення зумовлює особливості архітектури такої системи. У загальному випадку вона складається з розглянутих далі восьми блоків.
База знань — упорядкована сукупність правил, фактів, механізмів виведення та програмних засобів, що описує деяку предметну галузь та призначена для подання нагромаджених у ній знань. У базі знань мають бути присутні як загальновідомі факти, явища, закономірності, що визнані в даній предметній галузі й опубліковані (знання 1-го роду), так і набір емпіричних правил та інтуїтивних висновків, якими користуються спеціалісти, приймаючи рішення в умовах невизначеності за наявності неповної суперечливої інформації, і які найчастіше не опубліковані (знання 2-го роду). Очевидно, що результатом роботи розробника ЕС — фахівця з ІТ, є порожня ЕС, в якій база знань не заповнена. Заповнює базу знань експерт — знавець предметної галузі — згідно з вибраною моделлю подання знань.
До основних моделей подання знань (моделей знань), що являють собою сукупності правил подання, опису та породження знань у базі знань, належать такі:
логічна — модель подання знань, в основу якої покладено формальну логіку;
фрейм — модель подання знань, яка під час заповнення її елементів — слотів — певними значеннями перетворюється на опис конкретного факту, події, процесу;
семантична мережа — модель подання знань за допомогою мережі вузлів, сполучених дугами, де вузли відповідають поняттям чи об’єктам, а дуги — відношенням між вузлами;
продукційна система — система, в якій знання подано у вигляді сукупності продукцій та правил їх застосування. Правило продукції можна подати так: ЯКЩО <умова> ТОДІ <висновок чи дія>.
Крім знань, здобутих від експертів, ЕС містить метазнання — знання про знання, що зберігаються в її базі знань, або про процедури, які можна здійснити з ними.
Можливість завантажувати базу знань та редагувати знання, які зібрані в базі, надає експертові блок нагромадження знань. Його функції охоплюють також формування емпіричних залежностей із неповних знань, тобто здобуття знань 1-го роду на основі знань 2-го роду. Але через складність реалізації цих функцій не всі ЕС містять такий блок.
Система керування базою знань — сукупність програмних та апаратних засобів для організації та ведення бази знань.
База цілей — компонент інтелектуальної системи, який містить інформацію про поведінку інтелектуальної системи в разі досягнення цілей у межах конкретної предметної галузі.
Розв’язувач задач — компонент інтелектуальної системи, призначений для формування на основі наявних знань логічних висновків, реалізація яких приводить до розв’язку задачі.
Інтелектуальний інтерфейс — сукупність програмних та апаратних засобів, які забезпечують взаємодію інтелектуальної системи з користувачем на основі звичних понять, термінів, образів, притаманних певній сфері інтелектуальної діяльності людини.
Система обґрунтування — компонент інтелектуальної системи, призначений для перевірки відповідності здобутого розв’язку знанням, що містяться в базі знань.
Система пояснення — компонент інтелектуальної системи, призначений для пояснення користувачеві способу, за допомогою якого знайдено розв’язок, а також самого розв’язку. Наявність цього блоку дає змогу використовувати ЕС не лише для прийняття рішень, а й як навчальну систему.
Система довіри — компонент інтелектуальної системи, призначений для підвищення рівня довіри користувача до здобутих результатів. Одним зі способів досягнення високої довіри може бути виправдання — функція обґрунтування деякого розв’язку із залученням наявних в інтелектуальній системі ціннісних чинників.
Використання систем штучного інтелекту в юридичній діяльності зумовлюється високим рівнем інтелектуальності, спеціалізації та професіоналізму, що притаманні розумовій діяльності юриста, судді, слідчого, криміналіста, судового експерта. Можна визначити такі напрями застосування інтелектуальних систем і технологій у галузі права: інтелектуалізація автоматизованих інформаційно-пошукових систем із законодавства; створення автоматизованих систем аналізу нормативних правових текстів; побудова консультативних систем із правотворення; створення експертних систем у сфері правозастосовної діяльності; розробка алгоритмів і програм ідентифікації за допомогою ЕОМ об’єктів при розслідуванні та розгляді судових справ (сфера криміналістики й судової експертизи).
Зарубіжні комерційні правові ЕС використовуються переважно в галузі управління фінансами. Наведемо кілька прикладів.
ЕС «DSCAS» допомагає аналізувати юридичні аспекти позовів щодо відшкодування додаткових витрат, пов’язаних з відмінностями фізичних умов на місці передбачуваного будівництва від зазначених у контракті. Такі позови ґрунтуються на даних, які містяться в конкретних договорах. ЕС забезпечує посадову особу правовими знаннями для прийняття рішення щодо позову.
ЕС «JUDITH» разом з юристом і з його слів засвоює фактичні та юридичні передумови цивільної справи, а далі пропонує розглянути різні варіанти підходів до її ведення.
ЕС «LEGAL ANALYSIS SYSTEM» допомагає адвокатам аналізувати справи про навмисну образу дією з погляду права і практики його застосування.
ЕС «LRS» надає допомогу стосовно добору й аналізу інформації про судові рішення та правові акти в галузі кредитно-грошового законодавства, пов’язаного з використанням векселів і чеків.
ЕС «TAXMAN» допомагає дослідити логіку міркувань та аргументацію на прикладі законодавства про оподаткування корпорацій.
ЕС «SAL» підтримує юристів при встановленні розмірів позовів, пов’язаних із професійними захворюваннями робітників, які працюють з азбестом.
ЕС «LDS» допомагає юристам урегульовувати проблеми позовів про відшкодування збитків і компенсації за шкоду, пов’язану з випуском дефектної продукції. Система на основі опису справи висуває версію про винність відповідача, визначає ціну позову, розмір компенсації, який забезпечує інтереси сторін.
На російське трудове законодавство зорієнтована експертна довідково-консультаційна система «Ущерб», призначена для юридичного аналізу ситуації притягнення робітників і службовців до матеріальної відповідальності в разі, коли підприємству завдано матеріальних збитків. Система дає змогу розглядати таке коло питань: можливість притягнення особи до відповідальності за збитки, завдані підприємству або організації; встановлення виду й розміру матеріальної відповідальності з огляду на обставини конкретної ситуації; визначення орієнтовного розміру збитків і порядку їх відшкодування. Така структура базується на формулі, згідно з якою, приступаючи до розгляду конкретної справи (ситуації) по суті, необхідно встановити характер правовідносин, які виникають, і виокремити основні критерії для їх оцінювання. Це дає змогу правильно визначити нормативні акти, до яких потрібно звернутися для правильного вирішення справи, і розглянути порядок їх застосування. ЕС «Ущерб» містить контекстно залежний довідник із законодавства, а також посилання на використану юридичну літературу. Система призначена для використання судами, органами прокуратури при проведенні загальнонаглядових перевірок, при дослідженні діяльності підприємств та їхніх посадових осіб юридичними службами, керівниками і радами трудових колективів установ та організацій, професійними спілками при вирішенні спорів з адміністрацією, а також у навчальних закладах, де вивчається курс права.
Окремою сферою застосування експертних систем є прийняття рішення про напрямок розслідування і виконання слідчих дій. Сутність криміналістичних досліджень зводиться до встановлення закономірності у зв’язках, що існують між фактом злочину, особистістю злочинця, місцем і способом здійснення злочину, особливостями злочинної поведінки.
ЕС, що застосовуються в роботі слідчого, ґрунтуються на збиранні, класифікації та використанні узагальненого досвіду розслідування у вигляді знань окремих професіоналів. Такі знання, виражені у формі правил типу «Якщо існує такий факт, то, ймовірно, відбулася така дія або існував такий мотив цієї дії», придатні для автоматизованого оброблення і дають змогу імітувати процес оцінювання слідчим ситуації розслідування та забезпечувати в режимі діалогу консультаційну підтримку прийняття ним рішень. Основними задачами, виконуваними за допомогою таких систем, є визначення можливих напрямків розслідування (формування версій про події з урахуванням, по змозі, різних джерел одержання інформації), вибір найбільш імовірних напрямків; надання користувачеві рекомендацій щодо подальших дій (призначення експертиз, проведення оперативно-пошукових заходів, перевірні та слідчі дії тощо).
Прикладом таких систем є «Маньяк» — ЕС підтримки прийняття рішень при розкритті серійних вбивств, здійснених на сексуальному ґрунті. Вона призначена допомагати співробітникам карного розшуку та слідчим прокуратури в розробці найбільш імовірної версії про тип можливого злочинця з обмеженням кола осіб, що підлягають перевірці на причетність до певного злочину. Основу системи становлять систематизовані взаємозв’язані набори найістотніших криміналістичних ознак, за якими виявляється зв’язок між подією злочину і вбивцею-маніяком. Використання системи сприяє збагаченню досвіду і знань працівників карного розшуку та слідчих прокуратури; установленню так званих прикордонних типів злочинців, розпізнати яких іншими методами надзвичайно важко або й зовсім неможливо; усуненню деякої частки суб’єктивізму під час формування версій за умов невизначеності; вирівнюванню знань неоднаково підготовлених співробітників.

 

 

Доверь свою работу ✍️ кандидату наук!
Поможем с курсовой, контрольной, дипломной, рефератом, отчетом по практике, научно-исследовательской и любой другой работой



Поиск по сайту:







©2015-2020 mykonspekts.ru Все права принадлежат авторам размещенных материалов.