Оглавление 

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.

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 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.