Лекции по "Информатике"

Последнее очень удобно, ибо позволяет использовать сигнал любой физической природы для  переноса информации на расстояние и ввести ее в память машины.

Недостатком этого способа  является то, что, даже действуя по принципу полного сканирования изображения  объекта, но имея достаточно крупную  сетку, практически невозможно однозначно передать характер при его сложной конфигурации (например – все особенности начертания букв в исследуемом тексте). Уменьшая же клетку, мы получим слишком длинный числовой ряд, что потребует большой ёмкости памяти машины.

Избежать этого помогает точечно-зональное кодирование контура. Оно слагается из ряда операций. Первой из них является введение объекта, предварительно нормированного по размеру, в систему координат в соответствии с правилами, учитывающими характер объекта и методики исследования. Затем объект подлежит квантованию¹, которое должно осуществляться с учетом того факта, что свойства объекта, в частности письменных знаков, можно описать количественными параметрами, такими, как длина линейных и кривизна округлых элементов и, кроме того, углами между ними.

Отсюда – шаг квантования должен избираться с таким расчетом, чтобы в получаемый код вошли все названные параметры. Поскольку они группируются по контуру неравномерно, то для соблюдения этого условия шаг квантования приходится делать переменным, что, естественно, отражается и на характере алгоритма решения общей задачи.

При контурном кодировании особое значение имеет выбор местоположения кодировочных точек. Практика показывает, что это должны быть точки, несущие определенную информационную нагрузку. Для различных видов объектов это будут свои точки. Например – применительно к почерковым объектам в качестве таковых рекомендуется выбирать: в свободных концах контура – точки начала и окончания движения; в местах примыкания одного штриха контура к другому – точки присоединения; в местах пересечения штрихов – точки пересечения; в местах совмещения штрихов – точки начала и окончания повторения в возвратных движениях, а также точки начала и окончания совмещения штрихов и другие точки, которые характеризуют целостные акты движения (рис. 9).

Заключительным этапом при такой системе кодирования является списывание количественных характеристик, как правило, данных, характеризующих положение каждой из выделенных точек на плоскости (определяются с помощью системы прямоугольных координат), величин линейных и кривизну округлых элементов, углы между ними (определяются с использованием математического аппарата).

Полученные данные подвергаются математической обработке, характер которой  определяется методом исследования.

Особую значимость этот прием метризации и кодирования приобрел с развитием математических методов исследования и их использованием в судебной экспертизе и автоматизированных информационно-поисковых системах.

Поскольку автоматизация  решения любой правовой задачи связана с автоматизацией кодирования информации, остановимся на этом вопросе.

 

6.3.2. Проблемы автоматизации кодирования.

 

Все известные методы кодирования информации по степени  автоматизации подразделяются на три  вида: ручного, полуавтоматического и автоматического кодирования.

Особенностью ручного  кодирования является то, что количество ручных операций не может быть меньше (а часто бывает больше) количества получаемых кодовых знаков. Типичным примером такого кодирования является формализованное описание особенностей строения отпечатков пальцев.

Сущность полуавтоматического  кодирования состоит в том, что  часть операций выполняет человек-оператор, а другие – соответствующие технические  устройства, именуемые устройствами ввода информации. Кроме того, при таком способе кодирования количество операций, выполняемых вручную, всегда меньше количества получаемых кодовых знаков, что приводит к сокращению общего времени, затрачиваемого на кодирование объекта.

В нескольких направлениях решается и проблема автоматического кодирования.

 

Тема 7. Алгоритмизация и программирование решения 

правовых  задач

 

7.1. Алгоритмизация и  программирование как компоненты  решения правовых задач.

 

Рассмотрев схему решения  правовой задачи с использованием ЭВМ, мы установили, что после оценки исходной информации и постановки задачи на содержательном уровне, а затем и их формализации необходимо осуществить очередную процедуру – избрать (или разработать) алгоритм ее решения и программу реализации избранного алгоритма с учетом используемой ЭВМ.

Таков общий принцип  решения правовых задач при использовании  средств вычислительной техники. Однако алгоритмизация и программирование являются не только обязательными, но и важными компонентами методики решения правовых задач, так как имеют организационное и методологическое значение.

Основные принципы, лежащие  в основе построения алгоритмизации и программирования заключаются  в следующем.

Алгоритмизация как  прием решения правовых задач  использовалась уже в IX веке. Тогда узбекским ученым аль-Хорезми был составлен сборник правил разрешения юридических казусов, возникавших при торговых сделках, разделе имущества и иных операциях, при которых требовалось решить определенные математические задачи. После того как в XII веке в Европе труды аль-Хорезми были переведены на латынь, все точные правила решения математических задач стали именовать алгоритмами (по-латыни его имя пишется Algorizmi).

С изобретением ЭВМ и началом их широкого использования понятия «алгоритм» и «алгоритмизация» приобрели статус общенаучных.

Понятием «алгоритм» обычно обозначают точное предписание, задающее вычислительный процесс², ведущий от начальных данных, которые могут варьироваться, к искомому результату или всякую систему вычислений, выполняемых по строго определенным правилам, которая после какого-либо числа шагов (операций) приводит к решению поставленной задачи.

Приложение понятия «алгоритм» в нематематических областях знаний и практической деятельности, связанных с анализом человеческого поведения, и способов переработки человеком воспринимаемой им информации отличается тем, что «жесткие» алгоритмы, используемые в математике и ЭВМ, здесь «ослабляются». В классических «жестких» алгоритмах ситуация выбора решения исключается, так как процесс решения задачи детерминирован во всех деталях, вплоть до элементарных операций.

Необходимость процедуры «ослабления» таких алгоритмов определяется тем, что далеко не все объекты, исследуемые в нематематических областях знания и практической деятельности (куда относится и юридическая деятельность), являются «жесткими» (или однозначно опознаваемыми).

Отсюда и разные типы задач, разрешаемых в этих областях.

 

7.2. Виды алгоритмов, используемых  в сфере юридической деятельности, и их свойства.

 

Если рассматривать  юридическую деятельность как деятельность, сопряженную с решением правовых задач, то можно заметить, что для нее характерны как определенные, так и «расплывчатые» задачи.

Это значит, что, решая  проблему оптимизации юридической деятельности и повышения ее эффективности на базе алгоритмизации и автоматизации информационных процессов, необходимо ориентироваться не на использование одного универсального алгоритма, а на серию различных алгоритмов. При этом необходимо учитывать специфику как правовых задач в целом, так и специфику задач в рамках их конкретных классов, например – криминалистических задач.

Отсюда вытекает вывод, имеющий важное значение – принципиально невозможно разработать единый алгоритм, пригодный для решения правовых задач любого класса и, соответственно, нельзя дать универсальное определение понятия «алгоритм решения правовой задачи».

Вместе с тем, можно выделить общие свойства, которыми должны обладать алгоритмы такого типа; классифицировать правовые задачи и алгоритмы, которые могут быть использованы для их решения; определить разумные границы алгоритмизации юридической деятельности.

Анализ названных проблем  позволяет установить, что алгоритмы решения правовых задач должны обладать следующими общими для них (и для любого их вида) свойствами:

1) детерминированность алгоритма решения правовой задачи – это его способность достаточно определенно направлять процесс решения задачи и управлять им. Причем по степени определенности это могут быть как жестко детерминированные алгоритмы (например – алгоритмы машинной обработки правовой информации), так и «ослабленные» (например – алгоритм допроса).

2) массовость того или иного алгоритма решения правовой задачи – это его пригодность для исследования не только конкретного объекта, но и любого множества аналогичных объектов.

Например, трасологическая экспертиза – лишь один из 10 родов криминалистической экспертизы, которая и сама объединяет 10 видов и 24 подвида исследований. При этом в рамках каждого подвида исследований насчитывается по 10 и более частных трасологических задач. Таким образом очевидно, что, не существует алгоритма, способного обеспечить решение такого многообразия задач в рамках даже рода исследований, не прибегая к приему «ослабления». Однако это не следует понимать как принципиальную невозможность разработки и использования «укрупненного» алгоритма, пригодного для исследования аналогичных объектов.

Например, в почерковедческой экспертизе используются алгоритмы, рассчитанные на статистическую оценку совпадений признаков почерка с учетом его групповой принадлежности, установление факта намеренного изменения почерка и др.

3) результативность алгоритма – это его способность всегда обеспечивать решение задачи при условии, что были заданы надлежащие исходные данные.

Как уже отмечалось, специфика юридической деятельности такова, что исходные данные в ряде случаев (например – при расследовании преступлений) могут быть довольно неопределенными или вообще могут быть неизвестны субъекту деятельности, и его задача сводится к их поиску.

Поэтому, для повышения результативности алгоритма решения задачи, прибегают к такой формулировке предписания, которая предусматривала бы не жестко фиксированные элементарные действия, а «блоки» действий.

4) под свойством понятности алгоритма понимают доступность алгоритма быть понятым другими субъектами деятельности, кроме разработчика, что позволит алгоритму не только быть применимым с большей эффективностью, но и дает возможность изменить (доработать) алгоритм, не меняя его принципиальной направленности.

5) конечность алгоритма, как свойство, означает возможность алгоритма завершать свою работу за определенное количество шагов, то есть не быть «зацикленным» или «бесконечным» алгоритмом, работа которого будет происходить непрерывно без получения желаемого результата.

 

7.3. Алгоритмизация и программирование решения правовых задач в деятельности по расследованию преступлений.

 

Расследование преступлений как специальный вид юридической деятельности предполагает планирование, организацию и проведение определенной совокупности действий и должна приводить к достижению желаемых результатов – выявлению события преступления и лица или лиц, его совершивших.

В ходе многовековой практики расследования преступлений определился круг таких действии и их направленность, целевые функции, что позволяет говорить об их определенной типизации, в частности, применительно к расследованию конкретных видов преступлений.

Кроме того, анализ следственной практики показывает, что, несмотря на то, что к началу расследования любого преступления могут сложиться различные следственные ситуации, все их многообразие тоже можно подразделить на несколько характерных групп или выделить типичные следственные ситуации.

Конкретная же следственная ситуация, в свою очередь, обусловливает основные направления расследования и те следственные версии, которые она порождает, что снова приводит к типизации операций по исследованию криминалистической информации.

В качестве алгоритмов первого  рода применительно к рассматриваемой  деятельности может выступать уголовно-правовое и уголовно-процессуальное законодательство. Первое – однозначно определяет, какие деяния и при каких условиях являются преступлениями и подлежат расследованию и раскрытию. Процедуры и условия выявления и доказывания, а также перечень возможных действий жестко регламентируются уголовно-процессуальным законодательством, в том числе – уголовно-процессуальным кодексом, в силу чего он, по сути, является алгоритмом, а точнее – совокупностью алгоритмов расследования.

Алгоритмы второго рода, вырабатываемые самой системой в процессе ее функционирования, носят иной характер. Прежде всего, они не столь «жесткие», как алгоритмы первого рода. Кроме того, в фундаменте использования таких алгоритмов лежат закономерности, выявленные криминалистической наукой в результате анализа и обобщения практики расследования преступлений. При этом, первостепенное значение имеют не столько конкретные нормы закона, сколько научные рекомендации криминалистики, призванные совершенствовать технику, тактику и частные методики расследования и раскрытия преступлений.

В качестве условий использования  методов алгоритмизации и информатизации процессов в стадии предварительного расследования можно указать:

1) наличие в процессе расследования преступлений ряда общих черт, свойств, признаков;

2) стремление следователя  при расследовании действовать по общим методическим правилам, разработанным криминалистикой, но с учетом особенностей конкретных преступлений и следственных ситуаций;