Файл: Курс лекций по дисциплине Информационные технологии в юридической деятельности.rtf

Можно обозначить этот процесс как заранее не определенную последовательность (систему) действий, которая позволяет перейти от исходных данных к требуемому результату.

В зависимости от круга (объема) разрешаемых вопросов различают общие, частные и локальные решения. Общие (или глобальные) охватывают всю управляющую или управляемую систему (или обе сразу). Частные относятся к отдельным направлениям деятельности. Локальные касаются функционирования конкретных элементов системы - подразделений, групп, некоторых работников.

Управленческими называются решения, обеспечивающие достижение целей, к которым стремится организация или подразделение.

Практика свидетельствует, что, несмотря на разновидности решений, процесс их подготовки и принятия имеет общие черты, осуществляется в определенной последовательности и состоит из ряда стадий (или этапов):

1) выявление и формулирование проблемы, задачи;

2) сбор и анализ информации для решения;

3) подготовка вариантов (проектов) решения;

4) выбор окончательного варианта (принятие решения). Процесс подготовки и принятия решений является многоступенчатым и использует множество различных информационных функций, таких как: сбор, накопление и хранение информации в различной форме, расчет разнообразных статистических показателей, оценка критериев эффективности решения, разработка план-графиков для выполнения решения, оформление текстовых документов и т.д. В сложных системах и ситуациях процесс принятия решения требует значительных трудозатрат и времени. В тоже время, например в юридической деятельности, напротив имеются существенные ограничения по времени принятия решения и по трудозатратам на его подготовку.

Кардинальным направлением разрешения этого противоречия является использование современных компьютерных технологий. Применяемое и перспективное программное обеспечение позволяет в различной степени автоматизировать значительную часть информационных функций, образующих процесс подготовки и принятия решений.

Этап выявления и формулирования проблемной ситуации, ее первичной оценки является наименее формализуемым и мало поддающимся автоматизации. Это связано с тем, что для «опознания» и определения последующих целевых установок человек использует значительный объем общих, но неявных (часто, подсознательных) сведений. Это знания о мире в целом, о данной предметной области, о мотивации человеческой деятельности, об объективной и субъективной значимости отдельных параметров проблемной ситуации и т.д.

---

На этапе сбора и анализа информации для подготавливаемого решения имеется больше возможностей для формализации, в частности, с использованием систем управления базами данных, о которых говорилось выше. Они обеспечивают автоматизацию функций сбора информации и ее первичного (элементарного) анализа. Из наиболее популярных и массовых программ такого рода можно отметить следующие: 1) D:base и ее более мощные аналоги - FoxBase и FoxPro; 2) Paradox; 3) Clarion; 4) Clipper. В последние годы приобретают популярность более мощные СУБД, например Oracle, Sybase, Informix, поддерживающие распределенные базы данных из миллионов записей.

СУБД позволяют: вводить, накапливать и корректировать информацию, представленную в виде различных документов (карточек, текстов) или изображений (фотографий, отпечатков пальцев, чертежей и т.п.); производить поиск по запросу пользователя; выдавать найденные объекты в удобной форме на различные носители (экран, бумага, магнитные диски). Развитые системы имеют средства для работы одновременно с несколькими базами данных. При этом в процессе ввода, корректировки или поиска отслеживаются разнообразные логические и семантические связи как между реквизитами одного документа, так и между документами из различных баз данных.

Часть данного этапа, т.е. анализ данных с использованием математических и статистических методов - это наиболее формализуемая часть процесса принятия решения. Для этих целей разработан обширный раздел программного обеспечения, состоящий из «электронных таблиц» и программ для сложного статистического анализа. Программы электронных таблиц обеспечивают создание сложной табличной структуры данных из числовой и текстовой информации, осуществление различных расчетов и вычисление ряда статистических показателей. Наиболее популярная из них - Excel.

Программы для сложного статистического анализа позволяют специалисту производить оценку собранной информации методами математической статистики. При этом технология работы требует только подстановки имеющихся данных в подготовленный сложный формульный аппарат. Разумеется, пользователь должен понимать содержательную сторону используемого метода, смысл исходных и полученных данных. Интерпретацию результатов производит субъект, подготавливающий и принимающий решение. Среди таких программных продуктов отметим: 1) Stadia (Россия); 2) Statgraphics.

Этап подготовки вариантов решения является в существенной степени творческим и субъективным. Здесь специалист активно применяет индивидуальный профессиональный опыт, типовые рекомендации о деятельности в подобных случаях и т.д. Но и использование компьютерных технологий может оказать заметную помощь. В последнее десятилетие активно разрабатывается класс программ, называемых «экспертными системами». Они позволяют за ограниченное время предложить наиболее эффективные варианты решения и, при необходимости, прокомментировать и обосновать каждый из предлагаемых вариантов. Этот класс программ будет ниже рассмотрен подробнее.

---

Последний этап - выбор окончательного решения - является полностью субъективным, но применение ЭВМ может быть полезным для оформления принятого решения. Во-первых, итогом большинства управленческих (и иных общих и частных) решений является некоторый нормативный документ, определяющий общий порядок и сроки исполнения решений. Для оформления такого документа удобно использовать программы - редакторы текстов. Во-вторых, для многих решений разрабатываются подробные план-графики их исполнения, содержащие сведения о мероприятиях, сроках, исполнителях. В этом случае достаточно эффективными являются программы типа «time-line», которые позволяют быстро и удобно составить и оформить план-график мероприятий.

Таким образом, грамотное использование современных компьютерных технологий может существенно повысить эффективность процесса подготовки и принятия решения.
3. Системы искусственного интеллекта. Экспертные системы, их классификация и возможности

За последние несколько десятилетий сформировалась и бурно развивается область информатики под общим названием «искусственный интеллект». Она пытается определить основные правила человеческого мышления, применяя кибернетику, математику, психологию и собственные многочисленные исследования.

Глобальной целью этого научного направления является создание средств, которые позволили бы компьютерам, роботам, или иным искусственным системам самостоятельно строить процесс выработки и принятия решения при возникновении какой-либо проблемы. Эта цель оказалась настолько сложной, что сформировалась группа относительно самостоятельных (хотя и взаимосвязанных) разделов науки и практики, например, таких как:

- распознавание образов;

- понимание естественного языка и машинный перевод;

- автоматизация логических рассуждений (допустим, доказательство теорем, вычисление интегралов в символьной форме);

- представление знаний о мире в формализованном виде;

- управление сложными производственными процессами и автономными техническими устройствами (луноход, военная техника и пр.).

Задача создания «искусственного интеллекта» является сложнейшей научно-технической задачей из всех решаемых человечеством. Но пока процесс ее решения породил больше вопросов

---

, чем ответов. Однако по некоторым разделам этого направления достигнуты впечатляющие результаты, имеющие в настоящее время и практическое применение.

В области автоматизации процесса принятия решений большое развитие получила «инженерия знаний», одной из задач которой является разработка экспертных систем. Цель этого направления - создание автоматизированных систем, выполняющих те же функции, что и творческая личность, или имитация процесса принятия решения специалистом с помощью аппаратно-программных средств.

Экспертные системы - это компьютерные программы, способные накапливать знания из различных источников и моделировать процесс экспертизы, т.е. решение неформализуемых задач специалистами той или иной области на основе своего профессионального опыта.

Экспертная система предназначается, прежде всего, для решения трудно формализуемых задач, связанных с проведением логических умозаключений, основанных на обработке данных, представленных в символьной форме.

К неформализуемым относятся задачи, которые обладают одной или несколькими из следующих характеристик:

- задачи не могут быть заданы в числовой форме;

- цели не могут быть выражены в терминах точно определенной целевой функции;

- не существует алгоритмического решения задач. Неформализуемые задачи обладают рядом особенностей: ошибочностью, неполнотой, неоднозначностью и противоречивостью исходных данных, динамикой ситуаций.

Экспертные системы могут быть полезны для разрешения многих проблем, связанных с эффективным применением средств вычислительной техники, в том числе и в юридической деятельности. Например:

- обеспечение возможности обращения к применяемым в работе базам данных (например, справочным правовым системам) на профессиональном языке;

- использование сложных математических моделей и соответствующих прикладных программ юридическими специалистами, не являющимися программистами и специалистами в области прикладной математики, для решения своих профессиональных задач;

- проведение в реальном масштабе времени анализа различных ситуаций профессиональной деятельности, информация о которых представлена в символьной форме;

- конструирование планов проведения требуемых мероприятий с учетом опыта работы ведущих специалистов;

- прогнозирование развития качественных показателей социально-правовых процессов на основе знания причинно-следственных связей и др.

Согласно определению идеальная экспертная система должна обладать способностями: рассуждать на основе символьных преобразований; использовать как общие, так и частные схемы рассуждения; решать трудные задачи из сложных реальных предметных областей; переформулировать запросы и задачи; метарассуждать, т.е. рассуждать о собственной работе и структуре.

---

Это характеризует экспертную систему как определенный класс вычислительных систем, в составе которых обязательно наличие базы знаний и некой схемы рассуждений, называемой обычно системой (машиной) логического вывода. Кроме того, любая экспертная система должна иметь в своем составе ряд подсистем: приобретения знаний, отображения и принятия решений, а также интерфейс пользователя.

База знаний - хранит в символьном виде общую информацию об известной части предметной области. Основу базы знаний составляют долгосрочные данные (факты) и правила, описывающие их целесообразные преобразования. Например, факты и правила, их применения.

Факт 1. Тихие, темные улицы опасны.

Факт 2. Пожилые люди обычно не совершают дерзких действий.

Факт 3. Милиция защищает людей от преступников.

Правило 1. ЕСЛИ на тихой, темной улице встретился пожилой человек, ТО можно не очень беспокоиться.

Правило 2. ЕСЛИ на тихой, темной улице Вы видите милиционера, ТО можно чувствовать себя в безопасности.

Заметим, что в приведенных примерах все правила выражены условным отношением ЕСЛИ-ТО, т.е. ЕСЛИ выполняется некоторое условие, ТО последует определенное действие или какая-либо другая реакция. Факты и правила могут быть разной сложности. Обычно при достижении цели связывают сложные совокупности фактов и правил.

Машина логического вывода на основе входных данных и знаний о проблемной области (из базы знаний) формирует решение задачи, т.е. выполняет заключение на основании некоторых правил и генерирует новые факты, которые добавляются к знаниям субъекта.

Интерфейс пользователя осуществляет преобразование естественно-языковых данных параметров ситуации в представление на внутреннем языке системы.

Функция модуля приобретения знаний состоит в обеспечении возможности переноса знаний о некоторой предметной области в базу знаний экспертной системы. Как правило, эти знания, носящие эмпирический характер, накапливаются экспертом в результате длительного опыта. Задача модуля приобретения знаний - обеспечить отражение этих знаний на программно-аппаратных средствах ЭВМ.

С помощью модуля отображения и объяснения решений происходит отображение промежуточных и окончательных решений и объяснение пользователю действий системы. Как правило, такая подсистема отвечает на вопросы типа: «Как достигнуто то или иное заключение», «Почему оно было достигнуто или почему были отброшены другие альтернативы». Многие специалисты полагают, что наличие модуля объяснения является той важной особенностью экспертной системы, которая обеспечивает необходимый уровень доверия пользователя.

---