Logo GenDocs.ru


Поиск по сайту:  


Гринберг А.С. Основы правовой информатики - файл 1.doc


Гринберг А.С. Основы правовой информатики
скачать (1077 kb.)

Доступные файлы (1):

1.doc1077kb.09.12.2011 04:59скачать

содержание

1.doc

1   2   3   4   5   6   7   8   9   ...   12
Реклама MarketGid:
^

2.3. Интеллектуальные ИТ. Экспертное моделирование


Успех в создании систем искусственного интеллекта для обработки правовой информации в значительной степени определяется наличием средств представления правовых знаний.

Значительная часть информации в концентрированном представлении накапливается в виде опыта, навыков, интуиции, специалистов конкретных областей юридической практики.

К перспективным областям применения таких систем относятся:

- ^ Информационно-поисковые системы. Отыскание норматив­ных актов и судебных решений, имеющих отношение к набору фактов, описывающих правовую ситуацию;

- Системы юридической аргументации. Разработка, объясне­ние или распознавание хода рассуждений, составляющих обоснование судебного решения либо вывода, содержащегося в том или ином процессуальном документе;

- ^ Правоприменительные системы. Определение применимос­ти нормативных актов к конкретному фактическому составу;

- Законопроектные системы. Составление нормативных актов согласно правилам юридического языка.

Успешное применение систем этих типов тормозится отсутствием способов адекватного представления основопо­лагающих правовых понятий.

Существует несколько градаций, связанных с этим аспектом приобретения и использования знаний. Высший из них - эксперт по конкретным вопросам юридической практики, отличающийся высокой достоверностью и повторяемостью правдоподобных суждений. Эксперт - одна из ключевых системообразующих позиций. В правовой информатике рассматривается информационная деятельность экспертов, а также компьютерные системы поддержки этой деятельности - эксперт­ные системы.

Эксперт - человек систематически поддерживающий высокую плотность потока информации, приходящейся на отдельную альтернативу при разрешении юридической проблемной ситуации. Эксперт, как правило, верифицируется в кругу компетентных специалистов. Однако наиболее существенной деталью при оценке эксперта является личная оценка юриста, приглашающего специалиста, как эксперта.

Компьютерные системы, поддерживающие деятельность эксперта, относятся к системам искусственного интеллекта. Искусственный интеллект оперирует ситуациями ранее неизвестными и конструирует правдоподобное суждение на основе систематизированного опыта. Юридическая деятельность, как правило, оперирует с неизвестными ранее компонентами в каждом отдельном юридическом событии.

Эксперт обладает доступом к информации в значительно более широком диапазоне, а также значительным набором метрик, для оценки реальных юридических ситуаций. Каждая из метрик (в юридическом смысле, например, норма права), применяемая в данной ситуации, может быть оценена в экспертных шкалах. Различают:

- шкалы наименований, в которых юридические события имеют собственные занятые термины;

- шкалы интервалов, определяющие условие (диапазон), при котором события относятся к данному;

- шкалы разностей, при которых события относятся к данному, если превзойдена разность от пороговой величины;

- шкалы отношений, когда юридическое событие фиксируется по отношению к некоторым процедурам;

- шкалы порядка, в которых юридические события строго упорядочены.

Эксперты, фиксируя разные точки зрения и работая в разных шкалах образуют в общем случае противоречивое суждение. Поэтому в юридической практике возникает информационная проблема оценки меры близости экспертных суждений. Такие меры формируются, как правило, на наборах альтернатив с учетом использования шкал. Сущность система мер близости экспертных суждений в том числе на шкалах отношений, на векторах предпочтение альтернатив, структурные меры близости, по характеру аргументации. Для достоверной оценки выбираемые экспертами при противоречивых суждениях альтернативы предложены различные принципы, в том числе принцип Кондерсе (показывает недостаточность достоверного выбора по правилу большинства); парадокс и условие Эррол, формулирующие важность однозначность толкований, понятий событий и процедур. Условие рационального выбора альтернатив формулирует принцип Парето (принцип неулучшаемого выбора - правило остановки при выборе); медиана Кемени, определяет достоверный выбор как среднее на множество применяемых экспертами шкал. В целом статистика мнений экспертов позволяет вычислить коэффициент конкордации (согласия). В разных методах экспертных оценок существуют приемы его максимизации. Эксперт, работающий в близкой системе метрик с юристом, в близкой проблемной области может переходить в состояние партнера, т.е. эксперт-партнер отличается высокой достоверностью с точки зрения лица, принимающего юридическое решение. В этой связи возникает специальный класс компьютерных систем, партнерские системы наряду с экспертными системами. Экспертный статус юриста формируется как необходимый профессиональный аспект и определит успех и стабильность профессиональной деятельности в избранной области.
^

2.3.1 ИТ и структура экспертных систем


Компьютерная поддержка экспертной деятельности юриста осуществляется с использованием специального класса систем искусственного интеллекта - экспертных систем, которые предназначены для контекста эксперта в трудных ситуациях и предоставлении ему информационных услуг в виде данных, информации, знаний, информационных ресурсов (изредка). Рынок экспертных систем составляет миллиарды долларов и непрерывно растет. Экспертная система- результат интеллектуальной деятельности, специалистов в узкой области юридической области и практике. Сами экспертные системы основаны на знаниях. Знания предполагают разделение информационных совокупностей на две относительно самостоятельные группы:

- фактографические;

- процедурные.

В этой связи для построения ЭС возникает первая проблема формирования представляемой в компьютере системы знаний о предметной области. Возникла новая отрасль науки когнитология (наука о знаниях). Уже созданная система знаний в ЭС выдвинула новую специальность - инженер по знаниям. Продукт инженера по знаниям - база знаний экспертной системы - важнейший структурный элемент в ЭС, базе знаний, банке данных и системе управления базой знаний. При этом осуществляется избирательная работа с фактами и процедурами. В ряде случаев база знаний носит авторский характер. Авторы базы знаний владельцы дивидендов по применению.

Другой важнейший структурный элемент - диалоговый процесс с использованием базы знаний (пользовательский интерфейс ЭС). Этот диалог осуществляется на естественном профессиональном языке. Диалог сопровождается структурным элементом ЭС, который называется блоком логического вывода. В основе работы этой программы лежат решающие правила.

Правила вывода конструируются обычно по схемам: ”Если не, ... то”. В процессе диалога осуществляется выбор из базы знаний и процедур, дополненного условиями (диалог), а результаты вывода формируются в виде утверждений или рекомендаций. При этом пользователь анализирует выводы, используя блок обратного вывода и блок объяснения. В ответ на объяснение и схему обратного логического вывода, консультируемый (пользователь ЭС) осуществляет верификацию (верно, не верно) определенного шага диалога с лингвистическим процессором. При этом осуществляется 2 процесса: актуализация собственных экспертных знаний, так же происходит процесс обучения, эксперт поднимает свой статус. После многошаговой верификации формируются заключение экспертной системы. Это заключение пользователь ЭС должен интерпретировать. По этому результату оценивается продуктивность ЭС и принимается решение об пополнении ЭС. Весь процесс экспертизы протоколируется и на этой основе улучшаются параметры X. ЭС эффективно поддерживающая все указанные этапы, получает статус партнерской системы.
^

2.3.2 Правовая логистика


Объектом интенсивных исследований является способ представления систем права на компьютере, а также формирование юридической аргументации, осуществление необходимых вычислений, моделирование компьютерных документов и других аспектов юридической практики.

Совокупность результатов в области правовой информатики можно представить в виде правовой логистики, включающей юридические события и состояния, информационную модель юридического акта, в том числе модели конфликта и модели получения гарантированного результата, модели потоков информации, модели разрешения юридических проблемных ситуаций с помощью натурных исследований, моделирования и экспертных заключений; средства информационных технологий баз и банков данных, баз знаний, экспертных и гипертекстовых систем, систем правового обеспечения информационных процессов. Правовая логистика - основа технологии работы юриста.

Действие по схеме модель юридического акта - способы преодоления конфликта основываются на использовании баз данных экспертных систем, а также моделирующих комплексов. .При этом для каждого конкретного клиента в каждой конкретной юридической ситуации юрист выбирает рациональный уровень информационного сервиса в том числе данной информации, знаний и информационных ресурсов.

Исходная неопределенность юридической проблемы решается рациональным сочетанием экспертных, моделирующих и других операционных систем, которые позволяют получить информационный ресурс Ru и используя правило остановки при применении информационных систем, чтобы предотвратить риск, вносимый в юридическом процессе.

По этой схеме действуют многие консалтинговые юридические фирмы. Примерами таких систем является информационный комплекс для консалтинга по вопросам несостоятельности юридического лица в условиях конкурса (тендеров), система для определения стратегии возврата долгов с учетом исковой давности юридического события.

Информационные комплексы создают для юристов условия для антиинтуитивного поведения. Разнообразие комплексов юридических знаний требуют наличия информационных компьютерных систем, ориентированных на разнообразие и возможность произвольной навигации по структурированным данным (гипертекстовые системы).

Основу правовой информатики как элемент правовой логистики можно представить как схему, отображенную на рисунке.


^

2.3.3 Деонтическая логика


Традиционная логика имеет дело с истинностью или ложностью высказываний. Модальная логика имеет дело с необходимостью и возможностью, а деонтическая логика - с понятиями разрешение и обязательность. Существует два деонтических оператора: Р, означающий разрешенный, и О - обязательный. Деонтические системы оперируют с показателями выполнения: действия либо совершаются, либо не совершаются. Деонтическая логика может применяться в юридической аргументации, философии права, а также в этических или нормативных системах. Деонтическая логика обеспечивает систему исчисления, необходимую для построения на основе таблиц Хофельда (правовые понятия, требующие обсуждения) логические рассуждения. Простая классификация на “противоположное” и “сопоставимое” недостаточна для развития вычислительного подхода.

Деонтическая логика широко исследуется философами и специалистами в области логики. Однако, к сожалению, пока еще вряд ли достигнуто хоть какое-нибудь согласие о том, что составляет надлежащую систему деонтических аксиом для построения логических выводов о действиях. Правовые нормы указывают на действия, которые либо обязательны, либо разрешены, и нам необходима адекватная система представлений, в которую можно было бы ввести некоторую норму (семантику закона) и затем справиться у системы, разрешено или обязательно данное действие в соответствии с данной нормой. По сути, это была бы система для доказательства теорем в деонтической логике.

Изобретение деонтической логики в ее современном понимании обычно приписывается фон Райту2. Аксиомы, составляющие стандартную логику (SDL), которая весьма близка к логике, предложенной фон Райтом приведены ниже.

Оð  ~P~p (1)

Аксиома (1) дает определение обязательности; p обязательно в том и только в том случае, когда ~p не разрешено.

Pp  P~p (2)

Аксиома (2) утверждает, что разрешено либо только p, либо только ~p.

P (p  q)  Pp  Pq (3)

Если действие “p или q” разрешено, то разрешено либо p, либо q.

~P (p  ~p) (4)

Высказывание о том, что ~p и p одновременно разрешены, ложно.

Если p и q логически эквивалентны,то Pp и Pq логически эквивалентны (5)

Из этих аксиом можно выделить формулу

Op  O (p  q) (6)

Если вместо высказываний p и q подставить какие-либо обычные высказывания на естественном языке, то приходим к так называемому парадоксу Росса3. Из равенства (6) следует, в частности, что если я должен отправить письмо, то я должен либо отправить, либо сжечь его. Подобные “парадоксы” получаются вследствие выбора квантификации, а также допущений о применимости деонтических операторов к высказываниям или к действиям. В этой теории есть и другие парадоксы, и единого мнения среди философов по поводу того, какая же версия упомянутых аксиом правильна, практически нет. Однако, мы понимаем, что означает понятие обязательность или разрешение. Противоречия возникают, когда мы пытаемся развить формальное исчисление разрешений и обязательностей. Высказывания в рамках формальной системы оказываются несопоставимыми с обычным использованием этих понятий. Для того чтобы получить полезную систему аксиом для логики норм, в данной области нужны эксперименты с системами доказательств теорем на базе модальной и деонтической логик.

Специалистов по искусственному интеллекту в этой области немного. Маккарти4 разработал семантику для понятий разрешение и обязательность. На этом семантика еще не нашла практической реализации. Подход Маккарти отличается от описания SDL в том, что его деонтические операторы не к высказываниям, а к действиям. Мартино с сотрудниками5 начали работу по использованию деонтических понятий в системе, реализованной на языке Пролог для анализа итальянского брачно-семейного законодательство.

Наиболее радикальный подход к автоматизации деонтической логики исходит от Ковальски и Серго6. По их мнению, применение специальной модальной логики для деонтичес­кого понятия необходимости - ненужное отступление от традиционной логики первого порядка. Если говорят, что определенное действие запрещено, это означает, что законо­дательные власти подвергнут совершившего это действие какому-либо наказанию. Подобные санкции всегда существуют, но мы можем не знать точно, что они собой представляют. Поэтому высказывание об обязанности платить подоходный налог означает, что правительству разрешено оштрафовать или арестовать неуплатившего налог. Глубокого понимания обязанностей и норм при этом не требуется. Недостаток такого подхода состоит в том, что без вычислительной теории деонтической логики могут возникнуть трудности, связанные с распутыванием судебных решений и условий договоров. Без такой теории мы окажемся в затруднении, пытаясь понять цели, планы и логику рассуждений тяжущихся. Отсутствие полной теории норм и прав может и не сказаться на программировании положений нормативных актов в аналитическом контексте.

Поскольку вопросы деонтической логики явно затрагиваются лишь в системах верхнего уровня, оценить будущую роль деонтических понятий в представлении знаний весьма затруднительно. Ситуация осложняется еще и разногласиями среди специалистов по деонтической логике относительно выбора системы аксиом, а также значений истинности высказываний.
^

2.3.4 Юридическая аргументация


Юристы изучают правила юридической аргументации, составляя письменные изложения дел, выступая в учебных судебных процессах, а также отвечая на вопросы на сократовских учебных диспутах. К сожалению, современные машинные системы не позволяют использовать эти методы для обучения. Вместо этого приходится кодировать наше знание на символьном уровне и вводить в систему все подробности схемы и содержания аргументации. Ситуация еще больше осложняется отсутствием адекватной теории аргументации (ведения полемики). Даже если бы была такая теория, сформулированная в психологических терминах, перевод ее в форму, удобную для вычислений, оказался бы труднейшей задачей.

И хотя из приведенных выше рассуждений, казалось бы, следует невозможность создания моделей юридической аргументации, некоторые специалисты в этой области все же добились определенных успехов. В настоящее время работа ведется в трех направлениях:

- ^ Классификация по понятиям. Судебные дела требуется классифицировать по содержанию. Основная особенность юридической аргументации адвокатов в ходе судебного процесса состоит в том, что в ней используются прецеденты, поддерживающие позицию подзащитного или ослабляющие позицию противной стороны. Поэтому судебные дела необходимо представлять в форме, удобной для хранения в памяти ЭВМ, с тем, чтобы иметь возможность обращаться к ним на уровне понятий. Здесь мало чем помогут ключевые слова и синонимы из текста, поскольку факты прошлого судебного дела могут и не иметь отношения к делу, разбираемому в данный момент, а по смыслу оба дела могут в точности совпадать.

- ^ Рассуждения по аналогии. Аналогия играет основную роль в построении логических рассуждений. И опять-таки, если обнаружены дела, похожие на данное по какому-либо критерию, то те из них, которые упрочивают позицию нашего клиента, должны быть как-то использованы в разрабатываемой линии аргументации.

- ^ Моделирование аргументации. Для моделирования аргументации требуется общая теория полемики как некой формы диалога. Здесь напрашивается некоторая аналогия с проблемой планирования или, быть может, даже с проблемой доказательства теорем. Построение убедительных юридических доводов или ответов на аргументы оппонента - задача гораздо более сложная, чем создание систем для целевого планирования. Мы фактически хотим получить от системы хорошо составленное описание доводов, упрочивающих нашу позицию, но по своей сложности автоматическая выработка такого документа значительно превосходит возможности автоматизированных систем планирования.
1   2   3   4   5   6   7   8   9   ...   12

Реклама:





Скачать файл (1077 kb.)

Поиск по сайту:  

© gendocs.ru
При копировании укажите ссылку.
обратиться к администрации
Рейтинг@Mail.ru