Файл: Литература по теме Практические задания Тема Информационная сущность правовых задач и особенности их постановки и решения с использованием ит вопрос Подходы к использованию компьютерных технологий в юриспруденции.pdf


по дате принятия;

по дате изменения.
Справка к документу.
В Справке к документу приводится информация об особенностях его
применения (если они имеются), о его опубликовании в официальных источниках и полное его название.
Оглавление и его свойства.
Для поиска нужной части в документе, имеющем сложную внутреннюю структуру, удобно использовать оглавление, доступное через одноименную кладку.
Основные особенности оглавления документов в системе Консультант
Плюс, обеспечивающие максимум удобств при работе:

оглавление является иерархическим (если соответствует внутренней структуре документа) с возможностью разворачивать/сворачивать оглавление отдельных разделов и глав документа;

оглавление является интерактивным: находясь в оглавлении и щелкнув мышью по названию пункта оглавления документа (например, по названию статьи), мы попадем в текст документа именно в начало этой статьи.
Наоборот, если мы находимся в тексте документа и подведем указатель мыши к какому-то фрагменту текста, то появится всплывающая подсказка, содержащая информацию, к какой статье и разделу документа относится данный фрагмент текста.
Редакции документа.
Если в первоначальный текст документа вносились изменения, в результате которых специалистами компании «Консультант Плюс» создавались редакции этого документа, то в окне с текстом такого документа имеется на правой панели имеется кнопка «Редакции».
Поиск фрагмента текста.
С помощью функции локального поиска в тексте можно легко находить фрагменты текста, содержащие нужные нам слова или словосочетания. Для этого необходимо нажать кнопку «Найти» пиктографического меню, задать в появившейся строке поиска требуемее слово или словосочетание (слова следует задавать полностью) и затем нажать кнопку «Найти далее» справа.
Гипертекст.
Гипертекстовые ссылки являются результатом юридической обработки Документов, проводимой в компании «Консультант Плюс».

Гипертекстовая ссылка выделяется в тексте цветом с подчеркиванием.
При подведении к ней указателя мыши он меняет форму и появляется всплывающая подсказка, содержащая полное название упоминаемого документа.
Связи документа.
Прямые ссылкиуказывают на документы, которые упоминаются в просматриваемом документе.
Обратные ссылкиуказывают на документы, в которых, так или иначе, упоминается просматриваемый документ.
Сохранение результатов работы с документом:

Сохранение в файл;

Копирование в MS-Word;

Непосредственное открытие бланков в MS-Word или MS-Excel.
В разделе ФОРМЫ В MS-WORD И MS-EXCEL собраны в виде списка формы: бухгалтерской отчетности; налогового учета и отчетности; первичных учетных документов; статистического наблюдения. О возможности открыть форму непосредственно в MS-Word или в MS-Excel говорит гипертекстовая ссылка.
Вопросы для самопроверки:
1.
Какая информация доступна прямо в Стартовом окне?
2.
В каких случаях целесообразно воспользоваться Быстрым поиском?
3.
Как искать информацию в Карточке поиска?
4.
В каком случае поиск будет наиболее объективный?
5.
Для каких целей создан Правовой навигатор?
6.
Какие информационные банки позволяют наиболее полно осветить интересующую проблему?
7.
Как можно сохранить найденную информацию?
Литература по теме:
Дополнительная литература:
1.
Введение в правовую информатику. Под общ. редакцией Новикова
Д.Б. и Камынина В.Л. – М., Консультант Плюс, 2009.
Интернет-ресурсы:
1.
Консультант Плюс - законодательство РФ: кодексы, законы, указы, постановления Правительства Российской Федерации, нормативные акты
//
http://www.consultant.ru
Обратите внимание на:


особенности поиска в ИБ «Законопроекты»;

на неоднозначность толкования правовых норм разными судами, используя поиск в «Энциклопедии спорных ситуаций»

карточку поиска ИБ «Судебная практика»;

ограниченные возможности Быстрого поиска;

формирование словаря поля Карточки поиска;

особенности работы с полем Текст документа;

разницу понятий «дата принятия» и «в редакции от … «;

понятие «расстояние» при поиске в поле Текст документа;

отличие списков, полученных разными способами.
Для подготовки к семинару:
Продумайте ответ на следующие предлагаемые к обсуждению
вопросы:
1.
Как информация ИБ «Энциклопедия спорных ситуаций» характеризует качество нормативных актов?
2.
Каковы тенденции развития СПС «Консультант Плюс» на современном этапе?
3.
Наличие многообразных сервисов СПС уменьшает или увеличивает потребности населения в профессиональной юридической помощи?
4.
Как вы себе представляете целевую аудиторию СПС «Консультант
Плюс»?
Практические задания:
Все практические задания нужно выполнить, используя СПС
«Консультант Плюс».
Задание 1.
Найдите комментарии к статье 23 «Порядок перевода жилого помещения в нежилое помещение и нежилого помещения в жилое помещение» Жилищного кодекса РФ.
Задание 2.
Работник-совместитель заболел. Выясните, кому из работодателей ему следует предъявить листок нетрудоспособности для оплаты.
Найдите документы, в которых говорится о том, какие организации признаются «налогоплательщиками водного налога» (точно известно, что в документе есть такая фраза в данной грамматической форме). Обеспечьте минимальный шум поиска.

Цели и задачи изучения темы: получение общетеоретических знаний о системах поддержки принятия решений в правовой сфере как о наиболее перспективном направлении развития информационных технологий.
Серьезное и целенаправленное изучение этой темы познакомит студентов со структурой современного рынка правовых консультирующих информационных систем, их классификацией и конкретными решениями.
В результате изучения темы вы:
Узнаете:

особенности и возможности технологий искусственного интеллекта;

информационные технологии, лежащие в основе интеллектуальных информационных систем;

сферу применения консультирующих юридических информационных систем;

возможности систем поддержки принятия решений в юридической деятельности.
Приобретете следующие профессиональные компетенции:

умение выделять класс проблем, решение которых требует искусственного интеллекта;

понимание сложностей, возникающих при создании интеллектуальных информационных систем;

учет особенностей использования интеллектуальных информационных систем;

умение классифицировать консультационные системы.
В процессе освоения темы акцентируйте внимание на следующих
ключевых понятиях:

База знаний – семантическая модель, описывающая предметную область и позволяющая отвечать на такие вопросы из этой предметной области, ответы на которые в явном виде не присутствуют в базе. База знаний является основным компонентом интеллектуальных и экспертных систем.

Экспертная система – система искусственного интеллекта, включающая знания об определенной слабо структурированной и трудно формализуемой узкой предметной области и способная предлагать и объяснять пользователю разумные решения. Экспертная система состоит из базы знаний, механизма логического вывода и подсистемы объяснений.

Инженер знаний – специалист по искусственному интеллекту, проектирующий и создающий экспертную систему. Обычно инженер по знаниям выступает в роли посредника между экспертом и базой знаний.

Образ –
классификационная группировка в системе классификации, объединяющая (выделяющая) определенную группу объектов по некоторым признакам. Образы обладают характерным свойством, проявляющимся в

том, что ознакомление с конечным числом явлений из одного и того же множества дает возможность узнавать сколь угодно большое число его представителей. Образы обладают характерными объективными свойствами в том смысле, что разные люди, обучающиеся на различном материале наблюдений, большей частью одинаково и независимо друг от друга классифицируют одни и те же объекты.

Теория распознавания образов – раздел кибернетики, развивающий теоретические основы и методы классификации и идентификации предметов, явлений, процессов, сигналов, ситуаций и т. п. объектов, которые характеризуются конечным набором некоторых свойств и признаков.
Примеры задач распознавания образов:
o распознавание букв;
o распознавание штрих-кодов;
o распознавание автомобильных номеров;
o распознавание лиц и других биометрических данных;
o распознавание речи.

Искусственные нейронные сети
– это кибернетическая модель нервной системы, которая представляет собой совокупность большого числа сравнительно простых элементов – нейронов, топология соединения которых зависит от типа сети. Чтобы создать нейронную сеть для решения какой-либо конкретной задачи, следует выбрать способ соединения нейронов друг с другом и подобрать значения параметров межнейронных соединений. Как и в биологических нейронных сетях, основным этапом создания систем на искусственных нейронных сетях является процесс обучения.

Самообучающиеся системы в процессе обучения проводят автоматическое построение обобщающих правил или функций, описывающих принадлежность ситуаций к классам, которыми система впоследствии будет пользоваться при интерпретации незнакомых ситуаций.
Из обобщающих правил, в свою очередь, автоматически формируется база знаний, которая периодически корректируется по мере накопления информации об анализируемых ситуациях. Стратегия «обучения с учителем» предполагает задание специалистом для каждого примера значений признаков, показывающих его принадлежность к определенному классу ситуаций. При обучении «без учителя» система должна самостоятельно выделять классы ситуаций по степени близости значений классификационных признаков.

Интеллектуальные информационные системы (ИИС) – один из видов информационных систем, иногда ИИС называют системой, основанной на знаниях. ИИС представляет собой комплекс программных, лингвистических и логико-математических средств для реализации основной задачи: осуществление интеллектуальной поддержки деятельности лица, принимающего решения. ИИС особенно эффективны в применении к слабо структурированным задачам, в которых пока отсутствует строгая

формализация, и для решения которых применяются эвристические процедуры, позволяющие в большинстве случаев получить решение. Отчасти этим объясняется то, что диапазон применения ИИС необычайно широк.

Интеллектуальные информационные системы на основе
прецедентов применяют метод принятия решений, в котором используются знания о предыдущих ситуациях или случаях (прецедентах). При таком выводе прецедент, если он признан схожим, часто является обоснованием решения. Практика принятия решения, моделирующая человеческие рассуждения, применяется во многих областях человеческой деятельности.
Это широкий спектр возможных приложений, в том числе управление слабо формализуемыми объектами, медицина, управление предприятием и т.д. Все это обусловливает актуальность и значимость исследований в этой области.
Одна из основных проблем при построении подобных систем - выбор наиболее подходящих прецедентов, который упирается в оценку схожести прецедента и текущего случая. Часто при отборе прецедентов используют знания о предметной области (фоновое знание), полученные методами добычи данных.

Модус операнди – латинская фраза, которая обычно переводится как
«образ действия». Данная фраза используется в юриспруденции для описания способа совершения преступления. В криминологии modus operandi служит одним из методов составления психологического профиля преступника.
Составление modus operandi того или иного подозреваемого может способствовать его идентификации и поимке. Вне юридической терминологии словосочетание может использоваться для описания чьих-либо поведенческих привычек, манеры работы, способа выполнения тех или иных действий.

Системы поддержки принятия решений (СППР).

Лицом, принимающим решение (ЛПР) по определенному вопросу, может быть как один человек, так и группа людей. Решение может приниматься как интуитивно, так и на основе различных методов.
Вопросы темы:
1.
Понятие интеллектуальных информационных технологий.
2.
Экспертные системы.
3.
Самообучающиеся системы.
4.
Системы опознавания образов.
5.
Программы обработки естественного языка.
6.
Системы, основанные на прецедентах.
7.
Аналитические системы, позволяющие искать связи между событиями.
8.
Информационно-консультационные системы.
9.
Обучающие программы.

Вопрос 1. Понятие интеллектуальных информационных
технологий.
В своей деятельности человек не всегда имеет полную, достоверную и численно заданную информацию для принятия решений. В этих ситуациях математические модели, которыми оперирует компьютер, оказываются бессильными. Тем не менее, специалист, имеющий знания и опыт, находит решение такой задачи путем интеллектуальной деятельности.
Искусственный интеллектслужит для выполнения разумных рассуждений и действий с помощью вычислительных систем.
На этом пути возникают следующие главные трудности:
1.
в большинстве случаев до получения результата не известен алгоритм решения задачи. Например, точно неизвестно, как происходит понимание текста, поиск доказательства, построение плана действий, узнавание изображения.
2.
компьютеры не обладают достаточным уровнем начальной компетентности. Специалист же добивается результата, используя свою компетентность (в частности, знания и опыт).
Исследования в области искусственного интеллекта ведутся в нескольких направлениях:

представление знаний (создание баз знаний, формализация специальных знаний);

манипулирование знаниями (обучение ИС методом использования знаний);

общение (понимание речи, текстов, ведение диалога);

восприятие информации (распознавание образов;анализ зрительной, акустической, тактильной информации, распознавание запахов);

обучение ИС решению новых задач, с которыми она еще не сталкивалась;

создание моделей поведения (ситуационного, целесообразного и т.д.).
Вопрос 2. Экспертные системы.
Экспертная система – человеко-машинный комплекс, основанный на профессиональных данных специалистов соответствующей сферы, имеющий внутреннюю логику и способный генерировать решения по существу рассматриваемой проблемы.
Экспертные системы всегда жестко связаны с предметной областью, но структура всех экспертных систем одинакова:

система накопления и обработки знаний для формирования базы знаний;

база знаний, на основе которой принимается решение;


система обработки запроса пользователя;

система объяснений, которая с разным уровнем детализации объясняет, на основе каких рассуждения получен результат.
Формирование базы знаний происходит в процессе совместной работы эксперта (узкого специалиста в области права) и инженера знаний. Последний должен в процессе интервьюирования эксперта формализовать его опыт и знания для дальнейшего ввода в программу. Сложность задачи заключается в том, что человек не всегда может логически объяснить свое решение, принимая его за интуицию. Методики когнитивной психологии позволяют разбить процесс принятия решения на простые составляющие.
База знаний обычно строится в виде фреймов, состоящих из узлов и отношений. Отношения могут иметь вероятностный характер.
Вопрос 3. Самообучающиеся системы.
База знаний может формироваться не только на основании знаний эксперта, но и автоматически, на основе примеров из реальной практики.
Процесс обучения системы – процесс формирования обобщенных правил и функций для формирования базы знаний.
Существуют разные способы обучения систем.
Одним из способов реализации самообучающейся системы являются нейронные сети.
Самообучающиеся системы гораздо дешевле экспертных систем, но позволяют решать более узкий круг задач. Еще одним недостатком самообучающихся систем является отсутствие возможности проверить логику выбора такой системы;она является «черным ящиком», о котором известно только результат преобразования входных данных в выходные. Поэтому такие системы используют совместно с другими системами или с заключением экспертов.
Вопрос 4. Системы опознавания образов.
Задача опознавания образов значительно шире, чем просто сравнение двух изображений. Она возникает при сравнении статистического распределения событий, исследовании спектров и т.п.
Решение задачи основано на сравнении расстояния точек исследуемого объекта от эталона. Если расстояние оказывается достаточно малым, объект признается сходным с эталоном.
Сложность состоит в выборе параметров, определяющих объект, в выборе правил расчета расстояния и задании точности определения.
Для решения задач опознавания образов часто используют нейронные сети.
Вопрос 5. Программы обработки естественного языка.

Это направление связано с разработкой систем поддержки речевого общения, c решением проблем уточнения запроса в информационных системах, с задачами сегментации текстов по тематическим топикам, с задачами управления диалогом, с задачами анализа естественного языка с использованием различных эвристик.
По-прежнему актуальны обучения контекстному анализу текста, задачи приобретения знаний интеллектуальными системами и извлечения информации из текстов. Важнейшей задачей в процессе извлечения информации, как, впрочем, и в процессе приобретения знаний, является минимизация роли эксперта – участника процесса.
Вопрос 6. Системы, основанные на прецедентах.
Часто системы, основанные на прецедентах, называют
СВR (CaseBase Reasonning). В этих системах база знаний содержит описания не обобщенных ситуаций, а собственно сами ситуации, или прецеденты. Тогда поиск решения проблемы сводится к поиску по аналогии (выводу от частного к частному).
В этой ситуации встает проблема выбора, что можно считать аналогичной ситуацией. Для этого необходимо формальное описание явления с помощью набора значений параметров.
Вопрос 7. Аналитические системы, позволяющие искать связи
между событиями.
Аналитические системы широко применяются в экономике. С их помощью можно обрабатывать пользовательские запросы, показывающие зависимости значений одних величин от других.
В юридической практике более актуальны системы, позволяющие строить связи, выявляя цепочки связанных между собой людей или событий.
Например, выявлять связи звонивших друг другу участников преступления среди множества других звонков этих абонентов.
Вопрос 8. Информационно-консультационные системы.
Анализ случаев следственной практики, в которых следователями были допущены необоснованные аресты или привлечения в качестве обвиняемых, позволил выявить связь этих нарушений с целым рядом тактических ошибок и, соответственно, с возникновением сложных процессуально-тактических ситуаций.
Таких ошибок можно было бы избежать при широком использовании информационных технологий. Компьютерные системы поддержки процесса принятия тактических решений, насыщенные знаниями о положительном опыте раскрытия и расследования преступлений, позволяют сэкономить силы