CC BY
0УГОЛОВНОЕ ПРАВО И УГОЛОВНЫЙ ПРОЦЕСС
УДК 343.98.068
DOI: 10.18522/2313-6138-2024-11-2-12
Бирюков Валерий Васильевич,
доктор юридических наук, профессор, профессор кафедры уголовного процесса и криминалистики, юридический факультет, Южный федеральный университет 344002, г. Ростов-на-Дону, ул. М. Горького, д. 88, email: bvvkrimlavd@mail.ru
Biryukov, Valery V.,
Doctor of Law, Professor, Professor of the Department of Criminal Procedure and Criminalistics, Law Faculty, Southern Federal University, 88 M. Gorky Str., Rostov-on-Don, 344002, Russian Federation, email: bvvkrimlavd@mail.ru
ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ: ПОТЕНЦИАЛ, ПРОБЛЕМЫ И ПЕРСПЕКТИВЫ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ
В РАССЛЕДОВАНИИ ПРЕСТУПЛЕНИЙ
♦
ARTIFICIAL INTELLIGENCE: POTENTIAL, PROBLEMS AND PROSPECTS FOR USE IN CRIME INVESTIGATION
АННОТАЦИЯ. В статье рассматриваются потенциальные возможности использования искусственного интеллекта в расследовании преступлений в современных условиях, проблемы и направления их разрешения. Автор отмечает, что искусственный интеллект представляет собой программно-аппаратный комплекс (интеллектуальный робот), созданный человеком и способный моделировать его умственную деятельность. В контексте предмета исследования - умственную деятельность следователя по анализу, синтезу и оценке информации, в определении ситуаций и предложении программ действий по эффективному производству следственных действий и расследованию преступления в целом. Как и естественный, искусственный интеллект всецело зависит от качества знаний, выступающих инструментом познания, а также мышления, обеспечивающего целенаправленность и эффективность их применения. При этом искусственный интеллект не заменит следователя, а сможет выступать в роли его союзника по обработке данных, установлению конкретных объектов и причинных взаимосвязей между несколькими объектами. Проблемы, стоящие на пути внедрения в практику системам ИИ, автор увязывает непосредственно с направлениями их разрешения, подчеркивая: необходимость формализации материалов уголовных дел; разработки специализированного программного обеспечения; формирование качественных баз знаний;
ABSTRACT. The article discusses the potential possibilities of using artificial intelligence in the investigation of crimes in modern conditions, problems and directions for their resolution. The author notes that artificial intelligence is a software and hardware complex (intelligent robot) created by a person and capable of simulating his mental activity. In the context of the subject of the study, this is the activity of the investigator in analyzing, synthesizing and evaluating information, identifying situations and proposing action programs for the effective conduct of investigative actions and the investigation of crimes in general. Like natural intelligence, artificial intelligence depends entirely on the quality of knowledge, which serves as a tool of cognition, as well as thinking, which ensures the purposefulness and effectiveness of its application. At the same time, artificial intelligence will not replace the investigator, but will be able to act as his ally in processing data, establishing specific objects and causal relationships between several objects. The author links the problems standing in the way of introducing AI systems into practice directly with the directions for their resolution, emphasizing: the need to formalize the materials of criminal cases; development of specialized software; formation of high-quality knowledge bases; providing practical units with the necessary software and hardware systems and training personnel in working with them.
© В. В. Бирюков, 2024
обеспечение практических подразделений необходимыми программно-аппаратными комплексами и обучение личного состава в работе с таковыми.
КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: расследование преступлений; искусственный интеллект; мышление; машинное мышление; базы знаний; данные; нейронные сети; содержательная модель; формализованная модель; цифровая форма информации.
KEYWORDS: crime investigation; artificial intelligence; thinking; machine thinking; knowledge bases; data; neural networks; content model; formalized model; digital form of information.
ОБРАЗЕЦ ЦИТИРОВАНИЯ:
Бирюков, В. В. Искусственный интеллект: потенциал, проблемы и перспективы использования в расследовании преступлений / В. В. Бирюков. - Текст : непосредственный // Вестник юридического факультета Южного федерального университета. - 2024. - Т. 11, № 2. - С. 94-102. - БОТ: 10.18522/2313-6138-2024-11-2-12
FOR CITATION:
Biryukov, V. V. (2024)Artificial Intelligence: Potential, Problems and Prospects for Use in Crime Investigation. Bulletin of the Law Faculty, SFEDU. 11(2): 94-102 [in Russ.]. - DOI: 10.18522/2313-6138-2024-11-2-12
Конец прошлого и начало нынешнего столетий ознаменовались широким внедрением во все сферы нашей жизни компьютерной техники, поставившей работу с информацией на принципиально новый уровень. Не осталась в стороне и деятельность по расследованию преступлений. «Повышение эффективности деятельности правоохранительных органов по расследованию преступлений невозможно без внедрения современных информационных технологий» [15, с. 116]. И это вполне логично - как и любое другое познание, расследование представляет собой информационный процесс. В. А. Образцов удачно заметил: «Информация выступает и в качестве объекта поиска, и в качестве средства познания» [13, с. 35]. Электронно-вычислительная машина стала универсальным средством работы с формализованной информацией во всех сферах жизнедеятельности человека независимо от назначения и содержания информационных ресурсов. Причем и формализация любых по физической природе информационных сигналов в ней осуществляется в аналогово-циф-ровом преобразователе на этапе ввода в машину в автоматическом режиме. Современные сетевые технологии существенно расширили возможности доступа к информации, составляющей базы и банки данных информационных систем, находящихся на любом удалении от используемого для ее обработки компьютера, что привело к возможности моделирования нейронной сети человека. А соответствующие программы аналитической обработки данных, производящие анализ больших объ-
емов информации, позволили устанавливать взаимосвязи между данными об одном объекте, содержащимися в автоматизированных информационных массивах разных систем, а также между разными объектами по совпадающим параметрам, и выводить их в удобной для восприятия человеком форме, в определенной степени моделируют функции мышления человека. «Анализ данных - это одна из областей, в которых искусственный интеллект не превзойден» [12, с. 138]. И именно анализ информации, составляющий основу мышления, позволяет решать множество задач в расследовании преступлений. Все эти достижения, базирующиеся на применении ЭВМ и сетевых технологий, принято обозначать термином «искусственный интеллект». Несмотря на то, что данный термин для обозначения операций, имитирующих мозговую деятельность человека, появился в 60-х годах прошлого столетия и связан с использованием для этого ЭВМ, практически на протяжении всего периода своего существования, задолго до эры компьютеризации, человек предпринимал попытки ее моделирования с помощью технологий, устройств и передовых механизмов для своей эпохи. Не вдаваясь глубоко в историю появления термина и определения понятий, для того, чтобы говорить с читателем на одном языке, мы должны определиться с тем, что понимаем под искусственным интеллектом. По этому поводу можно сказать, что на сегодня существует множество его определений, которые носят дискуссионный характер. «Определяйте понятия... или мы никогда не поймем друг друга», - призывал Вольтер [11,
с. 32]. После рассмотрения его составляющих постараемся привести то, которое, по нашему мнению, наиболее полно и удачно раскрывает сущность данного термина и системы на современном этапе. Специфичной особенностью исследуемых объектов является то, что искусственный интеллект по своей сути является ничем иным, как моделью естественного, и призван имитировать часть его функций, необходимых для решения конкретных задач в зависимости от области применения, в силу того, что работы по созданию универсального искусственного интеллекта пока не привели к положительным результатам. Специалисты в данной области пришли к целесообразности разработки профессионально-направленных систем. «Поскольку мы не имеем глубокого понимания интеллекта и не знаем, как создать общий ИИ, чтобы идти по пути настоящего прогресса, нам нужно не закрывать некоторые направления исследований, а принимать "анархию методов", царящую в сфере ИИ» [20]. Это вполне логично, так как всякое универсальное, общее, всегда базируется на определенном множестве частных составляющих. Но ведь и современный человек в современном мире не универсален. Это обуславливает то, что определения искусственного и естественного интеллекта должны обладать значительной общностью. Основываясь на таком положении объектов нашего исследования, полагаем целесообразным рассматривать оригинал (естественный интеллект) и его модель (искусственный интеллект) в сравнении. Человек, как правило, является профессионалом в определенной области жизнедеятельности. Даже люди, имеющие образование по одной специальности, являясь профессионалами в одной профессии, при смене на другую для того, чтобы достичь совершенства, вынуждены переобучаться, совершенствовать статические знания и мышление. Разумеется, и программы, обеспечивающие работу искусственного интеллекта, должны носить профессионально-направленный характер, а их базы знаний формироваться знаниями с учетом специализации. Думаем в контексте нашей работы уместным будет процитировать мысль К. Чапека, впервые употребившего термин «робот», который писал, что его необходимо наделить органами и интеллектом, который необходим для выполнения опре-
деленных операций, «заменяя частично или полностью человека в определенной профессиональной сфере, он должен быть максимально простым и полезным» [18, с. 103] [полагаем, что аппаратно-программный комплекс, моделирующий умственную деятельность человека - искусственный интеллект, можно условно назвать «интеллектуальным роботом». - В. Б.]. Да, собственно, и современная практика применения машин, управляемых искусственным интеллектом, свидетельствует об их «профессиональной направленности», и если в одной сфере они справляются с задачами на высоком уровне, в другой могут оказываться совершенно бесполезными. Например, тот же самый автопилот, управляющий автомобилем, судном или самолетом, или робот, в автоматическом режиме выполняющий профессионально операции по сборке определенных узлов на автозаводе, совершенно бесполезны в деятельности по расследованию преступлений.
Профессионализм конкретной интеллектуальной системы определяется добротностью программы, качеством и объемом профессиональных знаний, представленных в ее автоматизированных базах и банках, а также эффективностью их применения для решения практических задач в определенной ситуации, основанного на машинном мышлении, реализуемого соответствующей программой. Здесь сразу просматривается их жесткая взаимосвязь с человеком. При этом и их стартовые позиции подобны: у человека мозг, здоровье и гены, у ЭВМ - технические компоненты, их качество и надежность, а также программное обеспечение. Память, хотя и имеет существенные различия в устройстве, принципах работы и рассредоточении носителей, как у первого, так и у второго на момент «рождения» чиста - свободна от знаний. Для того, чтобы они смогли выполнять определенную работу, и человека, и машину необходимо обучать. И естественный и искусственный интеллект при решении любых задач опираются на статические потенциальные знания и мышление, которое их актуализирует и вовлекает в процесс решения задач. Статические, базовые профессиональные знания приобретаются в процессе обучения, самообучения и эмпирическим путем при работе с данными, и хранятся в памяти ЭВМ и человека. Мышление также основано на знаниях по при-
менению статических знаний в определенных ситуациях, эти знания выражаются в умениях и навыках человека и также сохраняются в памяти. Дело в том, что в реальной жизни мы никогда не сталкиваемся с одним и тем же объектом в той же ситуации, одинаковых ситуаций в жизни не бывает [4, с. 20], но если обобщим прошлые и современные сведения о нем, проецируя на новую ситуацию, достаточно высока вероятность решения проблемы. «Проблемная ситуация вынуждает человека переключиться с режима бездумного опыта на режим мышления» [19, с. 254]. Именно мышление позволяет сформировать и оценить конкретную ситуацию, выделить известные и неизвестные ее составляющие, определить значение известных в установлении неизвестных, сравнить с прошлыми ситуациями, хранящимися в памяти, и предложить варианты ее разрешения. «Сила разума зависит от того, как он использует имеющиеся в его распоряжении ресурсы» [10, с. 231]. Такие знания также могут быть приобретены в ходе обучения, самообучения и решения практических задач как человеком, так и ЭВМ. Современные ЭВМ, как и человек, способны приобретать знания в процессе работы «эмпирическим путем», а также ранее сформированные из любых источников, к которым имеют непосредственный или сетевой доступ. Такое свойство ЭВМ получило название «машинное обучение», а сетевые технологии, обеспечивающие доступ к множеству баз данных, рассредоточенных по различным по удаленности и принадлежности системам - искусственные нейронные сети.
Основываясь на рассмотренном, под естественным (человеческим) интеллектом следователя предлагаем понимать его совокупный умственный потенциал, базирующийся на комплексе профессиональных и общих знаний, а также мышлении, создающем условия для эффективного, качественного решения задачи в конкретных ситуациях. Характеризуя естественный интеллект, следует отметить, что он способен решать достаточно широкий круг задач. Однако на момент решения конкретной задачи он ограничен интеллектуальным потенциалом конкретного человека - его нейронная сеть с памятью и системой связей не выходит за пределы тела. Также это не исключает того, что в проблемной ситуации обладающий хорошим профессиональным мышлением сле-
дователь с целью оперативного пополнения и совершенствования своих знаний, для качественного решения актуальной задачи, может воспользоваться любыми доступными внешними источниками: консультацией специалиста, научной литературой, справочниками и возможностями интернет-ресурсов, в том числе искусственного интеллекта. Но даже при самом развитом профессиональном мышлении он может не справиться с решением некоторых проблемных практических задач в силу общего недостатка знаний, отсутствия некоторых данных, а также отсутствия или несоответствия методик работы с определенными объектами и их следами потребностям современной практики расследования. Такое, к сожалению, имеет место в практике расследования преступлений, что существенно снижает их раскрываемость.
Представив на суд читателя определение понятия, содержание и принцип работы естественного интеллекта, полагаем, пришло время предложить определение искусственного интеллекта. Приведем простое и, на наш взгляд, удачное определение искусственного интеллекта: «Искусственный интеллект - это имитация человеческого интеллекта в машинах, которые запрограммированы думать и действовать как люди» [7, с. 79].
Выше мы отмечали, что призванный моделировать естественный интеллект, как и всякая модель, этот программно-аппаратный комплекс обладает рядом существенных свойств, присущих оригиналу - человеческому интеллекту. «В самом понятии искусственного интеллекта заложено моделирование именно мыслительных способностей человека» [2, с. 10], - говорит Д. Бахтеев. Причем при разработке таких комплексов из человеческого берут то, что обеспечивает достижение цели при решении ряда профессиональных задач, абстрагируясь от всего, что является излишним для обеспечения этих функций. Также стоит отметить, что некоторые функции человеческого разума сегодня искусственному интеллекту, с одной стороны, неподвластны, с другой, столкнувшись с препятствием в решении какой-либо профессиональной задачи, он также может быть усовершенствован человеком или посредством машинного обучения.
В контексте сказанного, предлагаем следующее определение искусственного интеллекта,
возможного для использования в расследовании преступлений: искусственный интеллект (ИИ), предназначенный для решения задач расследования - это система, включающая программно-аппаратный комплекс, моделирующий функции естественного интеллекта следователя, предназначенный для решения специальных задач в деятельности по расследованию преступлений.
Сказанное выше позволяет констатировать, что искусственный интеллект не является чудом, способным перевернуть в корне нашу жизнь и представления о работе с информацией, это не предметы из сказки, типа скатерти-самобранки или ковра-самолета. Все, что может и на что способен искусственный интеллект, является продуктом сложной творческой деятельности человека, нашедшей материализацию в компьютерной технике, сетях и программном обеспечении. Причем, сети и НТС представляют собой обычные технические средства и без программного обеспечения они «мертвы». Их интеллектуальный потенциал в большей степени зависит от программ, которые управляют работой этих устройств, базовых профессиональных знаний и знаний по их применению, обеспечивающих работу машинного мышления.
Цели и задачи этой сложной системы формирует человек, при этом человек и воплощает в жизнь полученные из нее результаты. Например, когда перед следователем стоит задача установить преступника по следам рук, он должен ввести следы в систему (в сущности эту процедуру осуществляет специалист ЭКЦ), в случае положительных результатов такой проверки машинно-программный комплекс выдает ответ, сопровождая его графическими иллюстрациями совпадающих признаков. При этом оценку полученных результатов, а также заключение экспертизы производит эксперт, который и отвечает за достоверность доказательства. Все дальнейшие действия, связанные с розыском идентифицированного, его допрос и производство других следственных действий -задача следователя и сотрудников уголовного розыска. Таким образом, в расследовании преступлений сегодня искусственный интеллект хотя и выполняет достаточно емкую, рутинную работу, нередко связанную с анализом больших объемов данных, он всегда работает в тесном
взаимодействии с человеком, оказывая ему существенную помощь в рамках профессиональной специализации. Он представляет собой интеллектуального робота, не способного заменить человека при выполнении им функций, не связанных с интеллектуальной работой. Человек же в этом отношении универсален. Условно можно сказать, что его мог бы заменить универсальный робот, но такой сегодня существует только в фантастике и перспектива его создания очень туманна. Отличительной особенностью современных систем искусственного интеллекта от естественного, как отмечалось выше, является их способность к работе только с информацией, представленной в цифровой форме. При обработке информации в мозгу человека протекают электрохимические реакции, которые обеспечивают процесс мышления, а также решение поставленных задач. При этом мозг получает сигналы от органов чувств, которые, как и он, составляющие одного тела. «Наш мозг не варится в своем котелке, побулькивая абстрактными мыслями. Мозг тесно связан со всеми частями тела, которые в свою очередь тесно связаны с миром через органы чувств и моторные реакции. Поэтому биологический интеллект телесен» [17, с. 278]. В течение всего периода жизнедеятельности, взаимодействуя с окружающим миром и знаниями, представленными в различных источниках, мозг обучается. Именно обучение играет основную роль в совершенствовании интеллекта. «Мозг интересует нас, так как мы полагаем, что он способен помочь нам создать лучшие компьютерные системы» [1, с. 19]. Большинство людей никогда не задумывалось над тем, каким образом мозг обрабатывает информацию, это прерогатива узкого круга ученых в области психиатрии и психологии, а также других областей знаний, использующих их достижения. При расследовании преступлений человек получает данные об исследуемых объектах посредством органов чувств, которые могут быть усилены различными приборами. Воспринятые сигналы его нейронная сеть отправляет для обработки в мозг, где определяется криминалистическое значение этой информации, направления ее использования в дальнейшем расследовании. Осмысленная таким образом информация отображается в протоколах и приложениях к ним, содержание которых воспринимается не-
посредственно органами чувств. Иными словами, мы получаем содержательную модель - некоторого фрагмента события преступления, по которому можем изучать и оценивать определенные его составляющие. Сумма таких моделей позволяет сформировать общую содержательную, идеальную информационную модель преступления, в качестве которой выступает уголовное дело. Но ведь искусственный интеллект в отличие от естественного работает только с информацией, представленной в цифровой форме. Вот здесь-то и вырисовывается одна из первых и важнейших проблем внедрения искусственного интеллекта в расследования преступлений. С одной стороны, существует реальная потребность в нем - следователю приходится осмысливать большие объемы данных, получаемых в ходе производства расследования по делу, анализировать результаты каждого следственного действия, результативность приема, комбинации и операции, анализировать не только отдельные следственные действия и полученные в ходе их производства результаты, но и всю совокупность информации по делу, а также по некоторой совокупности дел, выявляя взаимосвязи с целью установления причастности преступника, других участников или объектов к другим преступлениям. Но и это еще не все - в его производстве находится далеко не одно уголовное дело, в среднем 3-5 дел, он должен окончить производство в текущем месяце, и такой поток нескончаем, при этом он должен вести работу по приостановленным делам. «Практическая реализация СППР с применением технологий искусственного интеллекта потребует значительных затрат временных ресурсов, но в случае ее внедрения в практику расследования следователь получит мощный инструмент, который существенно сократит объем рутинной работы, реализует функцию логического контроля, сведет к минимуму вероятность случайной технической ошибки» [16, с. 21]. Таким образом насущная потребность в привлечении для решения задач расследования искусственного интеллекта в качестве реального помощника актуальна. «В частности, искусственный интеллект, не чувствуя усталости, может выполнять анализ тысяч документов в поисках доказательств» [17, с. 24]. С другой - чтобы искусственный интеллект заработал и смог
оказать существенную помощь следователю в установлении определенных объектов и обстоятельств, материалы уголовного дела должны быть формализованы, а точнее представлены в цифровой форме. Искусственный интеллект способен работать только с формальными моделями. Не зря в правоохранительной практике искусственный интеллект показал свою эффективность в учетно-регистрационной деятельности, в которой основные учетные единицы с начала внедрения компьютерных технологий на этапе ввода оцифровывались и в таком виде занимали свое место в автоматизированных базах данных [5, с. 618].
Что бы мы ни говорили об использовании искусственного интеллекта, машинном обучении и самообучении, не стоит вычеркивать из этого цикла человека. Значительный объем знаний машина получает от человека в процессе обучения, и даже самостоятельно выполняя какие-либо действия, самообучаясь, она перенимает наш опыт, наши знания, анализируя данные и порядок их применения по аналогии с человеком. «Вычислительная машина ценна настолько, насколько ценен использующий ее человек» [6, с. 310], - говорил Норберт Винер. Любые системы, считающиеся интеллектуальными, программируются людьми, которые запечатлевают в них свое видение мира [9, с. 262]. Таким образом, программно-аппаратные комплексы искусственного интеллекта не научатся мыслить и качественно работать с информацией, пока этому не научится человек. Выше мы отмечали, что базы знаний, используемые системами искусственного интеллекта, должны содержать качественные знания. Но ведь такие знания не появляются сами из ниоткуда. Где их взять? Разумеется, это должны быть научно осмысленные знания, накопленные наукой и практикой расследования преступлений на протяжении, можно сказать, всего их существования. И вот здесь зададимся вопросом: а так ли уж хорошо у нас обстоят дела с такими знаниями? Насколько они качественны? Насколько эффективны наши научно обоснованные методики, за разработку которых сотрудники получают ученые степени? Насколько качественны криминалистические характеристики? Насколько скрупулезно проанализированы ситуации и составлены алгоритмы расследования, чтобы заполнять ими базы знаний и использовать в
качестве инструмента расследования? Отвечая на эти вопросы в целом, можно сказать, что по многим указанным направлениям фундаментальные наработки не отвечают требованиям практики, а это значит, что сегодня мы не готовы в полной мере обеспечить качественными знаниями искусственный интеллект, который смог бы оказать квалифицированную помощь в расследовании преступлений. И есть все основания опасаться некачественного программного обеспечения и баз знаний, используемых в качестве инструмента решения практических задач, так же, как и работы человека, не обладающего комплексом профессиональных знаний и мышления. Работа таких систем, как и человека, не может обеспечить качественного решения задач - ложные и некачественные данные и знания приводят только к ложным результатам. На человека, обучающего такие системы, возлагается двойная ответственность, он уже отвечает не только за себя, но и за систему, выступающую в роли ученика, которая в перспективе будет использовать полученные знания на практике, оказывая помощь конкретному следователю. «Кибернетизация предъявляет повышенные требования к человеку, к повышению его интеллектуального потенциала» [17, с. 20]. Не вдаваясь глубоко в истоки проблемы, отметим, что она может быть разрешенной серьезной перестройкой науки, приданием ей высокого уровня практической ориентации. Но это не значит, что практика расследования должна оставаться в стороне, занимая удобную выжидательную позицию. Успех возможен только в их теснейшем взаимодействии. Практика должна ставить перед наукой цели, делиться с ней опытом применения научных наработок и достижениями, полученными эмпирическим путем. Опыт применения знаний в конкретных ситуациях расследования не должен уходить в небытие вместе с ушедшим на пенсию следователем. Все, что является ценным для приращения знаний и совершенствования мышления в расследовании, должно пополнять арсенал его инструментария и занимать достойное место в учебной литературе и практике расследования, в том числе и сориентированных на помощь следователю системах искусственного интеллекта. Разработка и совершенствование систем искусственного интеллекта для практики расследования должны выполняться коллекти-
вом научных работников, обеспеченных комплексом современной компьютерной техники с доступом к удаленным базам и банкам данных в теснейшем взаимодействии с практикой. Разумеется, внедрению их в практику должна предшествовать экспериментальная проверка. «Доброкачественность эксперимента является необходимым условием как для построения передовой теории, так и для получения практических результатов» [8, с. 195], - обоснованно утверждал П. Л. Капица.
Практика в свою очередь также должна быть готовой к рациональному применению достижений науки и техники. Практические работники должны уметь квалифицированно использовать возможности искусственного интеллекта в расследовании, быть готовыми к эффективному взаимодействию с такими системами, оценке и использованию результатов их работы для решения конкретных задач в ходе расследования. Достижение успеха в этой, как, впрочем, и других сферах жизнедеятельности неосуществимо без целенаправленного качественного обучения следователя, оперативного работника и др., оказывать помощь которым в решении профессиональных задач предназначены эти системы. «Между тем стандарты, по которым сегодня идет подготовка специалистов для службы в оперативных подразделениях полиции [добавим - как и в следствии. - В. Б.], не предусматривают получения глубоких знаний о методах получения информации, необходимой для раскрытия и расследования преступлений, в современной информационной среде и формирования соответствующих умений и навыков. В них отсутствуют и требования приобретения навыков аналитической деятельности» [14, с. 19], - говорит А. Л. Осипенко. И последнее, практические подразделения должны быть оснащены НТС, обеспечивающими эффективное применение достижений искусственного интеллекта в расследовании конкретных преступлений.
Подводя краткие итоги рассмотренному выше, отметим:
1) системы искусственного интеллекта обладают достаточно высоким потенциалом и представляют реальный резерв повышения качества расследования;
2) выполняя функцию интеллектуального помощника, они способны оказать эффектив-
ную помощь в решении задач интеллектуального характера;
3) сегодня они эффективно используются в учетно-регистрационной деятельности, а также в решении некоторых задач при производстве экспертиз;
4) среди проблем, стоящих на пути их внедрения в практику, на первом месте выделим необходимость формализации материалов уголовных дел;
5) дальнейшие проблемы тесно связаны с первой, и к ним отнесем необходимость создания специализированных программ, обеспечивающих функционирование машинного мышления и работу с базами знаний;
6) формирование качественных баз знаний и обучение программ в их использовании для решения практических задач;
7) обеспечение практических подразделений необходимыми программно-аппаратными комплексами и обучение личного состава в работе с таковыми.
Разумеется, что по мере разработки и внедрения в практику систем искусственного интеллекта для решения задач расследования будут возникать и другие задачи и проблемы.
Список использованных источников
1. Алпайдин Э. Машинное обучение: новый искусственный интеллект / пер. с англ. М.: Издательская группа «Точка», Альпина Паблишер, 2017. 208 с.
2. Бахтеев Д. В. Искусственный интеллект: этико-правовые основы: монография. М.: Проспект, 2023. 176 с.
3. Бердяев Н. А. О назначении человека. Опыт парадоксальной этики. Париж: Современные записки, 1931. 317 с.
4. Бирюков Б. В., Берг А. И., Воробьев Н. Н. и др. Управление, информация, интеллект. М.: Мысль, 1976. 383 с.
5. Бирюков В. В. Теоретические основы информационно-справочного обеспечения расследования преступлений: монография / Луган. гос. университет внутр. дел им. Э. А. Дидоренко. Луганск, 2009. 664 с.
6. Виннер Н. Кибернетика или управление и связь в животном и машинном мире / пер. с англ. М.: Советское радио, 1968. 326 с.
7. Гущев М. Е. Перспективы использования искусственного интеллекта в расследовании // Вестник науки и образования. 2023. № 6 (137). С. 80-83.
8. Капица П. Л. Эксперимент. Теория. Практика: Статьи, выступления. 3-е изд., доп. М.: Наука, 1981. 495 с.
9. Миндел Д. Восстание машин отменяется! Мифы о роботизации / пер. с англ. В. Краснянской. М.: Альпина нон-фикшн, 2017. 309 с.
10. Минский М. Общение с внеземным разумом // Реальность и прогнозы искусственного интеллекта. Сб. статей: пер. с англ. В. Л. Стефанюка. М.: Мир, 1987.
11. Митчел М. Идиот или гений? Как работает и на что способен искусственный интеллект / пер. с англ. З. Мамедьярова. М.: АСТ: CORPUS, 2022. 384 с.
12. Мюллер Д., Массаро Л. Искусственный интеллект для чайников / пер. с англ. СПб.: ООО «Диалектика», 2019. 375 с.
13. Образцов В. А. Выявление и изобличение преступника. М.: Юристъ, 1997. 333 с.
14. Осипенко А. Л. Новые технологии получения и анализа оперативно-розыскной информации: правовые проблемы и перспективы внедрения // Вестник Воронежского института МВД России. 2015. № 2. C. 13-19.
15. Развитие информационных технологий в уголовном судопроизводстве: монография / под ред. С. В. Зуева. М.: Юрлитинформ, 2018. 244 с.
16. Себякин А. Г. Искусственный интеллект в криминалистике: система поддержки принятия решений // Baikal Research Journal. 2019. Т. 10, № 4. DOI: 10.17150/2411-6262. 2019.10(4).21.
17. Сейсновски Т. Антология машинного обучения : важнейшие исследования в области ИИ за последние 60 лет / пер. с англ. М. А. Райтмана, Е.В. Сазоновой. М.: Эксмо, 2022. 304 с.
18. Чапек К. Сочинения: в 5 т. Т. 3. М.: Изд. худ. литературы, 1958.
19. Юлов В. Ф. Мышление в контексте сознания: монография. М.: Академический проект, 2005. 493 с.
20. Lehman J., Clune J., Risi S. An Anarchy of Methods: Current Trends in How Intelligence Is Abstracted in AI // IEEE Intelligent Systems 29. 2014. No. 6. P. 56-62.
References
1. Alpaydin E. Machine learning: a new artificial intelligence. Translated from English. Moscow: Publishing group "Tochka", Alpina Publisher, 2017. 208 p. [in Russ.].
2. Bateev D. V. Scientific interest: political and legal aspects: monograph. Moscow: Prospect Publ., 2023. 176 p. [in Russ.].
3. Berdyaev N. A. About the appointment of a person. The experience of paradoxical ethics. Paris: Publishing house "Modern notes", 1931. 317 р. [in Russ.].
4. Biryukov B. V., Berg A. I., Vorobyov N. N., etc. Management, informatics, Internet. Moscow, 1976. 383 p. [in Russ.].
5. Biryukov V. V. Theoretical foundations of information and reference support for the investigation of crimes: monograph / E. A. Didorenko Luhansk State University of Internal Affairs. Lugansk, 2009. 664 p. [in Russ.].
6. Winner N. Cybernetics or control and communication in the animal and machine world. Translated from English. Moscow: Soviet radio Publ., 1968. 326 p. [in Russ.].
7. Guschev M. E. Experiments on the use of artificial intelligence in research. Bulletin of Science and Education. 2023. No. 6 (137). C. 80-83 [in Russ.].
8. Kapitsa P. L. Experiment. Theory. Practice: Articles, speeches. 3rd ed., supplement Moscow: Nauka Publ., 1981. 495 p. [in Russ.].
9. Mindel D. The uprising of the machines is canceled! Myths about robotization. Translated from English by V Krasnyan-skaya. Moscow: Alpina non-fiction, 2017. 309 p. [in Russ.].
10. Minsky M. Communication with extraterrestrial intelligence. Reality and forecasts of artificial intelligence. Collection of articles. Translated from English by V. L. Stefanyuk. Moscow: Mir Publ., 1987 [in Russ.].
11. Mitchell M. An idiot or a genius? How artificial intelligence works and what it is capable of. Translated from English by Z. Mamedyarov. Moscow: AST: CORPUS Publ., 2022. 384 p. [in Russ.].
12. Muller D., Massaro L. Artificial intelligence for dummies. Translated from English. St. Petersburg: Dialectics LLC, 2019. 375 p. [in Russ.].
13. Obraztsov V. A. Identification and exposure of a criminal. Moscow: Yurist Publ., 1997. 333 p. [in Russ.].
14. Osipenko A. L. New technologies of training and analysis of the musculoskeletal system: main problems and devel-
opment prospects. Bulletin of the Voronezh State University of the Ministry of Internal Affairs of Russia. 2015. No. 2. C. 13-19 [in Russ.].
15. Development of information technologies in criminal proceedings: monography. Edited by S. V. Zuev. Moscow: Yurlitinform Publ., 2018. 244 p. [in Russ.].
16. Sebyakin A. G. State intelligence in Crimea: a decision support system. Baikal Research Journal. 2019. Vol. 10, No. 4. DOI: 10.17150/2411-6262. 2019.10(4).21 [in Russ.].
17. Seisnowski T. Anthology of machine learning: the most important research in the field of AI over the past 60 years. Translated from English by M. A. Reitman, E. V. Sazo-nova. Moscow: Eksmo Publ., 2022. 304 p. [in Russ.].
18. Chapek K. Essays: in 5 vols. Vol. 3. Moscow: Publishing House of fiction, 1958 [in Russ.].
19. Yulov V. F. Thinking in the context of consciousness: monograph. Moscow: Academic project Publ., 2005. 493 p. [in Russ.].
20. Lehman J., Klune J., Risi S. Anarchy of methods: modern trends in abstracting intelligence in AI. IEEE Intelligent Systems 29. 2014. No. 6. P. 56-62 [in Eng.].
Поступила в редакцию 26.01.2024 Received January 26, 2024
