CC BY
220
ЮРИДИЧЕСКИЕ НАУКИ
Научная статья УДК 343.983:004.8
https://doi.org/10.24412/2414-3995-2022-5-224-227 NIION: 2015-0066-5/22-499 MOSURED: 77/27-011-2022-05-698
Использование возможностей искусственного интеллекта
в судебной экспертизе
Алексей Иванович Хмыз
Московский университет МВД России имени В.Я. Кикотя, Москва, Россия, xmyz.aleksej@bk.ru
Аннотация. Рассматриваются виды искусственного интеллекта, преимущества, определяющие возможность его использования в судебно-экспертной деятельности.
Ключевые слова: судебно-экспертная деятельность, искусственный интеллект
Для цитирования: Хмыз А. И. Использование возможностей искусственного интеллекта в судебной экспертизе // Вестник экономической безопасности. 2022. № 5. С. 224-227. https://doi.org/10.24412/2414-3995-2022-5-224-227.
Original article
Using the power of artificial intelligence in judicial expertise
Aleksej I. Hmyz
Moscow University of the Ministry of Internal Affairs of Russia named after V.Ya. Kikot', Moscow, Russia, xmyz.aleksej@bk.ru
Abstract. The types of artificial intelligence, the advantages that determine the possibility of its use in expert activities are considered.
Keywords: expert activities, artificial intelligence
For citation: Hmyz A. I. Using the power of artificial intelligence in judicial expertise. Bulletin of economic security. 2022;(5):224-7. (In Russ.). https://doi.org/10.24412/2414-3995-2022-5-224-227.
Век высоких информационных технологий характеризуется быстрым накоплением разнородной информации, обработка и интерпретация которой требует колоссальных ресурсов.
К сожалению, человеческие возможности уже не позволяют в полном объеме справиться с информационными потоками, в настоящее время объем информации таков, что далеко не все профессионалы знают абсолютно все, даже в рамках своей узкой специализации.
На наш взгляд, не исключение и область использования специальных знаний в рамках осуществления экс-пертно-криминалистической деятельности. Появляются новые, расширяются объемы экспертно-криминалисти-ческой информации об имеющихся объектах традиционных и специальных видов исследований.
С момента зарождения и становления судебная экспертиза как институт не могла не использовать наиболее передовые и эффективные для своего времени методы и средства исследования. Примером этого является применение методов физики, химии,
© Хмыз А. И., 2022
фотографии и т. д. Далее к этим методам добавились математические, статистические средства обработки информации об объектах исследования, компьютерные технологии.
Компьютерные технологии позволили разработать алгоритмы решения различных задач судебной экспертизы. Так, например, в 1987 году были разработаны методические рекомендации по определению расстояния близкого выстрела при стрельбе из пистолета Макарова (ПМ). В основе алгоритма была заложена статистическая обработка денситограмм с расчетом критериальной функции [4, с. 12-15].
В этот же период предпринимались успешные попытки создания в экспертных учреждениях автоматизированных систем справочной информации для конкретных родов и видов экспертиз. Так, на основе ЭВМ «Искра-226» была создана автоматизированная информационно-поисковая система «Марка», которая использовалась при проведении исследований лакокрасочных покрытий и материалов. В ее информационный банк
JURISPRUDENCE
входило около 300 эталонных образцов, описанных соответствующими признаками.
Указанная система применялась для решения классификационных и идентификационных задач. При помощи этой программы приводился в действие алгоритм поиска по родовой и групповой принадлежности эмали. В качестве информации использовались признаки количественных характеристик элементного состава минеральной части всех марок автоэмалей, которые использовались автозаводами СССР.
Поиск осуществлялся сравнением основных признаков исследуемой автоэмали с признаками известных автоэмалей, имеющихся в базе данных системы. Ответ предоставлялся в виде машинной распечатки устройства печати АИПС.
Особенно активно математические методы, компьютерные алгоритмы применялись в почерковедческой экспертизе. Так, например, в целях диагностического исследования, направленного на установление возраста исполнителя подписей, выполненных от имени лиц пожилого или старческого возраста, была создана экспертная система «OLDMEN» [7, с. 96].
При создании базы знаний указанной экспертной системы использовался 35-летний экспертный опыт одного из экспертов, статистические данные, полученные в результате обобщений экспертной практики, а также результаты экспериментов, осуществленных в течение 10 лет.
Использование при производстве судебной экспертизы компьютерной техники, внедрение математических методов обработки информации и представления результатов позволило сделать очередной шаг в развитии всех без исключения форм использования специальных знаний.
Дальнейшим шагом развития видится использование в судебно-экспертной деятельности искусственного интеллекта.
Внедрение в какую-либо практику новых средств и методов всегда приводило к спору среди теоретиков и практиков.
В свое время шло осмысление вопроса, может ли эксперт применять в своей работе ЭВМ, если он не знает внутреннего механизма функционирования электронно-вычислительной машины?
Р. М. Ланцман, проанализировав проблемы использования ЭВМ при экспертном исследовании почерка, выразил мнение, что «анализ положительных результатов работы ЭВМ пока не дает возможности выявить конкретные признаки почерка, которыми оперирует машина, выдавая тот или иной ответ» [6, с. 84].
А. И. Винберг пришел к выводу, что ««метод черного ящика» позволяет эксперту приходить к достоверному выводу, так как в других областях наук этот метод давно и широко применяется и его правомерность не подвергается сомнению» [3, с. 76].
Л. Е. Ароцкер связывал возможность использования ЭВМ при исследовании вещественных доказа-
тельств с процессом познания судебным экспертом механизма функционирования электронной машины, уяснением принципа распознавания и принятия решения [1, с. 183].
О феномене, связанном с работой компьютерных систем, и получившем название «искусственный интеллект», задумались в середине XX века.
В Национальной стратегии (что свидетельствует о серьезности вопроса) развития искусственного интеллекта на период до 2030 года, утвержденной указом Президента Российской Федерации от 10 октября 2019 года № 490, отражено, что искусственный интеллект - это комплекс технологических решений, позволяющий имитировать когнитивные функции человека (включая самообучение и поиск решений без заранее заданного алгоритма) и получать при выполнении конкретных задач результаты, сопоставимые, как минимум, с результатами интеллектуальной деятельности человека.
Искусственный интеллект подразделяют на «слабый», «сильный» и «сверхсильный» [5, с. 33].
Слабый (узконаправленный) искусственный интеллект (УИИ) - это программа, которая решает какую-то конкретную задачу в определенной области.
Сильный (общий) искусственный интеллект (ОИИ) - это искусственный интеллект, сопоставимый с интеллектом человека. То есть речь идет о машине, которая способна выполнять любое интеллектуальное действие, присущее человеку.
Сверхсильный (сверхинтеллект) искусственный интеллект (ИСИ) - это интеллект, гораздо превышающий человеческий практически в любой сфере.
В той же тональности искусственный интеллект подразделяется на реактивный (реагирующий), искусственный интеллект с ограничением по памяти, искусственный интеллект с теоретическими основами разума и искусственный интеллект, обладающий самосознанием.
Реактивный, как и первый вышеописанный, создается для решения только одной конкретной задачи. Как правило, данный искусственный интеллект принимает решения на основе некого объема информации, которая не выходит за пределы решаемой задачи.
Искусственный интеллект с ограничением по памяти способен запоминать какое-то количество информации из прошлого, которая, в свою очередь, влияет на анализ представленной ситуации.
Искусственный интеллект с теоретическими основами разума включает в себя способность восприимчивости эмоций, чувств и хода мыслей людей при совершении различных поступков. Кроме этого считывает мотивы поведения, намерения и может проявить социальную с человеком общность.
Искусственный интеллект, обладающий самосознанием, является заключительным этапом прогресса в сфере современных технологий. Программа, относящаяся к такому виду, может сформировать понимание
ЮРИДИЧЕСКИЕ НАУКИ
о самой себе, разобраться в своем состоянии, способна чувствовать и понимать настроение и самоощущение людей.
Перспектива создания сверхсильного интеллекта пугает возможностью подчинения разума человеческого разуму машинному, поэтому не все являются сторонниками его использования.
В любой сфере, включая судебную экспертизу, конечно же, имеется риск подмены решения (вывода), полученного человеком, в данном случае экспертом, решением (выводом), полученным искусственным интеллектом. На наш взгляд, это самая главная проблема, впрочем, легко решаемая - искусственный интеллект всегда должен быть вспомогательным средством на пути к получению достоверного и обоснованного решения (вывода).
По нашему мнению, искусственный интеллект способен окончательно решить проблему автоматизации решения задач в области судебной экспертизы, оформления заключения эксперта, создания и использования при производстве экспертного исследования информационно-справочных, информационно-поисковых систем.
Одним из направлений искусственного интеллекта, сформировавшимся в начале 1980 гг., стало создание технологий экспертных систем, которые используются для решения различных типов задач: интерпретации, диагностики, мониторинга, проектирования, прогнозирования, планирования, обучения [2, с. 31-34] и т. д.
Как отмечалось выше, создано значительное количество информационных систем по отдельным видам судебных экспертиз. Искусственный интеллект способен объединить все эти системы в единую систему экспертного назначения, что положительно скажется не только на уровне информационного обеспечения отдельно взятого экспертного учреждения, но и непосредственно при производстве конкретной судебной экспертизы.
При реализации заявленных целей необходимо использовать следующие преимущества искусственного интеллекта.
Искусственный интеллект способен обучаться и самообучаться, что повышает эффективность принятия соответствующего решения. Естественно, обучение должно производиться на основе оценки прошлой, настоящей экспертной практики с возможным построением прогноза будущей практики исследования новых объектов, имеющих значение для раскрытия и расследования преступлений. В базу знаний искусственного интеллекта возможно внести имеющиеся методики экспертного исследования, научную, методическую и иную литературу, в которой содержится информация об объектах исследования, и постоянно пополнять (обновлять) эту базу.
Искусственный интеллект в процессе обучения и самообучения способен довольно оперативно обработать непосильный человеку постоянно увеличивающийся объем информации.
Искусственный интеллект способен на порядок быстрее устанавливать связи, если таковые имеются, между различными объектами. Это важно при проведении идентификационных исследований без предоставления потенциальных следообразующих (проверяемых) объектов.
К преимуществам машинной обработки относится транспарентность информации. В отличие от человеческой оценки, зависящей от множества факторов (уровня компетентности, черт характера, просто настроения и т. д.), электронная машина или сеть машин понимают внесенные в нее данные одинаково, без искажений. Это будет способствовать минимизации проблемных вопросов, связанных с употреблением и дальнейшей трактовкой специальной экспертной и иной терминологии при производстве судебной экспертизы.
Сосредоточение экспертной информации об объектах судебной экспертизы в одной экспертной информационной системе позволит перейти на новый уровень эффективности производства комплексных экспертных исследований.
При производстве судебной экспертизы, решая как диагностические, идентификационные и иные задачи, эксперт, как правило, сталкивается с необходимостью оперирования значительного объема информации, которая непосредственно затрагивает объекты исследования, методики исследования, средства и методы, изложенные в методике.
Реализация описанных выше возможностей позволит многократно увеличить эффективность поиска необходимой для формулирования обоснованного вывода информации.
Однако необходимо иметь в виду, что, по разным причинам, результатом поиска могут быть следующие негативные ситуации, о чем предупреждают разработчики искусственного интеллекта. Первая ситуация связана с тем, что система предлагает пользователю достаточно большое количество объектов, в числе которых предполагается наличие искомого. Вторая ситуация связана с пропуском искомого объекта, несмотря на наличие информации о нем в базе данных.
Конечно, указанные недостатки не свидетельствуют о невозможности использования искусственного интеллекта при производстве судебной экспертизы. Они лишь говорят о том, что результаты применения искусственного интеллекта должны подвергаться оценке со стороны эксперта, осуществляющего исследование. В связи с этим необходимо рассматривать применение искусственного интеллекта как один из этапов сравнительного исследования, не подменяя само сравнительное исследование.
В конечном итоге должны быть сформулированы принципы использования искусственного интеллекта в судебно-экспертной деятельности, а также принципы принятия и оценки окончательного решения, основанного, в том числе на результатах применения алгоритмов рассмотренного феномена.
JURISPRUDENCE
Список источников
1. Ароцкер Л. Е. Организационные и процессуальные вопросы использования электронно- вычислительных машин в экспертной практике / Л. Е. Ароцкер // Криминалистика и судебная экспертиза. Киев, 1969. Вып. 6. С. 182-190.
2. Боровская Е. В., Давыдова Н. А. Основы искусственного интеллекта : учебное пособие / Е. В. Боровская, Н. А. Давыдова. М. : БИНОМ. Лаборатория знаний, 2010. 127 с.
3. Винберг А. И. Вывод эксперта при неполном знании изучаемого явления / А. И. Винберг // Советское государство и право. 1975. № 6. С. 75-77.
4. Дружинин Г. М., Моисеев А. М. Определение расстояния близкого выстрела при стрельбе из пистолета ПМ (Методические рекомендации) / Г. М. Дружинин, А. М. Моисеев. М. : ВНИИСЭ, 1987. 28 с.
5. Курпатов А. Четвертая мировая война. Будущее уже рядом! / А. Курпатов. СПб., 2019. 158 с.
6. Ланцман Р. М. Кибернетика и криминалистическая экспертиза почерка / Р. М. Ланцман. М. : Наука, 1968. 95 с.
7. Липовский В. В., Косолапов И. Л. Разработка экспертной системы «OLDMEN» / В. В. Липовский, И. Л. Косолапов // Криминалистика и судебная экспертиза : межведомственный научно-методический сборник. Киев, 1997. Вып. 48. С. 96-101.
References
1. Arotsker L. E. Organizational and procedural issues of using electronic computers in expert practice / L. E. Arotsker // Criminalistics and forensic examination. Kyiv, 1969. Issue. 6. P. 182-190.
2. Borovskaya E. V., Davydova N. A. Fundamentals of artificial intelligence : textbook / E. V. Borovskaya, N. A. Davydov. M. : BINOM. Knowledge Laboratory, 2010. 127 p.
3. Vinberg A. I. Expert conclusion with incomplete knowledge of the phenomenon under study / A. I. Vinberg // Soviet state and law. 1975. No. 6. P. 75-77.
4. Druzhinin G. M., Moiseev A. M. Determining the distance of a close shot when firing from a PM pistol (Methodological recommendations) / G. M. Druzhinin, A. M. Moiseev. M. : VNIISE, 1987. 28 p.
5. Kurpatov A. The Fourth World War. The future is near! / A. Kurpatov. SPb., 2019. 158 p.
6. Lantsman R. M. Cybernetics and forensic examination of handwriting / R. M. Lanzman. M. : Nauka, 1968. 95 p.
7. Lipovsky V. V., Kosolapov I. L. Development of the expert system «OLDMEN» / V. V. Lipovsky, I. L. Kosolapov // Criminalistics and forensic examination: interdepartmental scientific and methodological collection. Kyiv, 1997. Issue 48. P. 96-101.
Информация об авторе
А. И. Хмыз - начальник кафедры экспертно-криминалистической деятельности учебно-научного комплекса судебной экспертизы Московского университета МВД России имени В.Я. Кикотя, кандидат юридических наук.
Information about the author A. I. Hmyz - Head of the Department Expertly Forensic Activity of the Educational and Scientific Complex of Forensic Expertise of the Moscow University of the Ministry of Internal Affairs of Russia named after VYa. Kikot', Candidate of Legal Sciences.
Статья поступила в редакцию 27.06.2022; одобрена после рецензирования 15.08.2022; принята к публикации 16.09.2022.
The article was submitted 27.06.2022; approved after reviewing 15.08.2022; accepted for publication 16.09.2022.
