А. В. ШМОНИН,
профессор кафедры управления органами расследования преступлений,
доктор юридических наук (Академия управления МВД России)
A. V. SHMONIN, Dr. of Law,
Professor at the Department of Management of Crimes Investigation Bodies and Units (Management Academy of the Ministry of the Interior of Russia)
УДК 343
Некоторые тенденции развития
криминалистических алгоритмов
принятия решений в уголовном судопроизводстве
Evolution Trends of Algorithms
of Forensic Decision-Making in the Criminal Process
В статье рассматриваются тенденции развития криминалистических алгоритмов принятия решений в уголовном судопроизводстве, некоторые проблемы их разработки, направления повышения качества подготовки таких алгоритмов, в том числе с учетом прогнозирования развития криминалистических технологий с информационными и коммуникационными компонентами.
The authors review major evolution trends of algorithms of forensic decision-making in the criminal process. Problems in developing such algorithms are identified and ways to address these problems proposed. Improving such algorithms is believed to be inseparable from digesting scientific visions of future forensic technologies, mostly based on progress in telecommunications and data processing.
Алгоритм, программа, криминалистика, принятие решений, уголовное судопроизводство, информационные технологии, коммуникационные технологии, искусственный интеллект, робототехника, биотехнологии, нанотехнологии, компьютерная лингвистика, информационные системы, архитектура, криминалистически значимая информация.
Algorithm, program, forensics, decision-making, criminal process, information technologies, communication technologies, artificial intelligence, robotics, biotechnologies, nanotechnologies, computer linguistics, information systems, architecture, forensically significant information.
Одним из важнейших направлений обеспечения эффективности деятельности правоохранительных органов является стимулирование создания и использования криминалистических алгоритмов принятия решений в уголовном судопроизводстве. Исследования в области криминалистических алгоритмов и программ начались еще в 60-е г. XX в., но до настоящего времени, в силу объективных и субъективных причин, эти исследования не приобрели всеобъемлющего характера, что позволяет некоторым авторам констатировать следующее: «В целом алгоритмы разрешения различных видов криминалистических
ситуаций в настоящее время еще недостаточно исследованы» [6].
Между тем современное состояние общественного развития, связанного с экстраполированным ростом научного знания и технологий, в том числе, информационных и коммуникационных технологий, методов искусственного интеллекта, робототехники, с одной стороны, и технологизация преступной деятельности — с другой, требуют от сотрудников правоохранительных органов расширения и углубления знаний о новых криминалистических алгоритмах противодействия преступности, включающих
алгоритмы принятия решении в уголовном судопроизводстве. Не случайно в литературе отмечается, что решение на современном этапе проблемы оптимизации следственной деятельности возможно на основе ее алгоритмизации, т. е. разработки «следственных алгоритмов и программ, концентрирующих и консолидирующих научные криминалистические рекомендации и передовой опыт раскрытия и расследования преступлений, в особенности тяжких, опасных, совершенных в условиях неочевидности» [13].
Можно согласиться с тем, что криминалистический алгоритм представляет собой научное обоснованное предписание о выполнении в заданном порядке системы последовательных операций, рекомендуемых следователю для решения задач уголовного судопроизводства [17]. Являясь синтезом научной деятельности теоретиков и повседневной работы практиков (например, следователей, экспертов), пройдя испытание компетентными правоохранительными органами, такой алгоритм, по существу являясь самостоятельной криминалистической технологией, может быть рекомендован к практическому использованию в уголовном судопроизводстве. При этом он не может применяться шаблонно при отсутствии творческого начала.
Таким образом, криминалистический алгоритм, являясь технологичным способом (методом) расследования преступлений, имеет целевое назначение — решение в типичных ситуациях досудебного производства задач уголовного судопроизводства с оптимальными ресурсными затратами (процессуальными, технико-криминалистическими и другими ресурсами), содержит в себе систему предписаний, определяющих последовательность действий и решений (операций).
Не вызывает сомнений, что криминалистические алгоритмы позволяют оптимизировать деятельность органов предварительного расследования, в том числе в сфере принятия процессуальных, тактических и стратегических решений. В связи с этим учеными-криминалистами на протяжении последних десятилетий осуществлялись попытки разработать алгоритмы решения задач выявления, раскрытия, расследования и предупреждения преступлений в рамках отдельных частных криминалистических теорий и разделов науки криминалистики. Но в большинстве своем исследователи, «утопая» в дискуссиях о понятиях, сущности и значении криминалистических алгоритмов, не решают главной задачи — разработку таких алгоритмов. Исключение составляют работы ученых в области технико-криминалистических исследований, а также некоторые работы в области криминалистической тактики и криминалистической методики. Так, попытку создания криминалистического алгоритма
(с эвристическим элементом) установления лица, совершившего убийство, предпринял К. А. Не-любин. В основе предложенного алгоритма находится электронная база в программе Microsoft Access, разработанная, по утверждению исследователя, с учетом теории решения изобретательских задач, основоположником которой является Г. С. Альтшуллер [14, 15].
При этом такие исследования в силу разных причин не доходили(ят) до сотрудников правоохранительных органов. Ярким примером этому может служить разработанный К. А. Нелюби-ным алгоритм установления лица, совершившего убийство, о чем сказано выше. Несмотря на то что он, как следует из текста диссертации, успешно использовался автором по делам о 43 убийствах, совершенных в условиях неочевидности, получил положительную оценку в ходе публичной защиты диссертационного исследования, результаты которого рекомендованы некоторыми учеными-криминалистами к активному внедрению в правоприменительную практику [16], тем не менее сведений об использовании разработанного алгоритма у широкой научной общественности не имеется.
Одними из проблем разработки криминалистических алгоритмов расследования преступлений являются увеличение темпов роста объема криминалистически значимой информации (далее — КЗИ), развитие криминалистических и иных технологий ее создания, обработки и распространения, значительно превышающие возможности большинства сотрудников правоохранительных органов в освоении и применении соответствующих криминалистических знаний.
Другой проблемой является сложность внедрения в криминалистические алгоритмы расследования преступлений эвристического элемента (творческое решение задач уголовного судопроизводства с использованием таких технологичных методов, как аналогии (синектики), ассоциации, творческая интуиция и т. п., в сложных ситуациях характеризующихся недостаточным характером исходной КЗИ и невозможностью нахождения строго логического решения этих задач) как продукта философии, психологии, теорий информации и искусственного интеллекта, структурной лингвистики, математики и физики и т. п.
Не случайно практически сразу после начала разработки криминалистических алгоритмов ученые стали приходить к выводу, что «создаваемые в криминалистике предписания алгоритмического типа (программы деятельности) носят предельно обобщенный характер» [5, 9, 10, 11]. Наиболее часто криминалистические алгоритмы определяются как носящие «ослабленный» характер [12]. При этом исследователи пишут: «Предлагаемые практикам алгоритмы действий по расследованию пре-
ступлений в абсолютном большинстве случаев не содержат четкого указания на конкретные криминалистические задачи, решаемые путем их применения, четко не раскрывают последовательность осуществления следственных действий. При этом признаки собственно алгоритма в предлагаемых в юридической литературе схемах действий, как правило, отсутствуют, хотя и обозначаются их разработчиками именно как алгоритмы действий в тех или иных следственных ситуациях. Как следствие, их можно оценить лишь как некий перечень возможных действий и мероприятий следователя, но никак не алгоритм или программу расследования» [8].
Представляется, что главной причиной, по которой криминалистические алгоритмы носят «ослабленный» или «расплывчатый» характер, является отсутствие возможности выявить систему факторов, определяющих ситуации расследования преступлений, типизировать такие факторы, а также постоянные изменения криминальной деятельности не позволяют создать универсальные алгоритмы. Не случайно Н. П. Яблоков пишет: «Методика не содержит «жестких» алгоритмов деятельности, применяемых на различных этапах расследования...» [7].
Предельная общность предлагаемых алгоритмов расследования, их ориентация исключительно на один или два фактора, определяющих проверочные, следственные или экспертные ситуации, отсутствие конкретизации решаемых в ходе применения таких «алгоритмов» криминалистических задач и возможных результатов обусловливают отказ правоприменителей их использовать. Так, по данным, полученным в ходе диссертационного исследования М. В. Барановым, 48 % из 150 опрошенных следователей Следственного комитета Российской Федерации и органов внутренних дел отказывались использовать разработанные криминалистические алгоритмы в связи с неконкретностью (неясностью) ситуаций и задач, для решения которых их можно применять (24 %), неясностью последствий применения предлагаемых алгоритмов расследования (18 %), устаревшим характером таких алгоритмов (16 %), их неполнотой или иными недостатками (8 %) [4].
Преодолеть подобного рода отношение к криминалистическим алгоритмам возможно с учетом основных направлений государственной политики в сфере научно-технического развития, закрепленных в стратегических документах [1, 2, 3], путем создания системы повышения качества алгоритмизации (программирования) расследования преступлений; автоматизации процесса обновления криминалистических алгоритмов; обучения потребителей использовать криминалистические алгоритмы с учетом меняющихся факторов, определяющих ситуацию
конкретного расследования. Создание такой системы сопряжено с развитием интеллектуальных платформ, включающих поиск и анализ КЗИ; организацию и администрирование банков такой информации и систем представления криминалистических знаний; эффективное использование программ интеллектуального анализа КЗИ, машинного обучения и компьютерной лингвистики в технологических процессах обработки криминалистической информации; ведение программного и лингвистического обеспечения интеллектуальных информационных систем и систем поддержки принятия решений в уголовном судопроизводстве и т. п.
В свою очередь развитие таких платформ сопряжено с реализацией задач по разработке программ для систем искусственного интеллекта (интеллектуальных систем, интеллектуального анализа данных, решателей задач для роботов, компьютерной лингвистики и представления знаний) с учетом объектно-предметной области науки криминалистики; средств интеллектуальных систем для криминалистики в целом и принятия решений в уголовном судопроизводстве в частности; проектов криминалистических информационных систем, систем представления криминалистических знаний и систем компьютерной лингвистики данной отрасли научного знания; архитектуры интеллектуальных, информационных систем и систем представления криминалистических знаний; методов искусственного интеллекта для интеллектуализации криминалистических информационных систем; технологий сбора и анализа КЗИ, ее интерпретации и обмена на основе внедрения когнитивных технологий, их конвергенции с нано — и биотехнологиями.
Решение перечисленных и иных задач возможно при соединении (интеграции) усилий специалистов разных отраслей научного знания (прежде всего криминалистики, психологии, теорий информации и искусственного интеллекта, структурной лингвистики, математики и физики и т. п.) и современных технологий для обеспечения совместных исследований и сопоставления методов разработки криминалистических информационных систем, систем интеллектуального анализа КЗИ, машинного обучения, представления криминалистических знаний и компьютерной лингвистики; разработки новых принципов и алгоритмов интеллектуального анализа данных и машинного обучения в различных областях знаний, в том числе средств формализованного качественного анализа КЗИ; разработки новых принципов и алгоритмов автоматического аннотирования и реферирования криминалистических источников информации; разработки средств формализации когнитивных криминалистических процедур для интеллектуальных роботов; построения новых моделей
и алгоритмов лингвистического анализа КЗИ; построения моделей и алгоритмов систем представления криминалистических знаний и систем, основанных на этих знаниях; выполнения криминалистических (научных) исследований, обработки и интерпретации получаемых данных в ходе их проведения; организации апробации криминалистических алгоритмов; создания различных технологических платформ для дистанционного обучения в целях повышения доступности качественных образовательных услуг в сфере криминалистики и внедрения криминалистических алгоритмов, в том числе путем проектирования компьютерных программ наподобие «Виртуальный осмотр места происшествия: учебно-методический комплекс».
Ключевыми направлениями повышения качества подготовки криминалистических алгоритмов принятия решений в уголовном судопроизводстве, основанных на криминалистических технологиях с информационной и коммуникационной компонентами, являются развитие криминалистики и иных наук, техники, технологий; подготовка квалифицированных кадров в сфере криминалистических технологий; внедрение инновационных криминалистических алгоритмов, формирование представления у сотрудников правоохранительных органов об их внедрении как о приоритетном пути развития таких органов; стимулирование создания научных коллективов, осуществляющих деятельность, направленную на развитие всего спектра криминалистических технологий; обеспечение трансфера иностранных криминалистических технологий и применение лучшего зарубежного опыта в сфере разработки, представления и внедрения криминалистических алгоритмов; развитие государственно-частного партнерства при разработке криминалистиче-
ских алгоритмов, прежде всего в сфере расследования компьютерных преступлений, и т. п.
Подводя итог краткому рассмотрению некоторых тенденций развития криминалистических алгоритмов принятия решений в уголовном судопроизводстве, представляется возможным сделать следующие выводы.
1. Криминалистический алгоритм, лишенный полностью математического обоснования, является по существу эвристическим алгоритмом решения задач уголовного судопроизводства, дающим достаточно хорошее решение в большинстве следственных и иных ситуаций расследования преступлений. Такой алгоритм следует применять в нетипичных ситуациях расследования преступлений, даже когда он дает неверное решение, в том числе при его заведомом существовании («пропуск цели»), или не гарантирует нахождение лучшего решения, но все же приемлемого.
2. Целью формирования криминалистических алгоритмов, основанных на знаниях, является обеспечение сотрудников правоохранительных органов эффективным инструментарием для решения задач на досудебных стадиях уголовного судопроизводства.
3. Криминалистические алгоритмы принятия решений в уголовном судопроизводстве в последующем могут быть подвержены изменениям в результате появления новых криминалистических технологий, определяемых конвергенцией сетей связи и (или) созданием сетей связи нового поколения, обработкой больших объемов данных, искусственным интеллектом, электронной диагностикой и идентификацией либо аутентификацией, облачными и туманными вычислениями, индустриальным интернетом, робототехникой и биотехнологиями, радиотехникой и электронной компонентной базой, а также информационной безопасностью.
Список литературы:
References:
1. О Стратегии научно-технологического раз- 1. вития Российской Федерации: указ Президента РФ от 1 декабря 2016 г. № 642 // СЗ РФ. 2016. № 49. Ст. 6887.
2. О Стратегии развития информационного общества в Российской Федерации на 2017—2030 годы: указ Президента РФ от 2. 9 мая 2017 г. № 203 // СЗ РФ. 2017. № 20. Ст. 2901.
3. Прогноз научно-технологического развития Российской Федерации на период до 2030 года: утв. Правительством РФ 3 января 2014 г. Доступ из справ.-правовой системы 3. «КонсультантПлюс».
4. Баранов М. В. Ситуационные задачи и механизм их решения в структуре следственной
About the Strategy of scientific and technological development in the Russian Federation: The Russian Federation President's decree from the 1st of December 2016. № 642 // The legislation's compilation of the Russian Federation. 2016. № 49. Article 6887. About development strategy of the informational society in the Russian Federation in 2017—2030: The Russian Federation President's decree from the 9th of May 2017. № 203 [Electronic resource] // The legislation's compilation of the Russian Federation. 2017. № 20. Article 2901. The prognosis of scientific and technological development in the Russian Federation to the period till 2030 [Electronic resource]: adopted by Government of the Russian Federation on
деятельности: дис. ... канд. юрид. наук. Ростов на/Д., 2012.
5. Бахтеев Д. В. Переход от вероятностных знаний к достоверным и достаточным в процессе раскрытия и расследования преступлений: вопросы теории и практики: дис. ... канд. юрид. наук. Екатеринбург, 2015.
6. Бектибаева О. С. Структура алгоритма тактического преобразования ситуаций защиты по уголовным делам // Российский следователь. 2012. № 21.
7. Волынский А. Ф, Лавров В. П. Криминалистика: учебник для студентов вузов. М., 2008.
8. Головин А. Ю, Баранов М. В. Алгоритмы расследования в структуре частных криминалистических методик: проблемы разработки и практического применения // Российский следователь. 2013. № 11.
9. Грановский Г. Л. Ситуационный подход в криминалистике и программирование расследования // Проблемы программирования, организации и информационного обеспечения предварительного следствия. Уфа, 1989.
10. Грановский Г. Л. Теоретические вопросы программирования трасологической экспертизы // Программированные и ситуало-гические методики трасологических исследований: сб. науч. тр. М., 1979.
11. Драпкин Л. Я. Основы теории следственных ситуаций. Свердловск, 1987.
12. Зинин А. М, Майлис Н. П. Судебная экспертиза: учебник. М., 2002.
13. Ищенко Е. П., Водянова Н. Б. Алгоритмизация следственной деятельности: монография. М., 2010.
14. Нелюбин К. А. Программирование и алгоритмизация установления лица, совершившего убийство (по материалам Свердловской области): дис. ... канд. юрид. наук. Екатеринбург, 2016.
15. Нелюбин К. А. Эвристические элементы криминалистических алгоритмов и программы установления лица, совершившего убийство // Российское право: образование, практика, наука. 2016. № 3.
16. Стаценко В. Г. Отзыв на автореферат диссертации К. А. Нелюбина на тему «Программирование и алгоритмизация установления лица, совершившего убийство (по материалам Свердловской области)». URL: http://www.usla.ru/structure/dissovet/ base/3/360/978_review.pdf (дата обращения: 20.06.2017).
17. Шаталов А. С. Криминалистические алгоритмы и программы. М., 2000.
the 3rd of January 2014. The access from the legal and reference base «ConsultantPlus».
4. Baranov M. V The situational tasks and its decision mechanism in the structure of investigative activity: dissertation ... candidate of law. Rostov-on-Don, 2012.
5. Bakhteev D. V The transition from probabilistic knowleges to reliable and enough ones during opening and crimes investigation: theory and practice questions: dissertation ... candidate of law. Ekaterinburg, 2015.
6. Bektibaeva O. S. The algorithm structure of tactical transformation for situations of protection on criminal cases // The Russian Investigator. 2012. № 21.
7. Volynskiy A. F, Lavrov V. P. Criminalistics: a manual for the students of the higher educational institutions. M., 2008.
8. Golovin A. Yu., Baranov M. V. The investigation algorithms in the structure of private criminalistic methods: the problem of development and practice using // The Russian Investigator. 2013. № 11.
9. Granovskiy G. L. The situational approach in criminalistics and investigation programming // The problems of programming, organization and informational provision of preliminary investigation. Ufa, 1989.
10. Granovskiy G. L. The theoretical questions of trasological expertise programming // The programmed and cytologically methods of trasologi-cal researching: The compilation of scientific labours. M., 1979.
11. Drapkin L. Ya. Fundamentals of the theory and investigative situations. Sverdlovsk, 1987.
12. Zinin A. M, Mailis N. P. Judicial expertise: a manual. M., 2002.
13. Ischenko E. P., Vodyanova N. B. The algorithmi-zation of investigative activity: the monography. M., 2010.
14. Nelyubin K. A. The programming and the algo-rithmization for identity of a person who made a murder (on the materials of Sverdlovskaya region): dissertation ... candidate of law. Ekaterinburg, 2016.
15. Nelyubin K. A. Heuristic elements of crimina-listic algorithms and programs for identity of a person who made a murder // The Russia Law: education, practice, science. 2016. № 3.
16. Stacenko V. G. The comment to a dissertation autoabstract of K. A. Nelyubin on the theme "The programming and the algorithmization for identity of a person who made a murder (on the materials of Sverdlovskaya region)" [Electronic resource]. URL: http://www.usla.ru/structure/ dissovet/base/3/360/978_review.pdf (access date: 20.06.2017).
17. Shatalov A. S. The criminalistic algorithms and programs. M., 2000.
E-mail: [email protected]