Название статьи:
Использование систем искусственного интеллекта в правоохранительной деятельности
Авторы: Степаненко Д.А., профессор кафедры криминалистики, судебных экспертиз и юридической психологии Института государства и права Байкальского государственного университета, доктор юридических наук, профессор, Байкальский государственный университет, г. Иркутск, Российская Федерация,
diana-stepanenko@mail.ru,
Бахтеев Д.В., доцент кафедры криминалистики Уральского государственного юридического университета, кандидат юридических наук, доцент, Уральский государственный юридический университет, г. Екатеринбург, Российская Федерация,
ae@crimlib.info,
Евстратова Ю.А., профессор кафедры уголовного процесса и криминалистики факультета (командного) Санкт-Петербургского военного ордена Жукова института войск национальной гвардии Российской Федерации, кандидат юридических наук, доцент, Санкт-Петербургский военный ордена Жукова институт войск национальной гвардии Российской Федерации, г. Санкт-Петербург, Российская Федерация,
yuliana130682@mail.ru В рубрике:
МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ И ЦИФРОВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В СОВРЕМЕННОЙ КРИМИНОЛОГИИ
Год: 2020 Том: 14 Номер журнала: 2
Страницы: 206-214
Тип статьи: Научная статья
УДК: 343.98
DOI: 10.17150/2500-4255.2020.14(2).206-214
Аннотация:
В статье рассмотрены технологические основы и возможности применения систем искусственного интеллекта в правоохранительной деятельности. Описаны методы исследования и сущность искусственного интеллекта, детально изучены подходы к таксономии его систем. В современных условиях искусственный интеллект не только позволяет решать отдельные узкие задачи, но и приближается по своим возможностям к полноценному мышлению человека. В настоящих правовых реалиях программирование и компьютеризация раскрытия и расследования преступлений осуществляются путем создания информационно-поисковых, справочных систем, а также баз данных и криминалистических алгоритмов, оптимизирующих процесс, например, выдвижения и проверки криминалистических версий, планирования расследования, обеспечения функций поддержания порядка, розыска преступника и пр. Определены главные признаки искусственных нейронных сетей как одного из основных методов реализации систем искусственного интеллекта в правоохранительной деятельности, в частности способность к ситуационному адаптивному обучению, выявлению неочевидных связей и закономерностей. Формирование прикладной искусственной нейронной сети рассмотрено поэтапно. На первом этапе собирается датасет - массив данных для обучения сети. На втором этапе избирается или разрабатывается алгоритм (набор правил) для ее обучения. Далее происходит непосредственно обучение системы и валидация его результатов. Проанализированы критерии проверки эффективности обучения системы искусственного интеллекта, в том числе критерии точности и правильности. Выделено три основных типа операций в сфере правоохранительной деятельности, которые могут быть разрешены посредством использования систем искусственного интеллекта: распознавание (визуальных образов и связей между объектами криминалистического познания), предсказание и классификация.
Ключевые слова: криминалистика, искусственный интеллект, информационное взаимодействие, виды и свойства информации, информационный ресурс, программирование расследования, компьютеризация расследования, искусственные нейронные сети, криминалистическое мышление
Список цитируемой литературы: - Рассел С. Искусственный интеллект. Современный подход / С. Рассел, П. Норвиг. - 2-е изд. - Москва : Вильямс, 2018. - 1408 с.
- Haugeland J. Artificial Intelligence: The Very Idea / J. Haugeland. - Cambridge : MIT Press, 1981. - 287 p.
- Bellman R. An Introduction to Artificial Intelligence: Can Computers Think? / R. Bellman. - San Francisco : Boyd and Fraser Publ. Co., 1978. - 146 p.
- Финн В.К. Искусственный интеллект: методология, применения, философия / В.К. Финн. - Москва : Красанд, 2018. - 448 с.
- Kurzweil R. The Age of Intelligent Machines / R. Kurzweil. - Cambridge : MIT Press, 1990. - 580 p.
- Rich E. Artificial Intelligence / E. Rich, K. Knight. - 2nd ed. - New York : McGraw-Hill, 1991. - 640 p.
- Charniak E. Introduction to Artificial Intelligence / E. Charniak, D. McDermott. - Boston : Addison-Wesley, 1985. - 701 p.
- Nilsson N.J. Artificial Intelligence: A New Synthesis / N.J. Nilsson. - San Mateo : Morgan Kaufmann, 1998. - 513 p.
- Криминальная психология : хрестоматия / сост.: И.А. Фурманов, И.Е. Метлицкий. - Минск : Изд-во БГУ, 2018. - URL: http://elib.bsu.by/handle/123456789/210474.
- Регулирование робототехники: введение в «робоправо». Правовые аспекты развития робототехники и технологий искусственного интеллекта / под ред. А.В. Незнамова. - Москва : Инфотропик Медиа, 2018. - 232 с.
- Copeland J. What is Artificial Intelligence? / J. Copeland. - URL: http://www.alanturing.net/turing_archive/pages/Reference%20Articles/what_is_AI/What%20is%20AI09.htm.
- Hintze A. Understanding the Four Types of AI, from Reactive Robots to Self-aware Beings / A. Hintze // The Conversation. - URL: https://theconversation.com/understanding-the-four-types-of-ai-from-reactive-robots-to-self-aware-beings-67616.
- Шестак В.А. Современные потребности правового обеспечения искусственного интеллекта: взгляд из России / В.А. Шестак, А.Г. Волеводз. - DOI: 10.17150/2500-4255.2019.13(2).197-206 // Всероссийский криминологический журнал. - 2019. - Т. 13, № 2. - С. 199-200.
- Беляков А.А. Мобильный справочник следователя: содержание и технические условия разработки / А.А. Беляков, Д.В. Бахтеев // Технологии XXI века в юриспруденции : материалы Всерос. науч.-практ. конф., Екатеринбург, 24 мая 2019 г. / под ред. Д.В. Бахтеева. - Екатеринбург, 2019. - C. 23-26.
- Chalkidis I. Deep learning in law: early adaptation and legal word embeddings trained on large corpora / I. Chalkidis, D. Kampas // ArtifIntell Law. - 2019. - Vol. 27, № 1. - P. 171-198.
- Карамазова Ж. В Китае камеры начали определять личность людей по походке. Да, даже круче, чем в «Черном зеркале» / Ж. Карамазова // Medialeaks. - 2018. - 8 нояб. - URL: https://medialeaks.ru/0811jkr-you-are-how-you-walk.
- Ищенко Е.П. Алгоритмизация следственной деятельности / Е.П. Ищенко, Н.Б. Водянова. - Москва : Юрлитинформ, 2010. - 302 с.
- Грицаев С.И. Компьютеризация целеопределения и планирования расследования / С.И. Грицаев, В.В. Помазанов, Ю.А. Заболотная // Научный журнал КубГАУ. - 2015. - № 108. - С. 491-499.
- Саблинская И. Предсказать преступление: искусственный интеллект учится разыскивать бандитов / И. Саблинская // Pravo.ru. - 2018. - 7 марта. - URL: https://pravo.ru/news/200927.