Методы искусственного интеллекта в юриспруденции
Актуальность темы. Современные цифровые технологии оказывают существенное влияние на развитие традиционных отраслей экономики и стали составной частью современных управленческих систем в сферах государственного управления, производства, обороны страны, безопасности государства и обеспечения правопорядка.
ИИ все чаще становится движущей силой важных разработок в области технологий и бизнеса, от автономных транспортных средств до медицинской диагностики и передового производства. В наши дни ИИ стал объектом не только теоретических исследований, но вышел на глобальный рынок, его рост стимулируется обилием оцифрованных данных и быстро развивающимися вычислительными мощностями обработки таких данных.
Более 30 лет искусственный интеллект находится в центре внимания научных исследований. Это работы по представлению знаний и экспертных систем таких авторов, как Марвин Мински, Хейес Рот, или концепция ситуационного управления, предложенная Дмитрием Поспеловым.
За последнее время в области компьютерных и вычислительных технологий было сделано несколько важных прорывов. В десятки раз увеличились вычислительная мощность аппаратного обеспечения, производительность в области передачи данных. Использование методов ИИ в промышленности открывает новые возможности для гибкого эффективного производства.
Быстрое развитие технологий искусственного интеллекта ставит вопрос о правовом статусе использования систем ИИ, обладающих разной степенью автономности: по некоторым прогнозам, к 2075 году мыслительные процессы роботов уже нельзя будет отличить от процессов мышления человека. Можно полагать, что системы ИИ могут выступать не только как объект регулирования, но и, зачастую одновременно, как потенциальный инструмент применения или обеспечения соблюдения регулирования, в частности при принятии юридически значимых решений, и в самое ближайшее время во всем мире будет наблюдаться процесс постепенного правового признания тех или иных «действий» системы ИИ и их последствий, а также формализации этих действий.
1... Искусственный интеллект. Генетический алгоритм и его применение. 5
1.1 Понятие генетического алгоритма, принцип работы, сферы применения. 5
2. Применение генетических алгоритмов в оптимизации планировочных решений промышленных подразделений на примере машиностроительного предприятия. 9
2.2 Разработка генетического алгоритма. 11
2.3 Программная реализация генетического алгоритма. 12
3... Достоинства и недостатки генетических алгоритмов. 14
3.1... Преимущества генетических алгоритмов. 14
4 Подходы и методы регулирования применения искусственного интеллекта, в частности ГА, и ответственность за эти действия. 17
4.1... Регулирование применения ИИ в России. 17
4.2 Правовое регулирование применения ИИ в мире. 19
5. Нормативные правовые акты государств мира, регулирующие применение искусственного интеллекта и устанавливающие ответственность. 21
5.1 Нормативные акты Европейского союза. 21
5.2 Законодательный опыт Республики Корея в области искусственного интеллекта. 22
5.3 Опыт США по использованию искусственного интеллекта в судебной системе. 23
1. Балашова, А. Фейки и роботы: какими будут главные технологические тренды 2019 года / А. Балашова, А. Посыпкина, Е. Баленко // РБК. – 2018. URL: https://www.rbc.ru/technology_and_media/03/12/2018/5c051d5d9a7947c4ecd961ae (дата обращения: 05.04.2022).
2. Бирюков, А. Н. Нейросетевое моделирование как инструмент искусственного интеллекта для бюджетно-налоговых систем / А. Н. Бирюков // Современные научные исследования и разработки. – 2018. – № 2. – С. 47-55. – URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=35090048 (дата обращения: 05.04.2022).
3. Буряк, В. В. Социальные последствия цифровизации экономики России: актуализация искусственного интеллекта / В. В. Буряк, О. А. Габриелян // Научный вестник: финансы, банки, инвестиции. – 2018. – № 3 (44). – С. 118-122. – URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=36315676 (дата обращения: 05.04.2022).
4. Елизаров Д.Э., Бурковский В.Л. Оптимизационные модели формирования структуры развивающихся мультисервисных сетей информационного обслуживания населения //Вестник Воронежского государственного технического университета. Т. 11. №. 1. 2015.
5. Зайцев, А. Тенденции в области искусственного интеллекта. Современные методы машинного обучения / А. Зайцев // Видеонаука: сетевой журн. – 2018. – №1(9). – URL: https://videonauka.ru/stati/32-vystavkikonferentsii-seminary/182-tendentsii-v-oblastiiskusstvennogo-intellekta-sovremennye-metodymashinnogo-obucheniya (дата обращения: 05.04.2022).
