Программные комплексы автоматизированного решения экспертных задач и создание АРМ эксперта

 

В настоящее время создание программных комплексов автоматизированного решения экспертных задач необходимо рассматривать как одно из направлений, по которым осуществляется внедрение компьютерной техники в экспертную практику. Это направление неразрывно связано с другими, к которым относят: автоматизированный сбор и первичную обработку данных при исследовании объектов экспертизы, создание банков данных, баз данных и АИПС, а также разработку экспертных систем для автоматизированного решения задач экспертизы.

В целом же основной задачей, которая должна быть решена в ходе разработки и внедрения автоматизированных программных комплексов (и экспертных систем) в экспертные исследования, является подготовка АРМ экспертов.

В настоящее время АРМ специалистов уже имеются в различных отраслях науки и техники (системы автоматизированного проектирования, программные комплексы автоматизированного проведения редактирования и преобразования текстовой и графической информации на базе персональных компьютеров). Однако подобные АРМ, даже частично совпадающие по своей направленности с какой-то областью судебно-экспертной деятельности, не могут быть без специальной адаптации внедрены в экспертную практику, поскольку они не учитывают специфики объектов, исследуемых в экспертизе, и что гораздо более существенно, решаемых задач.

Например, задачи экспертно-криминалистической идентификации являются уникальными, так как установление индивидуально-конкретного тождества в качестве цели исследования, как правило, нигде больше не проводится. Поэтому любые системы распознавания в отраслях науки и техники, не связанных с судебной экспертизой, обычно основаны на выделении общих признаков, позволяющих структурно объединить распознаваемые объекты. Частные, индивидуализирующие признаки объектов для таких систем нежелательны. В задачах же экспертно-криминалистической идентификации наиболее информативными являются именно частные признаки объектов и отображений.

Рассматривая автоматизацию (компьютеризацию) экспертного производства как одно из основных направлений современного этапа развития судебной экспертизы, следует отметить, что можно использовать персональные компьютеры (ПК) для реализации и тех математических методов исследования, которые «работают» без применения вычислительной техники. Во многих случаях это облегчает расчеты, освобождает эксперта от рутинной работы, позволяет получить конечные результаты в виде, удобном для включения в заключение эксперта.

В настоящее время все программные комплексы, используемые для автоматизированного решения задач экспертизы, предполагают активную роль пользователя (судебного эксперта) при работе с ними. Таким образом, создаются, по сути дела, человеко-машинные комплексы. Остановимся на основных направлениях разработки и внедрения ПК в экспертную практику.

Получение и первичная обработка информации об объектах экспертного исследования характеризуются следующими факторами. Во-первых, ПК выступает здесь в качестве средства не столько получения, сколько фиксации уже полученной информации об объектах исследования; во-вторых, решаемые при этом задачи не всегда являются специфически экспертными (получение и первичная обработка информации об объектах исследования осуществляются при любом научном исследовании). В прикладных областях науки и техники достигнуты значительные успехи в указанном направлении: большинство современных физико-химических приборов состыкованы с микропроцессорами, обеспечивающими сбор и обработку экспериментальных данных. Такое соединение микропроцессорной и инструментальной техники позволяет не только ускорить сбор и первичную обработку информации (а следовательно, повысить производительность труда), но и в большинстве случаев расширить технические возможности приборов, повысить их чувствительность, избирательность, надежность в эксплуатации и т. п.

Поскольку фиксация и первичная обработка информации об объектах исследования не является специфически экспертным направлением компьютеризации, а научные разработки требуют привлечения специалистов в области электроники, математики, физической химии и др., а также значительных материальных затрат на организацию производства специальных устройств для стыковки ПК с приборами, то для целей экспертизы могут быть использованы готовые устройства и программы фиксации (первичней обработки) данных. Разумеется, соответствующие программные комплексы адаптируются и развиваются применительно к потребностям экспертной практики. Так, в РФЦСЭ на базе ПК PC/AT адаптирован программный комплекс «Газхрам», разработанный в Институте биоорганической химии РАН на базе мини-ЭВМ «Искра-226» и позволяющий полностью автоматизировать процесс сбора и первичной обработки данных газохроматографического анализа. В настоящее время этот комплекс совершенствуется для сбора и обработки данных с других приборов: УФ- и ИК-спектрофотометров и т. п.

При автоматизированном вводе информации в память ПК программный комплекс «Газхром» осуществляет преобразование аналоговых сигналов, появляющихся па выходе хроматографа, в цифровые коды, которые вводятся в память компьютера и могут быть в дальнейшем подвергнуты первичной обработке. Такое преобразование происходит в специальном электронном устройстве — аналого-цифровом преобразователе (АЦП). Обмен информацией между АЦП и процессором ПК осуществляется программным путем.

К рассмотренному выше направлению непосредственно примыкает создание компьютеризированных банков данных и ИПС. Так, многие современные аналитические приборы имеют встроенные в микропроцессоры комплексы программ, обеспечивающие накопление банка данных и поиск в нем необходимой информации. Как правило, такие банки данных содержат определенные сведения о свойствах химических соединений (банки данных УФ-, ИК-, масс-спектров).

Однако наиболее важны для экспертной практики банки данных, содержащие специфические сведения о конкретных объектах экспертизы, создаваемые на основе широко развернутых в настоящее время работ по организации информационного обеспечения экспертного производства и научных исследований в области экспертизы. В результате образуются и пополняются фонды справочных и экспериментальных данных об объектах и методах экспертного исследования.

Понятие банка данных позволяет по-новому подойти к вопросам управления информационными потоками в АС и обеспечить многоаспектный доступ к совокупности взаимосвязанных блоков информации. Под данными в теории проектирования баз данных понимают не любую информацию, а лишь фиксированную в форме, пригодной для последующей компьютерной обработки. Проектирование баз данных может поэтому рассматриваться в двух аспектах: инфологическом, связанном со смысловым содержанием данных (объекты, о которых требуется накапливать информацию, основные их характеристики и взаимосвязи), и датологическом, связанном с представлением данных на машинных носителях.

Под ИПС в какой-либо предметной области понимается совокупность сведений в данной области, заложенных в систематизированных определенным образом носителях информации, необходимой для оперативного решения конкретных задач. ИПС могут быть как неавтоматизированными (каталоги и картотеки), так и автоматизированными (АИПС) на базе средств компьютерной техники.

Применение ИПС в экспертных исследованиях позволяет получить законченное решение классификационных и диагностических задач экспертизы, а также существенно продвинуть решение идентификационных задач по установлению групповой принадлежности исследуемого объекта в случае однозначной (детерминированной) определенности его свойств. Разумеется, это применение имеет свои особенности, обусловленные спецификой места задач названных типов в процессе экспертного исследования.

Классификационная задача может быть основной задачей экспертного исследования. Хотя такие случаи и не являются типичными, они встречаются в экспертной практике и связаны главным образом с разрешением вопроса об отнесении представленного на исследование объекта к криминалистически значимому классу (например, задача об отнесении объекта к холодному оружию). ИПС в таких ситуациях—единственный формализованный, а также и математический (информационный поиск в математическом плане сводится к совокупности методов конечной алгебры и математической логики) аппарат, применимый для решения классификационной экспертной задачи.

Если классификационная задача является подзадачей экспертного исследования, то применение ИПС становится естественно подчиненным целям основного исследования и никоим образом не исчерпывает процедуры решения основной задачи экспертизы. Отметим, что в идентификационных исследованиях при установлении общей групповой принадлежности проверяемого объекта с объектом, изъятым с места происшествия, использование ИПС может быть основным этапом решения задачи, поскольку в этом случае задача по преимуществу сводится к частной классификационной подзадаче. Например, при расшифровке рентгенограмм в процессе исследования смесей кристаллических веществ методом рентгенофазового анализа необходимо установить фазовый состав исследуемой смеси не только на качественном уровне (это классификационная задача с однозначно определяемыми характеристиками классов), но и узнать концентрацию компонента в исследуемой смеси. Поэтому путем информационного поиска можно получить качественный фазовый состав исследуемой смеси, а затем для определения концентрации компонента использовать другие методы. Именно на этих моментах основана работа автоматизированного программного комплекса «ФАЗАН», решающего указанные задачи. Использование АИПС в составе данного комплекса позволяет решать классификационную подзадачу, но отнюдь не гарантирует решения более широкой задачи.

ИПС являются адекватным математическим аппаратом для решения классификационных задач со свойствами объектов, однозначно определяемыми в процессе исследования. Если же свойства определяются стохастически, для решения классификационных задач в этом случае требуются не ИПС, а другие системы, например системы распознавания образов. Математический анализ информационных фондов при решении задач экспертизы не всегда сводится только к информационному поиску. Наряду с методами распознавания образов мджн;) указать на статистический анализ информационных фондов по измерениям признаков состава объектов экспертизы при формировании идентификационного вывода в процессе решения некоторых задач, возникающих главным образом при производстве КЭМВИ и в ряде традиционных криминалистических экспертиз, когда необходимо провести математические исследования.

К любой АИПС, используемой в экспертных исследованиях, предъявляются такие требования:

- информационный язык системы должен обеспечивать высокую скорость поиска, минимальный информационный «шум», исключать потери информации;

- программа поиска информации должна обеспечивать как избирательную, так и комплексную выдачу информации в зависимости от конкретного запроса (при запросе сведений о виде пули и принадлежности ее к какому-либо образцу патрона не нужна информация о технических характеристиках патрона в целом);

- информация должна быть исчерпывающей.

Структура АИПС состоит из баз данных (т. е. целевых моделей, в которых отражены факты о предметной области, необходимые для функционирования автоматизированной системы, включающей в свой состав банк данных) на машинных носителях и системы управления базами данных (СУБД).

Именно СУБД позволяет производить все практически значимые операции с АИПС (сопровождать ее, т. е. обновлять и редактировать базы данных, вести информационный поиск по запросам, делать ряд других операций). В составе АИПС различают первичные и вторичные базы данных. Первичные базы данных образуются в результате непосредственного анализа предметной области, вторичные — в результате анализа первичных баз данных.

Существуют также различные модели данных, т. е. разные способы их представления па машинных носителях. В качестве основных компонентов модели данных включают: структуры данных, операции над ними и ограничения, принятые в модели. В настоящее время в СУБД используются три основные модели данных: сетевая, иерархическая и реляционная. В экспертных исследованиях применяются АИПС, основанные на реляционных моделях данных, т. е. на таких, где данные организованы в виде двухмерных таблиц с фиксированным числом столбцов (столбцы называются полями, а таблицы — отношениями). Над отношениями в реляционной модели вводятся специальные операции, позволяющие, с одной стороны, изменять отношения с течением времени, а с другой стороны, из уже имеющихся отношений получать новые. Кроме того, в реляционной модели вводятся ограничения, связанные с допустимостью алгебраических операций над отношениями.

База данных должна удовлетворять ряду требований, позволяющих эффективно ее сопровождать. Существует специальная и достаточно сложная математическая теория, позво­ляющая разрабатывать реляционные базы данных, отвечающие таким требованиям,— теория проектирования баз данных. Поэтому проектирование базы данных является необходимым этапом создания АИПС.

Большинство применяемых в экспертизе АИПС в настоящее время реализовано на базе ПК. Работа с такими АИПС осуществляется в диалоговом режиме. Пользователь может выбрать один из видов работы с АИПС (обновление данных, поиск по запросу и т. д.), в процессе диалога с АИПС он самостоятельно отвечает на вопросы, которые ему ставит компьютер, точнее СУБД, самостоятельно формулирует запрос на поиск информации в банке данных, удаляя отдельные доку­менты из банка данных, внося новые документы, изменяя их содержание.

Таким образом, как сопровождение информационного фонда па машинном носителе, так и информационный поиск производится при целенаправленном участии пользователя. Равным образом пользователем осуществляется и оценка результатов информационного поиска.

Создание банков данных — работа трудоемкая и длительная. Так, планомерная подготовка таких банков в области экспертизы была начата во ВНИИСЭ еще в 80-х гг. в соответствии с КЦП создания информационного фонда в области экспертизы на 1981—1990 гг. В настоящее время завершены либо находятся в процессе создания АИПС по лакокрасочным материалам и покрытиям («Марка»), моделям оружия (подразделяется на АИПС по гильзам, пулям и патронам к нарезному оружию), объектам автотехнической экспертизы («Автоинф»), взрывчатым веществам, а также боеприпасам и изделиям промышленного назначения, содержащим взрывчатые вещества, металлам и сплавам, материалам документов («Бумага»), обуви и др.

Планируется подготовка банков данных и создание АИПС по строительным материалам, объектам трасологической, бухгалтерской, планово-экономической экспертиз.

Разработка автоматизированных программных комплексов, непосредственно предназначенных для решения задач экспертизы, опирается на математическое моделирование. О нем достаточно подробно говорилось выше, здесь лишь отметим, что на основе математических моделей разрабатываются логические и вычислительные алгоритмы, которые затем переводятся в компьютерные программы.

В настоящее время уже можно говорить об определенных направлениях математического моделирования и создания на этой основе автоматизированных программных комплексов' для решения задач экспертизы. Опыт показывает, что наиболее перспективной и эффективной является разработка программных комплексов для решения, во-первых, наиболее часто встречающихся задач экспертизы, во-вторых, задач с достаточно простым алгоритмом решения, в-третьих, наиболее трудоемких задач, решение которых без применения компьютеров практически не представляется возможным.

Как уже отмечалось, на основе вероятностно-статистической модели решения идентификационной задачи по результатам исследования количественных признаков в РФЦСЭ разработаны программные комплексы «КОНТРАСТ» и «БЕТА», позволяющие эксперту на различных стадиях исследования спланировать измерения, удалить аномальные наблюдения, провести сравнение объектов с применением статистических критериев и, наконец, дать криминалистическую оценку результатам сравнения.

Разработаны также программные комплексы, реализующие математические модели решения задач установления факта намеренного изменения почерка («Роза»), идентификации исполнителя рукописи, выполненной намеренно измененным почерком («Ирис»), определения подлинности подписей при альтернативе выполнения ее с подражанием после предварительной тренировки («Мак», «Телемак»), при исследовании однословных кратких записей («Мера», «Око») и др.

Примером программного комплекса для решения часто встречающихся задач экспертизы, имеющих достаточно простой вычислительный алгоритм решения (однако со сложной логической структурой), может служить программный комплекс «Автоэкс», предназначенный для решения задач автотехнической экспертизы по делам о наездах ТС на пешеходов. Проблема автоматизации производства экспертиз потребовала разработки программных комплексов для решения экспертных задач и в тех случаях, когда действующие экспертные методики предусматривают формулирование вывода на основе исследования признаков на качественном уровне, когда выделить в задаче математическое содержание для создания вычислительного алгоритма затруднительно, а порой невозможно. Поскольку такие задачи принадлежат к часто встречающимся (диагностические задачи, возникающие при криминалистическом исследовании наркотических средств, диагностические и идентификационные задачи криминалистиче ского исследования лакокрасочных материалов и покрытий, идентификационные задачи традиционных криминалистических экспертиз), автоматизация их решения является чрезвычайно актуальной. Однако для этого необходима иная технология, в частности использование так называемых экспертных систем.

Процесс создания экспертных систем получил название инженерии знаний. Одной из ключевых фигур этого процесса является наряду с экспертом (высококвалифицированным специалистом-практиком в некоторой предметной области) инженер знаний (когнитолог), извлекающий специальные знания у эксперта с тем, чтобы затем снабдить, оснастить этими знаниями экспертную систему, которая будет для пользователя своеобразным автоматизированным экспертом.

В настоящее время нельзя говорить о том, что уже разработаны экспертные системы «в чистом виде», однако некоторые их элементы сейчас используются при разработке программных комплексов автоматизированного решения задач экспертизы. Это в первую очередь относится к программным блокам, реализующим синтезирующую часть при решении диагностических задач исследования наркотических средств, спиртосодержащих жидкостей кустарного и промышленного производства, диагностических и идентификационных задач исследования лакокрасочных материалов и покрытий и др.

Экспертная система представляет собой компьютерную программу, базирующуюся на знаниях высококвалифицированных специалистов (экспертов) таких программных блоках реализованы (в так называемой продукционной форме) знания высококвалифицированного, в совершенстве овладевшего методикой решения упомянутых задач специалиста.

От обычных ИПС такие блоки отличаются, во-первых, тем, что в них вместо базы данных используется база экспертных знаний (целевая модель, в которой отражены знания эксперта о предметной области, применяемые им при решении определенных задач), во-вторых, в них имеется алгоритм логического вывода, аналогичный процессу человеческого мышления при анализе конкретных фактов с использованием знаний (так называемая машина вывода), а именно это и характерно для экспертных систем. При разработке их центр тяжести перемещается с создания математической модели процесса решения задачи на создание математической модели представления знаний и оперирования с ними. Для решения последних проблем применяется весьма нетривиальный аппарат современной математической логики, которым и должен владеть наряду с глубоким пониманием экспертной проблематики инженер-когнитолог.

Практическая реализация ПК на всех направлениях тесно связана с проблемой создания АРМ экспертов. АРМ эксперта — это комплекс математических, алгоритмических, программных, технических и организационно-методических средств, позволяющих отдельному судебному эксперту осуществлять исследование с применением автоматизированной методики. Концепцию АРМ эксперта можно рассматривать в различных аспектах.

Во-первых, следует выделить проблему технического обеспечения АРМ. Данная проблема, по крайней мере, около двух десятилетий решается в различных областях науки и техники, и применительно к АРМ судебных экспертов целесообразно использовать все достижения смежных областей.

Техническая база АРМ должна включать в себя ПК, снабженный такими внешними устройствами, как накопитель на магнитных дисках, устройство автоматизированной цифровой печати, а также ряд других устройств, набор которых индивидуален для АРМ экспертов различных специальностей. Например, при исследовании материалов и веществ с применением физико-химических методов важна автоматизация ввода аналоговой информации с выхода аналитического прибора в память ЭВМ, для чего необходим аналого-цифровой преобразователь. При исследованиях же в судебном почерковедении большое значение приобретает автоматизированный ввод в память машины графической информации посредством различного рода вводных устройств (диджитайзеры, «световое перо», телевизионный ввод). В некоторых случаях может считаться достаточным и ручной ввод информации, необходимой для работы в автоматизированной системе, например когда такая информация сообщается в постановлении о назначении экспертизы, что типично для автотехнических экспертиз.

Во-вторых, в концепции АРМ экспертов необходимо выделить проблему математического, алгоритмического и программного обеспечения, отражающего специфику производства экспертиз и решаемых содержательных задач. Уже отмечалось, что во многих случаях задачи экспертизы уникальны и не имеют аналогов в других областях науки и техники, поэтому нельзя использовать без дополнительной адаптации уже готовое математическое, алгоритмическое и программное обеспечение АРМ специалистов смежных отраслей. Основой же обеспечения АРМ экспертов являются математические модели типовых с точки зрения математического содержания задач экспертизы. Поскольку такие модели в ряде случаев универсальны для задач, возникающих в различных родах (видах) экспертных исследований, возможно создание универсальных блоков для математического, алгоритмического и программного обеспечения АРМ экспертов различных специальностей. Структура такого обеспечения АРМ эксперта в настоящее время представляется следующей:

- банки данных, необходимых для функционирования АРМ;

- математические модели, алгоритмы и программы автоматизированного решения задач данного рода и вида экспертизы (включая экспертные системы);

- системы автоматизированного формирования, записи, редактирования и вывода на внешние устройства текстов.

Банки данных основываются на информационном обеспечении данного рода и вида экспертизы. Поскольку под данными понимается информация, зафиксированная на машинных носителях в виде, пригодном для автоматизированной обработки, банки данных основаны на формализации всех (всех существенных) смысловых описаний предметной области и на возможностях представления данных на машинных носителях (т. е. определенных моделях и методах представления и преобразования данных, определенных правилах их смысловой интерпретации). Программно банки данных реализуются в виде баз данных и систем управления ими.

Для объектов экспертизы, свойства которых определяются в процессе исследования однозначно, банки данных являются основой входящих в состав АРМ эксперта ИПС, используемых в составе АРМ либо для самостоятельного решения классификационных задач, либо (будучи встроенными в автоматизированные решающие программные комплексы) для решения классификационных подзадач в процессе решения диагностической или идентификационной задачи.

Если свойства объектов экспертного исследования определяются не однозначно, а стохастически, банки данных являются основой для функционирования в составе АРМ эксперта систем распознавания образов. Их использование аналогично применению АИПС и подобно ему определяется существом решаемой задачи.

Математические модели, алгоритмы и программные комплексы автоматизированного решения задач экспертизы являются ядром математического, алгоритмического и программного обеспечения АРМ экспертов. Вычислительные программные комплексы в составе АРМ эксперта дают возможность получить результаты, направленные на формирование экспертного вывода, объективизацию оценки информации, полученной в ходе исследования. При этом следует различать комплексы, универсальные для нескольких АРМ экспертов и специфические для АРМ экспертов конкретной специальности. Например, все вычислительные комплексы в составе АРМ эксперта-почерковеда представляются специфичными именно для данной специальности, поскольку особенности имеют не только объект исследования, но и математическое содержание решаемых задач (хотя бы из-за возможности субъективного намеренного вмешательства в процесс формирования признаков почерка). В то же время при использовании в составе АРМ экспертов вычислительных комплексов универсального характера всегда необходимо учитывать специфику объектов исследования и применяемых методов.

Применение систем автоматизированного формирования, записи, редактирования и вывода текстов необходимо и крайне важно ввиду значения, придаваемого оформлению текста заключения эксперта, и большой трудоемкости этого этапа производства экспертизы. В настоящее время такие системы либо входят о состав автоматизированных решающих программных комплексов либо существуют в виде специальных программ, автоматизированных текстовых редакторов, которые для АРМ экспертов различных специальностей универсальны.

В новейших программах формирование текста заключения эксперта производится в процессе диалога пользователя и программы, причем этот диалог происходит в форме, привычной для пользователя. Сформированный текст заключения эксперта пользователь может затем скорректировать в текстовом редакторе (только в редакторе могут быть записаны вопросы, поставленные перед экспертом, поскольку они должны быть дословно переписаны из процессуального документа о назначении экспертизы), однако при разработке программ обычно стремятся к тому, чтобы необходимость обращения к текстовому редактору была минимальной.

Методическое обеспечение АРМ экспертов представляет собой комплекс автоматизированных методик экспертного исследования, которые должны предусматривать применительно к решаемым задачам экспертизы: получение информации о признаках объектов исследования и количественных данных, необходимых для работы с АРМ; изложение основных принципов математических моделей решаемых задач; описание алгоритмов и программных комплексов автоматизированного решения задач; описание работы с программными комплексами; принципы оценки результатов работы автоматизированных программных комплексов, использования этих результатов для формирования экспертного вывода. Автоматизированные методики должны предусматривать обращение к локальным банкам данных и при необходимости к центрам обработки данных.

В экспертном учреждении наиболее целесообразно организационно относить АРМ экспертов к соответствующим предметным подразделениям. Это позволяет наиболее эффективно использовать АРМ эксперта данной специальности, но и требует надлежащего технического оснащения. При недостатке ПК АРМ приходится организовывать на уровне экспертного учреждения в целом, иногда на технической базе одного и того же единственного компьютера. Однако и в этом случае необходимо отдавать себе отчет в том, что АРМ — это форма использования средств автоматизации на организационном уровне отдельного эксперта. Поэтому ответственным за использование АРМ эксперта является то структурное экспертное подразделение, которое имеет в данный момент машинное время для работы в автоматизированной системе. Соответственно должны быть реализованы организационные и технические возможности для стыковки компьютера с необходимой аналитической аппаратурой, средствами автоматизированного ввода информации в ПК и т. д. Организационное обеспечение АРМ эксперта должно включать и систему подготовки кадров, способных работать в автоматизированной системе, в первую очередь экспертных кадров.

Организационное обеспечение АРМ предполагает и обеспечение взаимодействия АРМ эксперта с более высокими организационными уровнями (региональными и всероссийским центрами обработки данных в области экспертизы), а также с АСУ в указанной области, автоматизированными обучающими системами и с автоматизированными системами научных исследований в области экспертизы.

Помимо всего АРМ эксперта должны быть открытыми вычислительными системами, т. е. допускать возможность расширения за счет разработки и внедрения новых автоматизированных решающих программных комплексов, сопровождения банков данных и т. д. Концепция экспертных систем, например, такую открытость предполагает автоматически, поскольку процесс создания экспертной системы, или, что почти то же самое, процесс извлечения и представления экспертных знаний, является многоступенчатым и обеспечивает создание экспертной системы на различных ступенях ее «зрелости» (демонстрационный прототип, исследовательский прототип, про­мышленный и коммерческий прототипы).