4.2. Классификация информационных систем

Классифицировать информационные системы достаточно сложно из-за их разнообразия и постоянного развития структур и функций.

В качестве признаков классификации используются: область применения, охватываемая территория, организация информационных процессов, направление деятельности, структура и др.

По территориальному признаку АИС классифицируются на международные, общегосударственные, геоинформационные, области, республики, округа, города, района и т.д. (см. рис. 8)

┌───────────────────────────────────────────────────────────────────────┐

│        Международные автоматизированные информационные системы        │

└──────────────────────────────────┬────────────────────────────────────┘

                                   │

┌──────────────────────────────────┴────────────────────────────────────┐

│         Общегосударственные автоматизированные системы (ОГАС)         │

└──────────────────────────────────┬────────────────────────────────────┘

                                   │

          ┌────────────────────────┴──────────────────────────┐

          │                                                   │

    ┌─────┴──────┐  ┌────────┐ ┌────────┐ ┌────────┐  ┌───────┴──────────┐

    │    АИС     │  │   АИС  │ │  АИС   │ │  АИС   │  │ геоинформационные│

    │ республики │  │ области│ │ города │ │ района │  │     системы      │

    │   округа   │  └────────┘ └────────┘ └────────┘  └──────────────────┘

    └────────────┘

     Рис. 8. Классификация АИС по территориальному признаку

По сфере применения различают АИС в экономике, в промышленности, в торговле, на транспорте, в правовой сфере, в медицине, в учебных заведениях и т.п.

В рамках одной сферы АИС можно классифицировать по видам деятельности. Так, например, все правовые информационные системы можно условно разбить на АИС, используемые в правотворчестве, правоприменительной практике, правоохранительной деятельности, правовом образовании и воспитании. Конечно, следует понимать, что подобного рода классификация достаточно условна, так как одни и те же АИС могут использоваться в различных видах правовой деятельности. (см. рис. 9)

   ┌────────────────────────┐

┌──┤    Промышленные АИС    │

│  │     промышленности     │                 ┌─────────────────────────┐

│  └────────────────────────┘               ┌─┤  АИС в правотворческой  │

│  ┌────────────────────────┐               │ │       деятельности      │

├──┤   Экономические  АИС   │               │ └─────────────────────────┘

│  └────────────────────────┘               │

│  ┌────────────────────────┐               │ ┌─────────────────────────┐

├──┤  АИС в правовой сфере  ├───────────────┼─┤Аис в правоприменительной│

│  └────────────────────────┘               │ │       деятельности      │

│  ┌────────────────────────┐               │ └─────────────────────────┘

├──┤     АИС в медицине     │               │

│  └────────────────────────┘               │ ┌─────────────────────────┐

│  ┌────────────────────────┐               ├─┤ АИС в правоохранительной│

├──┤   АИС  в образовании   │               │ │       деятельности      │

│  └────────────────────────┘               │ └─────────────────────────┘

│  ┌────────────────────────┐               │

├──┤      Военные АИС       │               │ ┌─────────────────────────┐

│  └────────────────────────┘               │ │     АИС  в правовом     │

│  ┌────────────────────────┐               └─┤ образовании и воспитании│

└──┤      и другие          │                 └─────────────────────────┘

   └────────────────────────┘

     Рис. 9. Классификация АИС по направлениям деятельности

Можно классифицировать правовые информационные системы с точки зрения правового образования, в рамках которого они сложились и задачи которого решают в процессе своего функционирования, - автоматизированные системы органов прокуратуры, юстиции, судов и др.

Один из основных подходов к классификации автоматизированных систем правовой информации (АСПИ) связан с видами обрабатываемой социально-правовой информации.

При классификации автоматизированных систем правовой информации можно выделить АСПИ, основанные на системе нормативных правовых актов (например, информационно-поисковые по законодательству). Для этих систем проблемы систематизации информации связаны с вопросами классификации и систематизации нормативных правовых актов.

С другой стороны, можно выделить системы, аккумулирующие и обрабатывающие разнообразную социально-правовую информацию ненормативного характера: криминологическую, криминалистическую, судебно-экспертную, оперативно-розыскную, научную правовую и др.

С точки зрения разработки автоматизированных систем в области права выделяются классификации на документированную и иную правовую информацию.

Документированная информация (документ) - зафиксированная на материальном носителе информация с реквизитами, позволяющими ее идентифицировать*(51). Указанные реквизиты являются основными основаниями для классификации обрабатываемой информации.

Фактографическая информация - это описание выбранных характеристик, свойств объектов, информация о которых собирается, систематизируется и обрабатывается в данной информационной системе. Для каждой характеристики должна быть точно определена форма ее представления в системе (текстовая, графическая, звуковая и т.д.). Вид хранимой и обрабатываемой автоматизированной системой информации во многом определяет ее программно-техническое решение.

Всю документированную правовую информацию можно разбить на официальную и неофициальную. К официальной правовой информации относятся сведения и данные о праве или о законодательстве в широком смысле слова, то есть обо всех действующих и уже прекративших действие нормативных актах. В автоматизированных системах, основанных на официальной правовой информации, большую роль играет ее классификация по источникам права: законы Российской Федерации, нормативные акты правительства страны и правительств республик, министерств и ведомств страны и республик и местных органов государственной власти и государственного управления, общественных организаций и др.

В качестве неофициальной правовой информации, лежащей в основе функционирования АСПИ, рассматриваются все сведения и данные о праве и связанных с ним явлениях, которые отражены в юридической научной литературе, не являющейся официальной (юридических монографиях, учебниках, статьях, обзорах, докладах, справочниках и других материалах), и сведения, содержащиеся в материалах, полученных от предприятий, учреждений, общественных организаций, граждан и других источников*(52).

Здесь следует заметить, что информация, полученная в результате работы автоматизированной системы, хранящей и обрабатывающей официальную правовую информацию, не будет являться официальной. Исключение составляет система "Собрание законодательства РФ", разработанная Центром новых компьютерных технологий научно-технического центра Федерального агентства правительственной связи и информации при Президенте РФ (ФАПСИ). Согласно указам Президента РФ от 5 апреля 1994 г. N 662 *(53) и от 9 августа 1994 г. N 1664*(54) тексты правовых актов в машиночитаемом виде в этой системе являются официальными.

Большое значение, с точки зрения создания и функционирования АИС, имеет классификация информации по степени доступа на открытую и ограниченного доступа. Использование подобного рода информации в автоматизированных системах требует организации технической и программной защиты ее от несанкционированного доступа.

Существуют классификации АСПИ по виду используемых технических (на каком классе вычислительных машин функционируют), программных (под управлением какой операционной системы работают, с помощью каких программных средств созданы), лингвистических средств, а также логико-математических методов, лежащих в основе процесса обработки информации. Кроме того, автоматизированные системы правовой информации можно классифицировать по требованию к уровню подготовки пользователей (для специалистов, для широкого круга пользователей).

Опыт практического применения АИС показал, что наиболее точной, соответствующей самому назначению АИС следует считать классификацию по степени сложности технической, вычислительной, аналитической и логической обработки используемой информации. При таком подходе к классификации можно наиболее тесно связать АИС и соответствующие информационные технологии.

Соответственно, на наш взгляд, можно выделить следующие виды АИС:

автоматизированные системы обработки данных (АСОД);

автоматизированные информационно-поисковые системы (АИПС);

автоматизированные информационно-справочные системы (АИСС);

автоматизированные информационно-логические системы (АИЛС);

автоматизированные рабочие места (АРМ);

автоматизированные системы управления (АСУ);

автоматизированные системы информационного обеспечения (АСИО);

экспертные системы (ЭС) и системы поддержки принятия решений.

Рассмотрим каждый из перечисленных в классификации типов АИС подробнее.

Автоматизированные системы обработки данных (АСОД) предназначены для решения хорошо структурированных задач, по которым имеются входные данные, известны алгоритмы и стандартные процедуры обработки. АСОД применяются в целях автоматизации повторяющихся рутинных операций управленческого труда персонала невысокой квалификации. Как самостоятельные информационные системы АСОД в настоящее время практически не используются, но вместе с тем они являются обязательными элементами большинства сложных информационных систем, таких, как АИСС, АРМ, АСУ. В частности, ОВД АСОД используются для статистической обработки информации по заданным формам отчетности.

Под автоматизированной информационно-поисковой системой (АИПС) в области права будем понимать автоматизированную информационную правовую систему предназначенную для сбора, систематизации, хранения и поиска правовой информации по запросам пользователей.

Наиболее известными системами, относящимися к данному виду, являются: ИПС "Эталонный банк правовой информации", созданная Государственным правовым управлением Президента РФ; база данных по законодательству "Эталон", разработанная научным центром правовой информации; система Центра новых компьютерных технологий научно-технического центра ФАПСИ "Собрание законодательства РФ"; юридическая справочная информационная система АРМ-юрист агентства "Intralex"; справочная правовая система "Гарант", разработанная научно-производственным объединением "Гарант-Сервис" (МГУ); информационная правовая система "Кодекс", созданная в "Центре компьютерных разработок" (Санкт-Петербург); справочно-правовые системы семейства "КонсультантПлюс", созданные АО "КонсультантПлюс" и др.

АИПС используются для накопления и постоянного корректирования больших массивов информации о лицах, фактах и предметах, представляющих интерес. Эти системы работают преимущественно по принципу "запрос - ответ", поэтому обработка информации в них связана в основном не с преобразованием первичных данных, а с их поиском.

Принципиальную особенность АИПС составляет понятие "информационный поиск". Информационный поиск - это процесс отыскания в каком-то множестве тех сведений, которые посвящены указанной в информационном запросе теме (предмету), информация о которой необходима пользователю.

Автоматизированные информационно-поисковые системы принято подразделять на документальные и фактографические. Такое деление основано на различии объектов поиска. В документальных - объектами поиска являются документы, их копии или библиографическое описание. В фактографических - искомыми объектами могут быть записи, характеризующие конкретные факты или явления.

Существует еще один класс информационных систем, предназначенных для поиска необходимой информации.

Автоматизированная информационно-справочная система (АИСС) в области права - это автоматизированная система правовой информации, предназначенная для хранения документированной и фактографической информации и выдачи справок по узким тематическим разделам. Характерной особенностью этих систем является требование отсутствия информационного "шума" в результатах обработки данных.

Отсутствие "шума" является следствием очень детальной предварительной обработки вводимых в систему массивов информации. Очевидно, что подобная обработка должна проводиться специалистами той области, в рамках которой функционирует информационно-справочная система, а ручная обработка информации существенно ограничивает предметную область системы.

В качестве примера можно привести автоматизированную информационно-справочную систему учета и контроля исполнения документов в сфере прокурорского надзора (АИСС "Картотека")*(55).

В АИСС "Картотека" объектом автоматизации являются процессы обработки жалоб граждан, поступивших в экспедицию прокуратуры и направляемых для расследования в отдел писем. В формируемую базу данных заносится вся информация по лицам, ведомствам, событиям, содержащимся в жалобах, а также по результатам разрешения жалоб и т.п. По запросам прокуроров отдела писем и структурных подразделений система выдает справки о конкретных жалобах, о нарушении сроков разрешения жалоб и рассмотрения документов, аналитические сводки различного характера.

Большое количество автоматизированных информационно-справочных систем создано и функционирует в правоохранительной и судебной сферах: "Убийство", "Следователь", "Рэкет", "Разбой", "Хищение оружия из хранилищ", "Расследование" - по организации расследования отдельных видов преступлений; "Сейф" - по информационному обеспечению расследования хищений из сейфов; "Девиз-М" - по расследованию поддельных денежных знаков; "Рецепт" - по расследованию поддельных рецептов на получение наркотических средств; "Досье" - по автоматизированному учету особо опасных преступников (рецидивистов, гастролеров, организаторов преступных групп, авторитетов уголовной среды и т.п.); "Папилон" - по проверке отпечатков пальцев и дактилокарт; "Криминал-И" - по учету правонарушений и преступлений, совершенных иностранными гражданами и гражданами России за рубежом; "Автопоиск" - по учету и организации поиска угнанного и бесхозного автотранспорта; "Антиквариат" - по учету похищенных культурных ценностей; "Наказание" - об отбывающих наказание; "Кортик" - по экспертизе холодного оружия и др.

Провести четкое различие между информационно-поисковыми и информационно-справочными системами в последнее время становится затруднительно. Это происходит вследствие того, что разработчики используют все более совершенные технологии информационного поиска, которые позволяют существенно уменьшить величину "информационного шума" в результатах работы информационной системы. С другой стороны, современные сложные информационно-поисковые системы реализуют и функции информационно-справочных систем по точной обработке и поиску справочной информации.

Использование информационно-поисковых и справочных систем правовой информации в различных областях деятельности имеет свои особенности и соответственно определяет специфические задачи и требования, которые позволяют говорить о них не только как о поисковом инструменте.

Мы считаем, что можно выделить четыре основные сферы применения этих систем:

а) систематизация и исследование проблем законодательства;

б) законотворчество;

в) правоприменительная практика;

г) правовое образование.

Рассмотрим их более подробно.

Для успешного решения проблем систематизации законодательства необходима предварительная классификация правового материала. Особую роль при этом играет предметная классификация нормативных актов. Работа эта осуществляется на основе специальных тематических классификаторов (например, общеправовой классификатор отраслей законодательства).

Следует отметить неоспоримое преимущество автоматизированных информационно-поисковых систем при анализе связей между различными нормативными правовыми актами. Эта работа, достаточно кропотливая, если ее проводить вручную, становится простой и быстрой благодаря наличию во многих современных системах гипертекстовых ссылок между документами.

Велико значение автоматизированных информационно-поисковых систем при приведении основных видов систематизации правового материала: инкорпорации, кодификации и консолидации.

Хронологическая и предметная инкорпорации существенно упрощаются с помощью автоматизированных информационно-поисковых систем, имеющих специальные хронологические и предметные классификаторы.

Облегчается работа по внесению официальных изменений в текст нормативных правовых актов.

В законотворческой деятельности использование автоматизированных информационно-поисковых систем также имеет большое значение. Эти системы играют роль незаменимого помощника для учета предшествующего законодательства на этапе разработки новых нормативных актов. Необходимость увязки всех вновь создаваемых нормативных актов с уже действующими, недопущение повторений одних и тех же норм в различных правовых актах, признание определенных нормативных актов утратившими силу - работа очень трудоемкая. Ручной отбор необходимых правовых документов может не только занять достаточно длительное время, но и привести к тому, что многие нормативные акты останутся вне поля зрения специалистов. Машинный поиск существенно повышает оперативность подготовки новых нормативных актов и перечней нормативных актов, утративших силу.

Наибольшее применение автоматизированные информационно-поисковые системы находят в правоприменительной деятельности.

Как уже отмечалось, значительно выросло число специалистов, в своей деятельности сталкивающихся с необходимостью работы с правовой информацией. Получение необходимых нормативных правовых документов из средств массовой информации требует больших временных затрат. Эта задача становится еще более сложной, если речь идет о различных ведомственных нормативных актах, которые далеко не всегда издаются в периодической печати. С использованием информационно-поисковых систем задача быстрого подбора необходимых документов существенно упрощается. Более того, среди людей, работающих с правовой информацией, в последнее время сильно выросло число специалистов, не имеющих специального юридического образования. Стоя перед необходимостью решения конкретного правового вопроса, многие из них не знают, какие конкретно нормативные правовые акты регулирует этот вопрос. Такие проблемы нередко возникают и перед юристами, не являющимися специалистами в рассматриваемой правовой области. Этих трудностей можно избежать, воспользовавшись различными поисковыми возможностями, предоставляемыми современными автоматизированными системами правовой информации. Системы классификации (хронологические, тематические, по реквизитам документов и т.п.) таких компьютерных баз позволяют на хорошем уровне решать многие задачи. Широко известен успешный опыт применения упомянутых выше таких систем, в том числе: КонсультантПлюс, Гарант, Кодекс, АРМ-Юрист.

Следующий класс информационных систем предназначен для решения на основе систематизированной правовой информации различного вида простейших логических задач. В результате работы систем этого класса происходит не только поиск необходимой при решении задач правовой информации (как в информационно-поисковых), но и с помощью определенных логических процедур синтез новых сведений, не содержащихся явно в отобранной правовой информации. Дадим более точное определение таких систем.

Информационно-логическими системами правовой информации называются автоматизированные информационные правовые системы, призванные на базе хранящегося в них, специально систематизированного массива правовой информации с помощью специальных логических процедур решать задачи анализа правовой информации.

В качестве примера системы, в которой реализованы определенные логические алгоритмы, можно привести функциональную подсистему "След", разработанную в рамках автоматизированной системы информационного обеспечения органов прокуратуры (АСИО-Прокуратура).

С помощью этой системы транспортные прокуроры получают методические описания и рекомендации по расследованию преступлений, совершаемых на транспорте. Согласно описанию следственной ситуации системой предлагаются соответствующие следственные методы.

Сравнительно новым и перспективным направлением использования компьютерных технологий являются экспертные системы, относящиеся к системам искусственного интеллекта.

Эти системы способны накапливать, обрабатывать знания из некоторой предметной области, на их основе выводить новые знания и решать на основе этих знаний практические задачи, объясняя ход решения. С помощью экспертных систем решаются задачи неформализованные, слабо структурируемые, алгоритмы решения которых не существуют в силу неполноты, неопределенности, неточности, расплывчатости рассматриваемых ситуаций и знаний о них.

С точки зрения систематизации законодательства в экспертных системах должна быть реализована система сведений и данных, содержащихся в нормах права, в отличие от систематизации нормативных правовых актов в информационно-поисковых системах.

Вопрос о возможности применения экспертных систем в правотворческой и правоприменительной деятельности неоднозначно решается разными авторами. Начиная с 60-х годов XX в. в юридической научной литературе ведется широкая дискуссия на эту тему. Одни сначала ограничили роль автоматизированных систем правовой информации только задачами сбора, хранения и поиска нужной правовой информации*(56), другие пытались доказать возможность моделирования с помощью ЭВМ процесса принятия волевого решения*(57). С тех пор дискуссия продолжает развиваться. И хотя в настоящее время трудно не согласиться с утверждением противников искусственного интеллекта о невозможности полностью формализовать мыслительные процессы, нельзя согласиться и с определением роли информационных систем правовой информации только как удобного хранилища огромного информационного правового массива. Подтверждением этому является то, что в настоящее время большое количество экспертных систем в области права уже созданы для решения конкретных правовых задач и успешно функционируют.

Таким образом, экспертные системы в области права - это системы, в которых на основе специально систематизированной правовой информации решаются конкретные задачи юридической практики. Данные системы при решении определенного класса задач могут заменить собой эксперта-юриста. Привлекая знания экспертов, заложенные в их информационный банк данных, они объясняют, аргументируют и делают выводы.

Функционирование экспертной системы связано с решением трех основных проблем:

проблемы передачи знаний от экспертов-людей компьютерной системе;

проблемы представления знаний, то есть реконструирования массива знаний в определенной правовой области и представления его как структуры знаний в памяти компьютера;

проблемы использования знаний.

Необходимость глубокой и подробной формализации процесса принятия решения для моделирования его в компьютерной системе приводит к тому, что пока экспертные системы такого рода создаются программистами и экспертами-юристами для решения конкретных вопросов в достаточно ограниченных правовых областях, то есть являются узко специализированными. Пользователями таких систем являются юристы-практики, сталкивающиеся с правовыми проблемами, находящимися вне области их компетенции, и особенно пользователи - не юристы.

Подобные системы в процессе решения задач задают вопросы пользователю, направляют ход его мыслей, используя формальные и эвристические знания экспертов. Существенно, что система объясняет выбранные стратегии решения и даже цитирует источники, в ней используемые.

Начиная с 1970 г. в Великобритании, США и ФРГ было разработано более 25 исследовательских проектов, охватывающих использование методов искусственного интеллекта в процессе правовой аргументации. Примерами являются такие широко используемые системы, как:

TAXAMAN-I и TAXAMAN-II, созданные англичанином Маккарти и специализирующиеся на налоговом праве Великобритании; система Мелдмана MITProject для уголовного права; программа Пиппа и Шлинка Judith на основе гражданского кодекса ФРГ обрабатывает юридические документы и их проекты, относящиеся к гражданскому праву; система LRS Харнера специализируется на договорном праве; Rand Project Ватермана и Петерсона моделирует процесс принятия решений в гражданском процессе; программные комплексы TAXADVISER и EMYCIN используются при планировании федерального налогообложения; "Си Клипс" де Бессоне используется при кодификации гражданского кодекса Луизианы; система DSCAS помогает анализировать юридические аспекты исков о возмещении дополнительных расходов, связанных с отличием физических условий на месте предполагаемого строительства от указанных в контракте; система LDS помогает экспертам-юристам урегулировать иски о возмещении убытков и компенсациях за ущерб, связанный с выпуском дефектной продукции, и многие другие.

В отечественной законодательной и правоприменительной практике в последнее десятилетие создано около полутора десятков правовых экспертных систем.

ЭС "БЛОК" предназначена для сотрудников подразделений по борьбе с экономической преступностью и помогает установить возможные способы совершения краж при проведении строительных работ. Система позволяет:

на этапе ввода исходных данных сформулировать проблему;

определить возможные способы совершения краж;

составить список признаков, соответствующих тому или иному способу совершения кражи, который используется для планирования мероприятий по раскрытию преступления.

Для выработки решения о способе совершения преступлений используются следующие группы признаков:

экономические, технологические, товароведческие, бухгалтерские, оперативные, а также причастные лица и документы - носители информации.

Система отличается простотой ввода новых данных, что дает возможность быстро адаптировать ее в процессе эксплуатации. В ЭС имеются подсистема помощи и подсистема обучения пользователя.

ЭС "БЛОК" реализована на базе естественной языковой оболочки ДИЕС для экспертных и информационных систем. Для разработки системы привлекались наиболее опытные сотрудники подразделений по борьбе с экономической преступностью. В развитие ЭС "БЛОК" предусматривается возможность обращения к автоматизированным учетам органов внутренних дел.

С 1964 г. в ВНИИСЭ успешно действует ЭС "АВТОЭКС" (последний вариант 1988 г. "Мод-ЭксАРМ"). Система в режиме диалога решает восемь вопросов, связанных с наездом на пешехода. ЭС обеспечивает высокий уровень автоматизации экспертного исследования. В ней автоматизировано большинство операций: экспертный анализ исходных данных, выбор хода исследования, выполнение расчетов, составление заключения, формулирование вывода с последующей распечаткой.

С помощью системы можно получить ответы на вопросы, касающиеся определения численных значений различных параметров дорожно-транспортного происшествия: скорость автомобиля, его остановочный путь, удаление автомобиля от места наезда в конкретный момент времени и т.п. Решаются также и расчетно-логические вопросы: например, наличие или отсутствие у водителя транспортного средства технической возможности предотвратить наезд на пешехода. На производство одной экспертизы затрачивается в среднем пять минут: три минуты на ввод данных и две - на исследование и печать. Система также позволяет исследовать наезды транспортных средств на препятствие и столкновения транспортных средств.

В перспективе экспертные системы могут эффективно использоваться и в практике систематизации законодательства для решения следующих проблем:

выявления и устранения путем экспертного толкования противоречивых правовых предписаний в актах различной юридической силы;

выявления и восполнения правовых пробелов с помощью аналогии права, аналогии закона;

доктринального (неофициального) толкования нечетко сформулированных в правовых актах правил, понятий, принципов.

Все экспертные системы строятся на общих и специальных знаниях в праве: существующих правовых концепциях, структуре правил, личностном восприятии права, правовой системе и подсистеме, юридической аргументации, логике, семантике, социологии и психологии права, а также философских теориях, носящих общеметодологический характер.

Конечно, современные компьютерные системы не могут обнаруживать моральные, религиозные, социальные и политические настроения, как это делают люди в процессе принятия решения. Они не обладают ни интеллектом, ни здравым смыслом, ни вдохновением, не проявляют общего интереса к всемирной проблематике, как это делает любой человек. Поэтому им отводится роль интеллектуального помощника (intelligent assistant). В данном случае машина выступает в роли интеллектуального стимулятора, настроенного на то, чтобы фактор забывания, игнорирования или неучета существенных для рассматриваемого дела обстоятельств не послужил причиной неполного или неверного его исследования.

Никто не связывает с такими компьютерными системами возможности простого отыскания истины, так как информация в них сохраняет такие пороки, как недостаточность, недостоверность и противоречивость. Однако их роль в интенсификации активной аналитической работы неоспорима.

Уже сейчас совершенно ясна польза подобных экспертных систем для решения проблемы пассивности некоторых народных заседателей: консультации ЭВМ, рассчитанные на не имеющего специального юридического образования заседателя, контрольные тесты помогут ему осознанно участвовать в слушании дела*(58).

"При создании интеллектуальных систем в правовой сфере надо учитывать ее особенности. Справедливость нельзя измерить на точных весах ни логики, ни математики, как нельзя синтезировать на компьютере законопроект, вбирающий вековую мудрость юридической науки и практики.

Юридическая практика нуждается в первую очередь в естественном интеллекте, в гуманизации человеческих отношений. Ибо высшей ценностью является человек, его естественные, прирожденные и неотчуждаемые права и свободы, его честь и достоинство. Именно с таких гуманистических позиций и должна рассматриваться проблема применения в сфере права компьютерных технологий, связанных с идеями, именуемыми искусственным интеллектом"*(59).

Перечисленные виды информационных систем могут входить составными частями в более сложные информационные образования.

Автоматизированные рабочие места (АРМ) - индивидуальный комплекс технических и программных средств, предназначенный для автоматизации профессионального труда специалиста. В состав АРМ входят, как правило, персональный компьютер, принтер, графопостроитель, сканер и другие устройства, а также прикладные программы, призванные решать конкретные задачи из профессиональной деятельности.

Понятие АРМ не является до конца устоявшимся. Так, иногда под АРМ понимают только рабочее место, оборудованное всеми аппаратными средствами, необходимыми для выполнения определенных функций. Также можно встретить понятие АРМ как условного названия программного пакета, предназначенного для автоматизации рабочего процесса.

Поскольку АРМ отличаются от АИСС и АИПС развитыми функциональными возможностями, последние могут входить в состав АРМ в качестве подсистем.

Обычно различают три способа построения АРМ в зависимости от структуры исполнения - индивидуального пользования, группового пользования и сетевой. Следует лишь заметить, что сетевой способ построения кажется наиболее перспективным, поскольку позволяет получать информацию из удаленных банков данных, вплоть до федерального и международного уровня, а также обмениваться интересующей информацией между структурными подразделениями, не прибегая к другим средствам связи.

При работе с АРМ от специалиста не требуется детального знания системного и прикладного программного обеспечения. Гораздо важнее, чтобы он умел ориентироваться в предметной области изучаемого явления.

Примером АРМ, используемого в деятельности органов внутренних дел, может служить АРМ "ГРОВД", которое создано с целью совершенствования информационного обеспечения оперативно-розыскной и управленческой деятельности городских и районных органов внутренних дел. АРМ спроектировано как совокупность взаимосвязанных подсистем, каждая из которых может функционировать автономно. Система позволяет выполнять статистическую обработку информации.

Другими видами сложных информационных образований являются автоматизированные системы информационного обеспечения (АСИО) и автоматизированные системы управления (АСУ). Указанные системы становятся необходимым условием информационного обеспечения государственного регулирования и управления*(60).

Автоматизированные системы управления (АСУ) - комплекс программных и технических средств, предназначенных для автоматизации управления различными объектами.

Основная функция АСУ - обеспечение руководства информацией. Автоматизированная система управления обеспечивает автоматизированный сбор и передачу информации об управляемом объекте, переработку информации и выдачу управляемых воздействий на объект управления.

В настоящее время активно разрабатываются автоматизированные системы управления различных правоохранительных органов (АСУ-МВД, АСУ-Юстиция и др.).

Примером современной АСУ ОВД является АСУ "Дежурная часть" (АСУ ДЧ), которая предназначена для автоматизации управления силами и средствами подразделений и служб ОВД в процессе оперативного peaгирования на преступления и правонарушения. АСУ выполняет следующие основные функции:

автоматизированный сбор и анализ информации об оперативной обстановке в городе, выдача решений и целеуказаний подразделениям ОВД, экипажам патрульных автомобилей, контроль за их исполнением в реальном масштабе времени;

автоматизированный сбор, обработка, хранение, документирование и отображение на средствах индивидуального и коллективного пользования в ДЧ и подразделениях ОВД информации о расстановке сил и средств, о положении и числе патрульных автомобилей, фактах преступлений и правонарушений на фоне электронных карт;

автоматизированный сбор по каналам связи из подразделений и служб ОВД информации о лицах, совершивших правонарушения, о похищенных вещах, угнанных транспортных средствах, другой оперативно-розыскной и справочной информации, а также выдача информации по запросам подразделений ОВД из региональных и общегородских банков данных;

автоматическая регистрация деятельности подразделений ОВД, подготовка аналитических и статистических отчетов, ретроспективный анализ процессов и событий.

Автоматизированная система информационного обеспечения - это система, обеспечивающая максимально полное удовлетворение информационно-правовых потребностей различных правовых образований на основе эффективной организации и использования информационных ресурсов.

Примером разработки и применения такой системы является АСИО-Прокуратура.