Основные методологические понятия, концептуальные принципы и теоретико-прикладные положения правовой информатики

ОСНОВНЫЕ МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ПОНЯТИЯ, КОНЦЕПТУАЛЬНЫЕ ПРИНЦИПЫ И ТЕОРЕТИКО-ПРИКЛАДНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ ПРАВОВОЙ ИНФОРМАТИКИ

Ловцов Д.А.*

Ключевые слова: система, модель, правовая эргасистема, информация, структура, качество, эффективность, виды существования информации, виды проявления информации, ценность информации, информационная база, принципы, требования.

Аннотация.

Цель работы: совершенствование научно-методической базы теории правовой информатики.

Метод: концептуально-логическое и математическое моделирование правовыхэргасистем, системный анализ и продуктивная классификация видов существования и проявления информации в эргасистеме и формализация определений системологических и общенаучных понятий, имеющих методологическое значение для правовой информатики.

Результаты: формализованы определения методологических понятий: система, модель, эргасистема, функциональная структура эргасистемы, качество (объекта, эргасистемы, информации), эффективность (целевая, технологическая), ценность информации, а также основных видов существования (содержательная, структурная и др.) и проявления (осведомляющая, преобразующая, преобразованная, управляющая и др.) информации в эргасистеме; обоснованы концептуальные принципы и базовое утверждение о неизменности информационной неопределённости при возрастании энтропии системы, необходимые при исследовании, разработке, оптимизации и применении информационной базы правовых эргасистем; обоснована архитектура информационной базы правовой эргасистемы, включая базисную информационно-функциональную структуру специализированной базы данных и знаний и организационно-технические требования к её основным компонентам.

DOI: 10.21681/1994-1404-2018-3-01-15

Правовая информатика как прикладная область правовой информологии [10, 18], обобщенным объектом которой является информационная сфера (инфосфера) общественно-производственной деятельности - сфера переработки (производства, интерпретации, коммуникации) и потребления (осведомление, обучение, принятие решения и др.) юридически значимой (правовой) содержательной информации, а предметом - процессы переработки правовой информации и процессы создания, внедрения и применения средств компьютерной техники и информационно-компьютерных («цифровых») технологий (включая средства телематики, т. е. ИКТ телекоммуникаций) [10], базируется на системологических (общенаучных) понятиях, основными из которых являются: система, информация (связанная с системой), структура, модель, ситуация, качество, эффективность, управление (регулирование), а также их производные (эргатическая система, правовая эргасистема, информационный ресурс, информационная база, информационная струк-

тура, информационный процесс, информационная технология, качество эргасистемы, качество информации и др.).

Единого формального определения системы, удовлетворяющего предъявляемым к нему требованиям, в настоящее время нет. Есть множество определений системы, сформулированных Л. фон Берталанфи (впервые в 1969 г.), В. М. Глушковым, Н. П. Бусленко, А. И. Уё-мовым, Ю. А. Трейдером, М. Месаровичем, Р. Акоффом, У. Эшби и др. [1, 19, 20]. В рамках разрабатываемых теоретических основ правовой информатики предлагается следующее качественное общенаучное определение системы.

Система - это единое (целостное) образование множества элементов и связей, находящихся в сложных отношениях между собой, возникающее в результате операции выделения некоторой части внешнего мира по пространственным и (или) функциональным признакам и обладающее эмерджентными свойствами (свойствами целостности), не сводящимися к свойствам входящих в это образование элементов и связей.

Понятие «система» частично субъективно, так как исследователь в процессе разработки соответствую-

* Ловцов Дмитрий Анатольевич, доктор технических наук, профессор, заслуженный деятель науки Российской Федерации, заместитель по научной работе директора Института точной механики и вычислительной техники им. С. А. Лебедева Российской академии наук, заведующий кафедрой информационного права, информатики и математики Российского государственного университета правосудия. Москва, Россия. E-mail: dal-1206@mail.ru

щей символической системы (т.е. модели [3, 4, 9, 11, 15, 16]) выделяет из внешнего мира те элементы и явления, которые отвечают цели исследования и соответствуют его квалификационным возможностям по анализу и синтезу. Объективное содержание понятия «система» связано с тем, что реальные системы обладают пространственной или функциональной замкнутостью (изолированностью от внешней среды функционирования).

Модель - символическая (абстрактная или материальная) система, являющаяся образом и подобием реального (искусственного или естественного) объекта исследования, представляющая определённые характеристики его поведения. Формой модели является её структура, а содержанием - алгоритм функционирования [6].

Элемент и подсистема (тоже система), подсистема и система, система и надсистема (тоже система) образуют диалектические противоположности как часть и целое. Развитие систем - это циклическое зарождение, обострение и разрешение противоречий в результате их борьбы [1, 6, 19].

Для формального определения системы обычно используются аксиоматические методы и математическое пространство состояний. Например, простая математическая система - это множество, на котором реализуется заданное отношение (представленное в виде аксиомы) с фиксированными свойствами (представленными в виде теорем).

На основе аксиоматического метода можно дать следующее формальное определение: под системой понимается конструктивный объект, для которого выполняются следующие пять основных и одна дополнительная аксиомы (рис. 1):

1) объект функционирует во времени t Е Т, где Т, - временной интервал функционирования, и в каждый момент времени t находится в возможном для него состоянии 2(1) Е 7, где 7 -множество возможных состояний;

2) на вход объекта могут поступать входные воздействия (сигналы) х(1) Е X, где X - множество возможных воздействий, включая множество Жуправля-ющих и множество О возмущающих воздействий;

3) объект способен выдавать выходные сигналы у(1)^У, где У — множество возможных выходных сигналов;

4) состояние 2(Ф) объекта определяется оператором Н переходов, заданном на множестве значений, зависящих от текущего времени Ф, начального времени 1о, начального состояния 2(Фо), управляющего входного процесса (Ф, X], представленного отрезком, т.е.

г(1) = Н {1,1о, г(1о), (1, х]}, [10,1) е Т, 1 >

5) выходные сигналы определяются оператором G выходов, заданном на том же множестве значений, т.е.

УФ = 0{...};

6) пара «состояние - выход», определяется оператором Н* функционирования, заданном на том же множестве значений, т.е.

<2(1), уф> = Н*{...}.

х

Рис. 1. Графическая интерпретация аксиоматического понятия «система»

Таким образом, система - это конструктивный объект, характеризующийся внутренним состоянием 2(1), наличием входов и выходов (элементов, способных воспринимать входные воздействия Х(Ф), и элементов, способных выдавать выходные сигналы у(Ф)), характеризующих результат воздействия внешней среды и «движение» самой системы. При этом операторы Ни G формально являются операторами отображения:

Н: {[1о, 1)} X 2х {(1, хм,]}~ в: {[1о, 1)} х 2х {(1, х^]}-

Н*. {[Ь, 1)} х 2х {(1, х„|}-

2

У;

2х г,

где 2 = - про- пространство

состояний; XI, I =1,...,п - множество состояний 1-го элемента; У. - пространство выходов; х - операция прямого (декартового) произведения1 множеств.

Оператор Н переходов формально отражает определенные процессы в декартовом пространстве состояний 2 , представляющем собой множество всех возможных кортежей длины п, образованных так, что первая компонента принадлежит множеству вторая множеству Х2, ..., п-я множеству Хп. Оператор Н* функционирования отражает траекторию функционирования системы (рис. 2).

траектория функциот

<2(1), у(1)>

2

Рис. 2. Геометрическое представление «движения» системы

1 Пример декартова произведения 2 = ъ^лъг для двух множеств

Z1 = {2,3,7}, гг = {3,4}: 2 = {(2,3), (2,4), (3,3), (3,4), (7,3), (7,4)}.

Отличие операторов Н переходов и С выходов в том, что оператор Н каждому моменту t е Твремени ставит в соответствие определенный элемент z(t) е X, т.е. всегда обеспечивает отображение в пространстве состояний, а оператор С - не всегда, т.е. системы не всегда в момент t е Т времени выдают выходные сигналы у(А.

Все проблемы, возникающие при анализе и синтезе систем сводятся, практически, к двум:

1) описанию (моделированию) структуры системы на основе функциональных характеристик (структурный или морфологический анализ);

2) определению функций системы, заданной в соответствии с пространственным или структурным принципом (функциональный анализ).

При этом структура системы - это способ организации системы (целого) из отдельных элементов (составных частей, функциональных подсистем) и связей с их взаимодействиями, которые определяются распределением функций и целей, выполняемых системой, обеспечивающий устойчивость [3] и тождественность системы самой себе при различных внешних и внутренних изменениях.

Если систему можно описать (смоделировать) строго математически, то она является простой (в смысле общей теории систем) и допускает аналитическое исследование с получением конечных результатов. Например, простая ЯС-система (рис. 3) описывается во временной области дифференциальным уравнением:

№ = ЯСу(Г) + у(Г).

Данное уравнение представляет собой математическую структуру, т.е. форму модели ЯС-системы.

- система осуществляет выбор своего поведения (в частности, содержит функциональную подсистему принятия решений).

Рис. 3. Простая ЯС-система

Содержание модели можно представить алгоритмом функционирования КС-системы (рис. 4).

Система считается сложной, если обладает одним из следующих основных признаков:

- система допускает функционально-логическую декомпозицию (на основе обоснованных принципов) на подсистемы;

- система функционирует в условиях существенной неопределённости и воздействие внешней среды на неё обусловливает случайный характер её параметров и (или) структуры;

Рис. 4. Алгоритм функционирования ЯС-системы

Для модельного описания сложных систем используются нестрогие математические, аксиоматические, концептуально-логические и др. методы и различные практические приёмы вплоть до разработки протоколов (организационных алгоритмов) их функционирования и применения.

Среди сложных систем выделяют большие - человеко-машинные системы, в частности, эргатические системы.

Эргатическая система (эргасистема2) - сложная (большая) система управления (регулирования) объектами организационно-правовых («правовые эргаси-стемы»), экономических, экологических, технических, технологических и др. комплексов, в которой управляющая подсистема (в частности, правовая система, автоматизированная система управления - АСУ и др.) содержит человека-оператора (или группу операторов) как главный компонент.

То есть эргасистема - это сложная система управления (регулирования), осуществляющая выбор своего поведения или состоящая из большого числа разнообразно взаимодействующих друг с другом функционально неоднородных разнокачественных (разнотипных) элементов3. Отсюда сложность эргасистемы зависит от насыщенности её информацией, т.е. зависит не столько от количества элементов и отношений, сколько от их разнообразия (неоднородности). Причём, чем в большей степени различны элементы, тем меньше число способов, которыми может быть реализовано то или иное сочетание. Различать элементы сложной системы позволяет содержащаяся в системе информация. Различимость - свойство, необходимое для определения количества информации в сложной системе [9].

По территориальному признаку различают локальные (предприятия, специальные социально-технические системы и др.) и крупномасштабные (корпора-

2 Термин введен в научный оборот автором в 1998 г. [17].

3 Разнокачественность элементов обусловлена, в частности, неоднородностью, открытостью, динамичностью, эволюционностью, распределенностью во времени и пространстве, кооперативно-стью поведения и практической обучаемостью основных элементов (средства и ресурсы, люди-операторы, персонал, взаимосвязи); различной активностью и целенаправленностью элементов (разные цели у системы, подсистем, операторов, персонала и др.); параллельностью и семиотичностью природы проявляющихся взаимосвязей (производственные, культурные, личные и др.) между элементами, неопределенностью параметров внешней среды и др.

ции, ведомства, государства, коалиции государств и др.) эргасистемы.

Собственно правовые эргасистемы представляют собой системы двухуровневого правового (нормативного и индивидуального) регулирования (международные, национальные, федеральные, территориальные и др.) [10, 15].

В качестве концептуально-логических моделей реальных эргасистем используется инвариантный контур рационального управления (регулирования) сложными динамическими объектами (включая общественные, экономические и др. отношения) [6, 10].

Инвариантный контур рационального управления (функциональная структура эргасистемы) - структура, элементами которой являются (рис. 5) сложный динамический объект (СДО) Р0 регулирования (управления) любой физической природы (социальной, правовой, экономической, технической и др.) и основные функциональные подсистемы: Р1 -измерения (регистрации) наблюдаемых явлений; Р2 - наблюдения (оценивания) состояния Р0; Р3 - идентификации (коррекции модели объекта регулирования) Р0; Р4 - выработки управляющего (регулирующего) решения; Р5 - централизованной координации и организационного управления «технологическими» функциональными подсистемами; Р6 - информационного обмена, а связи между элементами - потоки информации, циркулирующей между функционирующими подсистемами (при регулировании объектом Р ).

ма, разделения Р. Калмана и централизации управления [6].

В эргасистемах рассматривают два вида существования информации - внутреннюю структурную (объективную или абсолютную) и внешнюю содержательную (субъективную или относительную) [9, 15].

Для уточнения и формализации определения основных видов существования и проявления информации в эргасистеме можно использовать их взаимоотношение применительно к «информационному узлу» (АСУ, функциональная подсистема, комплекс средств автоматизации - КСА и др.) и объекту управления (рис. 6) [6,9,10]:

где

Рис. 5. Концептуально-логическая модель эргасистемы

На объект Р0 и подсистему Р5 в моменты времени t могут поступать входные воздействия: функциональные Й^), внешние целевые Х^) и внешние координирующие Х°Ш, на которые возможны соответствующие отклики - выходные воздействия: 0(Л, О, У((), Обоснование данного варианта контура рационального управления (регулирования) базируется на фундаментальных принципах декомпозиции управляющего объекта кибернетической системы (классической концептуальной модели систем управления): оптимальности Л. Понтрягина и Р. Беллмана, дуальности А. Фельдбау-

(?д>0п> Qup' 0у> 0.г> _ информация осведомляющая (контрольная, сигнальная и др.), преобразующая, принятия решения (предписывающая [15]), управляющая, содержательная (семантическая и прагматическая), коммуникационная (струкг~но-ста-тистическая), структурная, о----¡етственно; ™ - информационный масск- ""1);Рш - априорная вероятность получения ИМ; ^> Тс _ общесистемный тезаурус и тезаурус функциональной подсистемы информационного взаимодействия (обмена), сооте-"ственно;

А

- кортеж параметров системы (модель); —,, й - знаки соответствия, объединения, принадлежности, соответственно.

Структурная информация Qv - отражённая в знаковой форме организованность (сложность, разнообразие) материальных объектов-систем, являющаяся универсальной физической величиной, используемой для опис,—я процессов функционирования объектов. Наличие Qv в эргасистеме (объекте, информационном узле) может способствовать получению от неё разнообразных эффектов, имеющих различное значение. Имеет объективный характер.

Содержательная информация 0.7 - совокупность сведений (знаний) о конкретном материальном объекте-системе или процессе (семантический аспект), содержащаяся в информационных массивах (массивах данных, массивах программ, сообщениях, фактах), воспринимаемых получателем (человеком-оператором, КСА и др.) и используемая им для выработки (с учётом его индивидуального или общесистемного тезауруса -накопленных знаний, целей и задач) и принятия управляющего решения (прагм,-----веский аспект) [7].

Наличие (получение) в эргасистеме (элементе принятия решений), позволяет получателю уменьшить имеющуюся неопределённость (разнообразие) истинной ситуации и на основе этого сделать выбор одного или нескольких вариантов из множества возможных

равноправных (однородных) альтернатив. Соответствующие ИМ являются поэтому объектом определённых операций (передачи, распределения, преобра-

зования, хранения, логической обработки, контроля, непосредственного использования и др.). Имеет субъективный характер.

Инфо-узел (подсистема) _ Объект

Qo = t Qn = QnD Исполнительные органы управления (регулирования) Qy .

=Qz^Q'z = Qv u Qz

Рис. 6. Взаимоотношение основных видов существования и проявления информации в

эргасистеме

Особой смешанной («структурно-содержательной») разновидностью информации я-^пется коммуникационная (связная) информация Qz, характеризующая процессы взаимодействия (взаимосвязи) функциональных элементов (подсистем) эргасистемы (известная также как«шенноновская» [6] инф~";1ация).

Коммуникационная информация Qя - совокупность сведений (знаний) о конкретном процессе взаимодействия в ансамбле материальных объектов-систем, содержащаяся в статистических структурах заданного множества информационных массивов (сообщений), воспринимаемых получателем (человеком-оператором, КСА и др.) и используемая им (с учётом его индивидуального или общесистемного тезауруса) для определения состояния ["очника информации.

Наличие (получение) Q^ в системе (элементе приёма ИМ), позволяет получателю уменьшить имеющуюся неопределённость (разнообразие) истинной ситуации (приписать ей большую вероятность, чем она имела раньше) и на основе этого сделать выбор одного ИМ из множества возможных.

Определение качественно различных видов проявления информации, циркулирующей в эргасистеме, возможно на основе анализа декомпозиции процесса управления СДО. В концептуально-логической модели эргасистемы (рис. 7), можно выделить такие качественно различные виды проявления информации, как:

Qo = <Ш) + <2о(Ю + Qo(Qy) + <?о№ Y)1

, к которой относг-ся вся информация об объективных характеристиках ^ состава, структуры и свойств управляемого процесса СДО, а также действующих на него управляющих (Qy,X) и дестабилизирующих (Е) факторов внешней среды, выступающая как в пассивной, так и в активной форма . -

2) преобразующая Qп — Qui' i ~ 1/6, ко_ торая заключена в структурах эргасистемы, её элементов (пунктов, узлов) управления, алгоритмов и программ переработки информации, объединенных в базах данных и знаний эргасистемы, и обеспечивает

технологический процесс перс—с------информации в

функциональных подсистемах ^fi (т.е. подсисте-

мах измерения, наблюдения, идентификации, выработки управляющих решений, централизованной координации, информационного обмена, соответственно);

Рис. 7. Взаимоотношение видов проявления информации

3) преобразованная (?пр — ^ ¿, I — 1,6, включающая:

информацию @Пр:1 измерения (восприятия), характеризующую отражение в подсистеме Р-| полезных с точки зрения решаемой задачи управления свойств осведомляющей информации Оп

информацию (?Пр2 наблюдения (распознавания), характеризующую отражение ситуаций, определяемых осведомляющей информацией, на конечном множестве эталонных образцов, заданных элементами подсистемы Ру;

информацию (?пр3 идентификации (отождествления и предсказания), характеризующую отражение на конечном множестве элементов подсистемы состояние или поведение объекта ро, которые с определенной вероятностью должны иметь место с заданным временем £° опережения;

информацию (2Пр4 выработки (принятия) решения, характеризующую отражение образов и целей

(текущих и предсказываемых) на конечном множестве решений, заданных элементами подсистемы Р4;

информацию централизованной координа-

ции и организационного управления, характеризующую отражение внешних целей и состояний подсистем

Р„ Рн Р* Рг, на конечном множестве эталонных Г0'Г1  г4' г6

образцов, заданных элементами подсистемы р^;

информацию (2Пр£ связи, характеризующую отражение взаимодействия подсистем р^, Р1 ... Р^ на конечном множестве элементов подсистемы р^;

4) управляющая к которой относится вся информация, реализуемая в средствах организации (исполнительных органах), являясь руководством (причиной) для их действия в отношении целенаправленного изменения состава, структуры и свойств управляемого процесса СДО.

В подсистеме Р^ воспринимается и распознаётся внешняя управляющая информация задающая главную цель управления СДО, а также предсказывается изменение главной цели и принимается решение о том, какую цель взять в качестве задающей для контура управления объектом Р0 в целом и для каждой подсистемы РI = 1,6 контуоа, в частности. Преобразованная информация (?Пр5 содержит информацию (¿01 Е СпР5; I = Гб ° мелях подсистем, являющуюся для них осведомляющей в активной форме. Последнее, как правило, приводит к накоплению полезной информации на выходах подсистем эргасисте-мы и установлению ассоциативных и других связей, что соответствует эффекту самообучения. В контуре формируется преобразованная информация , которая реализуется исполнительным органом управления объекта Р0 (см. рис. 4).

Понятие «качество» можно формализовать следующим образом.

Качество объектов исследования (систем, информации и др.) - совокупность свойств, характеризующих степень соответствия объектов целям (ценностям) и технологии применения:

Согласно (1) введём частные определения для качества эргасистемы и циркулирующей в эргасистеме информации.

Качество эргасистемы - совокупность информационных, технических, эксплуатационных, экономических, эргономических, эстетических и др. свойств эргасистемы (со структурой "), характеризующих степень достижения ею целей, поставленных при ее создании, и соответствия технологии применения:

Для обозначения качества функционирования эргасистемы в условиях её применения по назначению используется понятие «эффективность».

Эффективность эргасистемы - свойство, характеризующее степень достижения главной цели (целей),

поставленной при её создании и определяющей её назначение в условиях целевого применения.

Различают [6, 12 - 15] внешнюю или целевую эффективность эргасистемы (получаемую в управляемом объекте или процессе) и внутреннюю или технологическую эффективность (выполнения задач управления определённой эргасистемой по отношению к другой):

Для оценки целевого материального эффекта в эргасистеме требуется оптимизация по многим критериям и в результате вместо получения экстремальных значений показателей эффективности часто приходится рассматривать рациональные (компромиссные, сатисфак-ционные) решения. Последние могут характеризоваться некоторой системой требований, аксиоматически описывающих такие содержательные понятия как приемлемость, равноправие, равнозначность, справедливость и др. Очевидно, что возможность удовлетворить такой системе требований зависит от информационных ограничений, действующих в эргасистеме.

Качество информации в эргасистеме - совокупность внутренних (актуальность) и внешних (защищённость) свойств информации, характеризующих степень её соответствия потребностям (целям, ценностям) пользователей (персонала, КСА и др.) [8]:

Внутреннее качество ^а (присущее собственно информации и сохраняющееся при её пг—носе в другую эргасистему, подсистему) и внешнее ^ (присущее информации, находящейся или используемой только в определённой эргасистеме, подсистеме), определяются, главным образом, следующими иерархиями свойств, соответственно [6, 8, 10]:

<актуальность> := {<пертинентность (полнота, релевантность)>, <неисчерпаемость>, <кумулятив-ность (гомоморфизм, избирательность)>};

<защищённость> := { <достоверность (помехоустойчивость, помехозащищённость)>, <сохранность (целостность, готовность)>, конфиденциальность (доступность, скрытность, имитостойкость)>}.

Известные подходы к решению проблемы соответствия информации потребностям пользователей или иначе проблемы ценности информации имеют принципиально общие черты [6, 10]:

ценность информации предлагается связывать с поставленной задачей (М. Бонгард, Д. Конторов. Н. Моисеев, А. Харкевич и др.):

ценность информации предлагается измерять через ее количество (М. Гавурин, Б. Гришанин, Р. Стратонович и др.).

Однако при этом не учитывается множество качественных характеристик информации. Поэтому дальнейшее развитие подхода к определению ценности информации возможно, в частности, на основе:

учета качества информации, включая как внутренние свойства информации (актуальность), так и внешние (защищенность);

учета информационного ресурса систем и способа его использования для переработки информации.

Тогда можно принять следующее формальное определение ценности информации.

Под ценностью информации понимается ее значимость, определяемая способом динамического отображения множества ее качественных свойств (Кд) и количественных характеристик (/) на множество возможных управляющих решений ведущих кдости-жению целей (С)управления:

2. Концептуальные принципы и утверждения

Основными принципами (концептуальными требованиями) правовой информатики, необходимыми при исследовании, разработке, оптимизации и применении информационной базы правовых эргасистем, являются принципы [4, 6, 10 - 12, 16, 20]:

целевой эффективности - эффективность эргаси-стемы измеряется внешними целевыми полезными эффектами, получаемыми в управляемом объекте или процессе при её функционировании, а не внутренними технологическими, информационными, экономическими и др. эффектами выполнения задач управления различными конкретными эргасистемами;

развития - эргасистемы относится к развивающимся системам, для которых справедливы принципы появления нового (задач, свойств и др.), направленного целевого изменения в пространстве свойств, сложности внутренних связей и отношений, необратимости изменений во времени, преемственности поколений (историзм), целостности, существенного влияния качества и количества информации на процессы управления СДО (от ошибок до потери управления);

социальности - эргасистема как человеко-машинная система обеспечивает и социальное развитие);

информационного метаболизма - обеспечение современного научно-технического уровня эргасистем связано с необходимостью обмена информацией с другими развивающимися социально-техническими системами, в том числе и информационными;

необходимого разнообразия - разнообразие эргасистемы как сложной системы требует управления, которое само обладает достаточным разнообразием (этому принципу соответствует управление, рассматривающее различные варианты стратегий, планов, решений с целью выработки оптимального управляющего решения);

внешнего дополнения - в эргасистемах прогноз ситуаций (состояний подсистем, СДО, среды функционирования) и выработка управляющих воздействий формальными методами возможны лишь приближенно (поэтому необходим содержательный контроль ра-

боты формализованной структуры управления и ситуационная координация ее с помощью дополнительных (внешних) неформально принимаемых решений человеком-оператором);

обратной связи - требует построения эргасистемы с использованием замкнутых контуров (это означает необходимость сосредоточения планирования, координации выработки управляющих решений и контроля их реализации в единой (обобщённой) функциональной подсистеме эргасистемы);

избыточности - в эргасистеме совместно и согласованно используется информационная, структурная и временная избыточности для рационального обеспечения достоверности, сохранности и конфиденциальности используемой информации;

антиэнтропийности - управление СДО всегда направлено на уменьшение неопределённости в знаниях о функционировании (построении) СДО за счёт усиления информационной осведомленности при принятии решения (управление всегда связано с ограничением степеней свободы СДО, необходимым для определения его целенаправленного поведения);

информационного баланса - в многоэшелонных иерархических эргасистемах для управления СДО с требуемым качеством необходимо обеспечивать баланс суммарного количества осведомляющей (дескриптивной) и управляющей (преспективной) информации [15] путём регулирования, в частности, информационными потоками в эргасистемах, составом контролируемых параметров СДО, применения статистических данных, использования опыта специалистов-экспертов и др. [6, 10, 13]:

где I0j, 1у] - количество информации осведомляющей и управляющей, соответственно; ДГ - количество эшелонов иерархии эргасистемы;

ситуационности - не существует наилучшего в каком-то абсолютном смысле управляющего решения, так как реальная обстановка характеризуется много-критериальностью, наличием неопределённых (неконтролируемых) факторов и конфликтных ситуаций, необходимостью оперативного учёта мнений многих лиц (поэтому решение может считаться лучшим лишь для лица, принимающего решения (ЛПР) в отношении поставленных целей на данный момент времени);

информированности - конкретные формализованные выражения критерия и вид оператора управления зависят от степени информированности органов управления о неопределённых (неконтролируемых) факторах, характеризующих возникающие в реальной обстановке ситуации.

Кроме того, поскольку для задач управления (в частности, правового регулирования) существенное значение имеют качественные (ценностные) характе-

ристики информации необходимо сформулировать принцип оптимальности переработки информации в эргасистеме.

Согласно (2) можно сформулировать принцип оптимальности переработки информации в эргасистеме как «трехэкстремальный» принцип информационной ценности: информационный ресурс (ф ) эргасисте-мы следует использовать оптимальным (*) способом и только для переработки наиболее ценной (качественной) информации на основе которой действительно возможна выработка оптимальных (при данном ограничении на количество информации) управляющих решений (У^), ведущих к достижению целей (£ ) управления [6, 9, 10]:

О)

Под способом использования информационного ресурса эргасистемы понимается специальная информационная технология как совокупность информационных процедур (действий): производства (рецепции, генерации, селекции, измерения, классификации, распознавания; моделирования), интерпретации (преобразования, логической обработки, аккумуляции) и коммуникации (передачи, хранения, предоставления) содержательной информации.

В соответствии с принципом (3) в эргасистемах необходимо выполнение трёх экстремальных условий для обеспечения требуемого уровня качества и эффективности применения эргасистем в целом. Кроме того, требуется разработать формально-математический аппарат (ФМА) для количественной оценки информационного ресурса эргасистем и степени рациональности его использования в функционирующей эргасистеме. Для построения ФМА необходимо разработать математические модели правовой эргасистемы [4, 10, 15], её информационной базы и процесса её функционирования, ставящие в соответствие логике реальных объектов логику теоретических понятий и отношений.

Базовое утверждение. С ростом информационной энтропии Н системы при прочих равных условиях степень неопределённости системы не изменяется, а возрастает количество способов реализации определённого состояния системы.

Доказательство. Пусть имеются две системы > такие, что:

система может находиться в любом из ^ возможных состояний с одинаковой (для простоты) вероятностью р^ = I = 1, /V , тогда её информационная энтропия Н! = 1п N ;

система может находиться в любом из возможных состояний с одинаковой вероятностью р, = 1/2ЛГ, / = 1,2 N, тогда её энтропия Н? = \ll2N , т. е. Н? > НЛ.

Поскольку вероятность - числовая характеристика степени возможности появления случайного события при неограниченно повторяющихся определённых условиях, то знание функций распределения вероятно-

стей позволяет почти с полной определённостью предсказать, что ппи £ ^ оо:

система будет находиться в каждом из N состояний в1/ЛГ % случаев;

система будет находиться в каждом из 2Ы состояний в 1/2ЛГ %случаев.

При этом количество способов М (количество возможных переходов), которыми реализуется одно из возможных состояний равно:

Мл = 1 + № - 1) = Л - для системы ;

M? =1+(2N-1') = 2N _ дЛя системы т.е. М7 > МЛ.

Вместе с тем нельзя определить какое состояние наступит в каждой системе в некоторый момент времени независимо от того, что известно о их предыдущих

состояниях.

Отсюда системы (^1 и с различной энтропией (Я? > Нл) имеют одинаковую степень неопределённости, но различное количество [М7 > Мл) способов реализации заданных, совершенно определённых состояний системы.

3. Архитектура информационной базы правовой эргасистемы

Информационная внутри-машинная база правовой эргасистемы - это взаимосвязанный комплекс специализированных баз данных и знаний (БДЗ) функциональных подсистем эргасистемы, обеспечивающий решение её целевых и функциональных задач. В свою очередь, специализированная БДЗ - это, по сути, информационно-математическая модель предметной области, основанная на знаниях (о предметной области) и содержащая в качестве базисной логико-лингвистическую модель представления знаний (тезаурус функциональной подсистемы), предназначенная для создания прикладной интеллектуальной человеко-машинной системы (вопросно-ответной, расчётно-ло-гической, экспертной, поддержки принятия решений и пр.) [6].

На основе анализа известных интеллектуальных систем определены [6, 10] общие требования и базисная структура специализированной БДЗ (рис. 8), согласно которой БДЗ представляет собой интеллектуализиро-ванный инструмент для исследования проблемных ситуаций, в которых решение можно получить либо на основе прикладных алгоритмов, либо (если такие алгоритмы не существуют) путём логического вывода или аргументированного обоснования. В последнем случае решение специальных (целевых и функциональных) задач эргасистемы обеспечивается способностью информационно-математического обеспечения (ИМО) БДЗ формировать логические выводы и обоснованные рекомендации на основе знаний в конкретной предметной области (функциональной подсистеме) эргасистемы. При этом ИМО БДЗ должно обеспечить информационные процессы накопления, интеграции, уточнения, поиска, извлечения, интерпретации, мани-

Рис. 8. Базисная информационно-функциональная структура специализированной БДЗ

пулирования, модификации и др. знаний и реорганизации БДЗ.

Формально под знаниями понимаются:

факты (фактические знания, данные) - известные экспертам обстоятельства относительно объектов и их взаимоотношений в моделируемой предметной области;

эвристики (знания для принятия решения), характеризующие применяемые экспертами правила и способы рассуждений (сосредоточения, удаления бесполезных идей, использования нечёткой информации и др.), основанные на опыте, и образующие сложные иерархические структуры типов данных, включающих, наряду с информационной частью, метазнания (знания о знаниях), содержащие описательную часть (свойства знаний) и встроенные (присоединённые) процедуры использования знаний;

процедуры комбинирования теоретических представлений, наблюдений из личного опыта и интуитивных соображений экспертов при решении специальных задач.

В целом, ИМО специализированной БДЗ должно помочь ЛПР:

- при анализе решаемой специальной задачи эрга-системы - структурировать задачу, генерировать различные формальные постановки задачи, наборы исходных данных, переменных и ограничений; выявлять предпочтения, формировать критерии оценки и др.;

- при решении задачи - генерировать или выбирать прикладные (объектные, основанные на объективных закономерностях, и субъектные, основанные на предпочтениях ЛПР) модели и алгоритмы реше-

ния, собирать и проверять исходные данные, выполнять требуемые вычисления, оформлять и выдавать результаты:

- при анализе решения и интерпретации результатов - объяснять ход решения, анализировать альтернативные варианты, осуществлять поиск и выдачу сведений об аналогичных решениях в прошлом и последствиях их реализации.

На основе анализа результатов создания реальных БДЗ определены [6, 10, 17] проблемы синтеза и соответствующие организационно-технические требования к основным компонентам специализированной БДЗ функциональной подсистемы эргасистемы.

1. Требования к человеко-машинному интеллектуальному интерфейсу:

корректность процедур получения информации от ЛПР - использование корректных элементарных операций, понятных модели (словаря и синтаксиса) профессионального естественного для ЛПР языка и логико-лингвистической модели (ЛЛМ) предметной области (тезауруса), пертинентного набора вопросов;

комфортность - использование процедур переработки информации, позволяющих обеспечить приемлемое время ( С < 20 с) человеко-машинного диалога, процедур предоставления данных в различном виде и форме, генерации и управления (изменения) стилем диалога, получения необходимых пояснений на каждом шаге диалога, контроля возможных ошибок ЛПР, предъявления ЛПР противоречивых ответов для уточнения и коррекции предпочтений; повышение роли зрительного (через дисплей) и речевого (через аудиосредства) каналов общения);

определённость ведущего диалог - КСА, если технология выработки решения определена и запрограммирована; ЛПР, если используется метод проб и ошибок в режиме «меню».

2. Требования к логико-лингвистической модели информационного процесса (функциональной подсистемы):

адекватность рассуждениям ЛПР - использование рационального (с учётом достоинств и недостатков) комплексирования способов представления знаний в виде иерархических структур, графов, систем продукций, семантических сетей, фреймовых представлений, совокупности формально-логических объектов (предикатов и функций) и др. [6]; использование комбинирования декларативных и процедурных знаний для описания связанных с ними концептуальных объектов (для облегчения интерпретации результатов);

ситуационность настройки - использование концептуальных структур представления знаний и процедур их активизации в соответствии с реально возникающими ситуациями;

иерархичность организации - обеспечение соответствия иерархии целей информационного процесса и иерархии знаний, обусловленной степенью абстракции концептов предметной области.

3. Требования к блоку (компоненту) выбора решения:

обеспечение возможности логического вывода -использование и развитие псевдоформальных логик [5]: логики временных, пространственных и причинно-следственных отношений; процедур установления закономерностей, выдвижения и проверки гипотез на основе индуктивной логики путём реализации имитационных экспериментов;

учёт специфики предметной области - специфичность стратегии выбора (выработки, логического вывода, обоснования) решения в каждой предметной области на основе анализа фактов и применения продукционных правил для обеспечения эффективности процесса выработки решения с использованием спе-циальныхзнаний;

инвариантность - независимость от математической сложности вычислительных задач предметной области;

гибкость управления выводом - использование процедур синтеза и испытания ЛПР различных способов управления выводом с учётом специфики задач предметной области, целей и способов решения;

4. Требования к блоку (компоненту) обучения БДЗ:

открытость и расширяемость - использование процедур оперативного исключения и пополнения знаний путём выявления и «извлечения» знаний из экспертов, логического вывода, обобщения и проверки на непротиворечивость; интеграции и уточнения знаний путём объединения способов пополнения знаний инженеров по знаниям (когнитологов), предпочитающих логический вывод, и экспертов, предпочитающих аргументацию-обоснование некоторых выводов в системе имеющихся у них знаний;

гибкость - использование процедур получения новых знаний на основе как достоверных, так и приближенных рассуждений, характерных для человека-оператора;

динамичность - использование процедур проверки корректности и реорганизации содержимого БДЗ в динамике.

5. Требование к блоку (компоненту) анализа задач эргасистемы:

модульность - автоматическое составление рабочей модели (алгоритма) решения специальной задачи из набора прикладных и стандартных математических моделей-модулей по директивам ЛПР путём реализации диалоговых процедур активизации и алгоритма автосинтеза, который представляет собой, в частности, построение семантического ориентированного подграфа в функциональной семантической фреймовой сети (неориентированном графе), ведущего от вершины «исходные данные» к целевой вершине «постановка задачи», в результате чего соответствующие математические соотношения становятся расчётными формулами путём разрешения относительно входов и выходов вершин графа.

Рецензент: Запольский Сергей Васильевич, доктор юридических наук, профессор, заслуженный юрист Российской Федерации, заведующий сектором административного и бюджетного права Института государства и права Российской академии наук, г. Москва, Россия. E-mail: zpmoscow@mail.ru

Литература

1. Берталанфи Л. фон. Общая теория систем - критический обзор // Системные исследования: Ежегодник, 1969. - М.: Наука, 1969. С. 23 - 95.

2. Богданов А. А. Тектология - Всеобщая организационная наука - Спб, 1922. (Переиздание: В 2-х кн. - М.: Экономика, 1989. 351 с.).

3. Ващекин А. Н., Хрусталев M.M. Исследование устойчивости экономико-математической модели неантагонистической игры субъектов оптового рынка // Автоматика и телемеханика. - 2005. - № 10. - С. 161 - 174.

4. Ершов В. В. Правовое и индивидуальное регулирование общественных отношений: Монография. - М.: РГУП, 2018. - 628 с.

5. Королев В. Т., Ловцов Д. А., Радионов В. В. Системный анализ. Часть. 2. Логические методы / Под ред. Д. А. Лов-цова. - М.: РГУП, 2017. - 164 с.

6. Ловцов Д. А. Информационная теория эргасистем: Тезаурус. - М.: Наука, 2005. - 248 с.

7. Ловцов Д. А. Лингвистическое обеспечение правового регулирования информационных отношений в инфосфере // Информационное право. - 2015. - № 2. - С. 8 - 13.

8. Ловцов Д. А. Лингвистическое обеспечение правового регулирования информационных отношений в инфосфере III. Качество информации // Правовая информатика. - 2015. - № 2. - С. 52 - 60.

9. Ловцов Д. А. Модели измерения информационного ресурса АСУ // Автоматика и телемеханика. - 1996. - № 9. - С. 3 - 17.

10. Ловцов Д. А. Системология правового регулирования информационных отношений в инфосфере: Монография. - М.: РГУП, 2016. - 316 с.

11. Ловцов Д. А. Концепция комплексного «ИКС»-подхода к исследованию сложных правозначимых явлений как систем // Философия права. - 2009. - № 5. - С. 40 - 45.

12. Ловцов Д. А. Система принципов эффективного правового регулирования информационных отношений в инфосфере // Информационное право. - 2017. - № 1. - С. 13 - 18.

13. Ловцов Д. А. Информационные показатели эффективности функционирования АСУ сложными динамическими объектами // Автоматика и Телемеханика. - 1994. - № 12. - C. 143 - 150.

14. Ловцов Д. А. Информационные оценки технологической эффективности переработки информации // НТИ РАН. Сер. 2. Информ. процессы и системы. - 1997. - № 11. - С. 22 - 26.

15. Ловцов Д. А. Основы технологии эффективного двухуровневого правового регулирования информационных отношений в инфосфере // Правовая информатика. - 2018. - № 2. - С. 4 - 14.

16. Ловцов Д. А., Ниесов В. А. Правовая информатика в сфере электронного судопроизводства // Правовая информатика. - 2017. - № 3. - С. 23 - 34.

17. Ловцов Д. А., Сергеев Н. А. Информационно-математическое обеспечение управления безопасностью эрга-тических систем. I. Концептуальные модели // НТИ. Сер. 2. Информ. процессы и системы. 1998. № 4. С. 10 - 21.

18. Ловцов Д. А., Федичев А. В. Место и роль правовой информатики в системе информационно-правовых знаний // Правовая информатика. - 2017. - № 1. - С. 5 - 12.

19. Уёмов А. И. Системный подход и общая теория систем. - М.: Мысль, 1978.

20. Эшби У. Р. Введение в кибернетику. - М.: ИЛ, 1959. - 432 с.

BASIC METHODOLOGICAL CONCEPTS, CONCEPTUAL PRINCIPLES AND THEORETICAL AND APPLIED POSITIONS OF LEGAL INFORMATICS

Dmitriy Lovtsov, Doctor of Science in Technology, Professor, Honored scientist of the RF, Deputy Director for research of Lebedev Institute of Precision Mechanics and Computer Engineering of the Russian Academy of Science; Head of the Chair of Information Law, Informatics and Mathematics of the Russian State University of Justice, Moscow, Russia. E-mail: dal-1206@mail.ru

Keywords: legal informatics, system, model, legal ergasystem, information, structure, quality, efficiency, types of information existence, types of information manifestation, value of information, information base, principles, requirements.

Abstract.

Purpose of the article: improving of scientific and methodical base of the theory of the legal informatics.

Method used: conceptual and logical modeling of legal ergasystems, system analysis and productive classification of types of information existence and manifestation in ergasystem and formalization of definitions of systemological and general scientific concepts of methodological importance for legal informatics.

Results: definitions of methodological concepts: system, model, ergasystem, functional structure of ergasystem, quality (of object, ergasystem, information), efficiency (target, technological), value of information and basic types of information existence (content, structure, etc) and manifestation (informing, transforming, transformed, managing, etc ) in ergasystem are formalized; conceptual principles and basic statement about the invariance of information uncertainty with increasing entropy of the system, necessary for the exploration, increasing, optimization and application of information base of legal ergasystems are substantiated; architecture of information base of legal ergasystem, including basic information-functional

structure of specialized databases and knowledge and organization-technological requirements for its base components, are established.

References

1. Bertalanfi L. fon. Obshchaia teoriia sistem - kriticheskir obzor // Sistemny'e issledovaniia: Ezhegodnik, 1969. - M.: Nauka, 1969. S. 23 - 95.

2. Bogdanov A. A. Tektologiia - Vseobshchaia organizatcionnaia nauka - Spb, 1922. (Pereizdanie: V 2-kh kn. - M.: E'konomika, 1989. 351 s.).

3. Vashchekin A. N., KHrustalev M.M. Issledovanie ustoi'chivosti e'konomiko-matematicheskoi' modeli neantagonis-ticheskoP igry" sub''ektov optovogo ry'nka // Avtomatika i telemehanika. - 2005. - № 10. - S. 161 - 174.

4. Ershov V. V. Pravovoe i individuaPnoe regulirovanie obshchestvenny'kh otnosheniP: Monografiia. - M.: RGUP, 2018.

- 628 s.

5. Korolev V. T., Lovtcov D. A., Radionov V. V. SistemnyT analiz. Chast'. 2. Logicheskie metody' / Pod red. D. A. Lovtcova.

- M.: RGUP, 2017. - 164 s.

6. Lovtcov D. A. Informatcionnaia teoriia e'rgasistem: Tezaurus. - M.: Nauka, 2005. - 248 c.

7. Lovtcov D. A. Leengvisticheskoe obespechenie pravovogo regulirovaniia informatcionny'kh otnoshenii' v infosfere // Informatcionnoe pravo. - 2015. - № 2. - S. 8 - 13.

8. Lovtcov D. A. Leengvisticheskoe obespechenie pravovogo regulirovaniia informatcionny'kh otnoshenii' v infosfere III. Kachestvo informatcii // Pravovaia informatika. - 2015. - № 2. - S. 52 - 60.

9. Lovtcov D. A. Modeli izmereniia informatcionnogo resursa ASU // Avtomatika i telemehanika. - 1996. - № 9. - S. 3 -17.

10. Lovtcov D. A. Sistemologiia pravovogo regulirovaniia informatcion-ny'kh otnoshenii' v infosfere: Monografiia. - M.: RGUP, 2016. - 316 s.

11. Lovtcov D. A. Kontceptciia kompleksnogo «IKS»-podhoda k issledova-niiu slozhny'kh pravoznachimy'kh iavlenii' kak sistem // Filosofiia prava. - 2009. - № 5. - S. 40 - 45.

12. Lovtcov D. A. Sistema printcipov e'ffektivnogo pravovogo regulirova-niia informatcionny'kh otnoshenii' v infosfere // Informatcionnoe pravo. - 2017. - № 1. - S. 13 - 18.

13. Lovtcov D. A. Informatcionny'e pokazateli e'ffektivnosti funktcio-nirovaniia ASU slozhny'mi dinamicheskimi ob''ektami // Avtomatika i Telemehanika. - 1994. - № 12. - C. 143 - 150.

14. Lovtcov D. A. Informatcionny'e ocenki tekhnologicheskoi' e'ffektivno-sti pererabotki informatcii // NTI RAN. Ser. 2. Inform. protcessy' i sistemy'. - 1997. - № 11. - S. 22 - 26.

15. Lovtcov D. A. Osnovy' tekhnologii e'ffektivnogo dvuhurovnevogo pravovogo regulirovaniia informatcionny'kh otnoshenii' v infosfere // Pravovaia informatika. - 2018. - № 2. - S. 4 - 14.

16. Lovtcov D. A., Niesov V. A. Pravovaia informatika v sfere e'lektronnogo sudoproizvodstva // Pravovaia informatika. -2017. - № 3. - S. 23 - 34.

17. Lovtcov D. A., Sergeev N. A. Informatcionno-matematicheskoe obespeche-nie upravleniia bezopasnost'iu e'rgaticheskikh sistem. I. Kon-tceptual'ny'e modeli // NTI. Ser. 2. Inform. protcessy' i sistemy'. 1998. № 4. S. 10 - 21.

18. Lovtcov D. A., Fedichev A. V. Mesto i rol' pravovoi' informatiki v si-steme informatcionno-pravovy'kh znanii' // Pravovaia informatika. - 2017. - № 1. - S. 5 - 12.

19. Uyomov A. I. Sistemny'i' podhod i obshchaia teoriia sistem. - M.: My'sl', 1978.

20. E'shbi U. R. Vvedenie v kibernetiku. - M.: IL, 1959. - 432 s.