HYPO CBR - HYPO CBR

HYPO je počítačový program, který modeluje uvažování s případy a hypotetika v legální doméně. Jedná se o první svého druhu a nejsofistikovanější právní případy založené na konkrétních případech, které navrhl Ashley pro svůj doktorát disertační práce v roce 1987 na University of Massachusetts Amherst pod dohledem Risslandu. Design HYPO představuje a hybridní metoda generalizace / srovnávacího hodnocení vhodná pro doménu se slabou analytickou teorií a platí pro úkoly, které zřídka zahrnují pouze jednu správnou odpověď.[1] Doména pokrývá USA obchodní tajemství zákon, a je v podstatě „zvykové právo "doména. Od Anglo-americké právo je provozován na základě doktríny precedens, definitivní způsob interpretace problémů je nezbytný a závisí na konkrétních případech.[2] HYPO tedy nezahrnovalo analýzu a Statut, jak požaduje PROLOG program. Rissland a Ashley (1987) si představovali, že HYPO bude při analýze využívat klíčové úkoly prováděné právníky judikatura pro prioritu pro generování argumentů pro stíhání nebo obrana.[3]

HYPO byl úspěšným příkladem obecné kategorie práva expertní systémy (LES), to platilo umělá inteligence (A.I.) techniky v oblasti právního uvažování v patentové právo, implementace a uvažování případu (CBR) systém, v rozporu s pravidly založenými systémy jako MYCIN nebo systémy se smíšeným paradigmatem integrující CBR s uvažováním založeným na pravidlech nebo modelech, jako je IKBALS II. Právní odůvodnění založené na konkrétních případech v zásadě vyplývá z dříve zkoušel porovnává kontextové informace v aktuálním vstupním případě s případy dříve vyzkoušenými a vloženými do systému.[4] Jak poznamenali Ashley a Rissland (1988), CBR se používá k „... zachycení odborných znalostí v oblastech, kde jsou pravidla nedefinovaná, neúplná nebo nekonzistentní“.[5]

Projekt HYPO se rozhodl modelovat tvorbu hypotetik v právu, kde žádný případ neodpovídá dostatečně dobře. HYPO používá hypotetika pro řadu úkolů nezbytných pro dobrou interpretaci: „předefinovat staré situace z hlediska nových dimenzí, vytvářet nové standardní případy, pokud vhodný neexistuje, zkoumat a testovat limity konceptu, přeorientovat se případ vyloučením některých problémů a uspořádáním nebo seskupením případů ".[6] Hypotetika mohou zahrnovat fakta, která podporují dvě protichůdné linie uvažování. Vytváří a reaguje na argumenty konkurenčních hledisek o tom, kdo by měl spor vyhrát. Použití HYPO heuristika například zesílení nebo zesílení případu, extrémní případ, povolení „těsně vedle ", deaktivace" téměř zasaženého "generování hypotetik v kontextu argumentu pomocí mechanismus rozměrů.[7] Dimenze mají rozsah hodnot, podél kterých se může podpůrná síla přesouvat z jedné strany na druhou.[8] Co diferencované tento expertní systém od ostatních byl jeho nástrojem nejen k návratu primární reakce na nejlepší případ, ale také k návratu téměř nejvhodnější odpovědi.

Součásti

Právní znalosti v HYPO jsou obsaženy v: case-knowledge-base (CKB) a knihovně dimenzí. CKB obsahuje základnu HYPO známých případů, které jsou vysoce strukturovanými objekty a podobjekty v oblasti práva obchodního tajemství, skutečné i hypotetické. Každý případ je reprezentován jako hierarchický sada rámů, jejichž sloty jsou důležitými aspekty pouzdra (např. Žalobce, obžalovaný, tajné znalosti, údaje o zaměstnavateli / zaměstnanci).[7]:62Ashleyho systém HYPO používal a databáze třiceti případů v této oblasti indexováno o třináct rozměrů. Klíčovým mechanismem v HYPO je dimenze, tj. Mechanismus, který umožňuje vyhledávání od CKB za účelem zastupování právních případů. Ashleyho rozměry se skládají z (i) předpokladů, které jsou souborem faktických údajů predikáty to musí být splněno, aby dimenze použila (ii) ohniskové sloty, které vyhoví jednomu nebo dvěma předpokladům dimenze označeným jako indikativní síla případu v dané dimenzi a (iii) informace o rozsahu, které řeknou, jak změna ohniskového slotu hodnota ovlivňuje sílu případu strany v dané dimenzi.[4]:34–35 Dimenze zaměřují pozornost na důležité aspekty případů. V doméně HYPO zpronevěra obchodního tajemství dimenze zvaná „tajemství dobrovolně prozrazená“ vystihuje myšlenku, že čím více zveřejnění žalobce zveřejní své domnělé tajemství, tím méně přesvědčivý bude jeho argument, že za jeho ponechání je odpovědný žalovaný.[9]

HYPO, stejně jako jakýkoli jiný systém CBR, má také následující komponenty:

  • Podobnost / relevance metriky: tj. standardy, podle nichž lze vyhodnotit blízkost případů, posoudit jejich relevanci pro daný případ a vybrat případy typu „nejvíce v bodě“.
  • Teorie polovičního řádu aplikační domény: tj. Hierarchie a taxonomie znalostí, zejména pokud jde o aplikační doménu.
  • Precedentně založené argumentační schopnosti: to znamená schopnosti generovat a vyhodnocovat precedentní argumenty.
  • Znalosti pro generování hypotetik: tj. Schopnost generovat hypotetické případy pro řešení různých okolností, jako je testování platnosti interpretace nebo argumentu poskytnutím gedanken experimenty, jako jsou testovací případy nebo vyplnění slabé CKB.[2]:49–50

Funkčnost

Metoda HYPO vytváření argumentu a zdůvodňování řešení nebo pozice má několik kroků. HYPO začíná zpracovávat aktuální situaci („cfs“), což je přímý vstup uživatele do reprezentačního rámce HYPO. Jakmile uživatel zadá případ, zahájí HYPO právní analýzu. CFC se analyzuje na relevantní faktory. Na základě těchto faktorů HYPO vybírá relevantní případy a vytváří záznam analýzy případu, který zaznamenává, které dimenze se vztahují na cfc a které téměř platí (tj. Jsou „téměř zmeškané“). Kombinovaný seznam použitelných a téměř nezměněných dimenzí se nazývá D-seznam. V tomto okamžiku může modul shromážděný skutečnosti požadovat od uživatele další informace za účelem vyvození právního závěru. Jakmile jsou všechna fakta v modulu pro určování polohy případu, použije záznam analýzy případu k vytvoření nároku mříž. Jedná se o techniku, která organizuje příslušné načtené případy z pohledu cfc a usnadňuje HYPO zjistit případy nejvíce na místě (mopc) a nejméně případy na místě.[7]:62 Argumenty HYPO jsou 3plné, což vede ke konstrukci kostry argumentu: dává bod pro jednu stranu, kreslí analogii mezi problémem a precedensem, reaguje argumentem pro stranu oponenta a snaží se odlišit citovaný případ a s odvoláním na jiné případy jako protiargumenty. Pak je to finále vyvracení ve snaze rozlišit protiargumenty.[10] Mřížka reklamace také umožňuje modulu generátoru HYPO legálně vyrábět hypotetika. S využitím heuristiky založené na dimenzích dělá HYPO-generátor a heuristické vyhledávání prostoru všech možných případů. A konečně modul Vysvětlení rozšiřuje kostru argumentů a poskytuje vysvětlení a odůvodnění pro různé linie analýzy a případy nalezené HYPO.[7]:62

Inteligentní právní doučovací systém

Systémy právních expertů jsou speciálně navrženy pro výuku právnické oblasti a jsou užitečné pro pedagogický účely. Ashleyho práce se zaměřovala hlavně na vytváření nástrojů, které pomohou studentům porozumět právním úvahám.[11] Vysvětlení a argumenty jsou základem metody case používané v mnoha případech odborné školy v USA, poprvé představen Děkan z Harvardská právnická škola, Christopher Columbus Langdell v roce 1870. The metoda případu zaměřuje se na důkladné čtení případů a zásad; zapojuje studenty do špičatých Sokratovský dialog a silně využívá hypotetika („hypos“).[4]:40–41 CATO (Aleven 1997)[12] byl výzkumný projekt k zařízení a testování inteligentního případu tutorial program pro výuku studentů práva, jak argumentovat v případech implementujících program HYPO.[13]Ashley and Aleven (1991) [14] navrhl vliv pochopení právního uvažování proti standardní metodice doučování založené na jednotlivých případech. Díky čemu tento doučovací systém vyniká, jsou další úrovně abstrakce podílí se na jeho výsledcích.[3] Systém představuje cvičení, včetně faktů o problému a souboru online případy a pokyny, jak učinit právní argument o problému nebo na něj reagovat. Student / uživatel bude mít sadu nástrojů pro analýzu problému a vytvoření odpovědi ve srovnání s jinými případy. Místo jednoduše generování precedentních případů systém ve skutečnosti funguje takovým způsobem, že interpretuje odpovědi studentů, porovnává je proti seznamu možností a reaguje na záznamy studentů, například citováním protikladů a poskytováním zpětná vazba o studentových činnostech zaměřených na řešení problémů s vysvětlením správnosti nebo s dalšími náznaky toho, co může být špatné při hodnocení schopnosti studenta provádět právní uvažování a argumentaci, příklady a následné úkoly s využitím modelu struktury případu založené společností HYPO.[15]

Potomci HYPO

Kvalita výsledků HYPO mluví sama za sebe, protože řada následných systémů právního uvažování je buď přímo založena na mechanismech HYPO, jako v případě Kowalski (1991),[16] TAX-HYPO, precedenční systém založený na konkrétních případech fungující v zákonné doméně daňový zákon (Rissland a Skalak 1989), CABARET, systém smíšených paradigmat a systém pravidel pro oblast práva daně z příjmu, (Skalak a Rissland 1992), CATO, IBP, vyvinutý pro argumentaci za účelem předpovědi na základě argumentačních konceptů (Brüninghaus a Ashley 2003 ), nebo jejich tvůrci alespoň vzdávají hold HYPO ve svých diskusích (Henderson a Bench-Capon 2001[17]).

Viz také

Reference

  1. ^ Ashley, K.D., Reasoning with cases and hypotheticals in HYPO, (1991), International Journal Man-Machine St. 34 (6), str. 753-796
  2. ^ A b Rissland, E.L. a Skalak, D.B., Case-Based Reasoning in a Rule-Governed Domain, (1989) In Proceedings of the Fifth IEEE Conference on Artificial Intelligence Applications 1989, Institute of Electrical and Electronic Engineers Inc.
  3. ^ A b Delgado P. Průzkum uvažování podle jednotlivých případů v právní oblasti
  4. ^ A b C Vossos, G., Zeleznikow, J., Dillon, T., Vossos, V., An example of Integrating Legal Case Based Reasoning with Object-Oriented Rule-Based Systems: IKBALS II, (1991) In Proceedings of the Third International Conference o umělé inteligenci a právu, 31–41, Oxford, Anglie
  5. ^ Kolodner, J.L., An Introduction to Case-Based Reasoning, (1992), Artificial Intelligence Review 6, s. 3-34. O ‘Leary, D.E. Verification and Validation of Case-Based Systems, (1993), Expert Systems with Applications 6, pp. 57-66
  6. ^ Ashley, K.D. a Rissland E.L., Případový přístup k modelování právní expertízy, (1988), IEEE Expert 3, str. 70-77.
  7. ^ A b C d Rissland, E.L. and Ashley, K.D., A case-based system for trade secrets law, (1987) In Proceedings 1987 ACM International Conference on Artificial Intelligence and Law
  8. ^ Zeng, Y., Wang, R., Zeleznikow, J., Kemp, E., A Knowledge Reprezentation model for the intelligent retrieval of legal cases, (2007), International Journal of Law and Information Technology 15 (3), pp. 299-319
  9. ^ Rissland, E.L., A.I. and Similarity, (2006), IEEE Intelligent Systems, 21 (3), str. 39-49
  10. ^ Popple, J. (1996). Pragmatický systém právních expertů (PDF). Série aplikované právní filozofie. Dartmouth (Ashgate). 42–43. ISBN  978-1-85521-739-3. Archivováno (PDF) z původního dne 25. září 2006. Citováno 7. srpna 2014. Alternativní URL K dispozici v Otevřete knihovnu. Taky k dispozici v Knihy Google.
  11. ^ Zeleznikow, J. a Hunter, D., Rationales for the Continued Development of Legal Expert Systems, (1992), 3, J.L. & Inf. Sci. 94
  12. ^ Aleven, V. a Ashley, K.D., 1997, Evaluating a Learning Environment for Case Based Argumentation Skills, in Proceedings of the Sixth International Conference on Artificial Intelligence and Law, Melbourne, ACM Press, New York. str. 170-179
  13. ^ Ashley, K.D. a Aleven, V., Směrem k inteligentnímu systému výuky pro studenty práva, kteří mají argumentovat v případech (1991) In Proceedings of the Third International Conference on Artificial Intelligence and Law, 42-52, Oxford, England
  14. ^ Ashley-Aleven-1991
  15. ^ Ashley, K.D., Case-Based Reasoning and its Implications for Legal Expert Systems, (1992), Artificial Intelligence and Law 1, pp. 113-208
  16. ^ Kowalski, A., Case-based uvažování a přístup hluboké struktury k reprezentaci znalostí, (1991) Sborník z 3. mezinárodní konference o umělé inteligenci a právu, 21-30
  17. ^ Henderson, J. & Bench-Capon, T, Dynamické argumenty v oblasti judikatury, (2001) Sborník příspěvků z 8. mezinárodní konference o umělé inteligenci a právu, 60-69.

Další čtení

externí odkazy

  • Aleven, V., [1], (2003) Artificial Intelligence 50, 183-237
  • Zpráva Abel Hinkf6230 Cbr, [2] Zpráva Hypo Km Health Informatics
  • Ashley, K.D., [3] „Modeling Legal Argument: Reasoning with cases and hypothetical, MIT Press, Cambridge, 1987. Založeno na Ashleyově doktorské disertační práci COINS Technická zpráva č. 88-01