ВАСИЛЕНКО М.Д.Vasylenko M.D.СЛАТВІНСЬКА В.М.Slatvinska V.M.2024-02-032024-02-032022https://elar.navs.edu.ua/handle/123456789/28753Стаття присвячена можливостям ШІ, його специфіці та різнобіччі при використанні в судовій практиці. Комп’ютер аналізує усі рішення, які ухвалювали судді, законодавчу базу, навчається та дає свої поради щодо схожих справ, використовуючи базами великих даних (Big Data) та машинне навчання. Він перевіряє судові справи на наявність посилань, рекомендує закони та правила, складає проєкти юридичних документів та змінює людські помилки у вироку. ШІ покладається на алгоритми і його запропоновано класифікувати моделями за чотирма способами: діючий полюдськи; думаючий по-людськи, який, своєю чергою, здатний до самоаналізу та нейровізуалізації; думаючий раціонально; що діє раціонально. Розкрито зміст цих способів. Оскільки впровадження систем ШІ у судову систему залишається досить складним процесом, для його реа- лізації необхідна робота з базами великих даних із застосуванням додаткових сховищ і потужних комп’ютерів. Показано, як для судової практики машинне навчання дозволяє вирішувати зазначене завдання. Однак машинне навчання складається з математичних функцій, оптимізованих для певної мети, тому межі машинного навчання обмежені. Ситуація покращилась з початком використання нейронних мереж, де базовим алгоритмом мережі виступає нейрон. З’ясовано, яким чином глибинне навчання змістило парадигму машинного навчання і стало базисом для запровадження ШІ в судову практику. При цьому відзначено, що ШІ не має жодного способу створювати щось нове або бачити дещо унікальне. Тільки людські почуття допомагають відкривати нові речі, винаходити методи для взаємодії з ними та створювати нові методи для впровадження ШІ в судовий процес. The article is devoted to the capabilities of AI, its specifics and versatility when used in judicial practice. The computer analyzes all decisions made by judges, the legal framework, learns and gives its advice on similar cases using big data databases and machine learning. It checks court cases for references, recommends laws and regulations, draws up draft legal documents, and changes human errors in the verdict. AI relies on algorithms and is proposed to be classified by models in four ways: acting in a human way; thinking like a human being, who, in turn, is capable of introspection and Neuroimaging; thinking rationally; acting rationally. The content of these methods is revealed. Since the introduction of AI systems into the judicial system remains a rather complex process, its implementation requires working with big data databases using additional storage facilities and powerful computers. It shows how machine learning allows solving this problem for judicial practice. However, machine learning consists of mathematical functions optimized for a specific purpose, so the limits of machine learning are limited. The situation has improved since the use of neural networks, where the basic algorithm of the network is a neuron. It is found out how deep learning shifted the paradigm of machine learning and became the basis for the introduction of AI in judicial practice. However, it is noted that AI does not have a single way to create something new or see something unique. Only human feelings help to discover new things, invent methods to interact with them, and create new methods for implementing AI in the judicial process.uk-UAштучний інтелект, глибинне навчання, машинне навчаня, судова практика, алгоритм, великі дані, artificial intelligence, deep learning, machine learning, judicial practice, algorithm, big dataArticle