Искусственные нейронные сети в криминалистике

Искусственные нейронные сети представляют собой математическую модель, воплощенную в компьютерной программе, основанной на принципах организации и построения биологических нейронных сетей. Одним из наиболее эффективных видов таких сетей является многослойная нейронная сеть, которая находит свое применение при так называемом «глубинно машинном обучении», позволяющем моделировать абстракции высокоуровневого порядка.

Наиболее успешное применение искусственные нейронные сети получили при решении задач по распознаванию каких-либо символов, образов или объектов, а также при прогнозировании явлений на основе обработки больших массивов информации. В настоящее мнение преобладает мнение, что подобные сети в будущем могут лечь в основу построения искусственного интеллекта, то есть машины, способной разумно принимать решения на основе «своего опыта» и полученной информации.

Современная криминалистика также решает задачи по распознаванию свойств объектов, прогнозированию криминалистических ситуаций на основе закономерностей, выявленных при расследовании уголовных дел, а также использования достижений науки и техники для построения экспертных методик.

Таким образом, современная криминалистическая наука может и должна учитывать достижения развития искусственных нейронных сетей для более эффективного решения вышеописанных задач (например, построение системы «безопасный город»; разработка компьютерных программ по распознаванию лиц, речи, эмоционального состояния; применения компьютерных алгоритмов для повышения качества и быстроты производства экспертиз).