پروژه مدل‌سازی قوانین به زبان ماشین
.: پیوند ثبت نام :.
تنقیح، اصلاح و بهبود قوانین در کشورها از اهمیت بالایی برخوردار است. ممکن است با گذشت زمان و تغییر شرایط، قوانین موجود برای رسیدگی به مسائل روز، کافی یا مناسب نباشند و در نتیجه با تنقیح کردن آنها با مسائل روز تطبیق پیدا کنند. تنقیح قوانین همچنین می‌تواند به ارتقای کارایی و اثربخشی دولت کمک کند. قوانین پیچیده و مبهم می‌توانند برای اجرا دشوار و پرهزینه باشند. با ساده‌سازی و شفاف‌سازی قوانین، دولت‌ها می‌توانند منابع خود را به طور موثرتری تخصیص دهند و خدمات بهتری به شهروندان ارائه دهند. همچنین با تنقیح قوانین پیش از تصویب می‌توان از قانون گذاری های ناسازگار با قوانین قبلی جلوگیری نمود و سرانجام به حفظ حاکمیت قانون و اطمینان از عادلانه بودن قوانین برای همه افراد رسید.
این در حالی است که تنقیح قوانین، فرآیندی پیچیده است که به دلایل مختلفی با چالش‌های متعددی روبرو است:
– قوانین اغلب به هم مرتبط هستند و تغییر یک قانون می‌تواند بر قوانین دیگر تأثیر بگذارد. این امر می‌تواند منجر به ناهماهنگی‌ها و تناقضات قانونی شود و تفسیر و اجرای قانون را دشوارتر کند.
– تنقیح قوانین مبتنی بر فهم دقیق آن‌هاست و از آنجایی که در گذشته لزوماً قوانین با دقت بالایی تدوین نشده‌اند، تدقیق جنبه‌های مختلف قانون بر عهده تیم تنقیح‌گر است.
– تنقیح قانون فرآیندی پرهزینه است چرا که نیاز به تحقیقات، تجزیه و تحلیل، بحث و گفتگوی عمومی قابل توجهی دارد؛ خصوصاً در صورتی که با حجم بالایی از مواد قانونی روبرو باشیم این هزینه چند برابر خواهد شد.
– تضمین اینکه قوانین جدید واضح، مختصر و قابل اجرا باشند، دشوار است. قوانین مبهم یا پیچیده می‌توانند تفسیر و اجرای آنها را دشوارتر کنند و منجر به اختلافات حقوقی شوند. قوانین مبهم یا پیچیده می‌توانند تفسیرشوند و این امر اجرای قانون را با دشواری‌های بسیاری مواجه کرده و منجر به اختلافات حقوقی می‌شود.
– تنقیح باید به صورتی باشد که آثار سیاسی و اقتصادی تنقیح، رصد شده و لوازم گزاره‌هایی که نامعتبر اعلام می‌شوند در نظر گرفته شود.
در این راستا ایده‌های مختلفی برای انجام این فرآیند پیچیده وجود دارد. با پیشرفت فناوری و خصوصاً دستاوردهای حیرت‌انگیز هوش مصنوعی، تلاش برای تنقیح هوشمند قوانین به شیوه‌های مختلفی در جریان است و در این میان بخاطر ویژگی‌های خاص دامنه‌های حقوقی و قانون گذاری، رویکردهای مبتنی بر بازنمایی دانش (Knowledge Representation) از جایگاه ویژه‌ای برخودار هستند؛ چرا که می‌توانند علاوه بر بازیابی‌های دقیق و نمایش‌های گرافی منحصر به فرد، به صورت منطقی استدلال کنند، به نتایج پنهان مواد قانونی پی ببرند و به ناسازگاری‌های آنها اشاره کنند.
همچنین با بازنمایی قوانین به زبان ماشین، ماشین‌ها فهم دقیق و منطقی از قوانین خواهند داشت و دستاوردهای حیرت‌انگیزی (مانند وکیل هوشمند، دفتر ثبت هوشمند و …) را خلق می‌کنند. از دیگر ویژگی‌های منحصر به فرد این روش نسبت به سایر روش‌های ماشینی، کشف نتایج جدید و یا ناسازگاری‌ها به روش استدلالی و بیان آنها همراه با درخت استدلال می‌باشد. در این شیوه مخاطب از چگونگی فرآیند استدلال آگاه می‌شود.
در پروژه «مدل‌سازی قوانین به زبان ماشین» می‌خواهیم بخش‌هایی از قوانین کشور را به زبان ماشین بیان کنیم و شما با عضویت در این پروژه، علاوه بر آشنایی با به‌روزترین روش‌های بازنمایی دانش به زبان ماشین، نقش مهمی را در این حرکت بزرگ ایفا خواهید کرد:
.: پیوند ثبت نام :.
سرفصل‌های دوره:
- جلسه اول – مقدمه
- جلسه دوم – لازمه های مدل سازی
- جلسه سوم – عناصر معنا
- جلسه چهارم – مدل سازی اولیه
- جلسه پنجم – آشنایی با RDF
- جلسه ششم – آشنایی با Protégé
- جلسه هفتم – آشنایی با OWL/RDFS
- جلسه هشتم – افزوده شدن منطق
- جلسه نهم – استنتاج و تناقض‌یابی
- جلسه دهم – پروژه تمرینی
سرفصل های دوره متوسطه اول:
- جلسه اول – مقدمه (تکمیلی)
- جلسه دوم – هستان‌نگار فوقانی
- جلسه سوم – منطق توصیفی
- جلسه چهارم -جمله
- جلسه پنجم – SPARQL
- جلسه ششم – سایر ویرایشگرها
- جلسه هفتم – SPIN/SHACL
- جلسه هشتم – منطق های غیریکنوا
سرفصل‌های دوره متوسطه دوم:
- جلسه اول – منطق پیش فرض
- جلسه دوم – تمرین منطق پیش فرض
- جلسه سوم – منطق پویای زمانی
- جلسه چهارم – تمرین منطق پویای زمانی
- جلسه پنجم – منطق تکلیف
- جلسه ششم – تمرین منطق تکلیف
- جلسه هفتم – مدل سازی پارادوکس Chisholm
.: پیوند ثبت نام :.