Компьютерная поддержка экспертной деятельности юриста осуществляется с использованием специального класса систем искусственного интеллекта - экспертных систем, которые предназначены для контекста эксперта в трудных ситуациях и предоставлении ему информационных услуг в виде данных, информации, знаний, информационных ресурсов (изредка). Рынок экспертных систем составляет миллиарды долларов и непрерывно растет. Экспертная система- результат интеллектуальной деятельности, специалистов в узкой области юридической области и практике. Сами экспертные системы основаны на знаниях. Знания предполагают разделение информационных совокупностей на две относительно самостоятельные группы:
- фактографические;
- процедурные.
В этой связи для построения ЭС возникает первая проблема формирования представляемой в компьютере системы знаний о предметной области. Возникла новая отрасль науки когнитология (наука о знаниях). Уже созданная система знаний в ЭС выдвинула новую специальность - инженер по знаниям. Продукт инженера по знаниям - база знаний экспертной системы - важнейший структурный элемент в ЭС, базе знаний, банке данных и системе управления базой знаний. При этом осуществляется избирательная работа с фактами и процедурами. В ряде случаев база знаний носит авторский характер. Авторы базы знаний владельцы дивидендов по применению.
Другой важнейший структурный элемент - диалоговый процесс с использованием базы знаний (пользовательский интерфейс ЭС). Этот диалог осуществляется на естественном профессиональном языке. Диалог сопровождается структурным элементом ЭС, который называется блоком логического вывода. В основе работы этой программы лежат решающие правила.
Правила вывода конструируются обычно по схемам: ”Если не, ... то”. В процессе диалога осуществляется выбор из базы знаний и процедур, дополненного условиями (диалог), а результаты вывода формируются в виде утверждений или рекомендаций. При этом пользователь анализирует выводы, используя блок обратного вывода и блок объяснения. В ответ на объяснение и схему обратного логического вывода, консультируемый (пользователь ЭС) осуществляет верификацию (верно, не верно) определенного шага диалога с лингвистическим процессором. При этом осуществляется 2 процесса: актуализация собственных экспертных знаний, так же происходит процесс обучения, эксперт поднимает свой статус. После многошаговой верификации формируются заключение экспертной системы. Это заключение пользователь ЭС должен интерпретировать. По этому результату оценивается продуктивность ЭС и принимается решение об пополнении ЭС. Весь процесс экспертизы протоколируется и на этой основе улучшаются параметры X. ЭС эффективно поддерживающая все указанные этапы, получает статус партнерской системы.