摘要

本文由法国勃艮第大学的研究人员提出，旨在通过知识工程和符号人工智能技术改进法国国家警察在毒品样本比较中的工作流程。当前的毒品样本比较主要依赖于法医专家的手动操作。本文介绍了一种新的方法，通过获取、形式化和具体化专家知识，利用本体和逻辑规则来模拟底层知识，从而提高现有流程的效率。该方法的各个步骤设计为可重用于其他应用领域，并且其结果具有可解释性，使得不同领域的专家能够使用。

原理

本文提出的方法基于符号人工智能（Symbolic AI），通过描述逻辑（Description Logics, DL）和本体（Ontology）来模拟和处理专家知识。描述逻辑是第一阶逻辑（First Order Logic, FOL）的一个子集，具有可判定性，即特定的算法（称为决策程序）可以在有限时间内对DL规则进行处理并返回结果。本体是一种对知识领域的明确和形式化规范，使用DL语言表达，包含术语盒（TBox）和断言盒（ABox）两部分，分别描述领域概念及其属性以及概念的实例。通过本体和逻辑规则的结合，可以有效地模拟和处理复杂的专家知识，实现对毒品样本的自动比较和分析。

流程

本文提出的方法包括四个主要步骤：知识获取、领域知识建模、分析规则建模和本体查询。首先，通过与领域专家交流，知识工程师构建两个知识库（自然语言描述），分别用于领域知识和分析规则。然后，进行本体建模，根据获取的定义在TBox中创建类和属性，并在ABox中实例化这些类。接着，使用推理机（Reasoner）对本体进行丰富，添加缺失的属性。最后，将分析规则转换为SPARQL查询，对本体进行查询，并将结果呈现给专家以辅助决策。例如，一个分析规则“两个样本匹配如果它们的毒品类型相同”，首先被转换为描述逻辑规则，然后进一步转换为SPARQL查询，用于查询本体中是否存在满足该规则的样本对。

应用

本文提出的方法不仅适用于毒品样本的比较，还可以扩展到其他需要复杂知识分析的领域，如医疗诊断、法律分析等。通过自动化和优化专家知识处理流程，该方法有望显著提高工作效率，减少专家的工作负担，并提高决策的准确性和可解释性。随着技术的进一步发展和优化，该方法的应用前景广阔，特别是在需要高度专业化和复杂知识处理的领域。