Î:
Cum se folosește o mașină cu stare finită în inteligența artificială?
A:Mașinile cu stare fină (FSM) sunt modele de calcul definite de o listă de stări de set unice care pot fi alese doar una câte una. Pe scurt, FSM-urile sunt soluții simple, dar elegante, pentru a construi AI unde mașina poate fi doar într-o stare în orice moment și poate trece de la o stare la alta printr-o tranziție atunci când este introdusă o intrare. Cel mai tradițional exemplu este un semafor, care trece de la verde la galben și de la galben la roșu după o perioadă de timp definită. În acest caz, intrarea este reprezentată de timp, dar niciun AI real nu este implicat, deoarece dispozitivul este complet pasiv. Numai dacă semaforul ar putea reacționa la trecători, atunci AI ar putea fi implicat.
FSM-urile sunt utilizate pe scară largă în industria jocurilor video pentru simplitatea și predictibilitatea lor inerente pentru a susține AI de bază, dar funcțional. De exemplu, sunt utilizate în mare parte în acțiuni și jocuri RPG de personaje care nu pot fi redate (NPC). Un model AI relativ simplu este construit astfel încât un NPC dat (de obicei un dușman) să poată selecta doar un anumit comportament - să zicem, să atace, să fugă, să apere, să detecteze etc. Acestea pot fi de asemenea utilizate pentru personaje principale, de exemplu atunci când jucătorul primește o pornire sau bonus, sau pentru a modela UI și scheme de control în jocuri de platformă (pentru a seta starea ghemuită sau modul de foc rapid).
FSM-urile pot fi utilizate pentru a crea simulări realiste de arhitectură software și protocoale de comunicare în scopuri de securitate cibernetică. Modelele FSM de operații vulnerabile sunt generate pentru a înțelege toate exploatările posibile și lasă AI-ul să găsească cele mai bune soluții pentru a le atenua. Aceste simulări sunt folosite pentru a testa și evalua protocoalele de securitate, robustetea lor și postura de securitate a unui sistem. Acestea pot fi utilizate ulterior pentru a stabili politici și bune practici de securitate cibernetică.
FSM-urile au fost, de asemenea, utilizate în domeniul lingvisticii computaționale pentru a construi instrumente de procesare a limbajelor naturale (NLP) și chatbots cu rezultate mixte. Limbajul uman natural este, totuși, plin de ambiguități în context, care sunt ușor de dedus de alți oameni în timpul conversațiilor din viața reală (sau chiar în timp ce citesc un text). FSM încearcă să analizeze limbajul cu o abordare deterministă, care este adesea prea rigidă pentru a gestiona în mod corespunzător conversațiile naturale, astfel încât inferența statistică și teoriile deciziei sunt de obicei metodele preferate. FSM-urile reprezintă încă o bază bună pe care s-a construit în trecut o simplă, dar eficientă AI NLP. În software și aplicații în care dialogurile sunt codate în interiorul codului sursă al unui anumit limbaj de programare, cu toate acestea, FSM-urile pot fi utilizate suficient de eficient.
