P:
W jaki sposób skończona maszyna stanowa jest wykorzystywana w sztucznej inteligencji?
ZA:Maszyny stanów skończonych (FSM) to modele obliczeniowe zdefiniowane przez listę unikatowych stanów zestawu, które można wybierać tylko jeden po drugim. W skrócie, FSM są prostymi, ale eleganckimi rozwiązaniami do budowania sztucznej inteligencji, w której maszyna może znajdować się tylko w jednym stanie w dowolnym momencie i może przełączać się tylko z jednego stanu do drugiego poprzez przejście po otrzymaniu danych wejściowych. Najbardziej tradycyjnym przykładem jest sygnalizacja świetlna, która po określonym czasie zmienia kolor z zielonego na żółty oraz z żółtego na czerwony. W tym przypadku dane wejściowe są reprezentowane przez czas, ale nie jest zaangażowane żadne prawdziwe AI, ponieważ urządzenie jest całkowicie pasywne. Tylko jeśli sygnalizacja świetlna może zareagować na przechodniów, wtedy AI może być zaangażowana.
FSM są szeroko stosowane w branży gier wideo ze względu na ich naturalną prostotę i przewidywalność do obsługi podstawowej, ale funkcjonalnej sztucznej inteligencji. Na przykład są one w dużej mierze używane w grach akcji i RPG przez postacie, których nie można zagrać (NPC). Względnie prosty model sztucznej inteligencji jest zbudowany tak, że dany NPC (zazwyczaj przeciwnik) może wybrać tylko określone zachowanie - na przykład atak, ucieczkę, obronę, wykrycie itp. Mogą być również używane dla głównych bohaterów, na przykład gdy gracz otrzymuje dopalacz lub bonus albo modeluje interfejs użytkownika i schematy sterowania w grach platformowych (aby ustawić stan kucnięcia lub tryb szybkiego strzelania).
FSM można wykorzystywać do tworzenia realistycznych symulacji architektury oprogramowania i protokołów komunikacyjnych do celów cyberbezpieczeństwa. Generowane są modele wrażliwych operacji FSM, aby zrozumieć wszystkie możliwe exploity i pozwolić sztucznej inteligencji znaleźć najlepsze rozwiązania, aby je złagodzić. Te symulacje służą do testowania i oceny protokołów bezpieczeństwa, ich niezawodności i stanu bezpieczeństwa systemu. Można je później wykorzystać do ustanowienia zasad bezpieczeństwa cybernetycznego i najlepszych praktyk.
FSM zostały również wykorzystane w dziedzinie lingwistyki komputerowej do budowy narzędzi do przetwarzania języka naturalnego (NLP) i chatbotów o mieszanych wynikach. Naturalny ludzki język jest jednak pełen dwuznaczności w kontekście, które inni ludzie mogą łatwo wywnioskować podczas prawdziwych rozmów (lub nawet podczas czytania tekstu). FSM próbują parsować język przy użyciu deterministycznego podejścia, które często jest zbyt sztywne, aby właściwie obsługiwać naturalne konwersacje, więc wnioskowanie statystyczne i teorie decyzyjne są zwykle preferowanymi metodami. FSM nadal stanowią dobrą podstawę, na której w przeszłości zbudowano prostą, ale wydajną sztuczną inteligencję NLP. Jednak w oprogramowaniu i aplikacjach, w których dialogi są zakodowane na stałe w kodzie źródłowym określonego języka programowania, FSM można wystarczająco skutecznie wykorzystać.
