Ερ:
Πώς χρησιμοποιείται μια πεπερασμένη μηχανή κατάστασης στην τεχνητή νοημοσύνη;
ΕΝΑ:Οι μηχανές πεπερασμένων καταστάσεων (FSM) είναι υπολογιστικά μοντέλα που ορίζονται από μια λίστα με μοναδικές καταστάσεις που μπορούν να ληφθούν μόνο μία προς μία. Με λίγα λόγια, οι FSMs είναι απλές αλλά κομψές λύσεις για την κατασκευή του AI, όπου το μηχάνημα μπορεί να είναι μόνο σε μία κατάσταση ανά πάσα στιγμή και μπορεί να αλλάξει από μία κατάσταση σε άλλη μέσω μιας μετάβασης όταν λαμβάνεται μια είσοδος. Το πιο παραδοσιακό παράδειγμα είναι το φανάρι, το οποίο μεταβαίνει από πράσινο σε κίτρινο και από κίτρινο σε κόκκινο μετά από ένα καθορισμένο χρονικό διάστημα. Σε αυτή την περίπτωση, η είσοδος αντιπροσωπεύεται από το χρόνο, αλλά δεν υπάρχει πραγματική AI, αφού η συσκευή είναι εντελώς παθητική. Μόνο αν το φανάρι θα μπορούσε να αντιδράσει στους περαστικούς, τότε θα μπορούσε να εμπλακεί και ο ΑΙ.
Οι ΦΧΜ χρησιμοποιούνται ευρέως στη βιομηχανία τυχερών παιχνιδιών βίντεο για την εγγενή τους απλότητα και προβλεψιμότητα για την υποστήριξη βασικού αλλά λειτουργικού AI. Για παράδειγμα, χρησιμοποιούνται σε μεγάλο βαθμό σε παιχνίδια δράσης και RPG από μη αναπαραγωγικούς χαρακτήρες (NPCs). Ένα σχετικά απλό μοντέλο AI είναι χτισμένο έτσι ώστε ένα δεδομένο NPC (συνήθως ένας εχθρός) να μπορεί να επιλέξει μόνο μια συγκεκριμένη συμπεριφορά - ας πούμε, να επιτεθεί, να φύγει, να υπερασπιστεί, να εντοπίσει κλπ. Μπορούν επίσης να χρησιμοποιηθούν για κύριους χαρακτήρες, παίρνει ένα power-up ή μπόνους, ή να μοντέλο UI και τα σχήματα ελέγχου σε παιχνίδια πλατφόρμας (για να ρυθμίσετε την κατάσταση με στρογγυλεμένο ή με γρήγορη φωτιά).
Οι FSM μπορούν να χρησιμοποιηθούν για τη δημιουργία ρεαλιστικών προσομοιώσεων αρχιτεκτονικής λογισμικού και πρωτοκόλλων επικοινωνίας για σκοπούς ασφάλειας στον κυβερνοχώρο. Τα μοντέλα των ευφυών λειτουργιών FSM δημιουργούνται για να κατανοήσουν όλες τις πιθανές εκμεταλλεύσεις και αφήστε το AI να βρει τις καλύτερες λύσεις για να το μετριάσει. Αυτές οι προσομοιώσεις χρησιμοποιούνται για τη δοκιμή και την αξιολόγηση των πρωτοκόλλων ασφαλείας, την ευρωστία τους και την στάση ασφαλείας ενός συστήματος. Μπορούν αργότερα να χρησιμοποιηθούν για την καθιέρωση πολιτικών για την ασφάλεια στον κυβερνοχώρο και βέλτιστων πρακτικών.
Οι FSM έχουν επίσης χρησιμοποιηθεί στον τομέα της υπολογιστικής γλωσσολογίας για την ανάπτυξη εργαλείων επεξεργασίας φυσικής γλώσσας (NLP) και chatbots με μικτά αποτελέσματα. Η φυσική ανθρώπινη γλώσσα, ωστόσο, είναι γεμάτη αμφισημίες στο πλαίσιο που εύκολα μπορούν να συναχθούν από άλλους ανθρώπους κατά τη διάρκεια συζητήσεων πραγματικής ζωής (ή ακόμα και κατά την ανάγνωση ενός κειμένου). Οι ΦΣΜ προσπαθούν να αναλύσουν τη γλώσσα με μια ντετερμινιστική προσέγγιση η οποία συχνά είναι υπερβολικά άκαμπτη για να χειριστεί σωστά τις φυσικές συνομιλίες, έτσι οι στατιστικές συμπερασμοί και οι θεωρίες αποφάσεων είναι συνήθως οι προτιμώμενες μέθοδοι. Οι FSM εξακολουθούν να αποτελούν ένα καλό θεμέλιο πάνω στο οποίο έχει χτιστεί ένα απλό, αλλά αποτελεσματικό NLP AI στο παρελθόν. Στο λογισμικό και τις εφαρμογές όπου τα παράθυρα διαλόγου είναι σκληρά κωδικοποιημένα μέσα στον πηγαίο κώδικα μιας συγκεκριμένης γλώσσας προγραμματισμού, οι FSMs μπορούν να χρησιμοποιηθούν επαρκώς.
