Q:
Как конечный автомат используется в искусственном интеллекте?
A:Конечные автоматы (FSM) - это вычислительные модели, определяемые списком уникальных состояний состояний, которые могут выбираться только один за другим. Короче говоря, автоматы FSM - это простые, но элегантные решения для построения ИИ, когда машина может находиться только в одном состоянии в любое время и может переключаться из одного состояния в другое только через переход при получении ввода. Наиболее традиционный пример - светофор, который переходит от зеленого к желтому и от желтого к красному через определенный промежуток времени. В этом случае вход представлен временем, но никакого реального ИИ не задействовано, поскольку устройство является полностью пассивным. Только если светофор мог реагировать на прохожих, тогда ИИ мог быть замешан.
FSM широко используются в индустрии видеоигр из-за присущей им простоты и предсказуемости для поддержки базового, но функционального ИИ. Например, они в основном используются в экшн и ролевых играх неиграбельными персонажами (NPC). Относительно простая модель ИИ построена таким образом, что данный NPC (обычно враг) может выбирать только определенное поведение - скажем, атаковать, бежать, защищать, обнаруживать и т. Д. Они также могут использоваться для главных персонажей, например, когда игрок получает бонусы или бонусы, или моделирует пользовательский интерфейс и схемы управления в играх с платформером (для установки скоростного режима или режима скорострельного огня).
FSM могут использоваться для создания реалистичного моделирования архитектуры программного обеспечения и протоколов связи в целях кибербезопасности. FSM-модели уязвимых операций создаются для понимания всех возможных эксплойтов и позволяют ИИ находить лучшие решения для их устранения. Эти симуляции используются для тестирования и оценки протоколов безопасности, их надежности и состояния безопасности системы. Позже они могут быть использованы для разработки политики и передовых методов кибербезопасности.
FSM также использовались в области компьютерной лингвистики для создания инструментов обработки естественного языка (NLP) и чат-ботов со смешанными результатами. Естественный человеческий язык, однако, полон двусмысленностей в контексте, которые легко выводятся другими людьми во время разговоров в реальной жизни (или даже при чтении текста). ФСМ пытаются проанализировать язык с помощью детерминистского подхода, который часто слишком жесток, чтобы правильно обрабатывать естественные разговоры, поэтому статистические выводы и теории принятия решений обычно являются предпочтительными методами. ФСМ по-прежнему представляют собой хорошую основу, на которой в прошлом был построен простой, но эффективный ИЛ НЛП. Однако в программном обеспечении и приложениях, где диалоги жестко запрограммированы в исходном коде конкретного языка программирования, автоматы могут использоваться достаточно эффективно.
