Q:
Jak se konečný stavový stroj používá v umělé inteligenci?
A:Koncové stavové stroje (FSM) jsou výpočetní modely definované seznamem jedinečných stavů stavů, které lze vybrat pouze jeden po druhém. Stručně řečeno, FSM jsou jednoduchá, ale elegantní řešení pro stavbu umělé inteligence, kde může být stroj kdykoli v jednom stavu, a kdykoli je možné přejít z jednoho stavu do jiného prostřednictvím přechodu, když je přijat vstup. Nejtradičnějším příkladem je semafor, který po definovaném čase přechází ze zelené na žlutou a ze žluté na červenou. V tomto případě je vstup reprezentován časem, ale není zapojen žádný skutečný AI, protože zařízení je zcela pasivní. Pouze pokud by semafor mohl reagovat na kolemjdoucí, mohla by být zapojena AI.
FSM jsou široce používány v průmyslu videoher pro svou vlastní jednoduchost a předvídatelnost pro podporu základní, ale funkční AI. Například jsou většinou používány v akčních a RPG hrách nehrajícími postavami (NPC). Poměrně jednoduchý AI model je vytvořen tak, aby daný NPC (obvykle nepřítel) mohl vybrat pouze určité chování - řekněme, zaútočit, uprchnout, bránit, detekovat atd. Lze je také použít pro hlavní postavy, například když hráč dostane power-up nebo bonus, nebo modelovat UI a kontrolní schémata v plošinových hrách (pro nastavení krčeného stavu nebo režimu rychlého střelby).
FSM lze použít k vytvoření realistických simulací softwarové architektury a komunikačních protokolů pro účely kybernetické bezpečnosti. Jsou generovány modely zranitelných operací FSM, aby se porozumělo všem možným zneužitím, a AI najde nejlepší řešení, jak je zmírnit. Tyto simulace se používají k testování a vyhodnocení bezpečnostních protokolů, jejich robustnosti a zabezpečení systému. Mohou být později použity k zavedení politik a osvědčených postupů v oblasti kybernetické bezpečnosti.
FSM byly také použity v oblasti počítačové lingvistiky k vytváření nástrojů pro zpracování přirozeného jazyka (NLP) a chatbotů se smíšenými výsledky. Přirozený lidský jazyk je však plný nejasností v kontextu, které ostatní lidé snadno vyvozují během konverzací v reálném životě (nebo dokonce při čtení textu). FSM se snaží analyzovat jazyk s deterministickým přístupem, který je často příliš rigidní na to, aby správně zvládl přirozené konverzace, takže statistické inferenční a rozhodovací teorie jsou obvykle preferovanými metodami. FSM jsou stále dobrým základem, na kterém byl v minulosti postaven jednoduchý, ale účinný NLP AI. V softwaru a aplikacích, kde jsou dialogy pevně zakódovány uvnitř zdrojového kódu konkrétního programovacího jazyka, lze však FSM používat dostatečně efektivně.
