K:
Hogyan lehet a véges állapotú gépet használni a mesterséges intelligenciában?
A:A Végállapot-gépek (FSM-ek) olyan számítási modellek, amelyeket az egyedi halmazállapotok listája határoz meg, amelyeket csak egyenként lehet felvenni. Dióhéjban az FSM egyszerű, de elegáns megoldás az AI felépítéséhez, ahol a gép bármikor csak egy állapotban lehet, és csak átmenetenként válthat át egyik állapotból a másikba, amikor egy bemenet érkezik. A legelterjedtebb példa a közlekedési lámpa, amely egy meghatározott idő eltelte után zöldről sárgare és sárgaból pirosra vált. Ebben az esetben a bemenetet az idő képviseli, de valódi AI-vel nincs szó, mivel az eszköz teljesen passzív. Csak akkor, ha a lámpa képes reagálni a járókelőkre, akkor az AI-t be lehet vonni.
Az FSM-eket széles körben használják a videojáték-iparban, jellegzetes egyszerűségük és kiszámíthatóságuk miatt, hogy támogassák az alapvető, de funkcionális AI-t. Például nagyrészt a nem játszható karakterek (NPC) használják akció- és RPG-játékokban. Egy viszonylag egyszerű AI-modellt úgy építettünk fel, hogy egy adott NPC (általában egy ellenség) csak egy adott viselkedést válasszon - mondjon, támadjon, meneküljön, megvédjen, észleljen stb. - Fő karakterekhez is használható, például amikor a játékos bekapcsolást vagy bónuszt kap, vagy a felhasználói felület és a vezérlősémák modellezését a platformjátékokban (a kiugrott állapot vagy a gyors tűz üzemmód beállításához).
Az FSM-ek felhasználhatók a szoftver architektúrájának és a kommunikációs protokollok reális szimulációinak kiberbiztonsági célokra. A sebezhető műveletek Mikronézia modelljeit hozza létre az összes lehetséges kihasználás megértése érdekében, és hagyja, hogy az AI megtalálja a legjobb megoldásokat ezek csökkentésére. Ezekkel a szimulációkkal tesztelhetjük és kiértékelhetjük a biztonsági protokollokat, azok robusztusságát és a rendszer biztonsági testtartását. Később felhasználhatók kiberbiztonsági politikák és bevált gyakorlatok kialakítására.
Az MSZÁ-kat a számítógépes nyelvészet területén is használták a természetes nyelvfeldolgozó (NLP) eszközök és chatbotok készítésére vegyes eredményekkel. A természetes emberi nyelv azonban tele van kétértelműséggel a kontextusban, amelyet más emberek a valós beszélgetések során (vagy akár egy szöveg olvasásakor) könnyen levezethetnek. Az Mikronézia megpróbálja a nyelvet elemezni egy determinisztikus megközelítéssel, amely gyakran túl merev ahhoz, hogy a természetes beszélgetéseket megfelelően kezelje, tehát a statisztikai következtetések és a döntési elméletek általában a preferált módszer. Az Mikronézia továbbra is jó alapot jelent, amelyre a múltban egyszerű, de hatékony NLP AI épült. Azon szoftverekben és alkalmazásokban, ahol a párbeszédablakok egy adott programozási nyelv forráskódjában vannak kódolva, az FSM-ek azonban elég hatékonyan használhatók.
