T:
Paano ginagamit ang isang hangganan na makina ng estado sa artipisyal na katalinuhan?
A:Ang mga hangganan na makina ng estado (FSM), ay mga modelo ng computational na tinukoy ng isang listahan ng mga natatanging estado ng set na maaaring pumili lamang ng isa. Sa madaling sabi, ang mga FSM ay simple ngunit matikas na mga solusyon upang maitayo ang AI kung saan ang makina ay maaari lamang sa isang estado sa anumang oras, at maaari lamang lumipat mula sa isang estado sa iba pa sa pamamagitan ng isang paglipat kapag natanggap ang isang input. Ang pinakasikat na halimbawa ay isang ilaw ng trapiko, na lumilipas mula berde hanggang dilaw, at mula sa dilaw hanggang pula pagkatapos ng isang tinukoy na dami ng oras. Sa kasong ito, ang pag-input ay kinakatawan ng oras, ngunit walang tunay na AI na kasangkot dahil ang aparato ay ganap na pasibo. Kung ang ilaw ng trapiko ay maaaring tumugon sa mga dumadaan, kung gayon ang AI ay maaaring kasangkot.
Malawakang ginagamit ang mga FSM sa industriya ng paglalaro ng video para sa kanilang likas na pagiging simple at mahuhulaan upang suportahan ang pangunahing ngunit functional na AI. Halimbawa, higit na ginagamit ang mga ito sa aksyon at RPG na mga laro sa pamamagitan ng mga hindi ma-play na character (NPC). Ang isang medyo simpleng modelo ng AI ay itinayo upang ang isang naibigay na NPC (karaniwang isang kaaway) ay maaari lamang pumili ng isang partikular na pag-uugali - sabihin, atake, tumakas, ipagtanggol, makita, atbp Maaari din silang magamit para sa pangunahing mga character, halimbawa kapag ang manlalaro nakakakuha ng isang power-up o bonus, o upang mag-modelo ng mga UI at mga scheme ng kontrol sa mga platforming game (upang itakda ang crouched state o mabilis na sunog mode).
Ang mga FSM ay maaaring magamit upang lumikha ng makatotohanang mga simulation ng arkitektura ng software at mga protocol ng komunikasyon para sa mga layunin ng cybersecurity. Ang mga modelo ng FSM ng mga masusugatan na operasyon ay nabuo upang maunawaan ang lahat ng mga posibleng pagsamantala, at hayaan ang AI na makahanap ng pinakamahusay na mga solusyon upang mapagaan ang mga ito. Ang mga simulation na ito ay ginagamit upang masuri at suriin ang mga protocol ng seguridad, ang kanilang katatagan, at ang seguridad na postura ng isang sistema. Maaari silang magamit sa ibang pagkakataon upang maitaguyod ang mga patakaran sa cybersecurity at pinakamahusay na kasanayan.
Ginamit din ang mga FSM sa larangan ng computational linguistic upang makabuo ng mga tool na natural na pagproseso ng wika (NLP) at chatbots na may halo-halong mga resulta. Ang natural na wika ng tao ay, gayunpaman, na puno ng mga kalabuan sa konteksto na madaling inilarawan ng ibang mga tao sa panahon ng pag-uusap sa totoong buhay (o kahit na nagbasa ng isang teksto). Sinubukan ng mga FSM na mag-parse ng wika na may isang deterministikong diskarte na kung saan ay madalas na masyadong matibay upang maayos na hawakan ang mga likas na pag-uusap, kaya ang mga statistic inference at desisyon teorya ay kadalasang ginustong mga pamamaraan. Ang mga FSM ay kumakatawan pa rin sa isang mahusay na pundasyon kung saan ang isang simple ngunit mahusay na NLP AI ay itinayo noong nakaraan. Sa software at mga aplikasyon kung saan ang mga diyalogo ay hard-coded sa loob ng source code ng isang partikular na wika ng programming, gayunpaman, ang mga FSM ay maaaring magamit nang mahusay.
