J:
Kā mākslīgajā intelektā tiek izmantota ierobežota stāvokļa mašīna?
A:Galīgā stāvokļa mašīnas (FSM) ir skaitļošanas modeļi, kas definēti unikālo kopumu stāvokļu sarakstā, kurus var atlasīt tikai pa vienam. Īsumā, MFV ir vienkārši, bet eleganti AI veidošanas risinājumi, kuros iekārta jebkurā laikā var atrasties tikai vienā stāvoklī, un pārejot no viena stāvokļa uz citu var tikai pārejot, kad tiek saņemta ievade. Tradicionālākais piemērs ir luksofors, kas pēc noteikta laika mainās no zaļas uz dzeltenu un no dzeltenas uz sarkanu. Šajā gadījumā ievadi attēlo laiks, bet reāla AI nav iesaistīta, jo ierīce ir pilnīgi pasīva. Tikai tad, ja luksofors varētu reaģēt uz garāmgājējiem, varētu iesaistīties AI.
MFV plaši izmanto videospēļu nozarē to raksturīgās vienkāršības un paredzamības dēļ, lai atbalstītu pamata, bet funkcionālu AI. Piemēram, tos lielākoties izmanto darbības un RPG spēlēs nespēlējamas rakstzīmes (NPC). Samērā vienkāršs AI modelis ir izveidots tā, ka dotais NPC (parasti ienaidnieks) var izvēlēties tikai noteiktu uzvedību - teiksim, uzbrukt, bēgt, aizstāvēt, atklāt utt. Tos var izmantot arī galvenajām varoņiem, piemēram, kad spēlētājs saņem ieslēgšanu vai bonusu, vai arī modelē lietotāja saskarni un vadības shēmas platformas spēlēs (lai iestatītu kropļa stāvokli vai ātras uguns režīmu).
MFV var izmantot, lai izveidotu reālistiskas programmatūras arhitektūras un komunikāciju protokolu simulācijas kiberdrošības vajadzībām. Tiek radīti neaizsargātu operāciju MFV modeļi, lai saprastu visus iespējamos izmantošanas veidus un ļautu AI atrast labākos risinājumus to mazināšanai. Šīs simulācijas tiek izmantotas, lai pārbaudītu un novērtētu drošības protokolus, to noturību un sistēmas drošības pozu. Tos vēlāk var izmantot, lai izveidotu kiberdrošības politiku un labāko praksi.
MFV ir izmantoti arī skaitļošanas valodniecības jomā, lai izveidotu dabiskās valodas apstrādes (NLP) rīkus un tērzēšanas robotus ar jauktiem rezultātiem. Dabiskā cilvēka valoda tomēr ir kontekstā piepildīta ar daudzām neskaidrībām, kuras citi cilvēki viegli secina reālās dzīves sarunu laikā (vai pat lasot tekstu). MFV mēģina parsēt valodu ar deterministisku pieeju, kas bieži ir pārāk stingra, lai pareizi apstrādātu dabiskas sarunas, tāpēc parasti vēlamās ir statistiskās secināšanas un lēmumu teorijas. MFV joprojām ir labs pamats, uz kura pagātnē ir izveidots vienkāršs, bet efektīvs NLP AI. Tomēr programmatūrā un lietojumprogrammās, kur dialogi ir kodēti noteiktas programmēšanas valodas pirmkoda iekšpusē, MFV var izmantot pietiekami efektīvi.
