Q:
เครื่องจักรสถานะ จำกัด ใช้ในปัญญาประดิษฐ์ได้อย่างไร?
A:เครื่องจักรสถานะ จำกัด (FSMs) เป็นแบบจำลองการคำนวณที่กำหนดโดยรายการของสถานะชุดเฉพาะที่สามารถเลือกได้ทีละตัวเท่านั้น สรุป FSM เป็นโซลูชั่นที่เรียบง่าย แต่สง่างามในการสร้าง AI โดยที่เครื่องสามารถอยู่ในสถานะเดียวได้ตลอดเวลาและสามารถสลับจากสถานะหนึ่งไปอีกสถานะหนึ่งผ่านการเปลี่ยนแปลงเมื่อได้รับอินพุต ตัวอย่างดั้งเดิมที่สุดคือสัญญาณไฟจราจรที่เปลี่ยนจากสีเขียวเป็นสีเหลืองและจากสีเหลืองเป็นสีแดงหลังจากระยะเวลาที่กำหนดไว้ ในกรณีนี้อินพุตจะแสดงตามเวลา แต่ไม่มี AI จริงเกี่ยวข้องเนื่องจากอุปกรณ์นั้นเป็นแบบพาสซีฟอย่างสมบูรณ์ หากสัญญาณไฟจราจรตอบสนองต่อผู้คนผ่านทาง AI ก็จะเข้ามามีส่วนร่วมได้
FSM มีการใช้กันอย่างแพร่หลายในอุตสาหกรรมวิดีโอเกมสำหรับความเรียบง่ายโดยธรรมชาติและความสามารถในการคาดการณ์เพื่อสนับสนุน AI พื้นฐาน แต่ใช้งานได้ ตัวอย่างเช่นพวกเขาส่วนใหญ่จะใช้ในเกมแอ็คชั่นและเกม RPG โดยตัวละครที่ไม่สามารถเล่นได้ (NPC) รูปแบบ AI ที่ค่อนข้างง่ายถูกสร้างขึ้นเพื่อให้ NPC ที่กำหนด (โดยปกติจะเป็นศัตรู) สามารถเลือกพฤติกรรมเฉพาะ - พูด, โจมตี, หนี, ป้องกัน, ตรวจจับและอื่น ๆ พวกเขายังสามารถใช้สำหรับตัวละครหลักเช่นเมื่อผู้เล่น รับพลังเพิ่มหรือโบนัสหรือเป็นโมเดล UI และแผนการควบคุมในเกมแพลตฟอร์ม (เพื่อตั้งค่าโหมดหมอบหรือโหมดยิงเร็ว)
FSM สามารถใช้ในการสร้างแบบจำลองที่เหมือนจริงของสถาปัตยกรรมซอฟต์แวร์และโปรโตคอลการสื่อสารเพื่อความปลอดภัยทางไซเบอร์ แบบจำลองการดำเนินงานที่มีช่องโหว่ของ FSM นั้นสร้างขึ้นเพื่อทำความเข้าใจกับการหาประโยชน์ที่เป็นไปได้ทั้งหมดและให้ AI ค้นหาวิธีที่ดีที่สุดในการบรรเทาพวกมัน การจำลองเหล่านี้ใช้ในการทดสอบและประเมินโปรโตคอลความปลอดภัยความทนทานและท่าทางความปลอดภัยของระบบ สามารถใช้ในภายหลังเพื่อกำหนดนโยบายความปลอดภัยทางไซเบอร์และแนวปฏิบัติที่ดีที่สุด
FSMs ยังถูกนำมาใช้ในด้านภาษาศาสตร์คอมพิวเตอร์เพื่อสร้างเครื่องมือประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) และแชทบอทด้วยผลลัพธ์ที่หลากหลาย อย่างไรก็ตามภาษาของมนุษย์ตามธรรมชาตินั้นเต็มไปด้วยความคลุมเครือในบริบทที่มนุษย์อื่นอนุมานได้ง่ายระหว่างการสนทนาในชีวิตจริง (หรือแม้กระทั่งขณะอ่านข้อความ) FSMs พยายามที่จะแยกวิเคราะห์ภาษาด้วยวิธีการที่กำหนดขึ้นซึ่งมักจะเข้มงวดเกินไปที่จะจัดการการสนทนาตามธรรมชาติได้อย่างถูกต้องดังนั้นการอนุมานเชิงสถิติและทฤษฎีการตัดสินใจมักเป็นวิธีที่ต้องการ FSMs ยังคงเป็นรากฐานที่ดีที่มีการสร้าง NLP AI ที่เรียบง่าย แต่มีประสิทธิภาพในอดีต ในซอฟต์แวร์และแอพพลิเคชั่นที่กล่องโต้ตอบนั้นถูกกำหนดค่าตายตัวไว้ในซอร์สโค้ดของภาษาการเขียนโปรแกรมเฉพาะอย่างไรก็ตาม FSM สามารถใช้งานได้อย่างมีประสิทธิภาพเพียงพอ
