ש:
כיצד משתמשים במכונה מצב סופי בבינה מלאכותית?
ת:מכונות מצב סופיות (FSMs) הן מודלים חישוביים המוגדרים על ידי רשימה של מצבי סט ייחודיים שניתן לבחור רק אחד אחד. על קצה המזלג, FSMs הם פתרונות פשוטים אך אלגנטיים לבניית AI בו המכונה יכולה להיות רק במצב אחד בכל עת, ויכולה לעבור רק ממצב למצב אחר דרך מעבר כאשר מתקבלת קלט. הדוגמה המסורתית ביותר היא רמזור, שמעבר מירוק לצהוב, וצהוב לאדום לאחר פרק זמן מוגדר. במקרה זה, הקלט מיוצג על ידי זמן, אך שום ממשק ממשקי אמיתי אינו מעורב מכיוון שהמכשיר פאסיבי לחלוטין. רק אם הרמזור יכול להגיב לעוברים ושבים, אז AI יכול היה להיות מעורב.
FSMs משמשים באופן נרחב בתעשיית משחקי הווידאו בגלל הפשטות הטמונה בהם וחיזוים לתמוך ב- AI בסיסי אך פונקציונלי. לדוגמה, הם משמשים במידה רבה במשחקי פעולה ו- RPG על ידי דמויות שאינן ניתנות להפעלה. מודל AI פשוט יחסית בנוי כך ש- NPC נתון (בדרך כלל אויב) יכול לבחור רק התנהגות מסוימת - נגיד, לתקוף, לברוח, להגן, לאתר וכו '. הם יכולים לשמש גם לדמויות ראשיות, למשל כאשר השחקן מקבל כוח או בונוס, או לדגום ממשק משתמש ובקרת תוכניות במשחקי פלטפורמות (להגדרת מצב כורע או מצב מהיר באש).
ניתן להשתמש ב- FSM ליצירת הדמיות מציאותיות של ארכיטקטורת תוכנה ופרוטוקולי תקשורת למטרות אבטחת סייבר. מודלים של FSM של פעולות פגיעות נוצרים על מנת להבין את כל הניצולים האפשריים, ולתת ל- AI למצוא את הפתרונות הטובים ביותר להקלתם. הדמיות אלה משמשות לבדיקה והערכה של פרוטוקולי אבטחה, איתנותם ותנוחת האבטחה של מערכת. ניתן להשתמש בהן מאוחר יותר לקביעת מדיניות בנושא אבטחת סייבר ושיטות עבודה מומלצות.
FSMs שימשו גם בתחום הבלשנות החישובית לבניית כלים ועיבוד שפות טבעיות (NLP) עם צ'אט בוטים עם תוצאות מעורבות. עם זאת, שפה אנושית טבעית מלאה באי-בהירות בהקשר שניתן להסיק בקלות על ידי בני-אדם אחרים במהלך שיחות בחיים האמיתיים (או אפילו בזמן קריאת טקסט). אנשי ה- FSM מנסים לנתח את השפה בגישה דטרמיניסטית שלעתים קרובות נוקשה מכדי להתמודד כראוי עם שיחות טבעיות, כך שתקנון סטטיסטי ותיאוריות החלטה הן בדרך כלל השיטות המועדפות. FSMs עדיין מייצגים בסיס טוב עליו נבנה בעבר NLP AI פשוט אך יעיל. עם זאת בתוכנות ויישומים שבהם דיאלוגים מקודדים קשה בתוך קוד המקור של שפת תכנות מסוימת, עם זאת, ניתן להשתמש ב FSM בצורה יעילה מספיק.
