Q:
Làm thế nào là một máy trạng thái hữu hạn được sử dụng trong trí tuệ nhân tạo?
A:Máy trạng thái hữu hạn (FSM), là các mô hình tính toán được xác định bởi một danh sách các trạng thái tập hợp duy nhất chỉ có thể được chọn từng cái một. Tóm lại, các FSM là các giải pháp đơn giản nhưng thanh lịch để xây dựng AI trong đó máy chỉ có thể ở trạng thái bất kỳ lúc nào và chỉ có thể chuyển từ trạng thái này sang trạng thái khác thông qua chuyển đổi khi nhận được đầu vào. Ví dụ truyền thống nhất là đèn giao thông, chuyển từ màu xanh sang màu vàng và từ màu vàng sang màu đỏ sau một khoảng thời gian xác định. Trong trường hợp này, đầu vào được biểu thị theo thời gian, nhưng không có AI thực sự tham gia vì thiết bị hoàn toàn thụ động. Chỉ khi đèn giao thông có thể phản ứng với người qua đường, thì AI mới có thể tham gia.
Các FSM được sử dụng rộng rãi trong ngành công nghiệp trò chơi video vì tính đơn giản và khả năng dự đoán vốn có của chúng để hỗ trợ AI cơ bản nhưng đầy đủ chức năng. Ví dụ: phần lớn chúng được sử dụng trong các game hành động và RPG bởi các nhân vật không thể chơi được (NPC). Một mô hình AI tương đối đơn giản được xây dựng sao cho một NPC cụ thể (thường là kẻ thù) chỉ có thể chọn một hành vi cụ thể - giả sử, tấn công, chạy trốn, bảo vệ, phát hiện, v.v. Chúng cũng có thể được sử dụng cho các nhân vật chính, ví dụ như khi người chơi được tăng sức mạnh hoặc thưởng, hoặc để mô hình UI và các sơ đồ điều khiển trong các trò chơi platforming (để đặt trạng thái co rúm hoặc chế độ bắn nhanh).
Các FSM có thể được sử dụng để tạo ra các mô phỏng thực tế về kiến trúc phần mềm và các giao thức truyền thông cho các mục đích an ninh mạng. Các mô hình hoạt động dễ bị tổn thương của FSM được tạo ra để hiểu tất cả các khai thác có thể và để AI tìm ra các giải pháp tốt nhất để giảm thiểu chúng. Những mô phỏng này được sử dụng để kiểm tra và đánh giá các giao thức bảo mật, độ mạnh mẽ của chúng và tư thế bảo mật của một hệ thống. Chúng sau này có thể được sử dụng để thiết lập các chính sách an ninh mạng và thực tiễn tốt nhất.
Các FSM cũng đã được sử dụng trong lĩnh vực ngôn ngữ học tính toán để xây dựng các công cụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và các chatbot với kết quả hỗn hợp. Tuy nhiên, ngôn ngữ tự nhiên của con người chứa đầy sự mơ hồ trong bối cảnh dễ bị người khác suy luận trong các cuộc trò chuyện thực tế (hoặc thậm chí trong khi đọc một văn bản). Các FSM cố gắng phân tích ngôn ngữ theo cách tiếp cận xác định thường quá cứng nhắc để xử lý đúng các cuộc hội thoại tự nhiên, vì vậy suy luận thống kê và lý thuyết quyết định thường là phương pháp được ưa thích. Các FSM vẫn thể hiện một nền tảng tốt mà trên đó một NLP AI đơn giản nhưng hiệu quả đã được xây dựng trong quá khứ. Tuy nhiên, trong các phần mềm và ứng dụng nơi các hộp thoại được mã hóa cứng bên trong mã nguồn của một ngôn ngữ lập trình cụ thể, tuy nhiên, các FSM có thể được sử dụng đủ hiệu quả.
