Q:
كيف يتم استخدام آلة الحالة المحدودة في الذكاء الاصطناعي؟
أ:آلات الحالة المحدودة (FSMs) ، هي نماذج حسابية محددة بواسطة قائمة حالات المجموعة الفريدة التي يمكن اختيارها واحدة تلو الأخرى. باختصار ، تمثل FSM حلولاً بسيطة ولكنها أنيقة لبناء الذكاء الاصطناعي حيث يمكن أن تكون الماكينة في حالة واحدة فقط في أي وقت ، ويمكنها التبديل من حالة إلى أخرى فقط من خلال عملية انتقال عند تلقي إدخال. المثال الأكثر تقليدية هو إشارة المرور ، التي تنتقل من الأخضر إلى الأصفر ، ومن الأصفر إلى الأحمر بعد فترة زمنية محددة. في هذه الحالة ، يتم تمثيل الإدخال بالوقت ، ولكن لا يوجد أي AI حقيقي لأن الجهاز غير نشط تمامًا. فقط إذا كانت إشارة المرور يمكن أن تتفاعل مع المارة ، عندها يمكن أن تشارك منظمة العفو الدولية.
تُستخدم FSM على نطاق واسع في صناعة ألعاب الفيديو من أجل بساطتها المتأصلة وإمكانية التنبؤ بها لدعم الذكاء الاصطناعي الأساسي لكن الوظيفي. على سبيل المثال ، يتم استخدامها بشكل كبير في ألعاب الحركة والألعاب آر بي جي من قبل شخصيات غير قابلة للعب (NPCs). تم تصميم نموذج AI البسيط نسبيًا بحيث لا يستطيع NPC (عادة ما يكون عدوًا) سوى تحديد سلوك معين - على سبيل المثال ، الهجوم ، الفرار ، الدفاع ، الاكتشاف ، وما إلى ذلك. يمكن استخدامها أيضًا للشخصيات الرئيسية ، على سبيل المثال عندما يكون اللاعب يحصل على زيادة الطاقة أو المكافأة ، أو لنمذجة واجهة المستخدم ومخططات التحكم في ألعاب platforming (لضبط الوضع الراكد أو وضع التشغيل السريع).
يمكن استخدام FSM لإنشاء محاكاة واقعية لبنية البرمجيات وبروتوكولات الاتصال لأغراض الأمن السيبراني. يتم إنشاء نماذج FSM للعمليات الضعيفة لفهم جميع عمليات الاستغلال الممكنة ، والسماح لمنظمة العفو الدولية بالعثور على أفضل الحلول لتخفيفها. تُستخدم عمليات المحاكاة هذه لاختبار بروتوكولات الأمان وتقييمها وقوتها وموقف الأمان الخاص بالنظام. يمكن استخدامها لاحقًا لوضع سياسات الأمن السيبراني وأفضل الممارسات.
تم استخدام FSMs أيضًا في مجال اللغويات الحاسوبية لبناء أدوات معالجة اللغة الطبيعية (NLP) ودردشات الدردشة مع نتائج مختلطة. ومع ذلك ، فإن اللغة البشرية الطبيعية مليئة بالغموض في السياق الذي يستنتجه البشر الآخرون بسهولة أثناء محادثات الحياة الحقيقية (أو حتى أثناء قراءة النص). يحاول FSM تحليل اللغة باستخدام مقاربة حتمية غالبًا ما تكون جامدة جدًا بحيث لا يمكنها التعامل بشكل صحيح مع المحادثات الطبيعية ، لذلك عادة ما تكون الاستدلالات الإحصائية ونظريات القرار هي الطرق المفضلة. لا تزال FSM تمثل أساسًا جيدًا تم بناء عليه في الماضي من NLP AI البسيط والفعال. في البرامج والتطبيقات حيث تكون مربعات الحوار مشفرة داخل شفرة المصدر بلغة برمجة معينة ، ومع ذلك ، يمكن استخدام FSMs بكفاءة كافية.
