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Come viene utilizzata una macchina a stati finiti nell'intelligenza artificiale?
UN:Le macchine a stati finiti (FSM) sono modelli computazionali definiti da un elenco di stati set univoci che possono essere scelti solo uno per uno. In breve, gli FSM sono soluzioni semplici ma eleganti per costruire l'intelligenza artificiale in cui la macchina può essere solo in uno stato in qualsiasi momento e possono passare da uno stato a un altro solo attraverso una transizione quando viene ricevuto un input. L'esempio più tradizionale è un semaforo, che passa dal verde al giallo e dal giallo al rosso dopo un determinato periodo di tempo. In questo caso, l'ingresso è rappresentato dal tempo, ma non è coinvolta alcuna vera IA poiché il dispositivo è completamente passivo. Solo se il semaforo potesse reagire ai passanti, allora l'IA potrebbe essere coinvolta.
Gli FSM sono ampiamente utilizzati nel settore dei videogiochi per la loro intrinseca semplicità e prevedibilità a supporto dell'IA di base ma funzionale. Ad esempio, sono ampiamente utilizzati nei giochi d'azione e nei giochi di ruolo da personaggi non giocabili (NPC). Un modello AI relativamente semplice è costruito in modo tale che un determinato NPC (di solito un nemico) possa selezionare solo un comportamento particolare: dire, attaccare, fuggire, difendere, rilevare, ecc. Possono anche essere usati per i personaggi principali, ad esempio quando il giocatore ottiene un potenziamento o un bonus, o per modellare l'interfaccia utente e controllare gli schemi nei giochi platform (per impostare lo stato accovacciato o la modalità di fuoco rapido).
Gli FSM possono essere utilizzati per creare simulazioni realistiche dell'architettura software e dei protocolli di comunicazione ai fini della sicurezza informatica. Vengono generati modelli di operazioni vulnerabili dell'FSM per comprendere tutti i possibili exploit e consentire all'intelligenza artificiale di trovare le migliori soluzioni per mitigarli. Queste simulazioni vengono utilizzate per testare e valutare i protocolli di sicurezza, la loro robustezza e la posizione di sicurezza di un sistema. Possono essere successivamente utilizzati per stabilire politiche e migliori pratiche di sicurezza informatica.
Gli FSM sono stati anche utilizzati nel campo della linguistica computazionale per costruire strumenti e chatbot di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) con risultati contrastanti. Il linguaggio umano naturale è, tuttavia, pieno di ambiguità nel contesto che possono essere facilmente dedotte da altri umani durante le conversazioni della vita reale (o anche durante la lettura di un testo). Gli FSM cercano di analizzare il linguaggio con un approccio deterministico che è spesso troppo rigido per gestire correttamente le conversazioni naturali, quindi l'inferenza statistica e le teorie delle decisioni sono di solito i metodi preferiti. Gli FSM rappresentano ancora una buona base su cui in passato è stata costruita un'intelligenza artificiale semplice ma efficiente. Nei software e nelle applicazioni in cui le finestre di dialogo sono codificate nel codice sorgente di un particolare linguaggio di programmazione, tuttavia, gli FSM possono essere utilizzati in modo abbastanza efficiente.
