S:
Sonlu durum makinesi yapay zekada nasıl kullanılır?
A:Sonlu durum makineleri (FSM'ler), yalnızca birer birer seçilebilen benzersiz set durumlarının bir listesi tarafından tanımlanan hesaplamalı modellerdir. Özetle, FSM'ler, makinenin herhangi bir zamanda yalnızca bir durumda olabileceği ve bir giriş alındığında bir geçişten yalnızca bir durumdan diğerine geçebileceği AI oluşturmak için basit ama zarif çözümlerdir. En geleneksel örnek, belirli bir süre sonra yeşilden sarıya ve sarıdan kırmızıya geçiş yapan bir trafik ışığıdır. Bu durumda, giriş zamanla temsil edilir, ancak cihaz tamamen pasif olduğu için gerçek bir AI dahil değildir. Sadece trafik ışığı yoldan geçenlere tepki gösterebilirse, AI dahil olabilir.
FSM'ler, video oyun endüstrisinde temel ama işlevsel AI'yi desteklemek için doğal sadeliği ve öngörülebilirliği nedeniyle yaygın olarak kullanılmaktadır. Örneğin, oynanamaz karakterler (NPC'ler) tarafından büyük ölçüde aksiyon ve RPG oyunlarında kullanılırlar. Nispeten basit bir AI modeli, belirli bir NPC'nin (genellikle bir düşman) yalnızca belirli bir davranışı seçebileceği şekilde inşa edilir - örneğin, saldırı, kaçma, savunma, tespit etme, vb. Ayrıca ana karakterler için de kullanılabilir, örneğin oyuncu bir güçlendirme veya bonus alır veya platform oyunlarındaki UI ve kontrol şemalarını modellemek için (çömelmiş durumu veya hızlı ateş modunu ayarlamak için).
FSM'ler, siber güvenlik amacıyla yazılım mimarisi ve iletişim protokollerinin gerçekçi simülasyonlarını oluşturmak için kullanılabilir. Savunmasız operasyonların FSM modelleri, olası tüm istismarları anlamak ve AI'nın bunları hafifletmek için en iyi çözümleri bulmasını sağlamak için üretilir. Bu simülasyonlar, güvenlik protokollerini, sağlamlıklarını ve bir sistemin güvenlik duruşunu test etmek ve değerlendirmek için kullanılır. Daha sonra siber güvenlik politikaları ve en iyi uygulamalar oluşturmak için kullanılabilirler.
FSM'ler aynı zamanda doğal dil işleme (NLP) araçları ve karışık sonuçlarla sohbet botları oluşturmak için hesaplama dilbilimi alanında da kullanılmaktadır. Bununla birlikte, doğal insan dili, gerçek hayattaki konuşmalar sırasında (hatta bir metin okurken) diğer insanlar tarafından kolayca çıkarılabilecek bağlamdaki belirsizlikler ile doludur. FSM'ler dili, doğal sohbetleri düzgün bir şekilde ele almak için genellikle çok katı olan deterministik bir yaklaşımla ayrıştırmaya çalışır, bu nedenle istatistiksel çıkarım ve karar teorileri genellikle tercih edilen yöntemlerdir. FSM'ler hala geçmişte basit ama etkili bir NLP AI'nin inşa edildiği iyi bir temeli temsil ediyor. Diyalogların belirli bir programlama dilinin kaynak kodunda sabit kodlandığı yazılım ve uygulamalarda, FSM'ler yeterince verimli bir şekilde kullanılabilir.
