Q:
Como uma máquina de estado finito é usada em inteligência artificial?
UMA:Máquinas de estados finitos (FSMs), são modelos computacionais definidos por uma lista de estados de conjuntos exclusivos que podem ser selecionados apenas um por um. Em poucas palavras, os FSMs são soluções simples, mas elegantes, para criar IA, onde a máquina pode estar apenas em um estado a qualquer momento e só pode mudar de um estado para outro através de uma transição quando uma entrada é recebida. O exemplo mais tradicional é um semáforo, que passa de verde para amarelo e de amarelo para vermelho após um período de tempo definido. Nesse caso, a entrada é representada pelo tempo, mas nenhuma IA real está envolvida, pois o dispositivo é completamente passivo. Somente se o semáforo pudesse reagir aos transeuntes, a IA poderia estar envolvida.
Os FSMs são amplamente utilizados na indústria de videogames por sua simplicidade e previsibilidade inerentes ao suporte à IA básica, mas funcional. Por exemplo, eles são amplamente utilizados em jogos de ação e RPG por personagens não jogáveis (NPCs). Um modelo de IA relativamente simples é construído para que um determinado NPC (geralmente um inimigo) possa selecionar apenas um comportamento específico - digamos, ataque, fuja, defenda, detecte, etc. Eles também podem ser usados para personagens principais, por exemplo, quando o jogador recebe uma inicialização ou bônus, ou modela esquemas de interface do usuário e controle em jogos de plataformas (para definir o estado agachado ou o modo de disparo rápido).
Os FSMs podem ser usados para criar simulações realistas da arquitetura de software e protocolos de comunicação para fins de segurança cibernética. Os modelos FSM de operações vulneráveis são gerados para entender todas as explorações possíveis e permitir que a IA encontre as melhores soluções para mitigá-las. Essas simulações são usadas para testar e avaliar protocolos de segurança, sua robustez e a postura de segurança de um sistema. Mais tarde, eles podem ser usados para estabelecer políticas e melhores práticas de segurança cibernética.
Os FSMs também foram utilizados no campo da lingüística computacional para criar ferramentas de processamento de linguagem natural (PNL) e chatbots com resultados mistos. A linguagem humana natural é, no entanto, cheia de ambiguidades no contexto que são facilmente inferidas por outros seres humanos durante conversas da vida real (ou mesmo durante a leitura de um texto). Os FSMs tentam analisar a linguagem com uma abordagem determinística que geralmente é rígida demais para lidar adequadamente com conversas naturais, de modo que teorias de inferência e decisão estatísticas são geralmente os métodos preferidos. Os FSMs ainda representam uma boa base sobre a qual uma AI simples, mas eficiente, da PNL foi criada no passado. Em softwares e aplicativos em que os diálogos são codificados dentro do código fonte de uma linguagem de programação específica, no entanto, os FSMs podem ser usados com eficiência suficiente.
