విషయము
Q:
కృత్రిమ మేధస్సులో పరిమిత రాష్ట్ర యంత్రం ఎలా ఉపయోగించబడుతుంది?
A:
పరిమిత రాష్ట్ర యంత్రాలు (FSM లు), గణన నమూనాలు, వీటిని ఒక్కొక్కటిగా మాత్రమే ఎంచుకోగల ప్రత్యేకమైన సెట్ స్టేట్స్ జాబితా ద్వారా నిర్వచించబడతాయి. ఒక్కమాటలో చెప్పాలంటే, AI ని నిర్మించడానికి FSM లు సరళమైనవి కాని సొగసైన పరిష్కారాలు, ఇక్కడ యంత్రం ఏ సమయంలోనైనా ఒక స్థితిలో మాత్రమే ఉంటుంది మరియు ఇన్పుట్ అందుకున్నప్పుడు పరివర్తన ద్వారా మాత్రమే ఒక రాష్ట్రం నుండి మరొక రాష్ట్రానికి మారవచ్చు. అత్యంత సాంప్రదాయిక ఉదాహరణ ట్రాఫిక్ లైట్, ఇది ఆకుపచ్చ నుండి పసుపు మరియు పసుపు నుండి ఎరుపు వరకు పరివర్తన సమయం తరువాత మారుతుంది. ఈ సందర్భంలో, ఇన్పుట్ సమయం ద్వారా ప్రాతినిధ్యం వహిస్తుంది, అయితే పరికరం పూర్తిగా నిష్క్రియాత్మకంగా ఉన్నందున నిజమైన AI ప్రమేయం లేదు. ట్రాఫిక్ లైట్ బాటసారులకు ప్రతిస్పందించగలిగితే, అప్పుడు AI పాల్గొనవచ్చు.
వీడియో గేమింగ్ పరిశ్రమలో FSM లు విస్తృతంగా ఉపయోగించబడుతున్నాయి, వాటి స్వాభావిక సరళత మరియు ప్రాథమిక కానీ క్రియాత్మకమైన AI కి మద్దతు ఇవ్వడానికి ability హించగలవు. ఉదాహరణకు, అవి ఎక్కువగా ఆడలేని మరియు RPG ఆటలలో ఆడలేని అక్షరాలు (NPC లు) ఉపయోగిస్తాయి. సాపేక్షంగా సరళమైన AI మోడల్ నిర్మించబడింది, తద్వారా ఇచ్చిన NPC (సాధారణంగా ఒక శత్రువు) ఒక నిర్దిష్ట ప్రవర్తనను మాత్రమే ఎంచుకోగలదు - చెప్పండి, దాడి చేయండి, పారిపోండి, రక్షించుకోండి, గుర్తించండి మొదలైనవి. అవి ప్రధాన పాత్రలకు కూడా ఉపయోగించబడతాయి, ఉదాహరణకు ఆటగాడు ఉన్నప్పుడు పవర్-అప్ లేదా బోనస్ పొందుతుంది, లేదా ప్లాట్‌ఫార్మింగ్ ఆటలలో UI మరియు కంట్రోల్ స్కీమ్‌లను మోడల్ చేయడానికి (క్రౌడ్ స్టేట్ లేదా రాపిడ్-ఫైర్ మోడ్‌ను సెట్ చేయడానికి).
సైబర్ సెక్యూరిటీ ప్రయోజనాల కోసం సాఫ్ట్‌వేర్ ఆర్కిటెక్చర్ మరియు కమ్యూనికేషన్ ప్రోటోకాల్‌ల యొక్క వాస్తవిక అనుకరణలను సృష్టించడానికి FSM లను ఉపయోగించవచ్చు. హాని కలిగించే కార్యకలాపాల యొక్క FSM నమూనాలు అన్ని దోపిడీలను అర్థం చేసుకోవడానికి ఉత్పత్తి చేయబడతాయి మరియు వాటిని తగ్గించడానికి AI ఉత్తమ పరిష్కారాలను కనుగొననివ్వండి. భద్రతా ప్రోటోకాల్‌లు, వాటి దృ ness త్వం మరియు వ్యవస్థ యొక్క భద్రతా భంగిమలను పరీక్షించడానికి మరియు అంచనా వేయడానికి ఈ అనుకరణలు ఉపయోగించబడతాయి. సైబర్ సెక్యూరిటీ విధానాలు మరియు ఉత్తమ పద్ధతులను స్థాపించడానికి తరువాత వాటిని ఉపయోగించవచ్చు.
మిశ్రమ ఫలితాలతో సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ (ఎన్‌ఎల్‌పి) సాధనాలు మరియు చాట్‌బాట్‌లను నిర్మించడానికి గణన భాషాశాస్త్ర రంగంలో కూడా ఎఫ్‌ఎస్‌ఎంలు ఉపయోగించబడ్డాయి. అయినప్పటికీ, సహజ మానవ భాష నిజ జీవిత సంభాషణల సమయంలో (లేదా ఒక చదివేటప్పుడు కూడా) ఇతర మానవులకు సులభంగా er హించబడే కాన్ లోని అస్పష్టతలతో నిండి ఉంటుంది. సహజ సంభాషణలను సరిగ్గా నిర్వహించడానికి చాలా కఠినంగా ఉండే నిర్ణయాత్మక విధానంతో భాషను అన్వయించడానికి FSM లు ప్రయత్నిస్తాయి, కాబట్టి గణాంక అనుమితి మరియు నిర్ణయ సిద్ధాంతాలు సాధారణంగా ఇష్టపడే పద్ధతులు. FSM లు ఇప్పటికీ మంచి పునాదిని సూచిస్తాయి, దీనిపై గతంలో సరళమైన కానీ సమర్థవంతమైన NLP AI నిర్మించబడింది. ఒక నిర్దిష్ట ప్రోగ్రామింగ్ భాష యొక్క సోర్స్ కోడ్ లోపల డైలాగ్‌లు హార్డ్-కోడ్ చేయబడిన సాఫ్ట్‌వేర్ మరియు అనువర్తనాల్లో, అయితే, FSM లను తగినంత సమర్థవంతంగా ఉపయోగించవచ్చు.