प्रश्न:
कृत्रिम बुद्धि में एक परिमित राज्य मशीन का उपयोग कैसे किया जाता है?
ए:परिमित राज्य मशीनें (FSM), कम्प्यूटेशनल मॉडल हैं जिन्हें अद्वितीय सेट राज्यों की सूची द्वारा परिभाषित किया जाता है जिन्हें केवल एक-एक करके चुना जा सकता है। संक्षेप में, एफएसएम एआई के निर्माण के लिए सरल लेकिन सुरुचिपूर्ण समाधान हैं जहां मशीन किसी भी समय केवल एक राज्य में हो सकती है, और केवल एक राज्य से दूसरे राज्य में एक संक्रमण के माध्यम से स्विच कर सकती है जब एक इनपुट प्राप्त होता है। सबसे पारंपरिक उदाहरण एक ट्रैफिक लाइट है, जो परिभाषित समय के बाद हरे से पीले, और पीले से लाल से संक्रमण होता है। इस मामले में, इनपुट समय के द्वारा दर्शाया जाता है, लेकिन कोई वास्तविक एआई शामिल नहीं है क्योंकि डिवाइस पूरी तरह से निष्क्रिय है। केवल अगर ट्रैफिक लाइट राहगीरों को प्रतिक्रिया दे सकती है, तो एआई को शामिल किया जा सकता है।
FSM का उपयोग व्यापक रूप से लेकिन कार्यात्मक AI का समर्थन करने के लिए उनके अंतर्निहित सादगी और पूर्वानुमान के लिए वीडियो गेमिंग उद्योग में व्यापक रूप से किया जाता है। उदाहरण के लिए, वे काफी हद तक गैर-बजाने वाले पात्रों (एनपीसी) द्वारा कार्रवाई और आरपीजी गेम में उपयोग किए जाते हैं। एक अपेक्षाकृत सरल एआई मॉडल बनाया गया है ताकि किसी दिए गए एनपीसी (आमतौर पर एक दुश्मन) केवल एक विशेष व्यवहार का चयन कर सकें - कहते हैं, हमला, पलायन, बचाव, पता लगाने, आदि। उनका उपयोग मुख्य पात्रों के लिए भी किया जा सकता है, उदाहरण के लिए जब खिलाड़ी। एक पावर-अप या बोनस मिलता है, या यूआई को नियंत्रित करने और प्लेटफॉर्म गेम में योजनाओं को नियंत्रित करने के लिए (क्राउडेड स्टेट या रैपिड-फायर मोड सेट करने के लिए)।
FSM का उपयोग साइबर आर्किटेक्चर के लिए सॉफ़्टवेयर आर्किटेक्चर और संचार प्रोटोकॉल के यथार्थवादी सिमुलेशन बनाने के लिए किया जा सकता है। असुरक्षित संचालन के एफएसएम मॉडल सभी संभावित कारनामों को समझने के लिए उत्पन्न होते हैं, और एआई उन्हें कम करने के लिए सबसे अच्छा समाधान खोजने देते हैं। इन सिमुलेशन का उपयोग सुरक्षा प्रोटोकॉल, उनकी मजबूती और एक प्रणाली की सुरक्षा मुद्रा का परीक्षण और मूल्यांकन करने के लिए किया जाता है। बाद में उनका उपयोग साइबर सुरक्षा नीतियों और सर्वोत्तम प्रथाओं को स्थापित करने के लिए किया जा सकता है।
मिश्रित परिणामों के साथ प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) उपकरण और चैटबॉट बनाने के लिए कम्प्यूटेशनल भाषा विज्ञान के क्षेत्र में भी एफएसएम का उपयोग किया गया है। हालांकि, प्राकृतिक मानव भाषा संदर्भ में अस्पष्टता से भरी है, जो वास्तविक जीवन की बातचीत (या पाठ पढ़ते समय भी) के दौरान अन्य मनुष्यों द्वारा आसानी से अनुमान लगाया जाता है। FSM भाषा को एक नियतात्मक दृष्टिकोण के साथ पार्स करने का प्रयास करते हैं जो अक्सर प्राकृतिक वार्तालापों को ठीक से संभालने के लिए बहुत कठोर होता है, इसलिए सांख्यिकीय निष्कर्ष और निर्णय सिद्धांत आमतौर पर पसंदीदा तरीके होते हैं। FSM अभी भी एक अच्छी नींव का प्रतिनिधित्व करते हैं जिस पर अतीत में एक सरल लेकिन कुशल एनएलपी एआई बनाया गया है। सॉफ्टवेयर और अनुप्रयोगों में जहां संवाद एक विशेष प्रोग्रामिंग भाषा के स्रोत कोड के अंदर हार्ड-कोडित होते हैं, हालांकि, एफएसएम का उपयोग कुशलतापूर्वक पर्याप्त रूप से किया जा सकता है।
