Q：
有限状態機械は人工知能でどのように使用されますか？
A：有限状態マシン（FSM）は、1つずつしか選択できない一意のセット状態のリストによって定義される計算モデルです。 一言で言えば、FSMは、マシンがいつでも1つの状態にしかならず、入力を受け取ったときに遷移を介して1つの状態から別の状態に切り替えることができるAIを構築するためのシンプルだがエレガントなソリューションです。 最も伝統的な例は、定義された時間が経過すると緑から黄色に、黄色から赤に変わる信号機です。 この場合、入力は時間で表されますが、デバイスは完全に受動的であるため、実際のAIは含まれません。 信号機が通行人に反応する場合にのみ、AIが関与する可能性があります。
FSMは、基本的かつ機能的なAIをサポートするための固有のシンプルさと予測可能性のために、ビデオゲーム業界で広く使用されています。 たとえば、主にアクションやRPGゲームでプレイできないキャラクター（NPC）によって使用されます。 比較的単純なAIモデルが構築されているため、特定のNPC（通常は敵）は特定の動作（攻撃、逃亡、防御、検出など）のみを選択できます。これらは、たとえばプレイヤーがパワーアップまたはボーナスを取得するか、プラットフォームゲームのUIおよび制御スキームをモデル化する（しゃがんだ状態または連射モードを設定する）。
FSMを使用して、サイバーセキュリティを目的としたソフトウェアアーキテクチャと通信プロトコルの現実的なシミュレーションを作成できます。 脆弱な操作のFSMモデルが生成され、考えられるすべてのエクスプロイトを理解し、AIがそれらを軽減するための最適なソリューションを見つけられるようにします。 これらのシミュレーションは、セキュリティプロトコル、その堅牢性、およびシステムのセキュリティ状態をテストおよび評価するために使用されます。 これらは、後でサイバーセキュリティポリシーとベストプラクティスを確立するために使用できます。
FSMは、自然言語処理（NLP）ツールと結果が混在するチャットボットを構築するために、計算言語学の分野でも使用されています。 しかし、自然な人間の言語は、実際の会話中（またはテキストを読んでいる間）に他の人間によって容易に推測される文脈のあいまいさでいっぱいです。 FSMは、自然な会話を適切に処理するには硬すぎることが多い決定論的アプローチで言語を解析しようとするため、通常、統計的推論と決定理論が推奨される方法です。 FSMは、シンプルでありながら効率的なNLP AIが過去に構築されてきた優れた基盤です。 ただし、ダイアログが特定のプログラミング言語のソースコード内にハードコーディングされているソフトウェアおよびアプリケーションでは、FSMを十分に効率的に使用できます。
