Q:
¿Cómo se usa una máquina de estados finitos en inteligencia artificial?
UN:Las máquinas de estados finitos (FSM) son modelos computacionales definidos por una lista de estados de conjuntos únicos que solo pueden seleccionarse uno por uno. En pocas palabras, los FSM son soluciones simples pero elegantes para construir AI donde la máquina solo puede estar en un estado en cualquier momento, y solo puede cambiar de un estado a otro a través de una transición cuando se recibe una entrada. El ejemplo más tradicional es un semáforo, que pasa de verde a amarillo y de amarillo a rojo después de un período de tiempo definido. En este caso, la entrada está representada por el tiempo, pero no se trata de una IA real ya que el dispositivo es completamente pasivo. Solo si el semáforo pudiera reaccionar a los transeúntes, entonces la IA podría estar involucrada.
Los FSM se utilizan ampliamente en la industria de los videojuegos por su simplicidad y previsibilidad inherentes para admitir IA básica pero funcional. Por ejemplo, los personajes no jugables (NPC) los usan en gran medida en juegos de acción y juegos de rol. Se construye un modelo de IA relativamente simple para que un NPC determinado (generalmente un enemigo) solo pueda seleccionar un comportamiento particular, por ejemplo, atacar, huir, defender, detectar, etc. También se pueden usar para los personajes principales, por ejemplo, cuando el jugador obtiene un encendido o bonificación, o modelar esquemas de UI y control en juegos de plataformas (para establecer el estado agachado o el modo de disparo rápido).
Los FSM se pueden utilizar para crear simulaciones realistas de arquitectura de software y protocolos de comunicación con fines de ciberseguridad. Los modelos FSM de operaciones vulnerables se generan para comprender todas las posibles vulnerabilidades y dejar que la IA encuentre las mejores soluciones para mitigarlas. Estas simulaciones se utilizan para probar y evaluar protocolos de seguridad, su solidez y la postura de seguridad de un sistema. Posteriormente pueden usarse para establecer políticas de seguridad cibernética y mejores prácticas.
Los FSM también se han utilizado en el campo de la lingüística computacional para construir herramientas de procesamiento de lenguaje natural (PNL) y chatbots con resultados mixtos. Sin embargo, el lenguaje humano natural está lleno de ambigüedades en el contexto que otros humanos pueden inferir fácilmente durante las conversaciones de la vida real (o incluso mientras leen un texto). Los FSM intentan analizar el lenguaje con un enfoque determinista que a menudo es demasiado rígido para manejar adecuadamente las conversaciones naturales, por lo que las inferencias estadísticas y las teorías de decisión suelen ser los métodos preferidos. Los FSM aún representan una buena base sobre la cual se ha construido una IA de PNL simple pero eficiente en el pasado. Sin embargo, en el software y las aplicaciones donde los cuadros de diálogo están codificados dentro del código fuente de un lenguaje de programación particular, los FSM se pueden usar de manera suficientemente eficiente.
