问：
有限状态机如何在人工智能中使用？
A：有限状态机（FSM）是由一系列唯一的设置状态定义的计算模型，这些设置状态只能一一选取。 简而言之，FSM是构建AI的简单而优雅的解决方案，其中，机器在任何时候都只能处于一种状态，并且在收到输入时只能通过过渡从一种状态切换到另一种状态。 最传统的示例是交通灯，它在定义的时间后会从绿色变为黄色，然后从黄色变为红色。 在这种情况下，输入以时间表示，但由于设备是完全无源的，因此不涉及实际的AI。 只有交通信号灯能够对路人做出反应，AI才能参与其中。
FSM由于其固有的简单性和可预测性而在视频游戏行业中被广泛使用，以支持基本但功能强大的AI。 例如，不可玩角色（NPC）将它们广泛用于动作和RPG游戏。 建立了一个相对简单的AI模型，以便给定的NPC（通常是敌人）只能选择特定的行为，例如攻击，逃跑，防御，检测等。它们还可以用于主要角色，例如当玩家获得加电或奖励，或者在平台游戏中建模UI和控制方案（设置蹲伏状态或快速射击模式）。
FSM可用于为网络安全目的创建软件架构和通信协议的逼真的模拟。 生成易受攻击操作的FSM模型以了解所有可能的利用，并让AI找到最佳解决方案以缓解这些利用。 这些模拟用于测试和评估安全协议，其健壮性以及系统的安全状况。 以后可以将它们用于建立网络安全策略和最佳实践。
FSM也已用于计算语言学领域，以构建混合结果的自然语言处理（NLP）工具和聊天机器人。 但是，自然的人类语言在上下文中充满了歧义，这些歧义很容易在现实生活中的对话中（甚至在阅读文本时）被其他人类推断出来。 FSM尝试使用确定性方法来解析语言，该方法通常过于僵化，无法正确处理自然对话，因此统计推断和决策理论通常是首选方法。 FSM仍然是过去构建简单但有效的NLP AI的良好基础。 但是，在将对话硬编码在特定编程语言的源代码内部的软件和应用程序中，可以充分有效地使用FSM。
