Un motor de presencia funcional , o FPE, es un mecanismo de análisis probabilístico que utiliza al menos cuatro componentes para responder a los patrones de entrada. Comprende un sistema de lectura , una función de aptitud probabilística , una base de conocimiento y una biblioteca de funciones que la base de conocimiento puede desencadenar.
El sistema de lectura acepta y analiza entradas o patrones de consulta. El mecanismo de aptitud probabilística determina aproximaciones cercanas y respuestas viables a los patrones de entrada de una base de conocimiento dada y luego selecciona una o más funciones que producen respuestas apropiadas. Un Motor de Presencia Funcional es, posteriormente, un mecanismo de estímulo-respuesta que permite una mayor variabilidad de entradas para obtener patrones de respuesta con una alta probabilidad de corrección, incluso a partir de un entrenamiento incompleto. El sistema es anterior a SIRI por seis años. [1]
Dichos sistemas permiten que las plataformas conversacionales de IA y asistente virtual [2] respondan correctamente a nuevas entradas fuera de sus conjuntos de entrenamiento; el sargento estrella del ejército de EE. UU. [3] es un excelente ejemplo. Los FPE se usan ampliamente para sistemas inteligentes de servicio al cliente y para asistentes digitales. Los FPE también se implementaron como soluciones de caja negra y se integraron en dispositivos de seguridad. [4]
El primer motor de presencia funcional fue implementado en 2001 por Spectre AI Incorporated . La tecnología y una serie de realizaciones fueron posteriormente patentadas por el cofundador de Spectre AI, Robert Hust, [5] el inventor original de FPE, y Mark Zartler [6], quien fue el desarrollador principal de Spectre AI.
El desarrollo de FPE también resultó en un oscuro lenguaje de marcado al que la empresa se refirió como FPML (Lenguaje de marcado de presencia funcional), que se basó en gran medida en AIML (Lenguaje de marcado de inteligencia artificial).