Artificial 2 Bimestre

1. La estructura de un problema, está representada por: a. Vectores. b. Grafos. c. Tablas de decisión.

2. En los problemas de satisfacción de restricciones se pueden desarrollar: a. Heurísticas eficaces y genéricas, que requieren información adicional del dominio específico del problema. b. Heurísticas frágiles, que requieren información adicional del dominio específico del problema. c. Heurísticas eficaces y genéricas, que no requieran ninguna información adicional ni experta del dominio específico del problema.

3. Los problemas de satisfacción de restricciones, estan basados en un conjunto de variables cuyos valores están definidos en un dominio: a. Variable e indeterminista de posibles valores. b. Finito o infinito de posibles valores. c. Vacío e indefinido de posibles valores.

4. La solución de problemas de satisfacción de restricciones, esta dada por la asignación de valores: a. Al dominio, considerando una única solución. b. A las restricciones, satisfaciendo el dominio de aplicación. c. A variables, satisfaciendo todas las restricciones.

5. Por heurística se entiende: a. Un conjunto de suposiciones que pueden resolver un problema de manera eficiente. b. Un proceso o procedimiento que puede resolver un problema, pero no ofrece garantía de que vaya a hacerlo. c. Un proceso o procedimiento que puede resolver un problema, y que ofrece hacerlo de manera correcta.

6. Si se introducen variables auxiliares, las restricciones de dominio finito y orden alto pueden reducirse a un conjunto de restricciones: a. Monarias. b. Unarias. c. Binarias.

7. Si se considera el problema de n-reinas cuya definición dice: posicionar "n" reinas en un tablero de ajedrez n*n, de forma que no se ataquen. Este problema es: a. PSR binario, discreto y infinito. b. PSR binario, continuo e infinito. c. PSR binario, discreto, finito.

8. Los problemas que se pueden resolver utilizando la búsqueda: Estado inicial: todas las variables sin asignar; Profundidad máxima: número de variabes = profundidad de todas las soluciones, se puede utilizar búsqueda en profundidad; Cardinalidad espacio búsqueda: producto de los cardinales de los dominios de las variables; Se puede hacer: eliminación de ramas en donde alguna restricción no se satisface y la propagación de restricciones para reducir los posibles valores de las variables por asignar. Éstos son: a. Problemas discretos y de dominio finito. b. Problemas continuos y de dominio finito. c. Problemas continuos y de dominio infinito.

9. La restricción X > Y es una restricción: a. Monaria. b. Binaria. c. Dura.

10. Si se considera el problema de n-reinas cuya definición dice: posicionar "n" reinas en un tablero de ajedrez n*n, de forma que no se ataquen. El dominio sería: a. Las "n-reinas". b. Las posibles n*n columnas del tablero de ajedrez. c. No permitir que las reinas de ataquen.

11. A las permutaciones diferentes de la secuencia de movimientos que terminan en la misma posición, se les denomina: a. Movimiento nulo. b. Información imperfecta. c. Transposiciones.

12. Es conveniente podar un árbol para: a. Aproximar la utilidad verdadera de un estado sin hacer una búsqueda completa. b. Realizar una exploración completa del árbol de juegos. c. Eliminar grandes partes del árbol.

13. A los problemas de búsqueda entre adversarios, se los conoce como: a. Juegos. b. Entornos multiagentes cooperativos. c. Entornos multiagentes competitivos.

14. Un árbol de juegos, está definido por: a. Estados terminales. b. El estado inicial y los movimientos legales para cada lado. c. El valor MiniMax de cada nodo.

15. El juego de ajedrez, es un juego de mesa para dos contrincantes, que se lo puede programar, puesto que tiene: a. Bien definida la meta y las acciones. b. Bien definida la meta, pero no así las acciones. c. La meta es algo confusa, al igual que las acciones.

16. Para el juego del ajedrez, la técnica de búsqueda que se debe utilizar es: a. La búsqueda MiniMax, ya que es más eficiente en la búsqueda de una solución en un 30% comparada con la búsqueda de Poda Alfa Beta. b. La búsqueda Poda Alfa Beta, ya que es más eficiente en la búsqueda de una solución en un 30% comparada con la búsqueda de MiniMax. c. La búsqueda primero en anchura, ya que es más eficiente en la búsqueda de una solución en un 30% comparada con la búsqueda de MiniMax.

17. Entre otras, las propiedades del algoritmo MiniMax son: a. Completo, pero no siempre óptimo. b. Completo y óptimo. c. Completo e ineficaz.

18. Cada vez que se evalúa un nodo u hoja, el algoritmo determina si los nuevos hijos generados pueden brindar una mejor utilidad de la que ya posee el nodo estudiado y si afecta al nodo padre; de no ser así, significa que seguir analizando esa rama es desperdicio de tiempo y espacio; por lo cual no se sigue generando, esto lo hace el algoritmo: a. Poda Alfa Beta. b. Poda Crash Cut. c. MiniMax.

19. El algoritmo: generar árbol de búsqueda desde la raíz hasta los estados terminales, obtener valor función de utilidad en cada estado terminal, aplicar la función de utilidad en los nodos inmediatamente superiores a los terminales, continuar con la propagación hacia el nodo raíz, una capa cada vez, al llegar a la raíz escoger la jugada que permita obtener el más alto valor; es de: a. Juegos. b. MiniMax. c. Búsqueda local.

20. Para el juego del ajedrez, la heurística más convenientes a considerar sería: a. Movimientos del alfil, torre y caballo. b. Movimientos del alfil y la reina. c. Ataque y defensa de un rey.

21. En lógica, la semántica trata: a. El valor de verdad de cada sentencia respecto a cada mundo posible. b. La sintáxis del lenguaje. c. La comprobación de modelos.

22. En una base de conocimiento, cada sentencia representa: a. Una inferencia. b. Alguna aserción acerca del mundo. c. Una acción hipotética.

23. En lógica proposicional, los modelos son: a. Asignaciones de los valores verdadero y falso sobre cada símbolo proposicional. b. Inferencias lógicas. c. Símbolos proposicionales.

24. Para representar el conocimiento, la conexión entre oraciones y hechos es algo que se establece mediante: a. La sintáxis del lenguaje. b. La semántica del lenguaje. c. Operadores logicos.

25. En una base de conocimiento, cada representación de hechos del mundo, se llama: a. Regla. b. Sentrencia. c. Oración.

26. Las sentencias complejas se construyen a partir de sentencias más simples, mediante el uso de: a. Inferencias. b. Valores de verdad. c. Conectivas lógicas.

27. La lógica que se preocupa por la representación de los mundos en términos de objetos y predicados sobre objetos (propiedades de y relaciones entre objetos), así como del uso de conectivos y cuantificadores, se denomina: a. Lógica proposicional. b. Lógica temporal. c. Lógica de primer orden.

28. Las sentencias deben cumplir una sintáxis y poseer una semántica; para la lógica la semántica es: a. El valor de verdad que posee una expresión de acuerdo al mundo o entorno en donde se expresa. b. Un conjunto de palabras que poseen una expresión de acuerdo al mundo o entorno en donde se expresa. c. Un conjunto de inferencias que poseen una expresión de acuerdo al mundo o entorno en donde se expresa.

29. Supongamos que nuestra Inteligencia Artificial tiene como función principal el ser bombero, un extracto de su base de conocimientos estaría formada por las siguientes sentencias: a) el humo ocasiona intoxicación y asfixia; b) una puerta caliente indica una habitación en llamas; c) el fuego ocasionado por electricidad no se debe combatir con agua. Las sentencias presentadas: a. Obedecen a alguna sintáxis. b. Poseen una semántica. c. Son correctas, pero no obedecen a ninguna sintáxis.

30. Si se representa el conocimiento de la siguiente manera: (1) Si cheque esta completo, portador conocido y saldo suficiente, entonces pagar cheque; (2) Si fecha correcta, cheque firmado, saldo suficiente y portador identificado, entonces cheque completo; (3) Si fecha cheque es hoy, o fecha cheque entre 1 y 90 días antes de fecha hoy, entonces fecha correcta. La representación mencionada es: a. Procedural. b. Declarativa. c. Narrativa.

31. Por ingeniería ontológica, se entiende: a. La representación de objetos físicos y sus relaciones. b. La representación de conceptos generales (acciones, tiempo, objetos físicos, y creencias). c. La representación de grandes volúmenes de información.

32. Para representar un dominio complejo se requiere representaciones: a. A la medida. b. Dinámicas. c. Generales y flexibles.

33. Una base de conocimiento, es un modelo de: a. Datos, compuesto por una colección de conceptos bien definidos matemáticamente que ayudan a expresar las propiedades estáticas (entidades, propiedades y relaciones) y dinámicas (operaciones con las entidades, propiedades o relaciones) de una aplicación con un uso de datos intensivo. b. Datos que aportan la base conceptual para diseñar aplicaciones que hacen un uso intensivo de datos; así como, la base formal para las herramientas y técnicas empleadas en el desarrollo y uso de sistemas de información. c. Un mundo/empresa/sección de la realidad, considerándose mundo/universo como una colección de individuos o entidades y una colección de relaciones que existen entre esos individuos. La colección de individuos que conforman el universo a representar y las relaciones que éstos mantienen constituye un estado, y puede haber transformaciones de estado que causan la creación o modificación de individuos o de las relaciones entre ellos.

34. Una de las características de la lógica de primer orden, es que: a. Todos los aspectos del mundo real se puede representar fácilmente. b. Todas las excepciones son ciertas. c. Existe dificultad, ya que casi todas las generalizaciones tienen excepciones, o son ciertas sólo en un determinado grado.

35. En las bases de conocimiento, se almacena: a. Cantidades ingentes de datos. b. Hechos. c. Elementos de conocimiento (normalmente en forma de hechos y reglas) así como, la manera en que estos elementos han de ser utilizados.

36. Para representar el conocimiento, se necesita: a. Conocer la forma o estructura, la manera de adquirirlo y como almacenarlo y/o manipularlo. b. Conocerlo en forma tácita, pasarlo a forma explícita y definir la técnica para representarlo. c Conocerlo, definir la técnica para representarlo y utilizarlo.

37. Un esquema conceptual es una abstracción, en la cual: a. Se clasifican objetos específicos, de acuerdo con sus propiedades generales. b. Se hace una representación de la tripleta objeto, atributo, valor. c. Se representan los nodos y los arcos que los conecta.

38. Uno de los problemas de la lógica de predicados de primer orden, es: a. Útil para diversas situaciones. b. Representación no engorosa. c. Únicamente puede tratar con afirmaciones completas.

39. Por taxonomía, se entiende. a. La jerarquía y relaciones existentes entre los conceptos que componen el dominio de una ontología. b. Los conceptos que componen el dominio de una ontología. c. En conjunto de relaciones existentes entre los conceptos que componen el dominio de una ontología.

40. Si se menciona: un componente académico esta conformado por contenidos; los contenidos se estudian en un componente académico, la representación lógica sería: a. A=x/x es un componente académico; C=y/y son contenidos; AC=y/y define un componente académico. b. Componente académico ε contenidos ==> Componente académico ^ contenidos. c. Contenidos ∩ componente académico ==> Contenidos ε Componente académico.