TEST IA IIBIM

Las restricciones que estan compuestas por pares de variables, se denominan: Monarias. Binarias. Duras.

La estructura de un problema, está representada por: Vectores. Grafos. Tablas de desición.

Para la visualización de un problema de satisfacción de restricciones utilizando un grafo de restricciones: Los nodos del grafo corresponden a las variables del problema y los arcos corresponden a las restricciones del problema. Los nodos del grafo corresponden a las restricciones del problema y los arcos corresponden a las variables del problema. Los nodos del grafo corresponden a los estados del problema y los arcos corresponden a las variables del problema.

Cuando las restricciones relacionan dos variables, se denominan problemas de satisfacción de restricciones: Binarios. Monarios. De orden alto.

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

Los problemas de satisfacción de restricciones, estan basados por la tripleta: Objeto, atributo, valor. Variables, dominios, restricciones. Proposiciones, nodos, arcos.

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: Las "n-reinas". Las posibles n*n columnas del tablero de ajedrez. No permitir que las reinas de ataquen.

En la búsqueda en profundidad, la asignación de valores a variables (una cada vez), retroceden en el árbol, cuando el dominio de una variable en el árbol es vacío, esto es una estrategía de: Búsqueda con vuelta atrás. Comprobación hacia adelante. Vuelta atrás inteligente.

. 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: PSR binario, discreto y infinito. PSR binario, continuo e infinito. PSR binario, discreto, finito.

La restricción X > Y es una restricción: Monaria. Binaria. Dura.

El algoritmo de Poda Alfa Beta, es utilizado en la teoría de juegos, puesto que permite encontrar soluciones dentro de un campo de búsqueda: Finito. No determinista. No finito.

La extensión del algortimo MiniMax, se denomina: Recorrido hacia adelante. Poda Alfa Beta. Recorrido hacia atrás.

Un juego puede definirse formalmente como una clase de problemas de búsqueda, con los siguientes componentes: El estado inicial, la función sucesor, test terminal, función utilidad. El estado inicial y los movimientos legales a cada lado. El estado inicial y los movimientos legales a cada lado y la función utilidad.

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

La alternativa para usar mejor las restricciones durante la búsqueda, se denomina: Ordenamiento de valor. Restricciones. Comprobación hacia adelante.

Para el juego del ajedrez, la técnica de búsqueda que se debe utilizar es: 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. 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. 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.

El algortimo más utilizado en las aplicaciones de juegos, por la excepcional utilidad en el aumento de la velocidad de la búsqueda, sin producir pérdida de información, se denomina: Recorrido hacia adelante. Poda Alfa Beta. Recorrido hacia atrás.

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: Poda Alfa Beta. Poda Crash Cut. MiniMax.

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: Juegos. MiniMax. Búsqueda local.

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

Un algoritmo de inferencia es completo, si: Deriva sólo sentencias compuestas . Puede derivar cualquier sentencia que está implicada. Trabaja con cualquier base de conocimiento y sentencias α, y siempre finaliza.

Se dice que un algoritmo de inferencia es sólido si: Deriva sólo sentencias implicadas. Deriva cualquier sentencia. Enumera totas las sentencias implicadas.

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

La lógica en la que los símbolos representan proposiciones completas (hechos), los cuales se pueden combinar con conectivos booleanos, se denomina: Lógica proposicional. Lógica temporal. Lógica de primer orden.

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

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

Por sintáxis, se entiende a un conjunto de: Palabras que permiten su correcto análisis y comprensión. Reglas que brindan uniformidad a las expresiones y que permiten su correcto análisis y comprensión. Símbolos que permiten su correcto análisis y comprensión.

El lenguaje de representación de conocmiento, es un lenguaje formal de representación, que usa: La lógica proposicional y la lógica de predicados. La lógica difusa. La lógica probabilística.

La expresión "Si un hombre tiene manchas de maquillaje, entonces es infiel", el entorno en el que esta sentencia sería falsa es: Si el hombre trabaja en una fábrica de maquillaje. Si el hombre tiene una amante. Si el hombre es homosexual.

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: Procedural. Declarativa. Narrativa.

Un modelo de datos se asocia con: Un esquema de representación. Una base de datos. Varios dominios.

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

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

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

Para representar el conocimiento, los objetos se organizan en: Datos. categorias. metadocumentos.

Una red semántica, o red, es una técnica clásica de representación de la Inteligencia Artificial utilizada para información relativa a las: Relaciones. entidades. proposiciones.

Entre otras, las técnicas de representación del conocimiento son: Reglas, redes semánticas, lenguajes de representación del conocimiento. Estructugramas. Arbolés de análisis.

Una base de conocimiento, es un modelo de: 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. 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. 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.

Si se menciona: un componente académico esta conformado por contenidos; los contenidos se estudian en un componente académico, estamos frente a una relación: inversa. funcional. binaria.

Si se considera el ejemplo: esta noche papá parece cansado. ¿Cómo lo podemos saber? Él se está frotando los ojos, se ha quedado en el sofá, bostezó en la mesa a hora de la cena. Se está utilizando información explícita. Se está sacando conclusiones y deducciones (practicando el pensamiento inferencial). Se está utilizando el pensamiento crítico.