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Según la bibliografía, ¿Cuáles de estas disciplinas contribuyeron al desarrollo de la IA?. Filosofia, Matematicas, Economia, Neurociencia, Psicologia, IngenierÌa Computacional, TeorÌa de control y cibernetica y Linguistica. Filosofía. Matemática. Economía. Psicología.

¿Con que contribuye la Matemática a la IA?. Lógica, cálculo y con la teoría de la probabilidad. Con la geometría computacional y la topología. Con la teoría de grafos y la optimización. Con el álgebra lineal y el cálculo diferencial. Con la estadística y la teoría de la información.

¿Cuáles son las tres disciplinas que son consideradas las corrientes que condujeron al nacimiento de la inteligencia artificial?. Ciencia cognitiva, cibernética y robótica. Filosofía, lingüística y ciencias de la computación. Ingeniería eléctrica, psicología y teoría de sistemas. Procesamiento de señales, teoría de control y aprendizaje automático. Estadística, procesamiento del lenguaje natural y redes neuronales.

¿En qué momento la historia se empezó a trabajar en la Inteligencia Artificial?. Segunda Guerra Mundial. En la década de 1950. Durante la Guerra Fría. A finales del siglo XIX. En la era de la computación moderna.

¿Qué es la inteligencia?. Es la capacidad de pensar, entender, asimilar, elaborar información y utilizarla para resolver problemas. Es la capacidad de razonar y tomar decisiones basadas en el análisis de datos. Es la facultad de comprender conceptos complejos y aplicarlos en situaciones prácticas. Es la aptitud para comunicarse efectivamente y entender el lenguaje. Es la destreza para resolver problemas de manera innovadora y creativa.

Ante la necesidad de disponer de un sistema de control automático capaz de ajustar su desempeño ante varia... el objeto controlado, se le debe otorgar autonomía. Para ello se opta por una unidad de control, ¿basada en qué?. Redes neuronales. Lógica difusa. Algoritmos genéticos. Sistemas expertos. Modelos predictivos.

El mismo año que nace la Inteligencia Artificial (1956) se presentó un recurso de programación destinado a jugar un rol trascendental en el campo de la computación y de gran utilidad para la propia IA. Se trató de: El primer lenguaje superior y su compilador. El lenguaje de programación Lisp. El lenguaje de programación Fortran. El desarrollo de algoritmos de búsqueda. La creación de programas de resolución de problemas.

Indique cuál de las siguientes opciones no corresponde con la Prueba de Turing. No se encuentra vigente. Evalúa la capacidad de una máquina para exhibir comportamiento inteligente. Se lleva a cabo mediante una conversación en lenguaje natural. Es una medida de la capacidad de aprendizaje de una máquina. Involucra un interrogador que no sabe si está interactuando con una máquina o un humano.

¿Qué disciplina o disciplinas son necesarias para hacer posible la materialización de resultados concretos en el campo de la robótica?. Inteligencia Artificial mecánica. Ingeniería electrónica y de control. Matemáticas aplicadas y optimización. Física y teoría de sistemas. Sensorización y procesamiento de señales.

Indique las corrientes y acontecimientos que mayor impacto tuvieron para estimular la convocatoria que dio nacimiento de la inteligencia artificial. Seleccione 3 respuestas correctas. Los trabajos de Alan Turing. Congreso de cibernética. Congreso de ciencia cognitiva. El desarrollo de las primeras computadoras digitales. Las investigaciones en redes neuronales.

La entidad que hace posible la manifestación práctica de desempeño inteligente, posibilitando la interacción con los seres humanos en el mundo real, son medios autónomos denominados: Robot. Agentes inteligentes. Sistemas embebidos. Dispositivos ciberfísicos. Máquinas autónomas.

Seleccione las cuatro opciones correctas referidas a un ordenamiento muy difundido y característico de los atributos de la inteligencia artificial. Eficiencia humana. Conductas. Racionalidad. Procesos mentales. Conductas. Inteligencia perceptiva.

Ante la necesidad de dictaminar con rigurosidad si un determinado equipo manifiesta alguna forma de inteligencia en su desempeñó, el especialista debe considerar: La interacción del sistema con el entorno. La capacidad de aprendizaje y adaptación del sistema. La habilidad del sistema para resolver problemas complejos. La precisión y eficiencia en la toma de decisiones del sistema. La coherencia y consistencia en las respuestas del sistema.

¿A qué hace referencia la doctrina del positivismo lógico?. Sostiene que todo el conocimiento se puede caracterizar mediante teorías lógicas relacionadas. Al rechazo de las proposiciones metafísicas como carentes de sentido. A la unificación de las ciencias bajo un lenguaje común. A la reducción de conceptos complejos a términos observables. A la correspondencia entre lenguaje y realidad mediante la lógica formal.

¿En qué consiste la teoría de la confirmación de Camap y Cari Hempel (1905-1997)?. Intenta explicar cómo el conocimiento se obtiene a partir de la experiencia. Define la estructura lógica de las teorías científicas y su relación con la observación. Desarrolla un sistema de reglas para inferir conclusiones a partir de datos empíricos. Examina el papel de la inducción en la formación del conocimiento científico. Analiza la relación entre la teoría y la evidencia en el contexto de la metodología científica.

¿Qué movimiento se caracteriza por el aforismo “Nada existe en la mente que no haya pasado antes por… sentidos”?. Empírico. Idealismo. Pragmatismo. Fenomenología. Materialismo.

¿Qué sostiene el dualismo?. Que hay una parte de la mente que está exenta de la influencia de las leyes físicas. Que la mente y el cuerpo son entidades separadas y distintas. Que existen tanto sustancias mentales como sustancias físicas. Que la realidad está compuesta por dos principios fundamentales: lo mental y lo material. Que los procesos mentales no pueden ser completamente explicados por la ciencia física.

¿Qué sostiene el materialismo?. Que las operaciones del cerebro realizadas de acuerdo a las leyes de la física constituyen la mente. Que la mente es el resultado de procesos físicos en el cerebro. Que todas las entidades, incluida la mente, están compuestas de materia. Que la conciencia y los procesos mentales son reducibles a fenómenos físicos. Que la mente surge como un producto emergente de la actividad cerebral.

¿Quién proporciona la primera discusión clara sobre la distinción entre la mente y la materia y los problemas que surgen?. René Descartes. Platón. Aristóteles. John Locke. Baruch Spinoza.

¿Cuándo surgió la investigación operativa?. Durante la Segunda Guerra Mundial. En la década de 1930. En la Guerra Fría. Después de la Segunda Guerra Mundial. En el periodo de entreguerras.

¿En qué tipo de economías es adecuado usar la teoría de la decisión?. Grandes economías. Economías centralizadas. Economías de mercado. Economías planificadas. Economías emergentes.

¿Por qué es importante la Teoría de la Decisión?. Porque combina la teoría de la probabilidad con la teoría de la utilidad y proporciona un marco completo y formal para la ayuda a la toma de decisiones realizadas bajo incertidumbre. Porque facilita la evaluación de riesgos y la toma de decisiones informadas. Porque proporciona un método sistemático para resolver problemas complejos. Porque ayuda a identificar las opciones más beneficiosas en situaciones inciertas. Porque permite modelar y analizar escenarios diversos para la toma de decisiones.

¿Quién fue el primero en tratar a la economía como una ciencia?. Adam Smith. David Ricardo. John Stuart Mill. Alfred Marshall. Karl Marx.

¿Cómo se denomina al número de fibras que se ramifican a partir del cuerpo de la célula junto con una única fibra larga llamada axón?. Dendrita. Sinapsis. Mielina. Neuroglia. Soma.

¿Qué es necesario para que sea considerada una ciencia formal?. Una formulación matemática, desde el punto de vista de la lógica, la computación y la probabilidad. Un conjunto de axiomas bien definidos. Una estructura de teoremas y pruebas. La capacidad de hacer predicciones verificables. Un marco para la experimentación y simulación.

Completa. El eminente matemático que anticipo la posibilidad de que replicaran seres no biológicos fue: John Von Neumann. Norbert Wiener. Kurt Gödel. Claude Shannon. Alonzo Church.

¿Cuáles son los tres elementos clave que Kenneth Craik establece para poder diseñar un agente basado en conocimiento?. El estímulo, procesos cognitivos y acciones. Sensación, percepción y respuesta. Entrada, procesamiento y salida. Estímulo, representación y ejecución. Información, comprensión y ejecución.

¿Qué atributos deben tener los agentes informáticos que los distingan de los programas convencionales?. Percibir su entorno, tener controles autónomos, persistencia, adaptación a los cambios y alcanzar objetivos diferentes. Interactividad, aprendizaje, autonomía. Flexibilidad, autoorganización, planificación. Comunicación bidireccional, memoria, razonamiento. Flexibilidad, adaptabilidad, aprendizaje continuo.

Indique ¿Por qué se dice, según la bibliografía, que una de las ventajas de estudiar la IA del diseño de un agente racional es más afín a la forma en la que se ha producido el avance científico que los enfoques en la conducta o pensamiento humano?. Porque la norma de la racionalidad está claramente definida y es de aplicación general. La racionalidad permite una implementación más precisa y sistemática en sistemas informáticos. La racionalidad facilita la replicabilidad y la generalización de los resultados en diferentes contextos. La racionalidad minimiza la influencia de sesgos cognitivos y emocionales en la toma de decisiones. La racionalidad permite un enfoque más predictivo y controlable en el diseño de sistemas inteligentes.

¿Cuál fue la primer máquina programable?. Un telar. La calculadora de Blaise Pascal. La máquina analítica de Charles Babbage. La máquina de diferencia de Charles Babbage. El aritmómetro de Thomas de Colmar.

La cibernética, reconocida como la “Ciencia de los Mecanismos de Control y de las Comunicaciones en los Seres Vivos y en las Máquinas” reconoce un origen en: Congreso de Inhibición Cerebral, Nueva York, 1942. La fundación del Laboratorio de Investigación Electrónica del MIT en 1940. La publicación del libro "Cibernética o el control y comunicación en el animal y en la máquina" de Norbert Wiener, 1948. La creación del término "cibernética" por el matemático André-Marie Ampère en 1834. La invención del primer regulador automático de temperatura por James Watt en 1788.

Para que él desempeñó de un cierto equipo sea atribuible a un autómata, debe comprobarse que su comportamiento es: Siempre automático. Totalmente predecible. Completamente autónomo. Basado únicamente en reglas predefinidas. Invariablemente consistente.

¿Cuál es el principal objetivo que persigue la teoría de control moderna?. Él diseñó de sistemas que maximizan una función objetivo en el tiempo. Optimizar el rendimiento del sistema en tiempo real. Minimizar la desviación de variables controladas. Mantener la estabilidad del sistema en todo momento. Sintetizar controladores robustos frente a perturbaciones.

¿En qué se centra la teoría de control?. Se centra en el diseño de máquinas o dispositivos que actúan de forma Óptima de acuerdo a las variaciones en su entorno. Optimización de algoritmos de control en tiempo real. Estabilidad y rendimiento de sistemas dinámicos. Control de procesos industriales y automatización. Desarrollo de técnicas de control adaptativo.

Ktesibios de Alejandría (250 a.C.) construyó la primera máquina auto controlada ¿De qué aparato se trataba?. Un reloj de agua. Un órgano hidráulico. Un dispositivo de riego automatizado. Un regulador de presión de agua. Un sistema de bombeo de agua con control automático.

El primer congreso de una serie de eventos que condujeron al nacimiento de la inteligencia artificial tuvo lugar en 1942 y estuvo referido a ¿Qué ciencia?. La cibernética. La lógica matemática. La psicología cognitiva. La teoría de la información. La teoría de sistemas.

La lingüística moderna y la IA suelen solaparse en un campo híbrido ¿Cuál es este campo?. Lingüística computacional o procesamiento del lenguaje natural. Inteligencia computacional. Procesamiento de datos lingüísticos. Lingüística aplicada. Ciencia de datos del lenguaje.

Según Noan Chomsky ¿Qué tema no aborda la teoría conductista?. La creatividad en el lenguaje. La adquisición del lenguaje. La gramática universal. La recursividad en el lenguaje. La semántica generativa.

Indique cuál de las siguientes opciones, correspondientes a Warren McCulloch y Walter Pitts, es incorrecta: Propusieron y demostraron en 1949 una sencilla regla de actualización para modificar las intensidades de las conexiones entre las neuronas. Introdujeron el concepto de neuronas artificiales. Desarrollaron un modelo de red neuronal. Definieron el umbral de activación de las neuronas. Propusieron el uso de funciones de activación.

Un referente fundamental que contribuyo con sus ideas a estimular la Inteligencia Artificial y que ya se había destacado por su éxito durante la guerra para descifrar la codificación de la máquina “Enigma” fue: Alan Turing. Claude Shannon. Norbert Wiener. Kurt Gödel. Warren McCulloch.

En el mismo año que nace la inteligencia artificial (1956) se presentó un aporte inesperado para la programación por provenir de un campo totalmente ajeno a los habitualmente vinculados a la computación y matemáticas. Se trató de: Las gramáticas generativas. El lenguaje musical. La teoría de juegos. La lingüística formal. La psicología del aprendizaje.

¿Cuál es el nombre del científico que demostró el famoso teorema del Perceptron?. Frank Rosenblatt. Marvin Minsky. John McCarthy. Claude Shannon. Warren McCulloch.

¿Quién fue el pionero de la IA y autor de un programa de juego de damas capaz de aprender de su propia experiencia?. Arthur Samuel. Herbert Simon. Marvin Minsky. Allen Newell. Claude Shannon.

¿Quién propuso y demostró la regla de aprendizaje Hebbiano?. Donald Hebb. Warren McCulloch. Walter Pitts. Alan Turing. Claude Shannon.

Desde el mismo nacimiento de la inteligencia artificial se establecieron dos corrientes de investigación con diferentes orientaciones, denominadas: Tradicional y subsimbolica. Simbólica y conexionista. Lógica y no lógica. Algorítmica y heurística. Sintáctica y semántica.

Indique cu·l de las siguientes opciones no corresponde al SRGP. Significa Sistema de Representación General de Problemas. Representación del conocimiento. Toma de decisiones. Razonamiento automático. Procesamiento del lenguaje natural.

El Primer modelo formal destinado a representar el comportamiento de las neuronas, es decir, el primer... neuronal artificial, ¿a quién se debió y en qué año?. Warren McCullock, 1943. John von Neumann, 1951. Claude Shannon, 1937. Alan Turing, 1950. Herbert Simon, 1956.

Un referente fundamental que contribuyo con sus ideas a estimular la Inteligencia Artificial y que ya se había destacado por su éxito durante la guerra para descifrar la codificación de la máquina “Enigma” fue: Alan Turing. Claude Shannon. John von Neumann. Norbert Wiener. Kurt Gödel.

La inteligencia artificial mostro su orientación hacia la resolución de problemas desde el mismo día de su... inspirada en: Desarrollar máquinas que razonen y aprovechar su mayor rapidez de cálculo. Creación. Concepción. Nacimiento. Aparición.

La robótica presente en la IA la singularidad de reunir en sus aplicaciones la mayor cantidad de disciplinas tradicionales, al incluir en sus aplicaciones a: Mecánica, electricidad, electrónica, bioingeniería y computación. Lógica, lingüística, psicología, sociología y antropología. Matemáticas, física, química, biología y economía. Astronomía, astrofísica, astrobiología, astrogeología y astroquímica. Agricultura, ganadería, pesca, silvicultura y acuicultura.

Para el estudio del lenguaje a través de las interacciones entre las computadoras y el ser humano el procesamiento del lenguaje natural es un campo compartido por las siguientes disciplinas: Ciencia de la computación, inteligencia artificial y lingüística. Psicología, sociología y antropología. Filosofía, semiótica y comunicación. Lingüística aplicada, lingüística del discurso y lingüística forense. Estadística, matemáticas y teoría de la información.

La minería de datos es un campo cuyo objetivo es definir procesos de descubrimiento de patrones en grandes volúmenes de datos y para ello se apoya en: Inteligencia Artificial y la estadÌstica. Análisis de big data y teoría de la información. Análisis predictivo y minería de textos. Modelado matemático y visualización de datos. Algoritmos y computación en la nube.

En el estudio de cualquier disciplina, ¿Qué representan las áreas intermedias y las áreas de aplicación?. El desarrollo de métodos, herramientas y productos finales, no habiendo una distinción taxativa. El avance teórico y la implementación práctica, respectivamente. Las bases metodológicas y las soluciones aplicadas, sin una división estricta. La investigación básica y el desarrollo experimental, con una frontera difusa. El conocimiento abstracto y las aplicaciones concretas, sin una diferenciación exacta.

Entre los sistemas de control en general y autónomos en particular se definen como MIMO a aquellos que... ciertas cualidades. ¿Cuáles son estas cualidades? Seleccione las 2 opciones correctas: Múltiples entradas. Múltiples salidas. Alta redundancia de control. Complejidad en la integración de señales. Flexibilidad en la configuración de entrada/salida.

La inteligencia artificial ha tenido fuerte impacto en la logística, posibilitando un cambio radical en el sistema de trabajo al propiciar un enfoque novedoso de comportamiento, que implica: Pasar de reactivo a activo, anticipando la demanda. Optimizar rutas en tiempo real. Automatizar la gestión de inventarios. Mejorar la previsión de necesidades. Incrementar la eficiencia en la cadena de suministro.

El difundido “Aprendizaje de Maquinas” (Machine Learning) Queda clasificado tal como: Simulación del mundo real, área intermedia o final. Método de análisis de datos. Subcampo de la inteligencia artificial. Técnica de modelado predictivo. Disciplina de la ciencia de datos.

¿Cuál de estos conceptos no se encuentra relacionado con Racionalidad?. Omnisciencia. Optimización. Consistencia. Lógica. Coherencia.

¿En cuántos componentes conceptuales se puede dividir un agente que aprende?. 4. 5. 6. 7. 8.

El agente inteligente m·s elemental es reconocido como: Reactivo simple. Basado en modelos. Basado en objetivos. Basado en utilidad. Proactivo.

Indique cuál de los siguientes, no corresponde a un tipo básico de programa para agentes inteligentes: Agentes basados en coordenadas. Agentes reactivos. Agentes basados en modelos. Agentes basados en objetivos. Agentes híbridos.

Indique cuáles son los componentes conceptuales, en los que se puede dividir un agente que aprende: Elemento de aprendizaje, elemento de actuaciÛn, critica y generador de problemas. Módulo de percepción, módulo de acción, módulo de evaluación y módulo de exploración. Unidad de observación, unidad de ejecución, unidad de retroalimentación y unidad de innovación. Elemento de detección, elemento de respuesta, elemento de evaluación y elemento de descubrimiento. Componente de percepción, componente de acción, componente de crítica y componente de generación de ideas.

Se han establecido las necesidades de un sistema inteligente haciendo referencia a las aptitudes de los tres… agentes de capacidad más baja en la clasificación de Russell. ¿Cuáles son estos tres?. Reactivo simple. Basado en objetivos. Basado en modelos. Basado en objetivos. Basado en utilidad.

Un entorno de trabajo es totalmente observable si: Los sensores detectan todos los aspectos que son relevantes en la toma de decisiones. El estado completo del entorno es accesible en cada momento. Toda la información necesaria para la acción está disponible. No existen incertidumbres sobre las condiciones del entorno. Los sensores proporcionan datos completos y precisos.

Se prepara el pliego de un concurso de precios destinados a adquirir un sistema para resolver problemas definidos a partir de un objetivo y las acciones posibles. Para orientar las ofertas es conveniente que la especificación de compra limite el pedido a sistemas basados en: Búsqueda en el espacio de estados. Lógica de predicados. Redes neuronales. Programación dinámica. Aprendizaje por refuerzo.

¿Cuál de los siguientes no es un entorno de un agente?. Cuantitativo. Estático. Determinista. Discreto. Estocástico.

En el proceso de definición de las especificaciones del Agente Inteligente apropiado para resolver determinado problema el especialista reconoce la importancia de conocer los atributos del entorno en que se desempeñara y sus ran… ellos es indispensable considerar los presentados en la lista. Seleccione las 4: Variabilidad. Observabilidad. Determinismo. Secuencialidad. Estabilidad.

Para evaluar y comparar metódicamente el desempeño de agentes inteligentes del máximo nivel se recono… uno de los principales recursos es la distinción para agrupar sus capacidades, que son: Aprendizaje y actuación. Adaptabilidad y eficiencia. Flexibilidad y robustez. Autonomía y interacción. Planificación y ejecución.

Para identificar el motivo que reduce notablemente el desempeño de un vínculo de comunicaciones de alta velocidad se decide utilizar un agente de software, que es inicialmente muy resistido porque estas entidades virtuales, ¿a qué están asociadas?. A virus informáticos. Problemas de seguridad. Riesgos de privacidad. Interrupciones del servicio. Vulnerabilidades de red.

Se recomienda un Agente Inteligente Reactivo (escala de Nilsson) para operar en cierto escenario de trabajo. Para disponer de esa misma capacidad de trabajo con Agentes calificados en la escala de Russell son necesarios: Un agente simple reactivo y otro basado en modelos. Un agente reactivo y un agente basado en objetivos. Un agente reactivo y un agente basado en utilidad. Un agente reactivo y un agente basado en conocimiento. Un agente reactivo y un agente basado en aprendizaje.

El agente reactivo simple selecciona las acciones en base a sus: Percepciones actuales. Objetivos a largo plazo. Experiencias previas. Predicciones futuras. Conocimientos acumulados.

Para evaluar y comparar metódicamente el desempeño de agentes inteligentes se reconoce que una distinción principal debe hacerse en base a su estructura, siendo definida como: Arquitectura + programa. Entrada y salida. Hardware y software. Lógica y reglas. Ambiente y comportamiento.

Ante la necesidad de incorporar a un Agente Inteligente para hacerse cardo de determinada tarea el especialista comienza por hacer un cuidadoso relevamiento del: Modelo de trabajo y capacidades requeridas. Estado actual del sistema. Conjunto de reglas existentes. Nivel de experiencia del usuario. Conjunto de datos disponibles.

Selecciona una opción correcta. Las entidades a las que se denominan “agentes inteligentes” se caracteriz... otras, por exhibir las siguientes capacidades básicas. Indique cuáles son las capacidades básicas. Percepción y acción. Adaptabilidad y autonomía. Flexibilidad y cooperación. Creatividad y toma de decisiones. Comunicación y planificación.

En el proceso de definición de las especificaciones del Agente Inteligente apropiado para resolver determinado problema, el especialista considera la capacidad de percepción necesaria: reconocer imágenes, interpretar, interpretar el habla, percibir temperaturas, conocer la propia posición y/o dirección de movimiento, entre otras. Este estudio conducirá: Seleccionar los sensores y amplificadores apropiados. Establecer los algoritmos de procesamiento. Diseñar la arquitectura de software. Seleccionar los actuadores adecuados. Evaluar la eficacia del sistema en tiempo real.

¿Cómo se mide la calidad de la solución?. Por la función costo del camino. Por la capacidad de adaptación al entorno. Por la precisión en la ejecución de tareas. Por la satisfacción de los objetivos establecidos. Por la efectividad en la toma de decisiones.

¿Por qué se dice que los algoritmos de búsqueda de profundidad iterativa son completos?. Porque encontraran cualquier objetivo alcanzable, si las reglas de inferencia son adecuadas. Porque garantizan la exploración exhaustiva de todo el espacio de búsqueda. Porque pueden manejar eficientemente grandes espacios de búsqueda. Porque evitan la expansión excesiva de nodos en el árbol de búsqueda. Porque son capaces de encontrar la solución óptima en todos los casos.

¿Qué componentes de un problema establecen el espacio de estados del mismo?. El estado inicial y la función sucesor. Acciones posibles y estados alcanzables. Información heurística y costos de acción. Valores de evaluación y función de transición. Estado actual y condiciones de contorno.

¿Qué hace un agente resolvente-problemas?. Deciden que hacer para encontrar secuencias de acciones que conduzcan a los estados deseables. Busca soluciones óptimas en un espacio de estados. Aplica heurísticas para guiar la búsqueda. Evalúa las acciones basándose en una función de utilidad. Aprende de la experiencia para mejorar su desempeño.

La solución de un problema es la secuencia ordenada de operadores que, como resultado de su aplicación a pa... estado inicial satisface la condición definida en el estado objetivo. Verdadero. Falso.

Al comprobar que será imposible identificar todas las soluciones de un problema por el método primero en a… debido a la demanda de memoria, el especialista recomienda como segunda opción a: El método primero en anchura garantiza la exploración de la totalidad del espacio de estados. El método de búsqueda de costo iterativo. El método de búsqueda en profundidad iterativa. El método de búsqueda en avara. El método de búsqueda de mejor primero.

Indique cuál de las siguientes opciones, no es un tipo de formulación de problemas: Árbol de búsqueda. Espacio de estados. Grafo de búsqueda. Red de Petri. Problema de programación lineal.

En inteligencia artificial los problemas son representados como un espacio de estados, que constituye la base de la mayoría de los métodos de resolución. Tales métodos se distinguen por. ¿Por cuál de las siguientes características?. Expresar formalmente el problema y posibilitan una solución sistemática. Capacidad para resolver problemas complejos. Escalabilidad frente a incrementos en la complejidad del problema. Robustez ante la incertidumbre en los datos de entrada. Flexibilidad para adaptarse a diferentes dominios de aplicación.

Indique cuál de las siguientes opciones no es una operación de cola: Borrar-Todo(elemento). Enqueue: Agregar un elemento al final de la cola. Peek: Obtener el elemento al frente de la cola sin removerlo. IsEmpty: Verificar si la cola está vacía. Clear: Limpiar todos los elementos de la cola.

Indique cuál es la definición de frontera en un árbol de búsqueda: Es la colección de nodos que se han generado, pero todavía no se han expandido. La frontera en un árbol de búsqueda representa los nodos que están esperando ser explorados, habiendo sido generados pero no expandidos aún. En el contexto de un árbol de búsqueda, la frontera se define como el conjunto de todos los nodos que han sido creados y están en espera de ser examinados para posibles desarrollos adicionales. La frontera en un árbol de búsqueda se compone de aquellos nodos que han sido identificados y están listos para ser explorados en los pasos siguientes del proceso de búsqueda. La definición de frontera en un árbol de búsqueda incluye todos los nodos que se han generado a partir de nodos previamente expandidos, y que están pendientes de exploración futura.

Indique cual es la definición de nodo: Es una estructura de datos usada para representar el árbol de búsqueda. Nodo en árboles: Es un componente que contiene datos y posibles conexiones a otros nodos. En estructuras de datos: Un nodo es una entidad que almacena valores y referencias a otros nodos para formar estructuras como árboles y listas. Nodo en árboles de búsqueda: Actúa como un contenedor de datos y puntos de bifurcación dentro del árbol, facilitando la búsqueda y organización de la información. Definición funcional: En un árbol, un nodo es el punto donde se almacenan datos y se decide la dirección de búsqueda o inserción basada en comparaciones.

Seleccione una respuesta correcta. Para que el proceso de resolución de un problema sea correcto, la formulación de conjunto de reglas que representan todas las acciones disponibles debe reunir, ¿Cuáles características esenciales?. Precisión, consistencia, completitud e independencia. Consistencia: Coherencia en los datos o información a lo largo de diferentes registros o sistemas. Completitud: Grado en el que todos los datos necesarios están presentes. Independencia: Capacidad de los datos para ser mantenidos sin depender de otros datos o sistemas. Precisión: Exactitud y detalle en la representación de la información.

¿Cuál es una de las principales ventajas del método exhaustivo “Primero en Profundidad”?. Requiere memoria moderada ya que solo almacena la rama que está siendo explorada. Optimización de recursos: Al centrarse en una sola rama a la vez, "Primero en Profundidad" utiliza eficientemente los recursos disponibles, lo que puede ser beneficioso en sistemas con limitaciones de memoria. Uso racional de almacenamiento: Al no almacenar todas las ramas del árbol de búsqueda simultáneamente, este método minimiza el uso de memoria, lo que puede ser crucial en aplicaciones con recursos limitados. Adecuado para problemas grandes: Su capacidad para manejar grandes conjuntos de datos de manera eficiente lo hace especialmente útil en problemas donde la memoria es una preocupación primordial. Flexibilidad de aplicación: La capacidad de adaptarse a diferentes restricciones de memoria lo convierte en una opción versátil para una variedad de escenarios de búsqueda y optimización.

¿Cómo se denomina la variante de la búsqueda primero en profundidad?. Búsqueda hacia atrás. Búsqueda hacia atrás. Búsqueda hacia el origen. Búsqueda hacia el inicio. Búsqueda inversa en profundidad.

¿Cuándo es Óptima la búsqueda bidireccional?. Siempre que los costos sean iguales y se use una búsqueda primero en anchura. Búsqueda en anchura uniforme. Búsqueda uniforme. Búsqueda nivelada. Búsqueda por igualdad de costos en anchura.

¿Cuántos nodos requiere almacenar la búsqueda primero en profundidad, si tenemos un espacio de estados con factor de ramificación b y máxima profundidad m?. b elevado a (m+1). b a la potencia de (m+1). Exponencial de b por (m+1). b elevado a la potencia de m+1. b multiplicado por sí mismo m+1 veces.

Indique cuál de los siguientes conceptos no se encuentra relacionado con estrategia de búsqueda no informada: Saben si un estado no objetivo es "más prometedor" que otro. Comparación de estados no objetivo. Evaluación de potencial en estados no objetivo. Determinación de estados no objetivo más prometedores. Análisis de estados no objetivo respecto a su promesa.

Indique en que se basa la búsqueda bidireccional. Ejecutar dos búsquedas simultáneas: una hacia adelante desde el estado inicial y la otra hacia atrás desde el objetivo, parando cuando las dos búsquedas se encuentren en el centro. Estrategia de búsqueda dual convergente. Búsqueda simultánea hacia el centro. Método de encuentro en medio de dos búsquedas. Técnica de convergencia en búsqueda bidireccional.

La búsqueda bidireccional es una aplicación ingeniosa de un método exhaustivo, que consiste en realizar dos búsquedas simultáneas: la primera corresponde al proceso tradicional de avanzar desde la raíz hacia el objetivo y en la segunda se avanza desde el objetivo hacia la raíz. ¿Cuál es el método básico?. Primero en anchura. Estrategia de búsqueda simultánea desde ambos extremos utilizando el método de amplitud. Aplicación bidireccional del algoritmo de búsqueda en anchura. Técnica de búsqueda bidireccional basada en el principio de amplitud primero. Utilización conjunta de búsqueda en anchura desde la raíz y desde el objetivo para lograr la convergencia en el centro.

Los dos principales métodos exhaustivos se distinguen por el orden en que exploran el espacio de estados. ¿Cuáles son estos?. Primero en profundidad y Primero en anchura. Estrategias de búsqueda en profundidad y en anchura. Métodos de exploración primero en profundidad y primero en anchura. Enfoques de búsqueda: primero en profundidad y luego en anchura. Técnicas de búsqueda secuencial: primero en profundidad y después en anchura.

¿Por qué la búsqueda voraz primero el mejor, se denomina “voraz”?. Porque en cada paso intenta colocarse lo más cerca posible del objetivo, seleccionando el nodo con menor función de evaluación f(n). Debido a que prioriza los nodos que minimizan la función de evaluación f(n) para avanzar hacia el objetivo. Porque el objetivo es minimizar la función de evaluación f(n) en cada etapa para avanzar hacia el destino. Porque selecciona el nodo con la menor función de evaluación f(n) para avanzar hacia el objetivo en cada paso. Dado que busca reducir la función de evaluación f(n) en cada paso para aproximarse al objetivo de manera óptima.

¿Qué significa el concepto de Poda del algoritmo A*?. Eliminación de posibilidades a considerar sin necesidad de examinarlas. Concepto de poda en el algoritmo A*: Reducción de consideraciones sin evaluación. Significado de poda en A*: Eliminación de alternativas sin análisis. Poda en A*: Descartar candidatos sin necesidad de inspeccionarlos. En A*, poda significa descartar opciones sin requerir su evaluación completa.

Indique cuál de las siguientes búsquedas pertenece a una Búsqueda informada: Búsqueda primero el mejor. La estrategia de búsqueda primero el mejor elige el nodo con la menor función de evaluación en cada paso. En búsqueda primero el mejor, se selecciona el nodo más adecuado según la función de evaluación. Búsqueda primero el mejor implica seleccionar el nodo con la mejor estimación para avanzar hacia el objetivo. La característica principal de búsqueda primero el mejor es la elección del nodo más óptimo en cada momento.

Indique cuál de las siguientes no es una característica de los algoritmos de búsqueda local: Son algoritmos de búsqueda a ciegas. Los algoritmos de búsqueda ciega incluyen búsqueda primero el mejor y búsqueda primero en profundidad. Búsqueda primero el mejor y búsqueda primero en profundidad son ejemplos de algoritmos de búsqueda a ciegas. Estos algoritmos, como búsqueda primero el mejor y búsqueda primero en profundidad, se clasifican como búsquedas ciegas. Algoritmos de búsqueda a ciegas, como búsqueda primero el mejor y búsqueda primero en profundidad, carecen de información específica sobre el objetivo.

Indique cuál de las siguientes ventajas no pertenecen a Algoritmos de búsqueda local: No pueden encontrar a menudo soluciones razonables en espacios grandes o infinitos (continuos). En espacios grandes o infinitos, estos algoritmos a menudo no pueden encontrar soluciones razonables. En espacios extensos o infinitos, estos métodos a veces no pueden hallar soluciones razonables. En situaciones con espacios grandes o infinitos, la efectividad de estos algoritmos para encontrar soluciones razonables es limitada. La búsqueda primero el mejor y la búsqueda primero en profundidad pueden enfrentar dificultades para encontrar soluciones viables en espacios grandes o infinitos.

Seleccione las 2 opciones correctas. Según el nivel de conocimiento sobre el problema quedaran dete… los dos grandes tipos de métodos de búsqueda, ¿Cuáles son estos?. Exhaustivos o no informados. Heurísticos o informados. Los dos grandes tipos de métodos de búsqueda son los métodos exhaustivos y los métodos informados. Los métodos de búsqueda se dividen en dos categorías principales: exhaustivos e informados. Dentro de los métodos de búsqueda, podemos identificar dos grandes grupos: los exhaustivos y los informados.

¿A qué se denomina completitud de la resolución?. Indica que la resolución se puede utilizar siempre para confirmar o refutar una sentencia, pero no se puede usar para enumerar sentencias verdaderas. La completitud de la resolución: confirma o refuta, pero no lista todas las verdaderas. Completitud: confirma o refuta, sin listar todas las verdaderas. Completitud de la resolución: confirma o refuta, sin enumerar todas las verdaderas. Completitud: confirma o refuta, no enumera todas las verdaderas.

¿Por qué a un algoritmo de inferencia se lo denomina “comprobación de modelos”?. Porque enumera todos los modelos posibles y comprueba si la sentencia es verdadera en todos los modelos en los que la Base de Conocimiento es verdadera. La "comprobación de modelos" verifica si una sentencia es verdadera en todos los modelos posibles. "Comprobación de modelos": revisa si la sentencia es verdadera en todos los modelos. Se llama así porque verifica si una sentencia es verdadera en todos los modelos posibles. La "comprobación de modelos" examina si una sentencia es verdadera en todos los modelos.

¿Qué es una cláusula de Horn?. Es una disyunción de literales de los cuales, como mucho uno es positivo. Disyunción de literales con solo un positivo como máximo. Disyunción de literales con un máximo de un positivo. Una disyunción de literales con hasta un literal positivo. Disyunción de literales con un solo positivo como máximo.

En las cláusulas de Horn, con exactamente un literal positivo, ¿Cómo se denomina éste literal positivo?. Cabeza. El primer término. Cabeza del predicado. El símbolo principal. Inicio del término.

En lógica, ¿a qué se denomina sintaxis?. Es una sentencia bien formada. Es una fórmula bien estructurada. Se trata de una sentencia correctamente formada. Es una proposición sintácticamente correcta. Se considera una expresión lógica válida.

Indique a que es equivalente toda sentencia en lógica proposicional: Es equivalente lógicamente a una conjunción de disyunciones de literales. Equivale a una conjunción de disyunciones de literales. Lógicamente, es una conjunción de disyunciones de literales. Es igual a una conjunción de disyunciones de literales. Es una conjunción de disyunciones de literales, lógicamente equivalente.

Indique cual fue el primer problema que se demostró que era NP-completo en lógica proposicional: Satisfactibilidad de sentencias. Satisfactibilidad lógica. Posibilidad de satisfacción de sentencias. Satisfacción de proposiciones. Verificación de satisfactibilidad.

Indique que regla se pueda aplicar a disyunciones de literales: Regla de resolución. La regla de resolución es una técnica utilizada en la lógica proposicional para inferir conclusiones a partir de premisas. La regla de resolución se aplica en el análisis de circuitos eléctricos para encontrar voltajes y corrientes. La regla de resolución es una estrategia para resolver ecuaciones cuadráticas mediante la factorización. La regla de resolución es un procedimiento utilizado en la programación de videojuegos para manejar colisiones entre objeto.

Ante la necesidad de familiarizarse con el léxico, los especialistas ponen énfasis en la necesidad de reconocer que resolver un problema implica la posibilidad de alcanzar un estado objetivo a partir de una condición inicial. Para hacer esto posible deben llegar a conocer: La secuencia ordenada de operadores requeridos. Primero, necesitas identificar y evaluar las operaciones dentro de paréntesis. Después, llevas a cabo las multiplicaciones y divisiones en el orden en que aparecen de izquierda a derecha. Si hay más de una operación con el mismo nivel de prioridad, se resuelve de izquierda a derecha. Por último, realizas las sumas y restas, también de izquierda a derecha.

¿Cómo se llama el proceso de eliminar los detalles de una representación?. Abstracción. Implica crear modelos mentales simplificados que representen la realidad de manera más comprensible. La abstracción es fundamental en disciplinas como las matemáticas, la informática y la filosofía. Es un proceso cognitivo que permite generalizar, analizar y resolver problemas de manera más eficiente. La abstracción implica identificar patrones o conceptos generales a partir de datos específicos o situaciones concretas.

Completa. La teoría de los juegos representa una disciplina matemática cuyo objeto son los métodos de to… decisión en las llamadas ______: Situaciones de conflicto. A menudo se originan por una falta de comunicación efectiva o una comprensión incompleta de las perspectivas de los demás. Los conflictos pueden surgir en el ámbito laboral, familiar, social o político, entre otros. La resolución de conflictos requiere habilidades de negociación, empatía y búsqueda de soluciones mutuamente beneficiosas. Aunque los conflictos pueden ser disruptivos, también ofrecen oportunidades para el crecimiento personal y la mejora de las relaciones.

Indique cuál de las siguientes características no corresponden a un agente basado en conocimiento: Para poder representar el conocimiento de manera adecuada, se debe definir solo un conjunto de convenciones sintácticas. Las convenciones sintácticas deben ser lo suficientemente amplias como para permitir la representación de conocimiento en diversos dominios y contextos. Limitar las convenciones sintácticas a un solo conjunto restringiría la capacidad del agente para representar y manipular información de manera efectiva. La representación del conocimiento puede requerir la utilización de múltiples formatos, estructuras y notaciones, dependiendo de la naturaleza del conocimiento y del problema que se esté abordando. Por lo tanto, la afirmación de que solo se debe definir un conjunto de convenciones sintácticas no corresponde a un agente basado en conocimiento, ya que esto limitaría su capacidad para representar la diversidad del conocimiento de manera adecuada.

Seleccione las 4 (cuatro) opciones correctas. Al comenzarse a trabajar en la resolución de un problema, el… profesional a cargo considera necesario dejar bien en claro que para describirlo formalmente es necesario cumplir cual… condiciones. ¿Cuales son estas cuatro condiciones?. Representarlo apropiadamente. Identificar la condición inicial. Identificar las condiciones finales. Especificar las reglas que definen las acciones posibles. La especificación de reglas debe ser clara y precisa para garantizar que el agente tome decisiones adecuadas y efectivas en su entorno.

Seleccione las 4 (cuatro) opciones correctas. Normalmente es recomendado que, al desarrollarse modelos, ya sean representativos del problema o de los agentes encomendados a resolverlos, se deben tener muy presente cuatro condiciones esenciales. ¿Cuáles son estas condiciones?. Exactitud. Utilidad. Claridad. Estrictez. Por lo tanto, es crucial que las reglas sean lo suficientemente flexibles como para permitir al agente tomar decisiones inteligentes y adaptativas en una variedad de situaciones.

Cierta empresa recibe bobinas de chapa de acero de 1 metro de ancho. Debe cortar numerosos flejes de variado ancho hasta totalizar cierta cantidad de kilos de cada uno. Un plan de corte implica cortar unas 15 toneladas de material y el problema reside en distribuir los cortes en diferentes bobinas de manera de aprovechar el material al máximo. El asesor informático propone el método A* donde los valores heurísticos son: La cantidad de kilos de la bobina ya cortados y el ancho remanente. Estos valores influyen en la planificación y programación de operaciones de corte y fabricación. La cantidad de kilos cortados afecta directamente al inventario disponible y a la capacidad de producción restante. El ancho remanente determina la viabilidad de futuros cortes y puede influir en la eficiencia del proceso de producción. La monitorización y el control de estos valores son fundamentales para optimizar la eficiencia y minimizar los desperdicios en la cadena de producción.

Completa. Otro aspecto que es enfatizado por los especialistas es la importancia que las acciones u operad... disponibles en el ámbito de la solución de un problema estén siempre acompañados de: Los requisitos para posibilitar su aplicación y las consecuencias del mismo. Estos requisitos pueden incluir recursos técnicos, humanos y financieros, así como cambios en los procedimientos y políticas existentes. Las consecuencias del sistema, tanto previstas como no previstas, deben ser consideradas antes de su aplicación. Esto incluye efectos en la productividad, en la calidad del trabajo, en las relaciones interpersonales y en otros aspectos del entorno laboral. Es importante realizar un análisis exhaustivo de los requisitos y consecuencias para garantizar que la aplicación del sistema sea efectiva y beneficiosa para todas las partes involucradas.

Normalmente es necesario aclarar que la IA dispone de entidades que actúan de acuerdo a reglas previstas, no gozando de la cualidad ya definida como “autonomia2, por lo que estrictamente hablando no son inteligentes. Su finalidad… simulación de la función cognitiva humana, dando la apariencia de que piensan. Se denominan: Métodos débiles. Los métodos débiles pueden carecer de robustez y fiabilidad en la resolución de problemas o en la toma de decisiones. Estos métodos pueden conducir a resultados inexactos o ineficientes debido a limitaciones en su diseño o aplicación. Los métodos débiles pueden ser inadecuados para manejar la complejidad o la incertidumbre presentes en ciertos problemas o situaciones. La utilización de métodos débiles puede resultar en una pérdida de tiempo, recursos y oportunidades para mejorar.

Normalmente es necesario recordar que la IA procura ciertas entidades puedan llegar a ser dotadas de todas las funciones cognitivas que un humano pueda tener, es decir que su capacidad y desempeñó no sea diferente de una mente humana real, estableciéndose una clara distinción entre genuina inteligencia y alta complejidad. ¿Cómo se denominan estas entidades?. Métodos fuertes. Estos métodos suelen estar respaldados por evidencia empírica, teorías sólidas o prácticas probadas en el campo. Los métodos fuertes son capaces de manejar la complejidad y la incertidumbre de manera efectiva, ofreciendo resultados consistentes y confiables. La aplicación de métodos fuertes puede conducir a una mayor eficiencia, calidad y éxito en la consecución de metas. Es importante identificar y emplear métodos fuertes adecuados para cada situación o problema, maximizando así las posibilidades de lograr resultados satisfactorios.

Suele ser oportuno hacer notar a los interesados en el tema que las herramientas de la IA han dado lugar a numerosos premios nobel. ¿A que campo pertenecen estos reconocimientos?: Teoría de Juegos aplicada a la economía. Permite modelar situaciones donde las decisiones de un individuo afectan los resultados de otros participantes en el mercado. La teoría de juegos ayuda a entender fenómenos como la competencia, la cooperación, el equilibrio de Nash y los resultados subóptimos en los mercados. Se utiliza en la formulación de políticas económicas, el diseño de estrategias empresariales y la comprensión de los resultados en mercados oligopólicos o competitivos. Su aplicación en economía contribuye a una mejor comprensión de los fenómenos económicos y a la toma de decisiones más informada tanto a nivel microeconómico como macroeconómico.

¿Qué son las variables en la lógica de predicados?. Son argumentos cuyo valor varía a lo largo del tiempo. Los argumentos cuyo valor varía a lo largo del tiempo son aquellos que están sujetos a cambios en su validez, relevancia o peso en diferentes momentos o contextos. Estos argumentos pueden ser afectados por factores como nuevas evidencias, cambios en las circunstancias o evoluciones en el pensamiento y las opiniones. La valoración de estos argumentos puede cambiar con el tiempo debido a la evolución de la sociedad, la tecnología, la política o la cultura. La comprensión de la naturaleza cambiante de estos argumentos es crucial para tomar decisiones informadas y adaptativas en diversas situaciones.

La regla de inferencia más importante en programación lógica, llamada “Regla de refutación”, es también denominada: Principio de resolución de Robinson. Consiste en resolver iterativamente un sistema de ecuaciones lineales utilizando restricciones del problema para eliminar variables. Este principio se aplica mediante la identificación de una variable básica en cada paso y la sustitución de su valor en las demás ecuaciones para eliminarla. El principio de resolución de Robinson es una herramienta eficaz para encontrar soluciones en problemas de programación lineal, especialmente cuando se aplican técnicas de optimización en la resolución de sistemas de ecuaciones. El principio de resolución de Robinson es una estrategia de búsqueda utilizada en la programación lineal para resolver problemas de optimización.

Buscando mayor claridad y eficiencia en el uso de lenguajes de programación, en muchos casos es conveniente recomendar la orientación declarativa, en particular la denominada Programación Lógica, que usa la lógica matemática como lenguaje de programación. Esta novedosa idea, ¿por quién fue introducida?. Robert Kowalski. Robert Kowalski es un destacado informático y científico del Reino Unido, conocido por sus contribuciones a la inteligencia artificial y la programación lógica. Es reconocido por ser uno de los pioneros en el desarrollo del lenguaje de programación Prolog y en la formalización del razonamiento lógico en la computación. Kowalski es conocido por su trabajo en la lógica de programación y en la implementación de sistemas de inferencia basados en reglas. La obra de Robert Kowalski ha tenido un impacto significativo en el campo de la inteligencia artificial y ha sentado las bases para numerosas aplicaciones en el procesamiento del lenguaje natural, la planificación automatizada y la resolución de problemas complejos.

Según la apreciación de Kowalski, en programación lógica en concepto de algoritmo, ¿Cómo queda planteado?. Lógica. Se ocupa de la estructura formal del pensamiento y del análisis de los argumentos para determinar su validez. La lógica se utiliza en diversas áreas, como la filosofía, las matemáticas, la informática, la lingüística y la ciencia. Proporciona herramientas para la formulación precisa de proposiciones, la deducción de conclusiones a partir de premisas y la demostración de teoremas. La lógica es fundamental para el desarrollo de sistemas de inteligencia artificial, la programación de computadoras y la resolución de problemas en diversas disciplinas.

La determinación de la forma en que los programas en lógica son evaluados se apoya, ¿En qué concepto?. Consecuencia lógica. Razón deductiva. Evaluación de la validez. Fundamento formal. Lógica computacional.

En la sintaxis de la programación lógica se distingue la siguiente jerarquía de elementos en sentido creciente (de particular a general). Indique cual es la jerarquía correcta: Termino, Predicado, Formula y Sentencia. Término, Predicado, Fórmula, Sentencia. Término, Fórmula, Sentencia, Predicado. Predicado, Término, Fórmula, Sentencia. Fórmula, Sentencia, Predicado, Término.

Indique a cuál de las siguientes estrategias de resolución, hace referencia el siguiente concepto: “Esta estrategia prefiere realizar las resoluciones cuando una de las sentencias es un único literal”: Resolución unitaria. Cláusula unitaria. Inferencia unitaria. Unificación resolutiva. Operación de resolución.

Indique que expresa la regla de inferencia denominada Eliminación: De una conjunción se puede inferir cualquiera de sus conjuntores. Ley de distribución. Propiedad conmutativa. Regla del silogismo disyuntivo. Axioma de la conjunción.