INTELIGENCIA ARTIFICIAL

En la época inicial de la Inteligencia Artificial (IA) los lenguajes específicos de desarrollo fueron. Fortran o Cobol. Pascal o C. Lisp o Prolog.

Una de las principales propiedades del conocimiento, es que. Es escueto. Se lo puede caracterizar facilmente. Cambia constantemente.

Desde el punto de vista racional, se entiende por Inteligencia Artificial. El nuevo y exitante esfuerzo de hacer que las computadoras piensen; es decir, construir máquinas con mentes, en el más amplio sentido literal. La automatización de actividades que se vinculan con procesos de pensamiento humano, actividades como la toma de decisiones, resolución de problemas, aprendizaje, etc. El estudio de las facultades mentales, mediante el uso de modelos computacionales.

Una técnica de IA es un método que utiliza el conocimiento representado, de tal forma que. El conocimiento represente las generalizaciones. Se represente por separado cada situación individual. No es posible corregir errores ya que no es posible reflejar los cambios que se dan en el mundo.

De las siguientes proposiciones indique ¿cuáles son proposiciones no válidas?: t: hola ¿cómo estás?. p: México se encuentra en Europa. r: 2x - 7.

Al momento de diseñar medidas de utilidad para un agente racional, se las debe proceder. De acuerdo a lo que se cree que el agente debe comportarse. De acuerdo a lo que se quiere para el entorno. De acuerdo a los requerimientos del usuario.

De entre los bienes y /o utencilios que utilizamos a diario, señale cuáles son agentes. El calefón. La pasta dental. El juego de dormitorio.

De las siguientes acciones que realizamos, indique ¿cuál es racional?. Abrigarse en un día frío. Ir a tomar un colectivo para regresar a casa. Quitar la mano de la estufa caliente.

Para identificar que un agente es racional, este debe. Determinar cuál es la medida de rendimiento, qué se conoce del entorno, y qué sensores y actuadores tiene el agente. Diseñar medidas de utilidad de acuerdo con lo que se quiere para el entorno. Emprender acciones que minimicen su medida de rendimiento.

El término que se utiliza para indicar que el agente puede producir salidas en cualquier instante, se denomina: Actuadores. Sensores. Medio Ambiente.

La característica principal de agente omnisciente, es que. En base a la información recopilada aprende lo máximo posible de lo que está percibiendo. Actúa de acuerdo a las percepciones. Conoce el resultado de su acción y actúa de acuerdo con él.

Aplicando el término percepción en el contexto de agentes, señale cuál de las siguientes alternativas no es una percepción. Si vamos conduciendo un vehículo y nos encontramos con un semáforo con luz roja, ejecutamos las acciones para detener el vehículo. Luz roja de un semáforo. Si el cielo esta nublado, tomamos un abrigo para mantener el calor.

Los siguientes componentes conceptuales: elemento de aprendizaje, elemento de actuación, la crítica, el generador de problemas, son parte de. Agentes que aprenden. Agentes reactivos basados en modelos. Agentes basados en objetivos.

Se entiende por acción correcta , la: Acción que realiza el agente en la realización de su tarea. Acción que realiza el agente para cumplir sus objetivos. Acción que realiza el agente para tener éxito en la realización de la tarea.

Los agentes pueden mejor su eficacia con la ayuda de. Controladores. Medidas de rendimiento. Mecanismos de aprendizaje.

Si consideramos que diferentes secuencias de acciones pueden llevar al destino que el pasajero desea, pero algunas son más seguras, baratas y rápidas que otras, debemos utilizar un criterio para asegurar un comportamiento ideal; por consiguiente, estamos hablando de: Agentes basados en objetivos. Agentes que aprenden. Agentes basados en utilidad.

Identifique cuál de las siguientes características no corresponen a un agente. Los agentes no tienen ningún control sobre sus acciones. Los agentes siempre estan activos vigilan su entorno, actualizan su estado y detrminan qué acciones son apropiadas. Los agentes toman acciones equivocadas e incluso aprenden de errores pasados.

Cuando la percepción actual se interpreta a partir del estado anterior utilizando información sobre: cómo evoluciona el mundo independiente del agente y cómo influyen en el mundo las acciones del agente, estamos frente a: Agentes basados en utilidad. Agentes reactivos basados en modelos. Agentes reactivos simples.

Si consideramos la asociación: Si el vehículo de delante frena y sus lucres de freno se encienden, entonces el agente taxista deberá advertirlo y empezar a frenar también. Se almacena de la forma: si vehículo-delante-frena entonces empezar-a-frenar. Esta regla de condición - acción corresponde a. Agentes basados en utilidad. Agentes reactivos basados en modelos. Agentes reactivos simples.

Si consideramos al ser humano que actúa de acuerdo a su religión y de acuerdo a los principios de humanidad ¿qué tipo de agente sería?: Agente racional. Agente inteligente. Agente omnisciente.

Para diseñar un programa de agente, se debe conocer los elementos que caracterizan al agente, esto es. Software y hardware a utilizar. Posibles percepciones, posibles acciones, medida de desempeño u objetivos que debe lograr y el entorno en el que va a operar. Requerimientos y acciones a ejecutar.

Si se considera al trabajo de un taxista automático como agente, los actuadores constituyen. Carreteras, peatones, clientes, otro tipo de vehículos. Sensores del motor, velocímetro, tacómetro. Dirección, acelerador, freno, bocina.

Si lo vemos al ser humano como agente, los sensores serían. Los brazos. Las piernas. Los sentidos.

Supóngase que se tiene una aplicación que permite monitorizar a los(as) pacientes de cuidados intensivos, entre otras cosas permite controlar constantemente el estado de los(as) pacientes, definir los tratamientos, y cuidados necesarios a corto y largo plazo, así como diagnosticar posibles enfermedades y complicaciones, debido a lo delicado de su tarea, ésta aplicación reacciona rápidamente a cualquier modificación del estado del (de la) paciente. Desde el punto de vista de la funcionalidad, se puede decir que ésta aplicación es: Un conjunto de objetos con funciones añadidas. Un agente inteligente. Un sistema experto.

. El espacio de estados puede ser. Infinito. Estático. Finito.

Para valorar la eficiencia de un algoritmo de búsqueda, se considera: El costo de la búsqueda y el costo total. Las líneas de seudo código y el costo máquina. El número de funciones suceso para llegar al estado objetivo.

La búsqueda que se implementa llamando a la BÚSQUEDA - ÁRBOLES con una frontera vacía que sea una cola primero en entrar, primero en salir (FIFO), asegurando que los nodos primeros visitados serán los primeros expandidos, estamos haciendo una búsqueda. De costo uniforme. Primero en profundidad. Primero en anchura.

El número de pasos a lo largo del camino, desde el nodo inicial se denomina. Coste del camino. Estado. Profundidad en el árbol de búsqueda.

El estado inicial, los operadores, la prueba de meta y la función de costo de ruta, son: Las salidas producidas por el algoritmo de búsqueda. Entradas al algorítmo de búsqueda. Resultados de la búsqueda.

. Las técnicas de búsqueda utlizan. Estructuras estáticas generadas por el estado inicial y la función sucesor, definiendo así el espacio entre estados. Árboles de búsqueda generados por el estado inicial y la función sucesor, definiendo así el espacio entre estados. Matrices bidireccionales generadas por el estado inicial y la función sucesor, definiendo así el espacio entre estados.

Para resolver un problema debemos buscar en nuestra memoria a largo plazo los principios, conocimientos, estrategias que podrían aplicarse en la resolución del problema; lo indicado ¿a cuál de las acciones mencionadas para resolver un problema corresponde?: Definir el problema con precisión. Analizar el problema. Aislar y representar el conocimiento.

Examina todos los nodos en un árbol de búsqueda, comenzando por el nodo raíz. En cada nivel los nodos son completamente expandidos y examinados; de no encontrarse el estado objetivo entre ellos, nuevamente se expanden todos los nodos de ese nivel y se comienza la búsqueda en el nuevo nivel; así sucesivamente, hasta que un nodo objetivo sea hallado. Esto hace la búsqueda. Primero en anchura. De profundidad limitada. No informada.

Si nos tomamos como ejemplo y decimos: estoy en noveno ciclo, actualmente tomo tres componentes académicos, me debo graduar con honores hasta diciembre del 2014. Estamos frente a un problema. Deterministico. Parcialmente observable. De múltiples estados.

El algortímo: iniciar árbol con el estado inicial del problema. Si no hay candidato para expandir entonces "error", de lo contrario escoger nodo hoja para expandir según estrategia. Si nodo contiene estado objetivo, entonces es solución, de lo contrario expandir nodo y añadir el árbol de búsqueda. Este algorítmo general, corresponde a la búsqueda. Primero en anchura. Informada. No informada.

La función heurística es un componente clave de la función búsqueda de: Árboles. Grafos. Primero-Mejor.

Los algorítmos con memoria acotada, se denominan. BRPM y A*M. A*PI. A*.

Algoritmos de búsqueda robustos y óptimos, que utilizan cantidades limitadas de memoria, son: A* PI. A*M. BRPM y A*MS.

Una manera de caracterizar la calidad de una heurística es. La función de evaluación. El b* factor de ramificación eficaz. El costo de la búsqueda.

La búsqueda que evalúa los nodos utilizando únicamente con la función heurística f(n) = h(n), se denomina. Búsqueda A*. Búsqueda voraz primero el mejor. Búsqueda heurística con memoria acotada.

Los algorítmos que usan toda la memoria disponible, se denominan. A*M y A*MS. A*PI. BPRM.

Se consideran agentes racionales de software. Un conjunto de programas convencionales. Un conjunto de sentencias que al ser compiladas cumplen una función. Aquel que actúa con la intención de alcanzar el mejor resultado; o cuando hay incertidumbre, el mejor resultado esperado.

De las siguientes inferencias identifique cuál contiene premisas falsas, que pueden llevar a una conclusión falsa. Todas las frutas son dulces, una banana es una fruta; por lo tanto, una banana es dulce. Todas las personas altas son griegas, Juan Pérez es alto; por lo tanto, Juan Pérez es griego. El perro es un mamífero; los mamíferos son animales vertebrados; por tanto, el perro es un animal vertebrado.

Se le pregunta la hora a un señor y este contesta: "Dentro de 20 minutos mi reloj marcará las 10 y 32". Si el reloj está adelantado de la hora real con 5 minutos, ¿qué hora fue hace 10 minutos exactamente?. 10:10 minutos. 10:07 minutos. 09:57 minutos.

En el diseño de un agente, el primer paso constituye. La definición del entorno del trabajo (medidas de rendimiento, el entorno, los actuadores y los sensores REAS. La definición lógica del agente. La definición física del agente.

Por racionalidad se entiende. Lo mismo que percepción. La maximización del rendimiento esperado. La maximización del resultado real.

Un programa de agente, es la implementación de. El conjunto de percepciones. El conjunto de acciones. La función de agente.

Identifique los inconvenientes de un agente basado en una tabla. Almacena la trasformación de secuencias de percepciones en acciones. La tabla puede ser enorme y de difícil comprensión. El agente tiene total autonomía.

Se dice que un agente es autonómo, cuando. Su comportamiento está determinado por su propia experiencia y no sólo por el conocimiento que le ha sido incorporado. Es incapaz de adaptarse a situaciones variadas. Su comportamiento está determinado por el conocimiento que le ha sido incorporado.

Se consideran agentes racionales de software. Los robots o autómatas. El vehículo Mars Pathfinder (recorrió marte en 1997 por varios meses. Los entornos virtuales como: la Web inteligente, intranets segmentadoras, etc.

Consideremos el sistema de diagnóstico médico como agente, las medidas de rendimiento, serían. Teclado para el ingreso de síntomas, conclusiones, respuestas del paciente. Diagnósticos, tratamientos. Pacientes sanos, reducir costos, demandas.

Si lo vemos al ser humano como agente racional, cuál de las siguientes razones no nos permite tener un comportamiento exitoso?. Prestamos atención a las percepciones. Interactuamos con el medio ambiente mediante sensores yefectores. La secuencia de acciones que realizamos no estan de acuerdo con las percepciones que recibimos.

El entorno y las características de un tutor interactivo de Inglés es. No estático, no determinista y discreto. No observable, no determinista, no discreto. No observable, no determinista, Episódico.

Para valorar la eficiencia de un algoritmo de búsqueda, se considera. El costo de la búsqueda y el costo total. Las líneas de seudo código y el costo máquina. El número de funciones suceso para llegar al estado objetivo.

Cuando el agente no conoce con exactitud en que estado se encuentra, ni el resultado exacto de cada una de sus acciones, estamas frente a un problema de: Estados múltiples. De contingencia. De exploración.

Cuando no se tiene clara la definición del problema y la meta es vaga, desconocida o dependiente, estamos frente. Un problema complejo. Un problema mal definido. Un problema simple.

En esta búsqueda el tiempo necesario crece exponencialmente con respecto a la profundidad, mientras que el espacio requerido en memoria lo hace en forma lineal. Primero en anchura. Primero en profundidad. De profundidad limitada.

En los problemas de un solo estado, la función sucesor es. La secuencia de acciones ejecutadas. Conjunto de pares acción - estado asociados a un destino. Conjunto de pares acción - estado asociados a un destino.

En el siguiente ejemplo, en la orilla de un rio hay tres misioneros y tres caníbales y todos ellos pretenden cruzar al otro lado. La barca que se utiliza para cruzarlo sólo tiene capacidad para transportar a una o dos personas de una orilla a otra. No puede ocurrir nunca que si en una orilla hay algún misionero haya a la vez un número mayor de caníbales, se los comerían. Los operadores son: Transportar un misionero, transportar un caníbal, transportar dos misioneros, trasportar dos caníbales, ¿qué otro operador hace falta?: Transportar dos misioneros un caníbal. Transportar dos caníbales un misionero. Transportar un misionero un caníbal.

La forma de evaluar los nodos es con la fórmula: f(n) = g(n) + h(n), corresponde a la búsqueda. Búsqueda A*. Búsqueda voraz primero el mejor. Búsqueda heurística con memoria acotada.

Las búsquedas que usan la información de la definición del problema y del coste del estado actual del objetivo, se denominan. Heurísticas. No informadas. Iterativas.

Búsqueda de ascención de colinas estocástica en la que se mantiene una población grande de estados; los estados nuevos se generan por mutación y por cruce, combinando pares de estados de la población, esto hacen los algoritmos de búsqueda: Heurísticos. Genéticos. Combinados.