Inteligencia Artificial - P1

(1.1) ¿Cuáles de las siguientes disciplinas han sido clave para el desarrollo de la inteligencia artificial moderna, al proporcionar herramientas y conceptos que permitan aplicar aspectos de la inteligencia humana en sistemas computacionales? Selecciona las (4) cuatro opciones correctas. Lingüística. Matemáticas. Ingeniería Computacional. Teoría del Control y Cibernética. Sociología.

(1.1) ¿Cuáles de los siguientes son conceptos clave en el desarrollo y funcionamiento de la Inteligencia Artificial (IA) moderna? Seleccione las (3) tres opciones correctas. Procedimiento del lenguaje natural (PLN). Algoritmos de optimización. Redes neuronales artificiales. Algoritmos expertos.

(1.1) Un desarrollador está optimizando un sistema de IA para una plataforma de e-commerce, donde es importante que el sistema entienda y responda correctamente a las solicitudes de los usuarios. ¿Cuál de los siguientes aspectos debe priorizar para mejorar la interpretación de las intenciones de los usuarios?. Procesamiento del lenguaje natural (PLN), para que el sistema comprenda las intenciones subyacentes detrás de las solicitudes verbales de los usuarios. Procesamiento del lenguaje verbal (PLV), para que el sistema comprenda las intenciones subyacentes detrás de las solicitudes verbales de los usuarios.

(1.1) ¿Qué impacto tuvo el articulo “Computing Machinery and Intelligence” de Alan Turing en el campo de la inteligencia artificial?. Planteó preguntas fundamentales sobre la capacidad de las máquinas para pensar. Planteó preguntas existenciales sobre la capacidad de las máquinas para trabajar.

(1.1) ¿Cuál fue uno de los primeros intentos de construir físicamente un simulador de red neuronal, y quiénes fueron sus creadores?. El SNARC, creado por Marvin Minsky y Dean Edmonds. La MARK1, creada por Marvin Minsky y Dean Edmonds.

(1.1) ¿Cuál fue uno de los principales objetivos del taller de Dartmouth en 1956?. Explorar cómo las máquinas podían ser programadas para utilizar el lenguaje y resolver problemas. Estudiar cómo los lenguajes de máquina podían resolver problemas.

(1.1) ¿Cuáles de los siguientes hitos ocurrieron durante el taller de Dartmouth en 1956? Seleccione las (4) cuatro opciones correctas. La participación de científicos como John McCarthy y Marvin Minsky. El desarrollo del programa “The Logic Theorist”. El establecimiento de un programa de investigación a largo plazo en IA. La acuñación del término “inteligencia artificial”. La creación del lenguaje de programación Lisp.

(1.1) ¿Qué desafío importante enfrentó la inteligencia artificial durante sus primeros años de desarrollo?. La limitada capacidad de cómputo de las máquinas. La limitada capacidad de personas altamente capacitadas.

(1.1) ¿Qué tecnología de inteligencia artificial fue ampliamente adoptada por la industria durante la década de 1980?. Sistemas expertos. Procesamiento del lenguaje natural.

(1.1) ¿Cómo impacto el proyecto japonés de la “Quinta generación” en el desarrollo de la inteligencia artificial a nivel global?. Aceleró la innovación tecnológica en IA y su integración en aplicaciones industriales avanzadas. Desaceleró la innovación tecnológica en IA y su integración en aplicaciones industriales avanzadas.

(1.1) ¿Qué desafío limito la implementación generalizada de la inteligencia artificial en la industria durante la década de 1980?. La necesidad de una gran cantidad de datos estructurados. La falta de potencia computacional en las computadoras personales.

(1.1) ¿Qué avance técnico en las redes neuronales permitió aborda problemas como el reconocimiento de patrones y la clasificación con mayor precisión durante la década de 1990 y los 2000?. El desarrollo de redes neuronales convolucionales (CNN). El desarrollo de redes neuronales convolucionales (RNN).

(1.1) ¿Cuáles de los siguientes sectores han experimentado transformaciones significativas debido a la implementación de la inteligencia artificial? Selecciona las (4) cuatro opciones correctas. Robótica. Educación. Entretenimiento. Medicina. Agricultura.

(1.1) ¿Cuáles de los siguientes son ejemplos de entornos en los que puede operar un agente inteligente? Selecciona las (4) cuatro opciones correctas. Dinámico. Determinístico. Estático. Parcialmente observable. Autónomo.

(1.1) ¿Qué característica define un entorno parcialmente observable en el que opera un agente inteligente?. El agente solo tiene acceso a una parte de la información necesaria para tomar decisiones. El agente tiene acceso total a una parte de la información necesaria para tomar decisiones.

(1.1) ¿Cuáles de las siguientes características pueden describir la estructura de un agente inteligente? Selecciona las (4) cuatro opciones correctas. Adaptativo. Deliberativo. Reactivo. Híbrido. Sensitivo.

(1.1) ¿En la estructura de un agente inteligente, ¿Qué rol desempeñan los actuadores?. Permiten al agente interactuar físicamente en su entorno, ejecutando las acciones decididas por la unidad de procesamiento. Permiten al agente interactuar lógicamente en su entorno, ejecutando las acciones decididas por la unidad de procesamiento.

(1.1) ¿Qué tipo de agente inteligente es capaz de mejorar su desempeño con el tiempo a través del aprendizaje automático?. Adaptativo. Reactivo.

(1.1) ¿Cuál es un ejemplo típico de un agente reactivo?. Un termostato que ajusta la temperatura en función de la medición actual sin considerar el historial. Un robot que explora un entorno desconocido utilizando un mapa interno para planificar su ruta. Un asistente virtual que planifica y organiza las tareas diarias basándose en las preferencias del usuario.

(1.1) ¿Qué característica define a un agente deliberativo en el contexto de agentes inteligentes?. Utiliza un modelo interno del mundo para planificar y tomar decisiones a largo plazo. Utiliza un modelo externo del mundo para planificar y tomar decisiones a corto plazo.

(1.1) Un equipo de desarrollo está trabajando en la creación de un robot autónomo diseñado para operar en un almacén de logística. El entorno es dinámico, con obstáculos en movimiento como otros robots y empleados humanos. ¿Cuál es la mejor estrategia para garantizar que le robot pueda operar de manera segura y eficiente en este entorno?. Equipar al robot con múltiples sensores avanzados como cámaras y LIDAR, para percibir su entorno en tiempo real y detectar obstáculos en movimiento. Equipar al robot con algunos sensores básicos como cámaras y LIDAR, para percibir su entorno y detectar obstáculos en movimiento.

(1.1) Una empresa está diseñando un agente inteligente para optimizar la distribución de productos en una red de tiendas. El agente debe tomar decisiones sobre la cantidad de inventario que puede variar y no siempre es predecible ¿Que enfoque debe adoptar la empresa para asegurar que le agente funcione de manera efectiva en este entorno no determinístico?. Implementar algoritmos de aprendizaje automático que permitan al agente ajustar sus decisiones basándose en datos históricos y patrones de demanda. Implementar algoritmos de búsqueda en profundidad que permitan al agente ajustar sus decisiones basándose en bases de datos y patrones de demanda.

(1.1) ¿Cuál de las siguientes opciones es una característica elemental de los problemas bien definidos en el contexto de la IA?. Poseen un estado inicial claramente definido, un conjunto de operadores y un objetivo específico. Poseen un estado receptivo altamente definido, un conjunto de operadores y un objetivo específico.

(1.1) ¿Qué es un algoritmo de búsqueda no informada?. Un proceso que explora un espacio de soluciones sin utilizar información adicional sobre la cercanía a la solución. Un método que ejecuta un espacio de soluciones utilizando información adicional sobre la cercanía a la solución.

(1.1) ¿Cuál de las siguientes opciones es una estrategia de búsqueda no informada?. Búsqueda en anchura. Búsqueda A*. Búsqueda voraz. Búsqueda heurística. Búsqueda con memoria acotada.

(1.1) ¿Cuál es el principal objetivo de la búsqueda primero en anchura?. Explorar todos los nodos en un nivel antes de pasar al siguiente nivel. Explorar todos los nodos en un nivel después de pasar al siguiente nivel.

(1.1) ¿Qué es la búsqueda en profundidad limitada?. Una variante de la búsqueda en profundidad que restringe la profundidad máxima a explorar. Una variante de la búsqueda en profundidad que restringe la profundidad mínima a explorar.

(1.1) De las siguientes definiciones, ¿cuál describe la búsqueda de costo uniforme?. Un método que selecciona nodos basados en el costo acumulado desde el nodo raíz. Un enfoque que construye una lista de prioridad basada en la profundidad de los nodos. Un algoritmo que emplea el orden de llagada de los nodos para decidir su exploración.

(1.1) Ana es ingeniera de software en una startup que desarrolla aplicaciones móviles. Su equipo está trabajando en una aplicación que necesita ofrecer resultados de búsqueda precisos a los usuarios en tiempo real, pero con recursos limitados de procesamiento. Ana debe elegir un algoritmo de búsqueda que sea eficiente y que garantice la solución óptima dentro de las restricciones del sistema. ¿Qué algoritmo deberá seleccionar Ana para cumplir con estos requisitos?. La búsqueda de costo uniforme, que selecciona nodos basados en el costo acumulado desde el nodo raíz. La búsqueda en anchura, que explora cada nivel del árbol de búsqueda exhaustivamente.

(1.1) ¿Cuál es la principal ventaja de utilizar la búsqueda informada en comparación con la búsqueda no informada?. La búsqueda informada utiliza heurísticas que pueden reducir significativamente el espacio de búsqueda. La búsqueda informada utiliza heurísticas que pueden aumentar significativamente el espacio de búsqueda.

(1.1) ¿Cuándo se dice que una heurística es admisible en un algoritmo de búsqueda?. Cuando nunca sobreestima el costo real de llegar al objetivo. Cuando siempre sobreestima el costo real de llegar al objetivo.

(1.1) ¿Qué caracteriza a la búsqueda local en el contexto de algoritmo de búsqueda informada?. Se enfoca en mejorar la solución actual mediante pequeños ajustes, sin explorar ampliamente el espacio de búsqueda. Se enfoca en mejorar la solución actual mediante grandes ajustes, explorando ampliamente el espacio de búsqueda.

(1.1) ¿Qué características distinguen a la búsqueda voraz en comparación con otros algoritmos de búsqueda informada? Seleccione las (2) dos opciones correctas. La búsqueda VORAZ se enfoca en la rapidez de encontrar una solución, aunque no sea optima. La búsqueda VORAZ selecciona el nodo que parece más prometedor según la heurística sin considerar el costo acumulado. La búsqueda VORAZ elige la opción menos ventajosa en cada momento.

(1.1) ¿Qué es una función heurística en el contexto de la búsqueda informada?. Una estimación del costo mínimo restante desde el estado actual hasta el objetivo. Un valor asignado al nodo raíz que representa la distancia total al objetivo.

(1.1) ¿Qué enfoque comenzó a desarrollarse para superar el problema de la “explosión combinatoria” en los programas de inteligencia artificial?. Métodos heurísticos. Métodos aleatorios.

(1.1) Elena trabaja en una empresa que desarrolla software de inteligencia artificial para el diagnóstico médico. El sistema que está diseñando debe ser capaz de analizar los síntomas de pacientes y sugerir diagnósticos posibles en función de datos médicos históricos y actuales. ¿Qué enfoque de búsqueda deberá implementar Elena para garantizar que los diagnósticos sean precisos y rápidos?. Búsqueda heurística con ajuste dinámico, que prioriza diagnósticos basados en patrones de síntomas similares. Búsqueda aleatoria con ajuste estático, que prioriza diagnósticos basados en patrones de síntomas similares.

(1.1) Sofía es la líder de un equipo que está desarrollando un sistema para la gestión de inventarios en una cadena de supermercados. El sistema debe predecir la demanda de productos y optimizar el reabastecimiento para evitar tanto excesos como desabastecimientos. ¿Qué estrategia de búsqueda debe utilizar Sofía para que el sistema gestione eficientemente el inventario?. Búsqueda heurística con ajustes dinámicos, que prioriza el reabastecimiento basado en patrones de compra recientes. Búsqueda aleatoria con ajustes estáticos, que prioriza el reabastecimiento basado en patrones de compra recientes.

(1.1) Miguel es un analista financiero que está desarrollando un sistema para optimizar las inversiones en un portafolio de acciones. El sistema debe ser capaz de seleccionar las mejores acciones considerando tanto el rendimiento esperado como el riesgo asociado. ¿Qué tipo de búsqueda deberá emplear Miguel para lograr el objetivo?. Búsqueda heurística, para priorizar inversiones que ofrezcan el mejor balance entre riesgo y retorno. Búsqueda voraz, para seleccionar siempre el camino que parece más prometedor sin considerar el costo total.

(1.1) Laura es la jefa de proyecto en una compañía que desarrolla sistemas de control automatizado para fabricas inteligentes. Uno de los principales desafíos que enfrenta es diseñar un sistema de intervención manual. Para lograrlo, Laura necesita implementar una estrategia de búsqueda que permita al sistema encontrar soluciones de manera rápida y eficiente ante nuevas condiciones. ¿Qué tipo de búsqueda utilizará Laura para optimizar el rendimiento del sistema?. La búsqueda heurística, para encontrar soluciones rápidas basadas en estimaciones previas. Búsqueda voraz, para seleccionar siempre el camino que parece más prometedor sin considerar el costo total.

(1.1) ¿Cuál es la principal desventaja del algoritmo de búsqueda A* cuando se utiliza una heurística no admisible?. Puede no encontrar la solución óptima, ya que la heurística puede sobreestimar el costo real. Puede encontrar la solución óptima, ya que la heurística puede sobreestimar el costo real.

(1.1) Pedro está diseñando un sistema para optimizar la planificación de rutas en una empresa de logística. El sistema debe considerar factores como el tiempo, el costo y la disponibilidad de recursos para encontrar las rutas más eficientes. ¿Qué enfoque deberá implementar Pedro para lograr este objetivo?. Búsqueda A*, para encontrar rutas óptimas considerando múltiples factores. Búsqueda voraz, para encontrar rutas óptimas considerando múltiples factores.

(1.1) Pedro está diseñando un asistente virtual que debe gestionar la planificación de tareas para los empleados de una gran corporación. El asistente necesita generar soluciones rápidamente (imagen cortada) alternativas cuando las tareas se vuelven inviables debido a cambios en el calendario. ¿Qué estrategia de búsqueda debe implementar Pedro para que el asistente virtual pueda manejar estas situaciones?. La búsqueda A*, que combina el costo acumulado con la estimación de la distancia al objetivo. La búsqueda voraz, que combina el costo acumulado con la estimación de la distancia al objetivo.

(1.1) María es ingeniera en una empresa de ciberseguridad y está encargada de desarrollar un sistema de detección de intrusos en tiempo real. El sistema debe ser capaz de identificar y responder rápidamente a las amenazas mientras minimiza los falsos positivos. ¿Qué técnica de búsqueda deberá emplear María para garantizar la efectividad del sistema?. La búsqueda local con optimización en tiempo real, para evaluar rápidamente las posibles amenazas y tomar decisiones inmediatas. La búsqueda heurística con ajuste dinámico, para mejorar la precisión de la detección a medida que se reciben nuevos datos.

(1.1) Santiago es el gerente de operaciones en una empresa de logística que gestiona una flota de vehículos para realizar entregas en toda la ciudad. Ha observado que optimizar las rutas de entrega es crucial para reducir costos y mejorar la eficiencia del servicio. Para lograr esto, ¿qué tipo de algoritmo de búsqueda debe implementar Santiago para garantizar que las rutas de entrega sean las más eficientes posibles?. La búsqueda con recocido simulado, para optimizar las rutas evitando soluciones subóptimas. La búsqueda de costo uniforme, que selecciona rutas basadas en el costo total de operación.

(1.1) Laura es responsable de un proyecto en una empresa de logística que necesita mejorar la eficiencia en la distribución de productos a nivel nacional. El sistema que Laura está desarrollando debe calcular rutas óptimas para la entrega de mercancías en múltiples destinos, minimizando el tiempo y los costos operativos. ¿Qué enfoque de búsqueda deberá implementar Laura para afrontar este desafío?. Búsqueda con recocido simulado, que permite optimizar rutas a través de ajustes progresivos. La búsqueda de costo uniforme, que selecciona rutas basadas en el costo total de operación.

(1.1) Lucía es analista de datos en una compañía de seguros y necesita desarrollar un modelo que identifique patrones en el comportamiento de los clientes para predecir posibles fraudes. Dado que el conjunto de datos es extenso y no lineal, Lucía debe elegir una estrategia de búsqueda que le permita manejar la complejidad del análisis sin perder precisión. ¿Qué técnica de búsqueda deberá implementar Lucía en este caso?. La búsqueda por temple simulado, que permite explorar un amplio espacio de soluciones para evitar mínimos locales. La búsqueda en anchura, que garantiza la revisión exhaustiva de todos los posibles patrones sin priorización.

(1.1) María lidera un proyecto en una empresa de tecnología que está desarrollando un sistema de optimización de rutas de transporte para una cadena de distribución global. El sistema debe ser capaz de gestionar múltiples destinos y asegurar la entrega oportuna de mercancías mientras minimiza costos operativos. ¿Qué estrategias de búsqueda deberá implementar María para optimizar las rutas? Selecciona las (4) cuatro opciones correctas. Búsqueda heurística, para priorizar rutas según la urgencia de la entrega y las condiciones de tráfico. Búsqueda A*, para equilibrar el costo acumulado y la distancia estimada a cada destino. Búsqueda local, para mejorar continuamente las rutas mediante ajustes menores. Búsqueda por recocido simulado, para ajustar progresivamente las rutas hacia opciones más eficientes. Búsqueda en amplitud, para asegurar que todas las posibles configuraciones sean exploradas antes de tomar una decisión.

(1.1) María es la gerente de desarrollo en una empresa que fabrica dispositivos inteligentes. Uno de sus proyectos actuales es diseñar un sistema de control para hogares inteligentes que pueda aprender y adaptarse a los hábitos de los usuarios. Para ello, debe seleccionar técnicas de búsqueda que le permitan al sistema tomar decisiones óptimas en tiempo real, a medida que aprende de los datos que recopila. ¿Qué enfoques deberá implementar María para lograr estos objetivos? Selecciona las (4) cuatro opciones correctas. Búsqueda heurística, para evaluar rápidamente las decisiones más probables y adecuadas basadas en datos históricos. Búsqueda A*, para encontrar soluciones óptimas que equilibren el costo de las decisiones con la eficiencia. Búsqueda local, para mejorar continuamente la adaptación del sistema a los hábitos de los usuarios. Búsqueda en tiempo real, para ajustar las decisiones conforme el sistema recibe nueva información. Búsqueda en amplitud, para asegurar que todas las posibles configuraciones sean exploradas antes de tomar una decisión.

(1.1) ¿Cuál es el propósito principal de una red semántica en la representación del conocimiento?. Representar conceptos como nodos y las relaciones entre ellos como aristas en un grafo. Representar las generalidades y particularidades de las proposiciones como nodos en un grafo.

(1.1) Durante el desarrollo de un sistema de inteligencia artificial, Juan busca que su agente autónomo se adapte a los cambios en el entorno sin necesidad de modificar constantemente la configuración específica. Para lograr esto, decide proporcionar conocimiento general, permitiéndole razonar y elegir la mejor forma de actuar en cada situación. ¿Qué enfoque debe utilizar Juan?. Enfoque declarativo. Enfoque heurístico.

(1.1) ¿Qué caracteriza a la lógica proposicional en la representación del conocimiento?. Se basa en proposiciones que pueden ser verdaderas o falsas, sin considerar la estructura interna de los argumentos. Se basa en proposiciones que pueden ser verdaderas o falsas, considerando la estructura externa de los argumentos.

(1.1) ¿Cuáles de las siguientes características son relevantes en la representación del conocimiento mediante lógica de predicados? Selecciona las (4) cuatro opciones correctas. Capacidad para representar tanto conocimiento factual como relacional. Uso de predicados para expresar relaciones entre objetos o entidades. Posibilidad de definir reglas de inferencia complejas basadas en las relaciones establecidas. Inclusión de cuantificadores como “todos” o “algunos” para manejar la generalización. Uso de sujetos para expresar relaciones entre objetos o entidades.

(1.1) ¿Cuál de las siguientes opciones es una ventaja relevante de la lógica de predicados sobre la lógica proposicional?. La capacidad de representar relaciones entre objetos mediante el uso de predicados y variables. La capacidad de representar relaciones entre objetos mediante el uso de sujetos y variables.

(1.1) ¿Cuál de las siguientes opciones es una aplicación común de la lógica de predicados en inteligencia artificial?. Modelar problemas que requieren una representación explícita de relaciones entre diferentes entidades. Optimizar la búsqueda en espacios de estados utilizando funciones heurísticas.

(1.1) En la lógica de primer orden, ¿Cuáles de los siguientes conceptos son primordiales para la representación precisa del conocimiento? Seleccione las (2) dos opciones correctas. Cuantificadores, que permiten expresar generalidades y particularidades en las proposiciones. Predicados, que definen las relaciones entre los objetos y sus propiedades. Conectores lógicos, que combinan las relaciones entre los objetos y sus propiedades.

(1.1) Sofía trabaja en el diseño de un sistema de planificación estratégica para una empresa que debe tomar decisiones basadas en múltiples factores económicos, sociales y políticos. El sistema debe considerar los objetivos a largo plazo y las posibles consecuencias de diferentes estrategias. ¿Qué modelo de representación del conocimiento debe utilizar Sofía en este caso?. Lógica de predicados, para representar relaciones complejas entre factores económicos, sociales y políticos y realizar inferencias sobre las consecuencias a largo plazo. Lógica proposicional, para representar relaciones complejas entre factores económicos, sociales y políticos y realizar inferencias sobre las consecuencias a largo plazo.

(1.1) Una empresa de logística está implementando un sistema de inteligencia artificial para optimizar las rutas de sus camiones. El sistema se basa en patrones de tráfico previamente observados para sugerir rutas más eficientes. Tras varios días de análisis, el sistema observa que en el 90% de las ocasiones, una ruta en particular presenta retrasos a las 8:00 a.m. Basado en esta observación, el sistema sugiere evitar dicha ruta a esa hora en el futuro. ¿Qué tipo de razonamiento está utilizando el sistema?. Razonamiento inductivo. Razonamiento deductivo. Razonamiento abductivo.

(1.1) ¿Cuál es el objetivo principal de la inferencia en un sistema basado en reglas?. Aplicar reglas predefinidas para deducir conclusiones a partir de hechos conocidos. Aplicar reglas definidas para deducir conclusiones a partir de hechos desconocidos.

(1.1) ¿Cuál es el objetivo principal de la inferencia en un sistema basado en reglas?. Derivar nuevas conclusiones a partir de un conjunto de hechos y reglas existentes. Derivar viejas conclusiones a partir de un conjunto de hechos y reglas existentes.

(1.1) Carlos está a cargo de implementar un sistema experto para la evaluación de crédito en una entidad financiera. El sistema debe analizar una gran cantidad de datos sobre los solicitantes y generar decisiones automáticas basadas en reglas predefinidas. ¿Qué enfoque deberá utilizar Carlos para garantizar que el sistema tome decisiones precisas y consistentes?. Inferencia basada en reglas, para aplicar un conjunto estructurado de reglas de evaluación. Utilizar sistemas expertos para garantizar que uso del sistema sea el correcto.

(1.1) ¿Qué tipo de conocimiento es más adecuado para ser representado mediante reglas de producción?. Conocimiento procedimental, que se puede expresar como una serie de pasos o acciones secuenciales. Conocimiento experto, que se puede expresar como una serie de pasos o acciones aleatoria.

(1.1) Sofía está diseñando un sistema de gestión del conocimiento para una empresa internacional que debe integrarse con diversas bases de datos en diferentes regiones. El sistema debe ser capaz de unificar el acceso a la información, manejar múltiples idiomas y asegurar la coherencia de los datos. ¿Qué enfoques deberá utilizar Sofía para lograr estos objetivos? Selecciona las (4) cuatro opciones correctas. Redes semánticas, para relacionar conceptos en diferentes idiomas y contextos culturales. Sistemas de inferencia basados en reglas, para asegurar la coherencia en el acceso a la información. Mapas de conceptuales, para visualizar la estructura de conocimiento en la empresa. Ontologías, para estandarizar la estructura del conocimiento en diferentes regiones. Lógica difusa, para manejar la incertidumbre en la integración de datos de múltiples fuentes.

(1.1) Marta es responsable de implementar un sistema de inteligencia artificial para una empresa de biotecnología. El sistema debe analizar grandes volúmenes de datos genéticos y encontrar patrones que pueden indicar predisposición a enfermedades. ¿Qué técnicas de representación y búsqueda deberá emplear Marta para garantizar que el sistema sea efectivo y preciso? Selecciona las (4) cuatro opciones correctas. Lógica difusa, para manejar la incertidumbre y las variaciones en los datos genéticos. Algoritmos de clustering, para agrupar datos genéticos similares y encontrar patrones comunes. Redes semánticas, para organizar y visualizar las relaciones entre genes y sus funciones. Inferencia basada en reglas, para derivar conclusiones sobre predisposición a enfermedades a partir de datos genéticos. Algoritmos de búsqueda no informada, para explorar los datos genéticos sin utilizar información previa.

(1.1) ¿Qué es una red semántica en la representación del conocimiento?. Un grafo que utiliza nodos para representar conceptos y aristas para representar relaciones entre esos conceptos. Un grafo que utiliza las generalidades y particularidades de las proposiciones como nodos para representar relaciones entre esos conceptos.

(1.1) Marta está desarrollando un asistente virtual que debe proporcionar recomendaciones a los usuarios basándose en sus preferencias y comportamientos anteriores. El asistente necesita manejar una gran variedad de datos y adaptar sus recomendaciones en tiempo real. ¿Qué técnica deberá utilizar Marta para implementar este sistema?. Redes semánticas, para representar las relaciones entre diferentes productos y las preferencias de los usuarios. Árboles de decisión, para clasificar las preferencias de los usuarios en categorías específicas. Clustering, para agrupar usuarios con preferencias similares y recomendar productos en base a ello.

(1.1) Ana está desarrollando un sistema de diagnóstico médico que debe interpretar síntomas y sugerir posibles diagnósticos basados en la información disponible. Dado que el sistema necesita manejar la incertidumbre inherente a los síntomas reportados por los pacientes, ¿qué técnica de inferencia deberá implementar Ana para abordar esta complejidad?. Lógica difusa, para manejar la incertidumbre y ofrecer diagnósticos basados en grados de certeza. Árboles de decisión, para clasificar las preferencias de los usuarios en categorías específicas.

(1.1) David está desarrollando un sistema de simulación de políticas públicas que debe predecir el impacto de diferentes decisiones en una comunidad. El sistema debe considerar múltiples variaciones de futuros basados en decisiones actuales. ¿Qué técnica deberá utilizar David para representar y manejar estas variables de manera más efectiva?. Lógica difusa, para manejar la incertidumbre en las predicciones de impacto. Árboles de decisión, para clasificar las preferencias de los usuarios en categorías específicas.

(1.1) María está desarrollando un sistema de monitoreo de la calidad del aire en una ciudad. El sistema debe manejar datos inciertos y hacer inferencias sobre el nivel de contaminación y sobre los sensores. ¿Qué técnica de representación del conocimiento será la más adecuada para abordar este desafío?. Lógica difusa, para manejar la incertidumbre y proporcionar evaluaciones graduales del nivel de contaminación. Árboles de decisión, para clasificar las preferencias de los usuarios en categorías específicas.

(1.1) ¿Cuál es uno de los impactos más significativos de la inteligencia artificial en la transformación digital de la sociedad?. Automatizar procesos en diferentes industrias, mejorando la eficiencia y reduciendo costos operativos. Administrar procesos en diferentes industrias, mejorando la eficacia y la eficiencia en los sistemas administrativos.

(1.1) Luisa es gerente de una plataforma de streaming que utiliza inteligencia artificial para recomendar contenidos a los usuarios. Recientemente, ha notado que algunos usuarios están reportando que las recomendaciones no coinciden con sus intereses. ¿Qué debe hacer Luisa para mejorar la precisión de las recomendaciones de la IA? Selecciona las (4) cuatro opciones correctas. Considerar la posibilidad de que el sistema de IA necesita una actualización basada en nuevos modelos de aprendizaje automático. Ampliar las fuentes de datos que la IA utiliza para incluir más variables en el análisis de preferencias. Revisar y ajustar los algoritmos de IA para que aprendan de las nuevas interacciones de los usuarios y mejoren las recomendaciones con el tiempo. Introducir una opción para que los usuarios ajusten manualmente sus preferencias, lo que ayudaría a la IA a afinar sus recomendaciones. Reducir las fuentes de datos que la IA utiliza para incluir más variables en el análisis de preferencias.

(1.1) Sofía está diseñando un asistente virtual que debe interpretar y responder a consultas de manera humana. Decide aplicar teorías funcionalistas en su desarrollo. ¿Qué aspectos debe priorizar para asegurar que el asistente cumpla con este enfoque?. Asegurar que el asistente emule las funciones cognitivas humanas, independientemente de cómo se logran técnicamente. Diseñar el sistema para que las decisiones del asistente estén basadas en la replicación exacta de procesos neuronales humanos.

(1.1) Una empresa de tecnología está desarrollando un vehículo autónomo para operar en entornos urbanos densos. Dado que estos vehículos deben tomar decisiones en fracciones de segundo, ¿Qué enfoque regulatorio debe garantizar la seguridad y la eficacia del sistema autónomo en la vía pública?. Establecer un marco regulatorio que defina estrictamente las condiciones bajo las cuales el vehículo puede tomar decisiones autónomas, incluyendo la priorización de la seguridad de peatones y otros vehículos. Permitir que el vehículo autónomo opere principalmente de forma autónoma, pero con capacidad para solicitar confirmación humana en situaciones de alto riesgo.

(1.1) Una empresa de robótica está diseñando un robot autónomo para operaciones de rescate en zonas de desastre. Este robot debe ser capaz de tomar decisiones rápidas y adaptarse a cambios en el entorno. ¿Qué aspecto regulatorio debe considerarse para garantizar que el robot opere de manera segura y efectiva en estos entornos?. Crear regulaciones que aseguren que el robot pueda actuar de manera autónoma solo cuando la comunicación con un operador humano no sea posible, garantizando la intervención humana cuando sea necesario. Permitir que el robot opere principalmente de forma autónoma, pero con capacidad para solicitar confirmación humana en situaciones de alto riesgo.

(1.1) Una empresa de comercio electrónico está adoptando inteligencia artificial para personalizar las recomendaciones de productos y mejorar la experiencia de compra de sus clientes. Sin embargo, algunos miembros del equipo de marketing están preocupados de que la IA podría limitar la variedad de productos recomendados, reduciendo la exposición de los clientes a nuevos productos. ¿Qué enfoque debe adoptar la empresa para implementar la IA de manera efectiva, maximizando la personalización sin sacrificar la diversidad en las recomendaciones?. Configurar la IA para incluir una rotación de productos menos conocidos, garantizando que los clientes vean una mezcla equilibrada entre productos populares y nuevos o menos populares. Tratar de que Alexa no nos escuche así lo cagamos al de Amazon.

(1.1) ¿Cómo está utilizando la inteligencia artificial las plataformas de entretenimiento para mejorar la experiencia del usuario?. Recomendando contenido basado en el análisis de patrones de visualización y preferencias del usuario. Mostrando contenido seleccionado al azar, sin tener en cuenta el historial o las preferencias del usuario.

(1.1) Laura es la jefa de contenido de una plataforma de streaming que utiliza inteligencia artificial para recomendar películas y series a sus usuarios. Sin embargo, algunos suscriptores se han quejado de que las recomendaciones se están volviendo demasiado repetitivas y no reflejan completamente sus intereses ¿Qué debe hacer Laura para mejorar la experiencia de los usuarios y optimizar el sistema de recomendaciones de IA?. Revisar y diversificar las fuentes de datos que la IA utiliza para incluir una gama más amplia de géneros y estilos, asegurando que las recomendaciones sean más variadas y adaptadas a los intereses cambiantes de los usuarios. Utilizar siempre las mismas fuentes de datos limitadas, generando recomendaciones idénticas para todos los usuarios sin adaptarse a sus intereses.

(1.1) Una empresa de servicios financieros está adoptando inteligencia artificial para automatizar la detección de fraudes en tiempo real y mejorar la seguridad de sus operaciones. Sin embargo, algunos directivos están preocupados de que la IA pueda generar falsos positivos, lo que afectaría negativamente la experiencia del cliente. ¿Qué enfoque debe adoptar la empresa para implementar la IA de manera efectiva, equilibrando seguridad y satisfacción del cliente?. Configurar la IA para priorizar la precisión en la detección, combinando los resultados de la IA con la revisión manual de casos sospechosos por parte del equipo humano antes de tomar cualquier decisión final. Configurar la IA para que actúe de forma autónoma y decisiva, sin verificación de precisión ni revisión humana, incluso en casos dudosos.

(1.1) Una empresa de logística está desarrollando un sistema de IA para optimizar las rutas de entrega en tiempo real, teniendo en cuenta variables como el tráfico, el clima y la demanda. ¿Qué enfoque debe adoptar la empresa para asegurar que el sistema optimice las rutas de manera eficiente?. Implementar un modelo de optimización no lineal que permita ajustar las rutas en función de múltiples variables simultáneamente. Utilizar un enfoque de regresión para predecir las mejores rutas basándose en los datos históricos de tráfico y demanda.

(1.1) Un banco está implementando un sistema de IA para gestionar carteras de inversión. El sistema debe maximizar los retornos mientras minimiza los riesgos asociados. ¿Cuál técnica de optimización basada en la economía es más adecuada para este propósito?. Aplicar un modelo de optimización de portafolios que se centre en maximizar la recompensa esperada, utilizando como base los principios del aprendizaje por refuerzo. Aplicar un modelo aleatorio para las decisiones del portafolio, ignorando la recompensa esperada y los principios de aprendizaje.

(1.1) Jorge está desarrollando un sistema de soporte técnico que aprende de experiencias pasadas para resolver problemas similares en el futuro. Para que el sistema compare eficazmente problemas actuales con soluciones anteriores y brinde recomendaciones precisas, ¿qué enfoque debería utilizar Jorge?. Razonamiento basado en casos, para reutilizar soluciones de problemas similares previamente resueltos. Abordar cada problema desde cero, ignorando por completo soluciones pasadas y experiencias previas.

(1.1) ¿Cuál de las siguientes es una aplicación común de la robótica equipada con inteligencia artificial en el cuidado de personas mayores?. Asistir en las tareas diarias, como recordarles tomar su medicación y ayudarles con la movilidad. Diagnosticar enfermedades crónicas mediante la interpretación de datos médicos complejos.

(1.1) Una universidad está integrando un sistema de inteligencia artificial para personalizar el aprendizaje de los estudiantes en función de su rendimiento y estilo de aprendizaje. El sistema debe ser capaz de saber dónde cada estudiante necesita mejorar y adaptar el contenido educativo en consecuencia. ¿Cuál debe ser la principal característica del agente inteligente diseñado para este propósito?. Un sistema adaptativo que utilice el análisis de datos para ajustar los materiales educativos y las actividades según el rendimiento y preferencias de cada estudiante. Un sistema educativo rígido que utilice un plan de estudios único e inalterable para todos los estudiantes, sin adaptaciones.

(1.1) Raúl es gerente de un centro de educación en línea y quiere implementar un sistema de inteligencia artificial para personalizar la experiencia de aprendizaje de sus estudiantes. Sin embargo, tiene miedo de que la IA limite su capacidad para influir en el aprendizaje de los estudiantes. ¿Cuál sería la mejor manera de Raúl para abordar esta preocupación?. Explicar que la IA personalizará tareas repetitivas, permitiendo a los profesores centrarse en la enseñanza personalizada y en la interacción con los estudiantes. Explicar que la IA no se utilizará para automatizar tareas, obligando a los profesores a dedicar tiempo a labores repetitivas en lugar de a la enseñanza personal.

(1.1) Un centro de investigación está evaluando como implementar inteligencia artificial para mejorar sus procesos de análisis de datos y toma de decisiones estratégicas. ¿Qué enfoques deben considerar para maximizar el impacto de la IA en su trabajo? Seleccione las (2) dos opciones correctas. Implementar sistemas de IA que apoyen la toma de decisiones mediante simulación de escenarios, ayudando a prever los resultados de distintas estrategias antes de su implementación. Usar la IA para identificar patrones en grandes volúmenes de datos, lo que permitiría descubrir insights valiosos que podrían pasar desapercibidos en un análisis manual. Usar solo análisis manual en pequeños conjuntos de datos, ignorando patrones y insights por falta de capacidad de procesamiento.

(1.1) Un equipo de desarrollo está creando un chatbot para atención al cliente que debe interpretar y responder preguntas de manera natural. Durante las pruebas, el chatbot muestra diferencias para mantener conversaciones largas. ¿Cuál de las siguientes estrategias mejoraría la capacidad del chatbot para manejar situaciones?. Implementar un modelo de memoria a largo plazo que permita al chatbot recordar y utilizar información de interacciones anteriores para mantener la coherencia en la conversación. Implementar un chatbot sin memoria, que trate cada interacción como si fuera la primera, sin recordar nada del pasado.

(1.1) Un grupo de investigadores está trabajando en el desarrollo de una red neuronal artificial para el reconocimiento de imágenes médicas. Durante las pruebas, el sistema demuestra ser altamente preciso en coordenadas cartesianas, pero su rendimiento disminuye significativamente cuando se enfrenta a variaciones inesperadas en las imágenes. ¿Qué técnica debe implementar el equipo para mejorar la robustez del sistema en escenarios reales?. Aplicar técnicas de aumento de datos, generando variaciones artificiales en las imágenes de entrenamiento para que la red neuronal se adapte mejor a condiciones variadas. Desarrollar un enfoque hibrido que combine la red neuronal con algoritmos tradicionales de análisis de imágenes para abordar las variaciones inesperadas.

1.1) ¿Cómo está contribuyendo la inteligencia artificial a mejorar los diagnósticos médicos en la actualidad?. Analizando imágenes médicas para detectar signos de enfermedades con mayor precisión y rapidez. Dejar el análisis de imágenes médicas exclusivamente al ojo humano, sin usar IA para asistir en la detección, lo que ralentiza el proceso y puede afectar la precisión.

(1.1) En un sistema basado en redes semánticas, las relaciones entre conceptos se representan como aristas en un grafo, lo que permite visualizar las conexiones y facilitar la inferencia en sistemas inteligentes. VERDADERO. FALSO.

(1.1) Los sistemas de inteligencia artificial han permitido predecir brotes de enfermedades al analizar patrones en datos globales, mejorando la respuesta ante epidemias. VERDADERO. FALSO.

(1.1) En un algoritmo de búsqueda informada, la consistencia de una heurística asegura que el costo estimado desde un nodo inicial hasta el objetivo no disminuya, a medida que se avanza en el (imagen cortada). VERDADERO. FALSO.

(1.1) ¿Cuáles de los siguientes elementos fueron fundamentales en el desarrollo temprano de la inteligencia artificial durante la década de 1940 y 1950? Seleccione las (4) cuatro opciones correctas. El desarrollo del simulador SNARC por Marvin Minsky y Dean Edmons. El modelo matemático de neuronas artificiales de McCulloch y Pitts. La prueba de Turing propuesta por Alan Turing. La creación del programa “The Logic Theorist” por Newell y Simon. La creación del lenguaje de programación Lisp.

(1.1) ¿Qué caracteriza a un sistema experto basado en lógica de predicados cuando se aplica a la representación del conocimiento?. La capacidad de representar relaciones entre entidades mediante predicados y variables, permitiendo una modelización detallada de interacciones complejas. La organización de los datos en una estructura jerárquica que facilita la inferencia y la recuperación eficiente de la información.

(1.1) Elena está diseñando un sistema de inteligencia artificial para gestionar la cadena de suministro en una multinacional. El sistema debe ajustar automáticamente el suministro de productos y también la disponibilidad de productos. Ante esta situación, ¿Qué técnica de representación del conocimiento deberá utilizar Elena para garantizar la gestión más eficiente?. Ontologías, para organizar y categorizar los productos, recursos y procesos de la cadena de suministro. Redes neuronales, para analizar patrones en los datos históricos de la cadena de suministro.

(1.1) ¿Cuál de las siguientes afirmaciones es verdadera sobre la búsqueda A*?. A* es un algoritmo de búsqueda informada que combina el costo acumulado y la heurística para guiar la búsqueda. A* se centra exclusivamente en el costo recorrido, ignorando la distancia estimada al objetivo. A* es una variante de la búsqueda en anchura que prioriza nodos cercanos al objetivo.

(1.1) Daniel está diseñando un sistema de recomendación de contenido para una plataforma de streaming. El objetivo es ofrecer a los usuarios recomendaciones personalizadas basadas en sus preferencias previas y en tendencias actuales. ¿Qué tipo de búsqueda debe implementar Daniel para asegurar que las recomendaciones sean precisas y relevantes?. Búsqueda heurística, que utiliza patrones de comportamiento para guiar la selección de contenido. Búsqueda bidireccional, para recomendar contenido que combine preferencias previas con tendencias nuevas. Búsqueda en profundidad limitada, que prioriza contenidos similares a los que ya ha consumido el usuario.

(1.1) Marta, la directora de TI de una empresa que maneja grandes volúmenes de datos, está planeando implementar un sistema de inteligencia artificial para manejar la eficiencia en la gestión de la información. Durante la planificación, identifica que una de las mayores prioridades es asegurar la protección de datos sensibles mientras se procesan. ¿Qué enfoque debe tomar Marta para garantizar que la implementación de la IA cumpla con los estándares de seguridad y privacidad de la información?. Implementar medidas de seguridad avanzadas, como el cifrado de datos y el control de acceso basado en roles, para proteger la información mientras la IA procesa los datos. Permitir el acceso completo a todos los datos sensibles desde el inicio para que la IA pueda aprender y optimizarse en tiempo real sin restricciones de seguridad. Aplicar políticas de acceso restringido, permitiendo solo a ciertos empleados manejar datas que serán procesados por la IA, asegurando así un mayor control sobre la privacidad de la información.

(1.1) ¿Cuál es la principal función de una base de conocimientos en un sistema experto?. Almacenar información y reglas que el sistema puede utilizar para realizar inferencias. Coordinar las tareas de entrada y salida entre el usuario y el sistema. Regular el flujo de datos entre los diferentes módulos del sistema.

(1.1) Juan es gerente de una planta de manufactura que está considerando la implementación de robots equipados con inteligencia artificial para automatizar ciertas tareas repetitivas y peligrosas. Algunos trabajadores están preocupados de que los robots reemplacen sus empleos y generen inseguridad laboral. ¿Cómo debe Juan abordar esta situación para asegurar una transición exitosa hacia la automatización con IA?. Explicar que los robots están diseñados para realizar tareas peligrosas o repetitivas, lo que les permitirá a los trabajadores enfocarse en roles más seguros y especializados dentro de una planta. Implementar los robots sin informar a los trabajadores hasta que vean sus beneficios en la práctica. Permitir a los trabajadores decidir si quieren o no utilizar los robots en sus áreas, respetando sus preferencias.

(1.1) ¿Cómo está contribuyendo la inteligencia artificial al avance de la investigación biológica en la actualidad?. Analizando secuencias de ADN para identificar mutaciones genéticas que puedan estar relacionadas con enfermedades. Decidiendo de manera autónoma cuales tratamientos genéticos deben aplicarse en pacientes basándose en algoritmos predefinidos. Automatizando completamente los experimentos en laboratorio sin la necesidad de intervención humana.

(1.1) ¿Cuál es el objetivo principal de la inferencia en un sistema experto basado en lógica de predicados?. Concluir mediante la aplicación de reglas lógicas a relaciones definidas entre objetos. Clasificar los datos en categorías utilizando árboles de decisión. Implementar funciones de búsqueda para encontrar soluciones en un espació de estados.