SSII UAL TEMA 4 Sistemas Basados en Reglas

¿Cuál es el objetivo principal de los sistemas expertos según el texto?. Emular el comportamiento de un experto en un dominio específico. Proporcionar recomendaciones basadas en datos. Automatizar tareas complejas. Construir bases de datos masivas. Desarrollar software más rápido.

¿Qué característica clave deben tener los sistemas expertos?. La capacidad de realizar cálculos complejos. La capacidad de explicar sus decisiones y razonamientos. La capacidad de almacenar grandes cantidades de datos. La capacidad de conectarse a Internet. La capacidad de diseñar interfaces de usuario atractivas.

¿Qué tipo de información deben ser capaces de manejar los sistemas expertos?. Información precisa y completa solamente. Información incierta e incompleta. Información solo de texto. Información solo de imágenes. Información solo numérica.

¿Cuáles son las tres funciones principales que se desarrollan para desarrollar un sistema experto, según el texto?. Función de cálculo, función de almacenamiento, función de interfaz. Función de resolución de problemas, función de interacción con el usuario, función de almacenamiento de datos. Función de resolución del problema, función de interacción con el usuario, función de tratar con incertidumbre. Función de diseño de interfaz, función de programación, función de depuración. Función de recopilación de datos, función de análisis estadístico, función de presentación de resultados.

¿Cuáles son los tres módulos principales en el desarrollo de un sistema experto?. Módulo de entrada, módulo de procesamiento, módulo de salida. Base de conocimiento, motor de inferencia, interfaz de usuario. Módulo de diseño, módulo de codificación, módulo de prueba. Módulo de adquisición de datos, módulo de análisis, módulo de presentación. Módulo de almacenamiento, módulo de cálculo, módulo de interfaz gráfica.

¿Qué contiene la base de conocimiento?. Solo hechos simples. Solo reglas y restricciones. Conocimiento específico del dominio, incluyendo hechos, reglas y restricciones. Solo datos de entrada. Solo algoritmos de inferencia.

¿Qué hace el motor de inferencia?. Almacena la base de conocimiento. Se encarga de la comunicación con el usuario. Utiliza el conocimiento de la base de conocimiento para obtener conclusiones. Diseña la interfaz de usuario. Recopila datos del mundo real.

¿Qué es la interfaz de usuario?. El componente que realiza cálculos. El componente que almacena la información. El componente que permite la comunicación entre el usuario y el sistema. El componente que ejecuta las reglas. El componente que crea las reglas.

¿Qué es un sistema basado en reglas?. Un sistema que solo usa cálculos matemáticos. Un sistema que utiliza reglas 'si-entonces' para representar el conocimiento. Un sistema que solo trabaja con datos numéricos. Un sistema que no requiere base de conocimiento. Un sistema que solo se comunica con el usuario a través de texto.

¿Qué es la modularidad en el contexto de las reglas?. La capacidad de las reglas para realizar cálculos rápidos. La capacidad de las reglas para modificar la base de conocimiento. Cada regla define una pequeña parte de conocimiento. La capacidad del sistema para ser transparente. La capacidad del sistema para interactuar con el usuario.

¿Qué significa la transparencia en un sistema experto?. La capacidad del sistema para mostrar su código fuente. La capacidad del sistema para explicar sus decisiones y soluciones. La capacidad del sistema para ser ejecutado en múltiples plataformas. La capacidad del sistema para almacenar grandes cantidades de datos. La capacidad del sistema para ser actualizado fácilmente.

¿Qué tipo de preguntas pueden responder las reglas si-entonces?. Solo preguntas matemáticas. Solo preguntas sobre la base de datos. Cómo se llegó a una conclusión y por qué se necesita cierta información. Solo preguntas sobre la interfaz de usuario. Solo preguntas sobre la velocidad de procesamiento.

¿Qué es la elicitación del conocimiento?. La extracción del conocimiento de expertos y otras fuentes. La ejecución del motor de inferencia. El diseño de la interfaz de usuario. La creación de la base de datos. La actualización de las reglas.

¿Qué son los hechos (o evidencias) en un sistema basado en reglas?. Información que permanece constante. Datos conocidos sobre la situación actual del problema. Reglas 'si-entonces'. El motor de inferencia. La interfaz de usuario.

¿Qué es una variable?. Un valor que nunca cambia. Un objeto que puede tomar solo un valor de un conjunto posible de valores. Una regla 'si-entonces'. El motor de inferencia. La interfaz de usuario.

¿Cuál es la forma general de una regla en un sistema basado en reglas?. Si premisa, entonces conclusión. Conclusión, entonces premisa. Hecho, entonces regla. Regla, entonces hecho. Valor, entonces variable.

¿Qué son el modus ponens y el modus tollens?. Tipos de variables. Tipos de hechos. Reglas de inferencia que se utilizan para obtener conclusiones. Tipos de reglas 'si-entonces'. Tipos de interfaces de usuario.

¿Qué hace el encadenamiento de reglas?. Solo aplica el modus ponens. Solo aplica el modus tollens. Encadena las reglas usando las conclusiones de unas como premisas de otras. Cambia la interfaz de usuario. Modifica los hechos.

¿Qué es el encadenamiento de reglas orientado a un objetivo?. Un método que solo funciona con hechos. Un método que comienza con un objetivo y trabaja hacia atrás. Un método que comienza con hechos y trabaja hacia adelante. Un método que solo se utiliza en la interfaz de usuario. Un método que no utiliza reglas.

¿En qué se diferencia el encadenamiento hacia delante del encadenamiento hacia atrás?. El encadenamiento hacia delante trabaja de los objetivos a los datos, el encadenamiento hacia atrás trabaja de los datos a los objetivos. El encadenamiento hacia delante es dirigido por objetivos, el encadenamiento hacia atrás es dirigido por datos. El encadenamiento hacia delante comienza con los datos y el encadenamiento hacia atrás con los objetivos. El encadenamiento hacia delante es más rápido que el encadenamiento hacia atrás. El encadenamiento hacia adelante no utiliza reglas.

¿En qué tipo de tareas es más útil el encadenamiento hacia delante?. En tareas de diagnóstico. En tareas de monitorización, donde los datos se están adquiriendo continuamente. En tareas donde hay pocos nodos de datos. En tareas donde hay muchos nodos objetivo. En tareas que requieren una explicación del razonamiento.

¿Qué es un factor de certeza en el contexto de la incertidumbre?. Una medida de la exactitud de los datos. Un valor entre 0 y 1 que indica el grado de certeza de una regla o proposición. Una regla 'si-entonces' modificada. Un tipo especial de variable. La función de la interfaz de usuario.

¿Cómo se combinan los factores de certeza de las proposiciones conectadas con 'y'?. Se suman. Se multiplican. Se calcula el valor mínimo. Se calcula el valor máximo. Se calcula la media aritmética.

¿Cómo se combinan los factores de certeza de las proposiciones conectadas con 'o'?. Se suman. Se multiplican. Se calcula el valor mínimo. Se calcula el valor máximo. Se calcula la media aritmética.

¿Qué representa P(A|B) en probabilidad?. La probabilidad de A, sin ninguna condición. La probabilidad de B, sin ninguna condición. La probabilidad de A dado que B es cierto. La probabilidad de B dado que A es cierto. La probabilidad conjunta de A y B.

¿Qué es la marginalización en probabilidad?. El proceso de multiplicar probabilidades. El proceso de dividir probabilidades. El proceso de sumar probabilidades sobre todos los valores posibles de una variable para obtener la probabilidad de otra. El proceso de restar probabilidades. El proceso de calcular la probabilidad condicional.

¿Qué dice el Teorema de Bayes?. Permite calcular la probabilidad a priori. Permite calcular la probabilidad a posteriori, P(A|B), a partir de P(B|A), P(A) y P(B). Siempre resulta en una probabilidad de 1. Solo se utiliza para variables continuas. No se utiliza en sistemas expertos.

¿Qué es la regla de la cadena en probabilidad?. Una forma de calcular la probabilidad condicional. Una forma de calcular la probabilidad conjunta de varias variables. Una forma de calcular la probabilidad marginal. Una forma de sumar probabilidades. Una forma de restar probabilidades.

¿Cómo se representan los hechos observados en el ejemplo del sistema de detección de fugas en Prolog?. Mediante reglas condicionales. Mediante la relación 'given'. Mediante la relación 'fact'. Mediante funciones matemáticas. Mediante la interfaz de usuario.

¿Cuál es la función del intérprete en el sistema de detección de fugas en Prolog?. Gestionar la interfaz de usuario. Almacenar la base de conocimiento. Derivar conclusiones aplicando las reglas. Recopilar datos del mundo real. Crear la base de conocimiento.