Las redes semánticas son:

• a. Una extensión de la lógica de predicados• b. Una extensión de los frames• c. Un conjunto conexo de OAV

El algoritmo de PodaAlfaBeta busca:

• a. Determinar los caminos más óptimos.• b. Eliminar caminos que llevan a soluciones no

óptimas.• c. Eliminar ramas que no tienen un valor

relevante.

c. Un conjunto conexo de triplas Objeto-Atributo-Valor

Es posible que conocimiento escrito en lógica depredicados, como en frames pueda ser reescrito enredes semánticas, pero esto no indica que sea unaextensión.

c. Eliminar ramas que no tienen un valor relevante.

El algoritmo solo se emplea en estructuras deárboles

En los SRBR la realización de las acciones dependede:• a. El orden de las reglas en las bases de

conocimiento.• b. La estructura de las reglas en las bases de

conocimiento.• c. Número de reglas en las bases de conocimiento.

Inteligencia es:• a. Capacidad para solucionar problemas.• b. Capacidad para evaluar alternativas.• c. Paradigma computacional que proyecta la

inteligencia artificial.

a. El orden de las reglas en las bases deconocimiento.La acción a realizar depende de un fín, ésta puedellevarse a cabo mediante diferentes pasos, los cualesestán enmarcados cada uno en un regla, así que elorden es fundamental.

d. Ninguna de las anteriores.

Para algunos autores podría ser: solucionar problemaso evaluar alternativas, pero es claro que no solamentese es inteligente cuando hay problemas o se presentanalternativas. Podría ser la capacidad para valorarconocimiento y aplicarlo adecuadamente cada vezmejor.

La formalización del conocimiento se refiere a:

• a. Estructurar adecuadamente en marcos elconocimiento.

• b. Definir cláusulas que tengan un único valor deverdad.

• c. Desarrollar mapas conceptuales.

Las reglas de producción proveen:

• a. Hechos (premisas y conclusiones).• b. Metaconocimiento y experiencia.• c. Conocimiento explícito y organizado.

d. Ninguna de las anteriores

Formalizar conlleva a estructuración enproposiciones simples, pero esto no indica que seasiempre verdadero o falso. Los mapas conceptualesson deficientes.

b. Metaconocimiento y experiencia.

Las reglas no tienen por que estar organizadas,además no necesariamente se comprende lo queexpresan, pero sí podemos asociar(metaconocimiento) algo, que con toda seguridaddepende de la experiencia de un experto.

Inteligencia artificial es:

• a. La capacidad de una máquina para tomardecisiones.

• b. La capacidad que posee un sistema paradetectar problemas.

• c. La capacidad que posee un sistema parasolucionar problemas.

El método de reducción en un problema se aplicacuando:• a. El problema se puede subdividir en

subproblemas.• b. Existen varias metas y alternativas distintas.• c. El método de generar y probar no funciona.

d. Ninguna de las anterioresInteligencia artificial es un disciplina que buscadefinir los mecanismos necesarios para que lasmáquinas solucionen problemas como lo hacen laspersonas.

a. El problema se puede subdividir ensubproblemas.

Si existen diferentes metas y alternativas, quizás norequerimos reducirlo. La reducción se aplica en elmomento que buscamos solucionar algunas metasantes de llegar al objetivo final y cada una de estasmetas es un problema.

El espacio de estados para solucionar un problemadepende de:• a. El entorno en que se desenvuelve un agente

inteligente.• b. Del tipo de problema.• c. Lo óptimo que se requiera de la solución.La representación de conocimiento en guiones seemplea cuando:• a. Se trata de realizar una secuencia de acciones

bien determinada.• b. Hay especificado un procedimiento a seguir.• c. Existen diferentes alternativas para llegar a un

objetivo.

a. El entorno en que se desenvuelve un agenteinteligente.El entorno (conocimiento, decisor, ambiente) en quenos desenvolvemos es importante para definir elespacio de estados, claro está que este mejora en lamedida que realicemos un mayor análisis, pero éstomejora el entorno.

a. Se trata de realizar una secuencia de accionesbien determinada.

Un guión es la secuencia de acciones a realizar, desdeluego se ha estudiado ampliamente como debe ser esasecuencia (bien determinada).

Inteligencia natural es:

• a. La capacidad para tomar decisiones.• b. La capacidad que posee una persona para

detectar problemas.• c. La capacidad para solucionar problemas.

La búsqueda hacia delante se realiza en:

• a Sistemas de deducción basados en modelos.• b. Sistemas de razonamiento basados en casos.• c. Sistemas de reacción basados en reglas.

e. Todas las anteriores

Hay que entender que muchas más característicasque las enunciadas están expresadas en diferentesdefiniciones de acuerdo al entorno en que se mire,pero todas son válidas para indicar que esinteligencia.

d. Ninguna de las anteriores.

Se emplea la búsqueda hacia delante en sistemasdeductivos basados en reglas. Podría ser tambiénsistemas Inductivos.Pero los sistemas basados en casos o en modelos debenescoger éstos de acuerdo al problema planteado, subúsqueda está definida por hallar índices.

Los SBC poseen su capacidad en:

• a. El metaconocimiento definido.• b. El motor de inferencia.• c. El módulo de explicación de la inferencia.

La semántica determina:

• a. El significado que poseen las sentencias.• b. La estructura que poseen las sentencias.• c. El orden de los operandos y operadores en

las sentencias.

a. El metaconocimiento definido.Entre mayor conocimiento sea expresado en los SBC,

mayor será su capacidad para producir resultadoseficientes.

Metaconocimiento, por que hay que estructurar elconocimiento de una manera adecuada.

a. El significado que poseen las sentencias.

En sí estudia el significado que podría poseer unasentencia, porque una proposición puede tenerdiferente significado de acuerdo al entorno en que seenuncia.

La filosofía ayuda a la inteligencia artificial alser:

• a. La que indica cómo representar el conocimiento.• b. La que estudia los procesos de generar inferencias.• c. La ciencia que estudia el conocimiento y el

razonamiento.

Los factores de certidumbre en los SI se deben a:

• a. El riesgo que tiene la combinación de premisas.• b. El empleo de probabilidades.• c. La incertidumbre del conocimiento.

c. La ciencia que estudia el conocimiento y elrazonamiento.

c. La incertidumbre del conocimiento.

Dado que el conocimiento posee incertidumbre pordiferentes factores, nos obliga a emplear factores decerteza en los hechos (premisas o conclusiones) parabuscar inferencias más aproximadas a la realidad.

El algoritmo del Museo británico se emplea para:

• A. Determinar un camino óptimo del nodo raíz ala meta.

• B. Evaluar diferentes heurísticas que considerenmáximo y mínimo.

• C. Determinar la mejor estrategia que debeescoger un jugador.

La inteligencia artificial es una disciplina que:

• a. Ha permitido entender más los procesos del cerebro.• B. Busca crear máquinas que razonen como los

humanos.• C. Desarrolla diferentes sistemas que posean amplia

capacidad para toma de decisiones y planeación.

a. Determinar el camino óptimo del nodo raíz a lameta.Podríamos involucrar en el algoritmo del museobritánico varias heurísticas, pero no es necesario. Elalgoritmo del museo británico en general no se empleapara determinar estrategias de un jugador, aunquepodría darse, solo esta considerado para hallar elcamino más óptimo.

a. y c.Desde luego a partir de la inteligencia artificial se haentendido un poco mejor como es el funcionamiento delcerebro (razonar, pensar, tomar decisiones).Igualmente se desarrollan sistemas para colaborar en latoma de decisiones y en la planeación.

El algoritmo A* facilita:

• a. Encontrar metas, aun la representación no seanárboles.

• b. Encontrar metas, definiendo diferentesheurísticas.

• c. Encontrar metas, evaluando diferentesheurísticas.

Los SBC son:

• a. Un aporte para la IA• b. Un apéndice de la IA• c. Los primeros pasos de la IA.

d. Ninguna de las anteriores

A* únicamente trabaja sobre árboles. Ningúnalgoritmo define algo, a él hay que definirle todo.A* solamente evalúa hallar el mejor camino parauna heurística definida.

Si bien los SE es el principio de la IA, los SBC (no solocomo nombre) es una mejora de los SE aparecenposteriormente, de ahí que sea un ápendice.

b. Un apéndice de la IA

Una heurística se define a partir de:

• a. La información disponible en el proceso.• b. Necesidad de valoración de las alternativas a

encontrar.• c. Características de los problemas a solucionar.

b. Necesidad de valoración de las alternativas aencontrar.

Desde luego que las heurísticas varían de problema aproblema a solucionar, el destino final es emplearlaspara valorar las posibles alternativas que podríanencontrarse en el proceso de solución.