WorksheetsBloque 2 - Agentes - 1
Total questions: 21
Worksheet time: 9mins
Un agente inteligente se compone de:
Arquitectura
Función del agente
Secuencia de percepciones
Arquitectura y programa
¿Qué tipo de ambiente es un crucigrama?
Totalmente observable
Parcialmente observable
Ambos ambientes
Ninguno de los dos
¿Cuál es la importancia de la secuencia de percepciones en un agente inteligente?
Define la arquitectura del agente
Define la función del agente
Permite al agente tomar decisiones
No tiene importancia
¿Para qué sirve la historia de percepciones que almacenan los agentes inteligentes basados en modelos?
Permite al agente comprender mejor su entorno actual.
Permite al agente avanzar hacia su objetivo predeterminado.
Permite que el agente reaccione sólo si se cumple un determinado criterio.
Permite al agente tomar decisiones con ayuda del usuario.
Para tomar desiciones sobre cómo actuar, los agentes basados en modelos utilizan:
Modelos pláticos
Ingreso de datos por parte del usuario
Memoria interna
Memoria externa
¿Qué diferencia a un agente reactivo basado en modelos de un agente reactivo simple?
Un agente reactivo simple es más sofisticado
Un agente reactivo simple sólo analiza la historia de sus percepciones
Un agente basado en modelos puede analizar el historial de sus percepciones.
Un agente basado en modelos se basa únicamente en analizar la percepción actual
Los agentes inteligentes ______ su entorno y después ______.
Ignoran, predicen comportamientos
perciben, sugieren modificaciones
perciben, se autodestruyen
observan, actúan
¿Qué es un agente reactivo simple?
Un programa que actúa en función de su entorno
Un programa que puede adaptarse a su entorno
Un programa que predice futuros comportamientos y entonces actúa
Un programa que se ajusta con al cambio de objetivos
¿Cómo funcionan las "reglas de condición-acción" en un agente reflejo simple?
Las condiciones no tienen importancia y las reglas se hicieron para romperse.
Cuando se cumple una condición, el agente ignora la regla.
Cuando se cumple una condición, el agente actúa basándose en la regla.
Cuando se establecen las reglas, los agentes actúan.
¿Por qué una aspiradora robótica es un ejemplo de agente reflejo simple?
Porque aspira la basura solo cuando el piso está sucio.
Porque aspira los pisos, estén limpios o no.
Porque no requiere control o interacción humana
No es un agente reactivo simple
¿Cómo “aprende” un agente de basado en aprendizaje?
recopilando información y encontrando nuevas experiencias ante una acción determinada
Al ser programando con todas las soluciones y resultados posibles
olvidando resultados pasados y centrándose en planes futuros
confiando en la intervención humana para prever nuevas experiencias
¿Cuál de los siguientes son ejemplo de agentes inteligentes?
Humano
Robot
Aeronave autónoma
Todos los mencionados
Define un agente
Percibe su entorno a través de sensores y actúa sobre ese entorno a través de actuadores.
Toma información del entorno y utiliza su inteligencia para realizar las operaciones deseadas.
Un programa que controla un robot seguidor de línea
Todos los mencionados
Un agente inteligente racional es aquel que hace siempre hace lo correcto
Falso
Verdadero
¿Cuál de estos tipos de agentes inteligentes se basa únicamente en las condiciones actuales, sin utilizar datos históricos?
Reactivo simple
Basado en utilidad
De aprendizaje
Basado en metas
El mundo físico en el que vivimos tiende a ser un entorno ________________
Estático, Totalmente observable, Estocástico, Contínuo
Dinámico, Parcialmente observable, Determinístico, Discreto
Dinámico, Parcialmente observable, Estocástico, Contínuo
Estático, Totalmente observable, Determinístico, Discreto
Un juego de damas chinas es
totalmente observable, multiagente, estocástico, estático
parcialmente observable, multiagente, estocástico, episódico, estático
totalmente observable, un solo agente, determinístico, secuencial, dinámico
parcialmente observable, multiagente, estocástico, episódico, dinámico
Supongamos que hay un agente que toma pedidos automáticamente en un restaurante. ¿En qué tipo de entorno es probable que trabaje ese agente?
Totalmente observable, episódico, estático, discreto y un solo agente
parcialmente observable, secuencial, estático, contínuo y un solo agente
totalemente observable, episódico, dinámico, contínuo y multiagente
parcialmente observable, secuencial, dinámico, discreto y un solo agente
Es probable que un agente de diagnóstico médico se encuentre en un entorno estocástico y secuencial.
Falso
Verdadero
Existen entornos en los que ningún agente reactivo simple puede comportarse racionalmente.
Verdadero
Falso
Uy Uy Uy que iguana tan fea! ¿Nombre de la tía donde las iguanas se salen a calentar?
Tía Ana
Tía Chana
Tía Juana
Tía Lupe
