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WorksheetsPrincipios de Inteligencia Artificial
Total questions: 20
Worksheet time: 30mins
¿Cuál es la principal diferencia entre enfoques simbólicos y no simbólicos en IA?
Los no simbólicos solo funcionan con texto
Los simbólicos son más modernos que los no simbólicos
Los simbólicos usan reglas explícitas y representación del conocimiento, mientras los no simbólicos aprenden patrones de los datos
No hay diferencia significativa entre ambos
¿Qué componentes son esenciales en un sistema inteligente artificial?
Solo código en Python
Solo algoritmos de aprendizaje
Únicamente una base de datos grande
Sensores, actuadores, base de conocimiento y motor de inferencia
En un sistema experto, ¿qué función cumple el motor de inferencia?
Aplica reglas de la base de conocimiento para derivar conclusiones
Almacena los datos del usuario
Diseña la interfaz gráfica
Recopila información de internet
¿Qué tipo de lógica permite cuantificadores como 'para todo' y 'existe'?
Lógica proposicional
Lógica de primer orden
Lógica difusa
Lógica binaria
En un sistema basado en reglas, ¿qué formato sigue típicamente una regla de inferencia?
DATO = RESULTADO
PREGUNTA → RESPUESTA
INICIO → FIN
SI (condición) ENTONCES (acción/conclusión)
¿Qué representan las redes bayesianas?
Relaciones de dependencia probabilística entre variables
Algoritmos de ordenamiento
Estructuras de datos lineales
Reglas deterministas
¿Cuál es la ventaja principal de usar inferencia probabilística en lugar de determinista?
No requiere datos
Es más rápida siempre
Permite manejar incertidumbre y evidencias incompletas
Produce resultados exactos siempre
Si P(A|B) = 0.8, ¿qué significa esta probabilidad condicional?
A ocurre antes que B
La probabilidad de A dado que B ha ocurrido es 80%
A y B son independientes
B depende totalmente de A
¿Cuál es la diferencia principal entre búsqueda en amplitud (BFS) y búsqueda en profundidad (DFS)?
BFS explora nivel por nivel, DFS explora rama por rama hasta el final
BFS es siempre más lenta que DFS
DFS garantiza encontrar la solución óptima
No hay diferencia práctica
En el algoritmo A*, ¿qué representa la función f(n) = g(n) + h(n)?
El número de nodos visitados
Solo el costo desde el inicio
La distancia euclidiana
El costo desde el inicio g(n) más la estimación heurística al objetivo h(n)
¿Qué característica debe cumplir una heurística para que A* garantice encontrar la solución óptima?
Debe ser siempre exacta
Debe ser admisible (nunca sobreestimar el costo real)
Debe ser lo más grande posible
No importa la heurística
¿Cuál de estos NO es un tipo común de entorno en IA?
Analógico vs digital
Totalmente observable vs parcialmente observable
Determinista vs estocástico
Episódico vs secuencial
¿Qué diferencia hay entre encadenamiento hacia adelante y hacia atrás en sistemas expertos?
Solo cambia la velocidad de ejecución
No hay diferencia
Hacia adelante va de hechos a conclusiones; hacia atrás va del objetivo a los hechos necesarios
Hacia adelante es más moderno
En un sistema basado en probabilidades, ¿Qué es una evidencia?
Una observación o información conocida que actualiza nuestras creencias
Una regla determinista
Un error del sistema
Una variable sin valor
¿Cuál es la complejidad espacial típica de la búsqueda en amplitud (BFS)?
O(log n) - logarítmica
O(1) - constante
O(d) - lineal en la profundidad
O(b^d) - exponencial en la profundidad
¿Cuál es una limitación actual importante de la IA?
Solo funciona en computadoras antiguas
No puede procesar imágenes
Dificultad para explicar sus decisiones (caja negra) y falta de sentido común
No puede usar internet
¿Qué herramienta utilizarías para implementar sistemas expertos?
CLIPS (C Language Integrated Production System)
PHP
JS
Python
¿Qué estrategia de búsqueda es más apropiada cuando la solución está muy profunda y hay muchas ramas?
Búsqueda A* con buena heurística
Búsqueda en amplitud (BFS)
Búsqueda en profundidad (DFS)
Búsqueda aleatoria
¿Qué permite el teorema de Bayes en sistemas de IA?
Comprimir archivos
Ordenar datos alfabéticamente
Actualizar probabilidades a priori con nueva evidencia para obtener probabilidades a posteriori
Crear interfaces gráficas
¿Cuál es un ejemplo de aplicación actual de IA en la administración pública?
Archivos en papel
Máquinas de escribir eléctricas
Sistemas de detección de fraude, análisis predictivo de servicios públicos
Teléfonos fijos
