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INTELIGENCIA ARTIFICIAL II BIMESTRE

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TODO EXÁMENES II BIMESTRE Quiz on INTELIGENCIA ARTIFICIAL II BIMESTRE, created by Javier Heras on 04/01/2016.
Javier Heras
Quiz by Javier Heras, updated more than 1 year ago
Javier Heras
Created by Javier Heras almost 9 years ago
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Resource summary

Question 1

Question
1. En los problemas de satisfacción de restricciones se pueden desarrollar:
Answer
  • a. Heurísticas eficaces y genéricas, que requieren información adicional del dominio específico del problema.
  • b. Heurísticas frágiles, que requieren información adicional del dominio específico del problema.
  • c. Heurísticas eficaces y genéricas, que no requieran ninguna información adicional ni experta del dominio específico del problema.

Question 2

Question
2. Las restricciones que estan compuestas por pares de variables, se denominan:
Answer
  • a. Monarias.
  • b. Binarias.
  • c. Duras.

Question 3

Question
3. La clase más simple de problemas de satisfacción de restricciones implica varibles:
Answer
  • a. Continuas y dominios finitos.
  • b. Discretas y dominios finitos.
  • c. Continuas y dominios infinitos.

Question 4

Question
4. Por heurística se entiende:
Answer
  • a. Un conjunto de suposiciones que pueden resolver un problema de manera eficiente.
  • b. Un proceso o procedimiento que puede resolver un problema, pero no ofrece garantía de que vaya a hacerlo.
  • c. Un proceso o procedimiento que puede resolver un problema, y que ofrece hacerlo de manera correcta.

Question 5

Question
5. La búsqueda con vuelta atrás se utiliza para la búsqueda primero en profundidad, puesto que:
Answer
  • a. Elige valores para una variable a la vez y vuelve atrás cuando una variable no tiene ningún valor legal para asignarle.
  • b. Elige valores para todas las variables a la vez y vuelve atrás cuando una variable no tiene ningún valor legal para asignarle.
  • c. Elige valores para una variable a la vez y vuelve atrás cuando encuentra el valor de la variable.

Question 6

Question
6. La solución de problemas de satisfacción de restricciones, esta dada por la asignación de valores:
Answer
  • a. Al dominio, considerando una única solución.
  • b. A las restricciones, satisfaciendo el dominio de aplicación.
  • c. A variables, satisfaciendo todas las restricciones.

Question 7

Question
7. La restricción X > Y es una restricción:
Answer
  • a. Monaria.
  • b. Binaria.
  • c. Dura.

Question 8

Question
8. Si nos tomamos como ejemplo y decimos: estoy en noveno ciclo, actualmente tomo tres componentes académicos, me debo graduar con honores hasta diciembre del 2014, la principal restricción sería:
Answer
  • a. Estudiar ser perseverante.
  • b. No culminar con el trabajo de tesis hasta diciembre del 2014.
  • c. Obtener un promedio mayor a catorce en todos los componentes académicos.

Question 9

Question
9. Los problemas que se pueden resolver utilizando la búsqueda: Estado inicial: todas las variables sin asignar; Profundidad máxima: número de variabes = profundidad de todas las soluciones, se puede utilizar búsqueda en profundidad; Cardinalidad espacio búsqueda: producto de los cardinales de los dominios de las variables; Se puede hacer: eliminación de ramas en donde alguna restricción no se satisface y la propagación de restricciones para reducir los posibles valores de las variables por asignar. Éstos son:
Answer
  • a. Problemas discretos y de dominio finito.
  • b. Problemas continuos y de dominio finito.
  • c. Problemas continuos y de dominio infinito.

Question 10

Question
10. Si decimos: [R = rojo] => [V = verde] = [V = verde] => [R = rojo]; estamos haciendo una asignación de variables:
Answer
  • a. Disyuntiva.
  • b. Asociativa.
  • c. Conmutativa.

Question 11

Question
11. El algoritmo de Poda Alfa Beta, es utilizado en la teoría de juegos, puesto que permite encontrar soluciones dentro de un campo de búsqueda:
Answer
  • a. Finito.
  • b. No determinista.
  • c. No finito.

Question 12

Question
12. Es conveniente podar un árbol para:
Answer
  • a. Aproximar la utilidad verdadera de un estado sin hacer una búsqueda completa.
  • b. Realizar una exploración completa del árbol de juegos.
  • c. Eliminar grandes partes del árbol.

Question 13

Question
13. A los problemas de búsqueda entre adversarios, se los conoce como:
Answer
  • a. Juegos.
  • b. Entornos multiagentes cooperativos.
  • c. Entornos multiagentes competitivos.

Question 14

Question
14. La técnica de búsqueda MiniMax, es una técnica que se centra en la resolución de problemas de búsqueda, basadas en:
Answer
  • a. Un agente denominado MinMax.
  • b. La alteración de dos agentes denominados Min y Max
  • c. La alteración de dos agentes denominados Alfa y Beta

Question 15

Question
15. La búsqueda del algoritmo MiniMax, muchas veces tiene que evaluar ramas innecesarias que no aportan beneficio alguno para obtener el mejor resultado; es aquí donde se plantea la solución mediante:
Answer
  • a. El recorrido hacia adelante.
  • b. El recorrido hacia atrás.
  • c. La técnica Poda Alfa Beta. En internet

Question 16

Question
16. El algoritmo de búsqueda que calcula el mismo movimiento óptimo que el MiniMax, pero consigue una eficacia mucho mayor, eliminando subárboles que son probablemente irrelevantes, se llama:
Answer
  • a. Poda Alfa Beta.
  • b. Poda Crash Cut.
  • c. Local.

Question 17

Question
17. El algortimo más utilizado en las aplicaciones de juegos, por la excepcional utilidad en el aumento de la velocidad de la búsqueda, sin producir pérdida de información, se denomina:
Answer
  • a. Recorrido hacia adelante.
  • b. Poda Alfa Beta
  • c. Recorrido hacia atrás.

Question 18

Question
18. Cada vez que se evalúa un nodo u hoja, el algoritmo determina si los nuevos hijos generados pueden brindar una mejor utilidad de la que ya posee el nodo estudiado y si afecta al nodo padre; de no ser así, significa que seguir analizando esa rama es desperdicio de tiempo y espacio; por lo cual no se sigue generando, esto lo hace el algoritmo:
Answer
  • a. Poda Alfa Beta.
  • b. Poda Crash Cut.
  • c. MiniMax

Question 19

Question
19. El algoritmo: generar árbol de búsqueda desde la raíz hasta los estados terminales, obtener valor función de utilidad en cada estado terminal, aplicar la función de utilidad en los nodos inmediatamente superiores a los terminales, continuar con la propagación hacia el nodo raíz, una capa cada vez, al llegar a la raíz escoger la jugada que permita obtener el más alto valor; es de:
Answer
  • a. Juegos.
  • b. MiniMax.
  • c. Búsqueda local.

Question 20

Question
20. Para el juego del ajedrez, la heurística más convenientes a considerar sería:
Answer
  • a. Movimientos del alfil, torre y caballo.
  • b. Movimientos del alfil y la reina
  • c. Ataque y defensa de un rey.

Question 21

Question
21. Se dice que un algoritmo de inferencia es sólido si:
Answer
  • a. Deriva sólo sentencias implicadas.
  • b. Deriva cualquier sentencia.
  • c. Enumera totas las sentencias implicadas.

Question 22

Question
22. Un algoritmo de inferencia es completo, si:
Answer
  • a. Deriva sólo sentencias compuestas .
  • b. Puede derivar cualquier sentencia que está implicada.
  • c. Trabaja con cualquier base de conocimiento y sentencias α, y siempre finaliza.

Question 23

Question
23. Por regla de inferencia, se entiende a:
Answer
  • a. El conjunto de posibles alternativas para encontrar soluciones.
  • b. El conjunto de entradas que sirven de base para establecer soluciones.
  • c. Los patrones de inferencia sólidos que se pueden utilizar para encontrar demostraciones.

Question 24

Question
24. Se entiende por inferencia, a:
Answer
  • a. La forma de ingresar conocimientos tácitos.
  • b. La forma de definir conocimientos explícitos.
  • c. La forma de derivar nuevas sentencias a partir de las existentes.

Question 25

Question
25. El papel de representación de conocimiento en la Inteligencia Artificial, es reducir problemas de acción inteligente en problemas de:
Answer
  • a. Búsqueda. internet
  • b. Ordenación.
  • c. Indexación.

Question 26

Question
26. Por sintáxis, se entiende a un conjunto de:
Answer
  • a. Palabras que permiten su correcto análisis y comprensión.
  • b. Reglas que brindan uniformidad a las expresiones y que permiten su correcto análisis y comprensión.
  • c. Símbolos que permiten su correcto análisis y comprensión.

Question 27

Question
27. Las sentencias complejas se construyen a partir de sentencias más simples, mediante el uso de:
Answer
  • a. Inferencias.
  • b. Valores de verdad.
  • c. Conectivas lógicas.

Question 28

Question
28. El lenguaje de representación de conocmiento, es un lenguaje formal de representación, que usa:
Answer
  • a. La lógica proposicional y la lógica de predicados.
  • b. La lógica difusa.
  • c. La lógica probabilística.

Question 29

Question
29. La Inteligencia Artificial, identifica el conocimiento necesario para resolver el problema, selecciona el lenguaje con el cual dicho conocimiento pueda ser representado, escribe el conocimiento dentro de ese lenguaje, y seguidamente:
Answer
  • a. Captura el algoritmo como programa.
  • b. Ejecuta el programa.
  • c. Usa las consecuencias del conocimiento para resolver el problema.

Question 30

Question
30. La expresión "Si un hombre tiene manchas de maquillaje, entonces es infiel", el entorno en el que esta sentencia sería falsa es:
Answer
  • a. Si el hombre trabaja en una fábrica de maquillaje.
  • b. Si el hombre tiene una amante.
  • c. Si el hombre es homosexual.

Question 31

Question
31. Un modelo de datos se asocia con:
Answer
  • a. Un esquema de representación.
  • b. Una base de datos.
  • c. Varios dominios.

Question 32

Question
32. A la Web Semántica se la conoce también con el nombre de Web:
Answer
  • a. 2.0
  • b. 3.0
  • c. 4.0

Question 33

Question
33. Por conocimiento del dominio, se entiende:
Answer
  • a. El conjunto de entidades que conforman el dominio.
  • b. Una colección de conceptos, relaciones y hechos relevantes del dominio para ser usados con diferentes roles por las inferencias en procesos de razonamiento.
  • c. El conjunto de prácticas y actividades que se desarrollan en el dominio.

Question 34

Question
34. Una de las características de la lógica de primer orden, es que:
Answer
  • a. Todos los aspectos del mundo real se puede representar fácilmente.
  • b. Todas las excepciones son ciertas.
  • c. Existe dificultad, ya que casi todas las generalizaciones tienen excepciones, o son ciertas sólo en un determinado grado.

Question 35

Question
35. En las bases de conocimiento, se almacena:
Answer
  • a. Cantidades ingentes de datos.
  • b. Hechos.
  • c. Elementos de conocimiento (normalmente en forma de hechos y reglas) así como, la manera en que estos elementos han de ser utilizados.

Question 36

Question
36. Cuando se habla de ontologías, se hace referencia a la forma de organizar el conocimiento por medio de:
Answer
  • a. Taxonomías.
  • b. Tesauros.
  • c. Proposiciones.

Question 37

Question
37. Una red semántica, o red, es una técnica clásica de representación de la Inteligencia Artificial utilizada para información relativa a las:
Answer
  • a. Relaciones.
  • b. Entidades.
  • c. Proposiciones.

Question 38

Question
38. Para representar el conocimiento, los objetos se organizan en:
Answer
  • a. Datos.
  • b. Categorías.
  • c. Metadocumentos.

Question 39

Question
39. Si se considera el ejemplo: esta noche papá parece cansado. ¿Cómo lo podemos saber? Él se está frotando los ojos, se ha quedado en el sofá, bostezó en la mesa a hora de la cena.
Answer
  • a. Se está utilizando información explícita.
  • b. Se está sacando conclusiones y deducciones (practicando el pensamiento inferencial).
  • c. Se está utilizando el pensamiento crítico.

Question 40

Question
40. Si se dice: Un área alberga a al menos una titulación; utilizando la lógica proposicional, la representación sería:
Answer
  • a. Area ε titulación ==> titulación >= 1
  • b. Area ∩ titulación ==> titulación >= 1
  • c. A= x/x es un área; C=y/y una titulación==> AC=x/y y>=1

Question 41

Question
41 En los problemas de satisfacción de restricciones, a una asignación que no viola ninguna restricción, se denomina:
Answer
  • a. Completa.
  • b. Inestable.
  • c. Consistente.

Question 42

Question
42 Para la visualización de un problema de satisfacción de restricciones utilizando un grafo de restricciones:
Answer
  • a. Los nodos del grafo corresponden a las variables del problema y los arcos corresponden a las restricciones del problema.
  • b. Los nodos del grafo corresponden a las restricciones del problema y los arcos corresponden a las variables del problema.
  • c. Los nodos del grafo corresponden a los estados del problema y los arcos corresponden a las variables del problema.

Question 43

Question
43 En los problemas de satisfacción de restricciones, los estados y test objetivo forman una representación:
Answer
  • a. Simple y estructurada.
  • b. Simple y dinámica.
  • c. Simple y desordenada.

Question 44

Question
44. Si se introducen variables auxiliares, las restricciones de dominio finito y orden alto pueden reducirse a un conjunto de restricciones:
Answer
  • a. Monarias.
  • b. Unarias.
  • c. Binarias.

Question 45

Question
45. Cuando las restricciones relacionan dos variables, se denominan problemas de satisfacción de restricciones:
Answer
  • a. Binarios.
  • b. Monarios.
  • c. De orden alto.

Question 46

Question
46. Si se considera el problema de n-reinas cuya definición dice: posicionar "n" reinas en un tablero de ajedrez n*n, de forma que no se ataquen. El dominio sería:
Answer
  • a. Las "n-reinas".
  • b. Las posibles n*n columnas del tablero de ajedrez.
  • c. No permitir que las reinas de ataquen.

Question 47

Question
47. Si se desea representar a la manzana como tipo identificador de Macintosh, la tripleta Objeto, Atributo, Valor, sería:
Answer
  • a. Objeto: tipo, Atributo: Macintosh, Valor: manzana.
  • b. Objeto: Macintosh, Atributo: manzana, Valor: tipo.
  • c. Objeto: manzana, Atributo: tipo, Valor: Macintosh.

Question 48

Question
48. Si se considera el problema de n-reinas cuya definición dice: posicionar "n" reinas en un tablero de ajedrez n*n, de forma que no se ataquen. Este problema es:
Answer
  • a. PSR binario, discreto y infinito.
  • b. PSR binario, continuo e infinito.
  • c. PSR binario, discreto, finito.

Question 49

Question
49. Un árbol de juegos, está definido por:
Answer
  • a. Estados terminales.
  • b. El estado inicial y los movimientos legales para cada lado.
  • c. El valor MiniMax de cada nodo.

Question 50

Question
50. Un juego puede definirse formalmente como una clase de problemas de búsqueda, con los siguientes componentes:
Answer
  • a. El estado inicial, la función sucesor, test terminal, función utilidad.
  • b. El estado inicial y los movimientos legales a cada lado.
  • c. El estado inicial y los movimientos legales a cada lado y la función utilidad.

Question 51

Question
51 A las permutaciones diferentes de la secuencia de movimientos que terminan en la misma posición, se les denomina:
Answer
  • a. Movimiento nulo.
  • b. Información imperfecta.
  • c. Transposiciones.

Question 52

Question
52. Un juego óptimo en juegos de información imperfecta, como del bridge, requiere el razonamiento sobre:
Answer
  • a. Los estados de creencia actuales y futuros de cada jugador.
  • b. Los movimientos anteriores de cada jugador.
  • c. Los futuros movimientos de cada jugador.

Question 53

Question
53 . La alternativa para usar mejor las restricciones durante la búsqueda, se denomina:
Answer
  • a. Ordenamiento de valor.
  • b. Restricciones.
  • c. Comprobación hacia adelante.

Question 54

Question
54. En lógica, la semántica trata:
Answer
  • a. El valor de verdad de cada sentencia respecto a cada mundo posible.
  • b. La sintáxis del lenguaje.
  • c. La comprobación de modelos

Question 55

Question
55. En lógica proposicional, los modelos son:
Answer
  • a. Asignaciones de los valores verdadero y falso sobre cada símbolo proposicional.
  • b. Inferencias lógicas.
  • c. Símbolos proposicionales.

Question 56

Question
56. La forma de añadir nuevos conocimientos a la base de conocimientos, se base en:
Answer
  • a. Inferencias.
  • b. Conocimientos implicitos.
  • c. Conocimientos explícitos.

Question 57

Question
57. Supongamos que nuestra Inteligencia Artificial tiene como función principal el ser bombero, un extracto de su base de conocimientos estaría formada por las siguientes sentencias: a) el humo ocasiona intoxicación y asfixia; b) una puerta caliente indica una habitación en llamas; c) el fuego ocasionado por electricidad no se debe combatir con agua. Las sentencias presentadas:
Answer
  • a. Obedecen a alguna sintáxis.
  • b. Poseen una semántica.
  • c. Son correctas, pero no obedecen a ninguna sintáxis.

Question 58

Question
58. Para representar un dominio complejo se requiere representaciones:
Answer
  • a. A la medida.
  • b. Dinámicas.
  • c. Generales y flexibles.

Question 59

Question
59. Para representar el conocimiento, se necesita:
Answer
  • a. Conocer la forma o estructura, la manera de adquirirlo y como almacenarlo y/o manipularlo.
  • b. Conocerlo en forma tácita, pasarlo a forma explícita y definir la técnica para representarlo.
  • c. Conocerlo, definir la técnica para representarlo y utilizarlo.

Question 60

Question
60. La web semántica, es una de las aplicaciones de la representación de:
Answer
  • a. El conocimiento.
  • b. Los datos.
  • c. Los hechos.

Question 61

Question
61. Una base de conocimiento, es un modelo de:
Answer
  • a. Datos, compuesto por una colección de conceptos bien definidos matemáticamente que ayudan a expresar las propiedades estáticas (entidades, propiedades y relaciones) y dinámicas (operaciones con las entidades, propiedades o relaciones) de una aplicación con un uso de datos intensivo.
  • b. Datos que aportan la base conceptual para diseñar aplicaciones que hacen un uso intensivo de datos; así como, la base formal para las herramientas y técnicas empleadas en el desarrollo y uso de sistemas de información.
  • c. Un mundo/empresa/sección de la realidad, considerándose mundo/universo como una colección de individuos o entidades y una colección de relaciones que existen entre esos individuos. La colección de individuos que conforman el universo a representar y las relaciones que éstos mantienen constituye un estado, y puede haber transformaciones de estado que causan la creación o modificación de individuos o de las relaciones entre ellos.

Question 62

Question
62. Entre otras, las técnicas de representación del conocimiento son:
Answer
  • a. Reglas, redes semánticas, lenguajes de representación del conocimiento.
  • b. Estructugramas.
  • c. Arbolés de análisis.

Question 63

Question
63. Los programas informáticos, pueden utilizar una ontología para una variedad de propósitos, entre otros:
Answer
  • a. Para el razonamiento inductivo, la clasificación, y para una variedad de técnicas de resolución de problemas.
  • b. Recolectar datos del dominio.
  • c. Determinar las fronteras del dominio.

Question 64

Question
64. La estructura de un problema, está representada por:
Answer
  • a. Vectores.
  • b. Grafos.
  • c. Tablas de decisión.

Question 65

Question
65. La extensión del algortimo MiniMax, se denomina:
Answer
  • a. Recorrido hacia adelante.
  • b. Poda Alfa Beta.
  • c. Recorrido hacia atrás.

Question 66

Question
66. El algoritmo de Minimax está basado en el algoritmo de búsqueda, denominado:
Answer
  • a. Primero en anchura.
  • b. Primero en profundidad.
  • c. Profundidad limitada.

Question 67

Question
67. La estrategia MiniMax, es una estrategia de búsqueda exhaustiva mediante un árbol de búsqueda en dónde:
Answer
  • a. El que inicia el juego es el agente Max y existe una alternancia en la participación del juego; por lo tanto, lo que tiene que hacer el agente Max, es determinar la secuencia de jugadas que conduzcan a un estado terminal ganador.
  • b. El que inicia el juego es el agente Min y existe una alternancia en la participación del juego, por lo tanto, lo que tiene que hacer el agente Max, es determinar la secuencia de jugadas que conduzcan a un estado terminal ganador.
  • c. El que inicia el juego es el agente Max y existe una alternancia en la participación del juego, por lo tanto, lo que tiene que hacer el agente Min, es determinar la secuencia de jugadas que conduzcan a un estado terminal ganador.

Question 68

Question
68. Un agente basado en conocimiento es un sistema que:
Answer
  • a. Posee conocimentos de su mundo y que puede cambiar el estado de su mundo.
  • b. Esta representado mediante un lenguaje de representación de conocimiento.
  • c .Posee conocimentos de su mundo y que es capaz de razonar sobre las posibles acciones que puede tomar para cambiar el estado de su mundo.

Question 69

Question
69 Lógica es una notación (o un lenguaje) matemático para gestionar:
Answer
  • a. El conocimiento.
  • b. El razonamiento.
  • c. Las decisiones.

Question 70

Question
70. La inferencia lógica genera nuevas oraciones, que son consecuencia de oraciones:
Answer
  • a. Nuevas.
  • b. Ya existentes.
  • c. Desconocidas.

Question 71

Question
71 Un buen lenguaje de representación del conocimiento debe de combinar las ventajas de los lenguajes naturales y de los lenguajes formales; por tanto debe ser:
Answer
  • a. Expresivo y conciso, inequívoco e independiente del contexto y eficiente.
  • b. Concreto, no ambiguo, dependiente del contexto y eficiente.
  • c. No suficientemente expresivo, no ambiguo, dependiente del contexto y eficiente.

Question 72

Question
72. La lógica en la que los símbolos representan proposiciones completas (hechos), los cuales se pueden combinar con conectivos booleanos, se denomina:
Answer
  • a. Lógica proposicional.
  • b. Lógica temporal.
  • c. Lógica de primer orden.

Question 73

Question
73. La lógica que se preocupa por la representación de los mundos en términos de objetos y predicados sobre objetos (propiedades de y relaciones entre objetos), así como del uso de conectivos y cuantificadores, se denomina:
Answer
  • a. Lógica proposicional.
  • b. Lógica temporal.
  • c. Lógica de primer orden.

Question 74

Question
74. En informática, el término ontología hace referencia a:
Answer
  • a. Un conjunto de tablas.
  • b. La formulación de un exhaustivo y riguroso esquema conceptual dentro de uno o varios dominios.
  • c. Un modelo de datos.

Question 75

Question
75. A una base de conocimiento se le trata de dotar de conocimiento sobre sí misma; es decir, una Base de Conocimiento ha de "saber lo que sabe". Por ejemplo, ante una consulta determinada, la Base de Conocimiento respondería:
Answer
  • a. Afirmativamente, independientemente de que tenga o no la información relevante.
  • b. "Sí", "no" o "no lo sé", en el caso de carecer de todos los datos pertinentes a la consulta.
  • c. Negativamente, independientemente de que tenga o no la información relevante.

Question 76

Question
76. El término búsqueda con vuelta atrás, se utiliza para la búsqueda:
Answer
  • a. Primero en anchura.
  • b. Primero en profundidad.
  • c. De profundidad limitada.

Question 77

Question
77. Los problemas de satisfacción de restricciones, estan basados por la tripleta:
Answer
  • a. Objeto, atributo, valor.
  • b. Variables, dominios, restricciones.
  • c. Proposiciones, nodos, arcos.

Question 78

Question
78. Una de las características de la búsqueda con vuelta atrás, es:
Answer
  • a. La eliminación de restricciones, para optimizar los posibles valores de las variables por asignar.
  • b. La eliminación de ramas, en donde alguna restricción no satisface
  • c. La propagación de ramas con valores vacíos.

Question 79

Question
79. En juegos de suma cero de dos jugadores con información perfecta, el algoritmo que puede seleccionar movimientos óptimos usando una enumeración primero en profundidad del árbol de juegos, es el algoritmo:
Answer
  • a. Poda Alfa Beta.
  • b. Poda Crash Cut.
  • c. MiniMax

Question 80

Question
80. Entre otras, las propiedades del algoritmo MiniMax son:
Answer
  • a. Completo, pero no siempre óptimo.
  • b. Completo y óptimo.
  • c. Completo e ineficaz.

Question 81

Question
81. En una base de conocimiento, cada sentencia representa:
Answer
  • a. Una inferencia.
  • b. Alguna aserción acerca del mundo.
  • c. Una acción hipotética.

Question 82

Question
82. Las sentencias deben cumplir una sintáxis y poseer una semántica; para la lógica la semántica es:
Answer
  • a. El valor de verdad que posee una expresión de acuerdo al mundo o entorno en donde se expresa.
  • b. Un conjunto de palabras que poseen una expresión de acuerdo al mundo o entorno en donde se expresa.
  • c. Un conjunto de inferencias que poseen una expresión de acuerdo al mundo o entorno en donde se expresa.

Question 83

Question
83. Base de conocimiento, es:
Answer
  • a. El denominado esquema de representación.
  • b. Una base de datos cualquiera.
  • c. Un almacén de grandes cantidades de datos organizados siguiendo un determinado esquema o modelo de datos que facilite su almacenamiento, recuperación y modificación.

Question 84

Question
84. Por taxonomía, se entiende:
Answer
  • a. La jerarquía y relaciones existentes entre los conceptos que componen el dominio de una ontología.
  • b. Los conceptos que componen el dominio de una ontología.
  • c. En conjunto de relaciones existentes entre los conceptos que componen el dominio de una ontología.

Question 85

Question
85 Los algoritmos de búsqueda para el problema de satisfacción de restricciones, generan sucesores considerando asignaciones posibles para:
Answer
  • a. Una sola variable en cada nodo del árbol de búsqueda.
  • b. Dos o más variables en cada nodo del árbol de búsqueda.
  • c. Las posibles constantes en cada nodo del árbol de búsqueda.

Question 86

Question
86. El juego de ajedrez, es un juego de mesa para dos contrincantes, que se lo puede programar, puesto que tiene:
Answer
  • a. Bien definida la meta y las acciones.
  • b. Bien definida la meta, pero no así las acciones.
  • c. La meta es algo confusa, al igual que las acciones.

Question 87

Question
87. Por lo general, no es factible considerar el árbol entero de juegos, entonces se debe cortar la búsqueda en algún punto y aplicar:
Answer
  • a. La función de evaluación que dé una estimación de la utilidad de un estado.
  • b. La función de salto al siguiente nodo.
  • c. La función de salto al nodo raíz.

Question 88

Question
88. En una base de conocimiento, cada representación de hechos del mundo, se llama:
Answer
  • a. Regla.
  • b. Sentrencia.
  • c. Oración.

Question 89

Question
89 Para representar el conocimiento, la conexión entre oraciones y hechos es algo que se establece mediante:
Answer
  • a. La sintáxis del lenguaje.
  • b. La semántica del lenguaje.
  • c. Operadores logicos

Question 90

Question
90. Por ingeniería ontológica, se entiende:
Answer
  • a. La representación de objetos físicos y sus relaciones.
  • b. La representación de conceptos generales (acciones, tiempo, objetos físicos, y creencias).
  • c. La representación de grandes volúmenes de información.

Question 91

Question
91. Uno de los problemas de la lógica de predicados de primer orden, es:
Answer
  • a. Útil para diversas situaciones.
  • b. Representación no engorosa.
  • c. Únicamente puede tratar con afirmaciones completas.

Question 92

Question
92. Si se menciona: un componente académico esta conformado por contenidos; los contenidos se estudian en un componente académico, la representación lógica sería:
Answer
  • a. A=x/x es un componente académico; C=y/y son contenidos; AC=y/y define un componente académico
  • b. Componente académico ε contenidos ==> Componente académico ^ contenidos
  • c. Contenidos ∩ componente académico ==> Contenidos ε Componente académico

Question 93

Question
93. Si se menciona: un componente académico esta conformado por contenidos; los contenidos se estudian en un componente académico, estamos frente a una relación:
Answer
  • a. Inversa
  • b. Funcional
  • c. Binaria.

Question 94

Question
94. En la búsqueda en profundidad, la asignación de valores a variables (una cada vez), retroceden en el árbol, cuando el dominio de una variable en el árbol es vacío, esto es una estrategía de:
Answer
  • a. Búsqueda con vuelta atrás.
  • b. Comprobación hacia adelante.
  • c. Vuelta atrás inteligente.

Question 95

Question
95. Un esquema conceptual es una abstracción, en la cual:
Answer
  • a. Se clasifican objetos específicos, de acuerdo con sus propiedades generales.
  • b. Se hace una representación de la tripleta objeto, atributo, valor.
  • c. Se representan los nodos y los arcos que los conecta.

Question 96

Question
96 Los problemas de satisfacción de restricciones, estan basados en un conjunto de variables cuyos valores están definidos en un dominio:
Answer
  • a. Variable e indeterminista de posibles valores.
  • b. Finito o infinito de posibles valores.
  • c. Vacío e indefinido de posibles valores.

Question 97

Question
97. El uso de extensiones excepcionales es bastante eficaz para:
Answer
  • a. Evitar el efecto horizonte sin añadir demasiado coste a la búsqueda.
  • b. Restringir ciertos tipos de movimiento.
  • c. Resolver rápidamente la incertidumbre.
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