Conceptos Fundamentales de Inteligencia Artificial: Búsqueda y Razonamiento

Algoritmos de Búsqueda y Métodos de Escalada

A continuación, se presenta una recopilación detallada de conceptos clave sobre algoritmos de búsqueda en el ámbito de la Inteligencia Artificial.

3. ¿Cuál de los siguientes algoritmos de escalada reduce la posibilidad de caer en óptimos locales?
   Respuesta: Ninguno de ellos.
4. ¿Qué estrategia de control utiliza un método de escalada?
   Respuesta: Irrevocable.
5. ¿La búsqueda en anchura permite obtener la solución con menor número de acciones?
   Respuesta: Sí.
6. ¿Cuál es la principal diferencia entre la escalada simple y la escalada por máxima pendiente?
   Respuesta: Los estados que se tienen en cuenta para generar el siguiente estado.
7. ¿Qué objetivo tienen los métodos de escalada?
   Respuesta: Pasar irrevocablemente desde un nodo a un sucesor mejor.
8. ¿Cuál es una afirmación correcta sobre la facilidad de implementación de los métodos de escalada?
   Respuesta: Tan solo los métodos de escalada simples son fáciles.
9. ¿Cuál de entre los siguientes algoritmos de escalada tiene más probabilidad de caer en óptimos locales?
   Respuesta: Escalada simple.
10. ¿Qué hace diferente a los algoritmos genéticos respecto a otros métodos de escalada?
    Respuesta: El uso de conjuntos de estados y operaciones sobre ellos.
11. ¿Qué representa en el problema la adecuación con el entorno en un algoritmo genético?
    Respuesta: El valor de la función heurística.
12. El algoritmo de enfriamiento simulado es una variante de escalada que puede seleccionar:
    Respuesta: También estados peores que el actual.
13. ¿Cómo selecciona el siguiente estado el algoritmo de escalada estocástico?
    Respuesta: Aleatoriamente entre todos los que mejoran el actual, con probabilidad proporcional a la heurística.

Búsqueda Informada y Algoritmo A*

Propiedades y Funciones Heurísticas

14. En el algoritmo de búsqueda A, ¿la función g(n) expresa el coste estimado desde el nodo n hasta el objetivo?
    Respuesta: Falso.
15. En el algoritmo A, ¿la función g cambia a lo largo de la ejecución?
    Respuesta: Verdadero.
16. En el algoritmo A, ¿la función h cambia durante la ejecución?
    Respuesta: Falso.
17. ¿Qué método de búsqueda se considera una variante del "primero el mejor"?
    Respuesta: Algoritmo A*.
18. En el algoritmo A, el enlazado al mejor padre determina una estructura de:
    Respuesta: Grafo con todos los caminos desde cualquier nodo al objetivo.
19. En el algoritmo A, ¿qué representa la función g?
    Respuesta: Una medida del coste real desde el estado inicial hasta el nodo actual.
20. Grafo Y/O: Si A es padre de B y C mediante arcos Y, ¿qué se necesita para cumplir el objetivo A?
    Respuesta: Para completar el objetivo A, es necesario terminar antes los objetivos B y C.
21. En el algoritmo A, ¿la función g(n) indica el coste del mejor camino desde el nodo inicial hasta el nodo n, y h(n) el coste estimado desde n hasta el objetivo?
    Respuesta: Verdadero.

Búsqueda No Informada y Estructuras de Datos

22. ¿Cuál de estas técnicas es más adecuada para un sistema de planificación de rutas?
    Respuesta: Búsqueda con coste uniforme.
23. Una representación icónica permite definir leyes generales:
    Respuesta: Falso.
24. ¿La búsqueda en profundidad desbordará la memoria antes que la búsqueda en anchura?
    Respuesta: No, porque solo mantiene un camino en memoria.
25. ¿Cuál de las siguientes NO es una ventaja de la búsqueda en profundidad frente a la búsqueda en anchura?
    Respuesta: Siempre encuentra el camino más corto.
26. La heurística de distancia en línea recta a la meta en un mapa de carreteras es:
    Respuesta: Admisible.
27. ¿En cuáles de estos problemas usarías grafos Y/O?
    Respuesta: Reconocimiento de frases de lengua inglesa / Resolución de integrales.
28. Respecto al algoritmo de enfriamiento simulado, escoja las respuestas verdaderas:
    Respuesta:
    • Tiene capacidad para salir de óptimos locales.
    • Es eficiente.
    • Es fácil de implementar.
    • Todas son correctas.
29. ¿Qué estructura de datos se recomienda para la búsqueda con coste uniforme?
    Respuesta: Cola con prioridad.
30. ¿Cómo se llama también a la búsqueda en anchura?
    Respuesta: Breadth First Search.
31. La búsqueda en profundidad se identifica con las siglas:
    Respuesta: DFS.
32. ¿Qué representación de grafos es más ligera para almacenar en memoria?
    Respuesta: Grafo implícito.
33. El algoritmo A puede considerarse una extensión del algoritmo de Dijkstra:
    Respuesta: Verdadero.
34. ¿Qué algoritmos toman decisiones estocásticas?
    Respuesta: Enfriamiento simulado y escalada de primera opción.
35. A garantiza finalización sin ciclos si:
    Respuesta: Todos los arcos tienen coste positivo.
36. ¿La búsqueda en profundidad recorre todo el grafo ordenadamente?
    Respuesta: Solo si es finito y sin límite de profundidad.
37. El backtracking es un método de búsqueda:
    Respuesta: Exhaustivo sobre grafos acíclicos dirigidos.
38. ¿Resolver el problema del viajante de comercio por fuerza bruta siempre es una buena idea?
    Respuesta: No, consume demasiado tiempo con muchos datos.
39. ¿Qué ocurre cuando en el algoritmo A se toma h(n)=0?
    Respuesta: Se convierte en el algoritmo de Dijkstra.
40. ¿Cuál de los siguientes métodos de búsqueda es un caso de "Mejor-Primero"?
    Respuesta: A*.
41. En el algoritmo de enfriamiento simulado, un cambio de estado equivale a:
    Respuesta: Explorar el entorno y pasar a una solución vecina.
42. Una ventaja de los métodos de escalada es que:
    Respuesta: Son fáciles de implementar.
43. En el algoritmo de enfriamiento simulado, la "energía" representa:
    Respuesta: El valor de la función heurística.
44. La búsqueda retroactiva o backtracking pertenece a:
    Respuesta: Búsqueda en profundidad.
45. La búsqueda en profundidad consiste en ir analizando desde el estado inicial el sucesor del nodo actual de menor nivel generado hasta el momento:
    Respuesta: Falso.
46. Enlaza cada variante del método de escalada con su definición:
    Respuesta:
    • Escalada de primera opción: Se generan aleatoriamente sucesores, escogiendo el primero con mejor valoración que el estado actual.
    • Escalada con reinicio aleatorio: Si no te sale a la primera, inténtalo otra vez.
    • Escalada estocástica: Escoge aleatoriamente entre los sucesores con mejor valoración que el estado actual.
47. En el 8-puzzle ¿qué tipo de grafo utilizamos?
    Respuesta: Implícito.
48. En el algoritmo A la función g es un valor que no cambia a lo largo del algoritmo:
    Respuesta: Falso.
49. En el algoritmo A cuando un sucesor corresponde con un nodo que ya estaba en CERRADOS:
    Respuesta: El nodo se revisa para determinar cuál es su mejor padre, y en el caso de que haya cambio se propaga dicho cambio a los sucesores.
50. En el algoritmo A el enlace al mejor padre determina una estructura de:
    Respuesta: Árbol representando los mejores caminos desde cualquier nodo a la raíz.
51. En el algoritmo A usando f = g + h, la función g es un valor asociado a cada estado que no cambia a lo largo del tiempo:
    Respuesta: Es falso, el valor puede cambiar.
52. En el algoritmo de búsqueda A, g(n) expresa el coste estimado desde el nodo n hasta el nodo del mejor camino hasta el momento desde el nodo inicial al n:
    Respuesta: Falso.
53. En un sistema de navegación GPS, ¿se podría realizar un Backtracking para encontrar una posible ruta hacia el destino?
    Respuesta: Sí, pero no nos asegura encontrar la mejor solución de nuestro problema.
54. La principal diferencia entre el algoritmo de escalada simple y el algoritmo de escalada por la máxima pendiente es:
    Respuesta: Los estados que se tienen en cuenta para la generación del siguiente estado.
55. Una ventaja de los métodos de escalada es que son siempre fáciles de implementar:
    Respuesta: Tan solo los métodos de escalada simples.
56. ¿Cuál de los siguientes métodos de búsqueda es un caso particular de búsqueda primero el mejor?
    Respuesta: Algoritmo A*.
57. ¿En qué influye el factor de ramificación en un proceso de búsqueda?
    Respuesta: En la complejidad del espacio de estados.

Teoría de Juegos y Algoritmo Minimax

60. Respecto al árbol mostrado con 3 palillos, ¿qué ocurre con los nodos del árbol de juego?
    Respuesta: No, porque faltan operadores por aplicar al nodo MAX.
61. Un juego bipersonal con información perfecta se considera un laboratorio de interés para la IA porque:
    Respuesta: Tiene un espacio de acciones acotado y permite observar la toma de decisiones óptimas.
62. Los algoritmos basados en el “divide y vencerás” (splitting), consisten en encontrar condiciones de las reglas que cubran la mayor cantidad de ejemplos de una clase y la menor en el resto de la clase:
    Respuesta: Falso.
63. Una función de valoración de nodos intermedios de un juego:
    Respuesta: Tiene que contemplar situaciones terminales del juego, valorándolas con -inf si gana MIN y +inf si pierde MIN.
64. ¿Puede ocurrir que un nodo MIN tenga mayor valor que otro nodo MIN descendiente?
    Respuesta: Sí.
65. El algoritmo minimax (señalar lo INCORRECTO):
    Respuesta: La función de evaluación resta en los movimientos propios y suma en los movimientos del contrario.
66. En la regla minimax, si J es un nodo MAX, entonces su valor V(J):
    Respuesta: Es igual al máximo de los valores de sus nodos sucesores.
67. En la poda ALFA-BETA, beta es…
    Respuesta: El menor valor en el camino a la raíz desde el nodo, entre los nodos MIN.
68. En el caso de existir una correspondencia de los árboles de juego con los grafos Y/O:
    Respuesta: Los nodos O serán los nodos del jugador MAX y los nodos Y los del jugador MIN.
69. El procedimiento Minimax y el procedimiento de poda alfa-beta obtienen exactamente el mismo valor minimax del nodo de inicio y la misma jugada minimax:
    Respuesta: Verdadero.
70. El algoritmo minimax depende del orden en que se exploren las jugadas:
    Respuesta: Falso.
71. El procedimiento Minimax y la poda alfa-beta obtienen el mismo valor minimax para todos los nodos del árbol:
    Respuesta: Falso.
72. ¿Funcionaría correctamente un Minimax para el tres en raya con esta heurística: f(T) = número de filas, columnas o diagonales aún libres para el jugador MAX?
    Respuesta: Falso.
73. La cota beta se calcula como:
    Respuesta: El mínimo de los nodos MIN entre el nodo y la raíz.
74. La complejidad de un juego se mide:
    Respuesta: Con el número de llamadas a la función de evaluación estática.
75. Si realizamos un cambio de escala en los valores, por ejemplo multiplicar el valor por 10, ¿el algoritmo minimax elige la misma jugada?
    Respuesta: Sí, no depende de los cambios de escala siempre que se conserve el orden. Si es multiplicar, sí.
76. Es preferible ordenar los estados de menor a mayor en los nodos MAX antes que de mayor a menor en los nodos MIN:
    Respuesta: Falso.
77. En el algoritmo de poda alfa-beta, beta es:
    Respuesta: El menor valor actual de entre los nodos MIN en el camino que hay desde el nodo actual al nodo de inicio.
78. Todo juego bipersonal con información perfecta y suma nula tiene solución:
    Respuesta: La afirmación es cierta pero no podemos conseguir resolver de forma práctica juegos complejos.
79. ¿Cuál o cuáles de los siguientes elementos son los más adecuados para representar la situación en la que nos encontramos jugando al "tres en raya"?
    Respuesta: Matriz 3x3 / Variable turno.
80. ¿Cuál o cuáles de los siguientes juegos son bipersonales con información perfecta?
    Respuesta: Damas / Ajedrez.

Representación del Conocimiento y Sistemas Expertos

80. ¿Cuál o cuáles son los componentes esenciales que necesita un Sistema Basado en el Conocimiento?
    Respuesta: Base de Conocimiento / Motor de inferencia / Interfaz de usuario.
81. Las reglas de inferencia nos permiten producir nuevas FBFs a partir de las que ya existen:
    Respuesta: Verdadero.
82. ¿Qué es una demostración?
    Respuesta: Una secuencia de FBFs que provienen de un conjunto y sus reglas de inferencia.
83. Una base de conocimiento tan solo debe contemplar conocimiento estático del problema:
    Respuesta: Falso.
84. ¿Cuál es la idea que hay detrás de utilizar PROLOG como herramienta para construir sistemas basados en el conocimiento?
    Respuesta: Utilizar un formalismo lógico, pero restringiendo el tipo de conocimiento para que los procesos de inferencia sean eficientes.
85. ¿La lógica de proposiciones es un modelo de conocimiento heredable en el sentido de las redes semánticas?
    Respuesta: Falso.
86. Un razonamiento se llama monótono cuando a lo largo del proceso el conjunto de «cosas sabidas» es siempre creciente. ¿Por qué la monotonía de la lógica de predicados es una propiedad indeseable en algunos casos?
    Respuesta: Porque impide la revisión de las demostraciones a la luz de nuevos axiomas.
87. ¿Se puede dar semántica a una FBF que contenga variables libres?
    Respuesta: No, en ningún caso.
88. Desde el punto de vista de la representación del conocimiento, ¿hay diferencia entre las propiedades de un conjunto de objetos y las propiedades de los objetos de ese conjunto?
    Respuesta: Sí, un conjunto como tal tiene propiedades muy diferentes de las propiedades de los objetos que forman parte de él.
89. ¿Es todo conocimiento representable mediante lógica de predicados?
    Respuesta: Falso.
90. A la hora de representar la información es más difícil decidir el qué representar que el cómo hacerlo:
    Respuesta: Cierto.
91. ¿Qué son las cláusulas de Horn?
    Respuesta: Aquellas que tienen a lo sumo un literal positivo.
92. ¿Qué representación es más recomendable si quiere representarse información incierta?
    Respuesta: Representaciones descriptivas.
93. El subsistema de explicación de un sistema experto basado en reglas tiene como misión:
    Respuesta: Justificar cómo se ha llegado a la decisión propuesta por el sistema.
94. ¿Cuáles de entre los siguientes son modelos de razonamiento?
    Respuesta: Lógica de predicados / Lógica de proposiciones.
95. ¿A qué nos referimos cuando hablamos de "granularidad" de la representación de un cierto conocimiento?
    Respuesta: Al nivel de detalle con que se reflejan los hechos o relaciones.
96. ¿Es completa la resolución en el cálculo de predicados?
    Respuesta: Falso.
97. ¿Cuáles son los problemas de la forma trivial de inferir un árbol?
    Respuesta: Se crean árboles demasiado grandes / No funciona bien con nuevas instancias.
98. La refutación mediante resolución en lógica de predicados es:
    Respuesta: Sólida y completa.
99. Sobre los sistemas basados en pizarra, marque los enunciados verdaderos:
    Respuesta:
    • Se componen de varios módulos.
    • Cada módulo tiene parte de condición y parte de acción.
    • Dos módulos pueden actuar simultáneamente.
100. La búsqueda jerárquica hace uso de:
     Respuesta: Descripción jerárquica del conocimiento.