Preguntas Frecuentes sobre Inteligencia Artificial: Explorando Conceptos Clave y Fundamentales
1) ¿Qué es la Inteligencia Artificial?
La Inteligencia Artificial es un área de la informática que enfatiza la creación de máquinas inteligentes que trabajan y reaccionan como los humanos.
2) ¿Qué son las Redes Neuronales de Inteligencia Artificial?
Las Redes Neuronales de Inteligencia Artificial pueden modelar matemáticamente la forma en que funciona el cerebro biológico, permitiendo que la máquina piense y aprenda de la misma manera que lo hacen los humanos, lo que las hace capaces de reconocer cosas como el habla, objetos y animales, al igual que nosotros.
3) ¿En qué áreas se puede utilizar la Inteligencia Artificial (IA)?
La Inteligencia Artificial se puede utilizar en diversas áreas como la informática, el reconocimiento de voz, la bioinformática, los robots humanoides, el software informático, el espacio y la aeronáutica, entre otras.
4) ¿Cuál no es un lenguaje de programación comúnmente utilizado para la IA?
El lenguaje Perl no es comúnmente utilizado como lenguaje de programación para la IA.
5) ¿Qué es Prolog en IA?
En IA, Prolog es un lenguaje de programación basado en la lógica.
6) Explica la diferencia entre la IA fuerte y la IA débil.
La IA fuerte hace afirmaciones sólidas de que las computadoras pueden pensar a un nivel igual al de los humanos, mientras que la IA débil simplemente predice que algunas características que se asemejan a la inteligencia humana pueden incorporarse a las computadoras para hacerlas herramientas más útiles.
7) Menciona la diferencia entre la IA estadística y la IA clásica.
La IA estadística se preocupa más por el pensamiento «inductivo», como dar un conjunto de patrones, inducir la tendencia, etc. Mientras que la IA clásica se preocupa más por el pensamiento «deductivo», dado un conjunto de restricciones, deducir una conclusión, etc.
8) ¿Qué es una clave alternativa, artificial, compuesta y natural?
Clave alternativa: Excluyendo las claves primarias, todas las claves candidatas se conocen como claves alternativas.
Clave artificial: Si no hay una clave obvia disponible, ya sea independiente o compuesta, entonces el último recurso es simplemente crear una clave asignando un número a cada registro u ocurrencia. Esto se conoce como clave artificial.
Clave compuesta: Cuando no hay un solo elemento de datos que defina de manera única la ocurrencia dentro de una estructura, entonces la integración de múltiples elementos para crear un identificador único se conoce como clave compuesta.
Clave natural: La clave natural es uno de los elementos de datos almacenados dentro de una estructura y que se utiliza como clave primaria.
9) ¿De qué consta una regla de producción?
La regla de producción consta de un conjunto de reglas y una secuencia de pasos.
10) ¿Qué método de búsqueda utiliza menos memoria?
El método de búsqueda «depth first search» utiliza menos memoria.
11) ¿Cuál es la mejor manera de abordar el problema de juegos?
El enfoque heurístico es la mejor manera de abordar el problema de juegos, ya que utiliza técnicas basadas en conjeturas inteligentes. Por ejemplo, el ajedrez entre humanos y computadoras, ya que utilizará la computación por fuerza bruta, examinando cientos de miles de posiciones.
12) ¿En qué se basa el algoritmo A*?
El algoritmo A* se basa en el método de búsqueda «best first search», ya que proporciona una idea de optimización y elección rápida de ruta, y todas las características están presentes en el algoritmo A*.
13) ¿Qué contiene una red bayesiana híbrida?
Una red bayesiana híbrida contiene variables tanto discretas como continuas.
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Gemini: Elevando el Estándar en Inteligencia Artificial14) ¿Qué es un agente en inteligencia artificial?
Cualquier cosa que percibe su entorno mediante sensores y actúa sobre el entorno mediante efectores se conoce como agente. Los agentes incluyen robots, programas y seres humanos, entre otros.
15) ¿En qué consiste la planificación de orden parcial?
En la planificación de orden parcial, en lugar de buscar posibles situaciones, implica buscar en el espacio de posibles planes. La idea es construir un plan pieza por pieza.
16) ¿Cuáles son los dos tipos diferentes de pasos que podemos tomar en la construcción de un plan?
a) Agregar un operador (acción)
b) Agregar una restricción de orden entre operadores
17) ¿Cuál propiedad se considera no deseable en un sistema lógico basado en reglas?
«Attachment» se considera una propiedad no deseable en un sistema lógico basado en reglas.
18) ¿Qué es una Red Neuronal en Inteligencia Artificial?
En inteligencia artificial, una red neuronal es una emulación de un sistema neural biológico que recibe datos, procesa la información y genera una salida basada en el algoritmo y los datos empíricos.
19) ¿Cuándo se considera completado un algoritmo?
Un algoritmo se considera completado cuando termina con una solución, si existe alguna.
20) ¿Qué es una función heurística?
Una función heurística clasifica alternativas en algoritmos de búsqueda en cada paso de bifurcación basándose en la información disponible para decidir qué rama seguir.
21) ¿Cuál es la función del tercer componente del sistema de planificación?
En un sistema de planificación, la función del tercer componente es detectar cuándo se ha encontrado una solución al problema.
22) ¿Qué es la «Generalidad» en IA?
La generalidad es la medida de la facilidad con la que el método se puede adaptar a diferentes dominios de aplicación.
23) ¿Qué es un analizador descendente (top-down parser)?
Un analizador descendente comienza hipotetizando una oración y predice sucesivamente los constituyentes de nivel inferior hasta que se escriben los símbolos preterminales individuales.
24) Menciona la diferencia entre la búsqueda en amplitud y la búsqueda en mejor primero en inteligencia artificial.
Estas son dos estrategias bastante similares. En la búsqueda en mejor primero, expandimos los nodos de acuerdo con la función de evaluación. Mientras que, en la búsqueda en amplitud, un nodo se expande de acuerdo con la función de costo del nodo padre.
25) ¿Qué son los marcos (frames) y guiones (scripts) en «Inteligencia Artificial»?
Los marcos son una variante de las redes semánticas, que es una de las formas populares de presentar conocimiento no procedural en un sistema experto. Un marco, que es una estructura de datos artificial, se utiliza para dividir el conocimiento en subestructuras representando «situaciones estereotipadas». Los guiones son similares a los marcos, excepto que los valores que llenan los espacios deben estar ordenados. Los guiones se utilizan en sistemas de comprensión del lenguaje natural para organizar una base de conocimientos en términos de la situación que el sistema debe entender.
26) ¿Qué significa FOPL y cuál es su papel en la Inteligencia Artificial?
FOPL significa Lógica de Predicados de Primer Orden. La Lógica de Predicados proporciona:
a) Un lenguaje para expresar afirmaciones sobre un cierto «Mundo»
b) Un sistema de inferencia y aparato deductivo mediante el cual podemos deducir conclusiones a partir de dichas afirmaciones
c) Una semántica basada en la teoría de conjuntos
27) ¿De qué consta el lenguaje de FOPL?
a) Un conjunto de símbolos constantes
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Dragonfly AI: Revolucionando el Análisis Predictivo en Marketing Digitalb) Un conjunto de variables
c) Un conjunto de símbolos de predicado
d) Un conjunto de símbolos de función
e) El conectivo lógico
f) El cuantificador universal y el cuantificador existencial
g) Una relación binaria especial de igualdad
28) Para la búsqueda en línea en ‘Inteligencia Artificial’, ¿qué agente de búsqueda opera intercalando la computación y la acción?
En la búsqueda en línea, primero realiza una acción y luego observa el entorno.
29) ¿Qué algoritmo de búsqueda utilizará una cantidad limitada de memoria en la búsqueda en línea?
RBFE y SMA* resolverán cualquier tipo de problema que A* no pueda resolver utilizando una cantidad limitada de memoria.
30) En ‘Inteligencia Artificial’, ¿dónde se puede usar la regla de Bayes?
En la Inteligencia Artificial, la regla de Bayes se puede utilizar para responder a consultas probabilísticas condicionadas a una pieza de evidencia.
31) ¿Cuántos términos son necesarios para construir un modelo Bayesiano?
Para construir un modelo Bayesiano en IA, se requieren tres términos: una probabilidad condicional y dos probabilidades incondicionales.
32) ¿Cuál es la relación entre un nodo y sus predecesores al crear una red bayesiana?
(A) Funcionalmente dependiente (B) Dependiente (C) Condicionalmente independiente (D) Ambas opciones A y B
La respuesta correcta es (C) Condicionalmente independiente
Explicación: Al crear una Red Bayesiana, la relación entre un nodo y sus predecesores es que un nodo puede ser condicionalmente independiente de sus predecesores.
33) ¿Cómo se puede utilizar la red bayesiana para responder a cualquier consulta?
Si una Red Bayesiana es representativa de la distribución conjunta, entonces mediante la suma de todas las entradas conjuntas relevantes, puede resolver cualquier consulta.
34) ¿Qué combina los métodos inductivos con el poder de las representaciones de primer orden?
La programación lógica inductiva combina los métodos inductivos con el poder de las representaciones de primer orden.
35) ¿Qué debe cumplirse en la programación lógica inductiva?
El objetivo de la programación lógica inductiva es obtener un conjunto de oraciones para la hipótesis de manera que se cumpla la restricción de implicación.
36) En los métodos de aprendizaje inductivo de arriba a abajo, ¿cuántos literales están disponibles? ¿Cuáles son?
Hay tres literales disponibles en los métodos de aprendizaje inductivo de arriba a abajo, que son:
a) Predicados
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c) Literales aritméticos
37) ¿Qué algoritmo invierte una estrategia completa de resolución?
‘Inverse Resolution’ invierte una estrategia completa de resolución, ya que es un algoritmo completo para aprender teorías de primer orden.
38) En el reconocimiento de voz, ¿qué tipo de señal se utiliza?
En el reconocimiento de voz, se utiliza la señal acústica para identificar una secuencia de palabras.
39) En el reconocimiento de voz, ¿qué modelo proporciona la probabilidad de cada palabra que sigue a cada otra palabra?
El modelo bigrama proporciona la probabilidad de cada palabra que sigue a cada otra palabra en el reconocimiento de voz.
40) ¿Qué algoritmo se utiliza para resolver el razonamiento probabilístico temporal?
Para resolver el razonamiento probabilístico temporal, se utiliza el Modelo de Markov Oculto (HMM, por sus siglas en inglés), independientemente del modelo de transición y del modelo de sensor.
41) ¿Para qué se utiliza el Modelo de Markov Oculto (HMM)?
Los Modelos de Markov Ocultos son una herramienta ubicua para modelar datos de series temporales o para modelar el comportamiento de secuencias. Se utilizan en casi todos los sistemas actuales de reconocimiento de voz.
42) En el Modelo de Markov Oculto, ¿cómo se describe el estado del proceso?
El estado del proceso en el modelo HMM se describe mediante una ‘Variable Aleatoria Discreta Única’.
43) En los HMM, ¿cuáles son los posibles valores de la variable?
‘Estados Posibles del Mundo’ son los posibles valores de la variable en los HMM.
44) En los HMM, ¿dónde se agrega la variable adicional?
Mientras se permanece dentro de la red HMM, se pueden agregar variables adicionales a un modelo temporal.
45) En la Inteligencia Artificial, ¿para qué se utiliza el análisis semántico?
En la Inteligencia Artificial, se utiliza el análisis semántico para extraer el significado de un grupo de oraciones.
46) ¿Qué se entiende por semántica composicional?
El proceso de determinar el significado de P*Q a partir de P, Q y * se conoce como Semántica Composicional.
47) ¿Cómo se puede resolver la inferencia lógica en la Lógica Proposicional?
En la Lógica Proposicional, el algoritmo de inferencia lógica se puede resolver utilizando:
a) Equivalencia Lógica
b) Validez
c) Capacidad de Satisfacción
48) ¿Qué proceso hace que diferentes expresiones lógicas parezcan idénticas?
El proceso de ‘Unificación’ hace que diferentes expresiones lógicas parezcan idénticas. Las inferencias elevadas requieren encontrar un sustituto que haga que una expresión diferente parezca idéntica. Este proceso se llama unificación.
49) ¿Qué algoritmo en ‘Unificación y Elevación’ toma dos oraciones y devuelve un unificador?
En ‘Unificación y Elevación’, el algoritmo que toma dos oraciones y devuelve un unificador es el algoritmo de ‘Unificación’ (Unify).
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Conoce las funciones AI Data Engineer50) ¿Cuál es el enfoque más directo para un algoritmo de planificación?
La búsqueda en el espacio de estados es el enfoque más directo para un algoritmo de planificación, ya que tiene en cuenta todo para encontrar una solución.
