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Las mejores preguntas de la entrevista sobre Inteligencia Artificial
He aquí las preguntas y respuestas de la entrevista sobre la Inteligencia Artificial para que tanto los principiantes como los candidatos con experiencia consigan el trabajo de sus sueños.
1) ¿Qué es la Inteligencia Artificial?
La Inteligencia Artificial es un área de las ciencias de la computación que hace hincapié en la creación de máquinas inteligentes que funcionan y reaccionan como los humanos.
2) ¿Qué es la inteligencia artificial Redes Neuronales?
Las Redes Neuronales de Inteligencia Artificial pueden modelar matemáticamente el modo en que funciona el cerebro biológico, permitiendo a la máquina pensar y aprender del mismo modo que lo hacen los humanos, haciéndola capaz de reconocer cosas como el habla, los objetos y los animales como lo hacemos nosotros.
3) ¿Cuáles son los distintos ámbitos en los que se puede utilizar la IA (Inteligencia Artificial)?
La Inteligencia Artificial puede utilizarse en muchos ámbitos, como la informática, el reconocimiento del habla, la bioinformática, los robots humanoides, el software informático, la aeronáutica y el espacio, etc.
4) ¿Cuál no es el lenguaje de programación más utilizado para la IA?
El lenguaje Perl no es un lenguaje de programación habitual para la IA
5) ¿Qué es Prolog en la IA?
En la 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 afirma con rotundidad que se puede hacer que los ordenadores piensen a un nivel igual al de los humanos, mientras que la IA débil simplemente predice que se pueden incorporar al ordenador algunas características que se asemejan a la inteligencia humana para convertirlo en una herramienta más útil.
7) Menciona la diferencia entre la IA estadística y la IA clásica
La IA estadística se ocupa más del pensamiento «inductivo», como por ejemplo, dado un conjunto de patrones, inducir la tendencia, etc. Mientras que la IA clásica, en cambio, se ocupa más del pensamiento «deductivo», dado un conjunto de restricciones, deducir una conclusión, etc.
8) ¿Qué es la 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 se dispone de una clave obvia, ya sea aislada o compuesta, el último recurso es, simplemente, crear una clave, asignando un número a cada registro o ocurrencia. Esto se conoce como clave artificial.
Clave compuesta: Cuando no hay un solo elemento de datos que defina de forma única la ocurrencia dentro de una construcción, entonces la integración de múltiples elementos para crear un identificador único para la construcción se conoce como Clave Compuesta.
Clave natural: La clave natural es uno de los elementos de datos que se almacenan dentro de una construcción, y que se utiliza como clave primaria.
9) ¿En qué consiste una regla de producción?
La regla de producción se compone de un conjunto de reglas y una secuencia de pasos.
10) ¿Qué método de búsqueda ocupa menos memoria?
El método de «búsqueda en profundidad» ocupa menos memoria.
11) ¿Cuál es la mejor manera de abordar un problema de juego?
El enfoque heurístico es el mejor camino para el problema del juego, ya que utilizará la técnica basada en conjeturas inteligentes. Por ejemplo, el ajedrez entre humanos y ordenadores, ya que utilizará el cálculo de fuerza bruta, examinando cientos de miles de posiciones.
12) ¿En qué método de búsqueda se basa el algoritmo A*?
El algoritmo A* se basa en el método de búsqueda del mejor primero, ya que da una idea de optimización y elección rápida del camino, y todas las características se encuentran en el algoritmo A*.
13) ¿Qué contiene una red bayesiana híbrida?
Una red bayesiana híbrida contiene variables discretas y continuas.
14) ¿Qué es un agente en la inteligencia artificial?
Cualquier cosa que perciba su entorno mediante sensores y actúe sobre un entorno mediante efectores se conoce como Agente. El agente incluye a los robots, los programas y los humanos, etc.
15) ¿En qué consiste la planificación de orden parcial?
En la planificación de orden parcial, en lugar de buscar en una situación posible, se trata de buscar en el espacio de planes posibles. La idea es construir un plan pieza a pieza.
16) ¿Cuáles son los dos tipos de pasos que podemos dar para construir un plan?
a) Añadir un operador (acción)
b) Añadir una restricción de orden entre operadores
17) ¿Qué propiedad se considera que no es deseable en un sistema basado en reglas lógicas?
se considera que el «apego» no es una propiedad deseable de un sistema basado en reglas lógicas.
18) ¿Qué es una red neuronal en la inteligencia artificial?
En inteligencia artificial, la red neuronal es una emulación de un sistema neuronal biológico, que recibe los datos, los procesa y da la salida basándose en el algoritmo y los datos empíricos.
19) ¿Cuándo se considera que un algoritmo está terminado?
Se dice que un algoritmo se ha completado cuando termina con una solución cuando ésta existe.
20) ¿Qué es una función heurística?
Una función heurística clasifica las alternativas, en los 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 la IA?
La generalidad es la medida de la facilidad con la que se puede adaptar el método a diferentes dominios de aplicación.
23) ¿Qué es un analizador sintáctico descendente?
Un analizador sintáctico descendente comienza por hipotetizar una frase y predecir sucesivamente los constituyentes de nivel inferior hasta escribir los símbolos preterminales individuales.
24) ¿Menciona la diferencia entre la búsqueda de amplitud primero y la búsqueda mejor primero en inteligencia artificial?
Se trata de dos estrategias bastante similares. En la primera búsqueda óptima, ampliamos los nodos de acuerdo con la función de evaluación. Mientras que, en la búsqueda de amplitud, un nodo se expande de acuerdo con la función de coste del nodo padre.
25) ¿Qué son los marcos y los guiones en la «Inteligencia Artificial»?
Los marcos son una variante de las redes semánticas, que es una de las formas más populares de presentar el conocimiento no procedimental 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, salvo que los valores que llenan las ranuras deben estar ordenados. Los guiones se utilizan en los sistemas de comprensión del lenguaje natural para organizar una base de conocimientos en función de la situación que el sistema debe comprender.
26) ¿Qué significa FOPL y explica su función en la Inteligencia Artificial?
FOPL significa Lógica de Predicados de Primer Orden, la Lógica de Predicados proporciona
a) Un lenguaje para expresar afirmaciones sobre cierto «Mundo»
b) Un sistema de inferencia al aparato deductivo por el que podemos sacar conclusiones de dichas afirmaciones
c) Una semántica basada en la teoría de conjuntos
27) ¿En qué consiste el lenguaje de la LODC?
a) Un conjunto de símbolos constantes
b) Un conjunto de variables
c) Un conjunto de símbolos de predicado
d) Un conjunto de símbolos de función
e) La conectiva lógica
f) El cuantificador universal y el calificador existencial
g) Una relación binaria especial de igualdad
28) Para la búsqueda en línea en la «Inteligencia Artificial», ¿qué agente de búsqueda opera intercalando la computación y la acción?
En la búsqueda en línea, primero realizará la acción y luego observará el entorno.
29) ¿Qué algoritmo de búsqueda utilizará una cantidad limitada de memoria en la búsqueda en línea?
La RBFE y el SMA* resolverán cualquier tipo de problema que A* no pueda, utilizando una cantidad limitada de memoria.
30) En la «Inteligencia Artificial», ¿dónde se puede utilizar la regla de Bayes?
En la Inteligencia Artificial, para responder a las consultas probabilísticas condicionadas a una evidencia, se puede utilizar la regla de Bayes.
31) Para construir un modelo de Bayes, ¿cuántos términos se necesitan?
Para construir un modelo de Bayes en Inteligencia Artificial se necesitan tres términos, que son una probabilidad condicional y dos incondicionales.
32) ¿Cuál es la consecuencia 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 consecuencia entre un nodo y sus predecesores es que un nodo puede ser condicionalmente independiente de sus predecesores.
33) Para responder a cualquier pregunta, ¿cómo se puede utilizar la red bayesiana?
Si una red bayesiana es un representante de la distribución conjunta, entonces, sumando 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) En la Programación Lógica Inductiva, ¿qué hay que satisfacer?
El objetivo de una Programación Lógica Inductiva es dar con un conjunto de oraciones para la hipótesis de forma que se satisfaga la restricción de vinculación.
36) En los métodos de aprendizaje inductivo descendente, ¿de cuántos literales se dispone? ¿Cuáles son?
Hay tres literales disponibles en los métodos de aprendizaje inductivo descendente, que son
a) Predicados
b) Igualdad y Desigualdad
c) Literales aritméticos
37) ¿Qué algoritmo invierte una estrategia de resolución completa?
la «Resolución Inversa» invierte una resolución completa, ya que es un algoritmo completo para el aprendizaje de teorías de primer orden.
38) En el reconocimiento del habla, ¿qué tipo de señal se utiliza?
En el reconocimiento del habla, se utiliza la señal acústica para identificar una secuencia de palabras.
39) En el reconocimiento del habla, ¿qué modelo da la probabilidad de que cada palabra siga a otra?
El modelo de biagrama da la probabilidad de que cada palabra siga a otra en el reconocimiento del habla.
40) ¿Qué algoritmo se utiliza para resolver el razonamiento probabilístico temporal?
Para resolver el razonamiento probabilístico temporal, se utiliza el HMM (Modelo de Markov Oculto), independiente del modelo de transición y del sensor.
41) ¿Qué es el Modelo de Markov Oculto (HMM) que se utiliza?
Los Modelos de Markov Ocultos son una herramienta omnipresente para modelar datos de series temporales o para modelar el comportamiento de las secuencias. Se utilizan en casi todos los sistemas actuales de reconocimiento del habla.
42) En el Modelo de Markov Oculto, ¿cómo se describe el estado del proceso?
El estado del proceso en el modelo de HMM se describe mediante una «Variable Aleatoria Discreta Única».
43) En los HMM, ¿cuáles son los valores posibles de la variable?
los ‘Estados Posibles del Mundo’ son los valores posibles de la variable en los HMM’s.
44) En los HMM, ¿dónde se añade la variable adicional?
Dentro de la red HMM, las variables de estado adicionales pueden añadirse a un modelo temporal.
45) En la Inteligencia Artificial, ¿para qué se utilizan los análisis semánticos?
En la Inteligencia Artificial, para extraer el significado del conjunto de frases se utiliza el análisis semántico.
46) ¿Qué se entiende por semántica compositiva?
El proceso de determinar el significado de P*Q a partir de P,Q y* se conoce como Semántica Composicional.
47) ¿Cómo se resuelve la inferencia lógica en la Lógica Proposicional?
En la Lógica Proposicional, el algoritmo de la Inferencia Lógica puede resolverse utilizando
a) Equivalencia lógica
b) Validez
c) La capacidad de satisfacción
48) ¿Qué proceso hace que diferentes expresiones lógicas parezcan idénticas?
el proceso de «unificación» hace que diferentes expresiones lógicas sean idénticas. Las inferencias elevadas requieren encontrar un sustituto que haga que una expresión diferente parezca idéntica. Este proceso se llama unificación.
49) ¿Qué algoritmo de «Unificación y Elevación» toma dos frases y devuelve un unificador?
En «Unificación y Elevación» el algoritmo que toma dos frases y devuelve un unificador es el algoritmo «Unificar».
50) ¿Cuál es el algoritmo de planificación más directo?
La búsqueda en el espacio de estados es el enfoque más directo para el algoritmo de planificación porque tiene en cuenta todo para encontrar una solución.
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