Ficha de ejercicios 1.1 · Introducción a la IA

Duración orientativa: 50–60 minutos. Trabaja individualmente o en pareja. Los casos son didácticos; no hace falta programar ni utilizar servicios externos. Anota las razones de tus decisiones: una etiqueta sin justificar no es suficiente.

1. Describe un agente: el robot aspirador

Tiempo: 12 minutos. Un robot aspirador recorre una casa, evita obstáculos, limpia y vuelve a la base cuando la batería está baja.

Completa la tabla con la información del caso. Si algún dato no está especificado, escribe «no indicado» en lugar de inventarlo.

Componente Descripción
Objetivo del agente  
Entorno  
Sensores: ¿qué puede percibir?  
Actuadores: ¿cómo puede actuar?  
Medida de rendimiento  
  1. Propón dos medidas de rendimiento que puedan entrar en conflicto, como el tiempo y el consumo de energía.
  2. Describe una situación en la que una acción razonable con la información disponible tenga un resultado desfavorable.
  3. Explica por qué «racional» no significa «siempre acierta».

2. Elige una técnica adecuada para la tarea

Tiempo: 18 minutos. Relaciona cada tarea con una técnica o combinación de técnicas. Puedes elegir entre cálculo o reglas, búsqueda, sistemas expertos, aprendizaje supervisado, no supervisado o por refuerzo, y generación de lenguaje con fuentes. Puedes repetir opciones.

Tarea Técnica probable ¿Qué información necesita? ¿Qué podría salir mal?
A. Calcular el importe de una compra a partir de precios y cantidades conocidos.      
B. Encontrar una ruta de coste mínimo en un mapa con calles cortadas.      
C. Clasificar mensajes como correo no deseado o legítimo a partir de ejemplos etiquetados.      
D. Agrupar peticiones similares cuando todavía no hay categorías asignadas.      
E. Aprender a jugar a un juego recibiendo una recompensa en cada partida.      
F. Redactar una respuesta a partir de un reglamento y señalar el fragmento que la justifica.      
G. Aplicar «si la temperatura supera el límite, activa la alarma» a una lectura de un sensor.      

Después, elige dos filas y explica por qué una alternativa más sencilla o una combinación de técnicas podría ser mejor.

Recuerda: PLN, visión y robótica describen ámbitos o tipos de tarea; aprendizaje supervisado, búsqueda y reglas describen técnicas o mecanismos. Una aplicación puede combinar más de uno.

3. Compara decisiones con el rendimiento esperado

Tiempo: 10 minutos. Un robot puede llegar a una sala por una de dos rutas. Para simplificar, solo consideramos el tiempo total esperado.

Ruta Tiempo normal Probabilidad de bloqueo Tiempo adicional si se bloquea
A 8 min 20 % 20 min
B 11 min 2 % 20 min

Calcula el tiempo esperado de cada ruta con la fórmula «tiempo normal + probabilidad de bloqueo × tiempo adicional». ¿Qué ruta elegirías con este criterio?

  1. Indica qué objetivo estás optimizando.
  2. Di qué información podría cambiar la decisión (por ejemplo, consumo, seguridad o una restricción de paso).
  3. Explica por qué esta elección no demuestra que el robot sea inteligente en cualquier otro sentido.

4. ¿Qué demuestra un hito?

Tiempo: 10 minutos. Para cada afirmación, escribe qué permite concluir el hito y qué no permite concluir. Si falta evidencia, especifica qué prueba adicional pedirías.

Hito o ejemplo Conclusión justificada Conclusión que aún no está justificada
Un programa gana una partida de ajedrez a una campeona.    
Un sistema supera una prueba breve de conversación.    
Un modelo clasifica imágenes con una tasa de acierto alta en un conjunto de prueba.    
Un robot completa una tarea en un entorno controlado.    

5. Cierre breve: prepara el trabajo práctico

Elige una aplicación de IA que puedas documentar y completa este esquema en cinco líneas:

Problema y usuario → entradas → técnica probable → salida o acción → resultado que buscaré en una fuente fiable.

Antes de darla por buena, comprueba que sea una aplicación concreta y que las fuentes permitan distinguir los hechos de las afirmaciones promocionales. La guía del trabajo práctico 1 explica el informe y los criterios de evaluación.

Autoevaluación

Marca cada afirmación que ya puedes justificar con un ejemplo:

  • Puedo describir un agente mediante su entorno, sensores, actuadores y una medida de rendimiento.
  • Puedo distinguir una tarea de búsqueda, una regla y diferentes tipos de aprendizaje.
  • Puedo explicar qué mide una prueba y qué no permite concluir.
  • Puedo dar una razón por la que el sistema podría fallar en otro contexto.