🌸 3.7 ESPACIOS DE ESTADOS DETERMINÍSTICOS Y NO DETERMINÍSTICOS

   Fundamento teórico

El espacio de estados es una representación del problema en inteligencia artificial donde se definen todos los posibles estados que puede tener un sistema y las acciones que permiten pasar de un estado a otro.

En los espacios determinísticos, cada acción produce un único resultado predecible. Es decir, dado un estado inicial y una acción, el resultado siempre será el mismo.

En cambio, en los espacios no determinísticos, una acción puede generar múltiples resultados posibles, lo que introduce incertidumbre en el sistema.

Ejemplo determinístico:

• Resolver una ecuación matemática.

Ejemplo no determinístico:

• Un robot en un entorno con obstáculos variables.

Características principales

Determinísticos:

• Resultado predecible
• Transiciones fijas
• Sin incertidumbre

No determinísticos:

• Resultados variables
• Incertidumbre
• Múltiples caminos posibles

Importancia

• Permiten modelar problemas reales.
• Ayudan a diseñar estrategias de búsqueda.
• Son base de algoritmos de IA.

 Ventajas

• Facilitan la planificación (determinístico).
• Modelan problemas reales complejos (no determinístico).

 Limitaciones

• Los no determinísticos son más difíciles de resolver.
• Requieren más recursos computacionales.

 Aplicaciones

• Robótica
• Juegos de estrategia
• Sistemas de navegación
• Inteligencia artificial predictiva

Video explicativo:

 Práctica:

Actividad: Clasificación de espacios

Clasifica 10 ejemplos en determinísticos o no determinísticos.

Ejemplo:

• Lanzar un dado
• Resolver 2+2

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Evaluación:

1. ¿Qué es un espacio de estados?
2. ¿Qué caracteriza al determinismo?
3. ¿Qué es la incertidumbre en IA?
4. Da un ejemplo de cada tipo.
5. ¿Dónde se usan estos modelos?

Conclusión

Los espacios de estados permiten modelar problemas de IA, diferenciando entre sistemas predecibles y sistemas con incertidumbre.

 Referencias APA 7

• Russell, S., & Norvig, P. (2021). Artificial intelligence: A modern approach.
• Nilsson, N. (1998). Artificial intelligence: A new synthesis.