Osco Mamani, Erbert FranciscoVentura Acosta, Ledvir Antonio2024-12-122024-12-122024https://repositorio.unjbg.edu.pe/handle/20.500.12510/4655El objetivo de esta investigación es verificar que la exactitud del agente inteligente artificial con razonamiento de sentido común a través de computación en la nube es menor al punto de referencia (88,8 %), el diseño del estudio es no experimental y el nivel de investigación es descriptivo, la población de estudio consta de 720 problemas de razonamiento de sentido común planteadas por el desafío del esquema de Winograd y problemas de desambiguación de pronombres, la técnica de recolección de datos utilizada fue la observación, la estrategia de recolección de datos fue realizada con la métrica de coincidencia exacta a través de computación en la nube, el procedimiento de recolección de datos fue primero mediante traducción automática adaptar los problemas al español, luego adaptar los problemas a la estructura Stanford Question Answering Dataset (SQuAD) para finalmente aplicar la métrica de coincidencia exacta al conjunto de problemas para obtener los datos, el procedimiento estadístico utilizado fue chi-cuadrado prueba de bondad de ajuste. En los resultados de esta investigación se obtuvo una exactitud de 45,33 % en el desafío del esquema de Winograd y un 56,66 % en los problemas de desambiguación de pronombres. Se verificó, que la exactitud del agente inteligente artificial con razonamiento de sentido común a través de computación en la nube es menor al punto de referencia.application/pdfspainfo:eu-repo/semantics/openAccessAgente inteligente artificialComputación en la nubeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis