DAM [IA] Optativo PACs

¿En qué evento histórico se acuñó el término 'inteligencia artificial' y se sentaron las bases para su desarrollo como disciplina científica?. El Simposio de Turing de 1950. El Congreso Internacional de Cibernética en 1958. La Feria Mundial de Nueva York de 1964. La Conferencia de Dartmouth en 1956.

¿Cuál de los siguientes es un desafío de la IA relacionado con la privacidad?. La obsolescencia de los modelos. La recopilación y el almacenamiento automático de datos de usuario que podrían comprometer la confidencialidad si no se gestionan adecuadamente. La falta de consistencia en las respuestas. El alto costo de los modelos.

¿Qué tipo de funciones son las que tradicionalmente dependen de las capacidades humanas y que la IA es capaz de ejecutar?. Funciones sociales como la empatía o las relaciones interpersonales. Funciones físicas como levantar objetos pesados o conducir vehículos. Elaboración de obras de arte, composición musical o escritura creativa. Procesamiento de imágenes, entendimiento del habla y razonamiento lógico.

¿Qué concepto clave se emplea para describir la capacidad de la IA de 'aprender, adaptarse y mejorar'?. Computación cognitiva. Machine learning. Deep learning. Robótica.

¿Cuál de los siguientes no es un desafío técnico de la IA?. Altos requisitos de recursos computacionales. Falta de estándares universales. Costos elevados y consumo de energía. La incapacidad de la IA para aprender de nuevos datos.

¿Cuál es la principal diferencia entre la Narrow AI y la General AI?. La Narrow AI se centra en la predicción, mientras que la General AI se enfoca en la creación de contenido. La Narrow AI se especializa en una tarea, mientras que la General AI puede realizar múltiples tareas intelectuales. La Narrow AI se basa en modelos matemáticos, mientras que la General AI utiliza algoritmos generativos. La Narrow AI es un concepto teórico, mientras que la General AI ya se usa a diario.

¿Qué problema plantea la "obsolescencia" rápida de la IA?. Que la IA se vuelve más difícil de usar con el tiempo. Que los modelos actuales pierden relevancia rápidamente ante nuevas versiones más avanzadas, obligando a una actualización constante. Que la IA deja de funcionar por completo. Que la IA se vuelve lenta con el tiempo.

¿Qué papel se le atribuye a la IA en el futuro del trabajo?. La IA eliminará todos los trabajos, sin crear ninguno nuevo. La IA solo se usará para trabajos manuales y no para tareas intelectuales. La IA reemplazará completamente a los humanos en todos los empleos. La IA será más un complemento que un sustituto, creando nuevas oportunidades y roles profesionales.

En el contexto del 'Invierno de la IA', ¿cuál fue la consecuencia más notable de que los avances no cumplieran con las expectativas iniciales?. Una nueva era de optimismo con la aparición del Big Data. La migración de los principales investigadores a otros campos de la ciencia. El término 'inteligencia artificial' dejó de utilizarse. La reducción en la financiación y el interés en la investigación.

¿Cuál es la principal diferencia entre la IA débil y la inteligencia humana?. La IA débil es igual a la inteligencia humana en todos los aspectos, pero más rápida. La inteligencia humana es menos versátil que la IA débil. La IA débil puede realizar cualquier tarea intelectual, mientras que la humana no. La IA débil está diseñada para tareas específicas y carece de la comprensión general del mundo que tiene la inteligencia humana.

¿Cuál de los siguientes no fue uno de los nombres que recibió el campo de las 'máquinas pensantes' durante la 'Era del optimismo' en los años 50-60?. Procesamiento complejo de la información. Teoría del caos. Teoría de los autómatas. Cibernética.

Un problema conocido de los modelos de IA generativa, que llamamos 'alucinaciones', se refiere a que el modelo: Copia contenido de internet de forma incorrecta. Solo funciona cuando el usuario 'alucina' con sus capacidades. Produce resultados completamente fabricados sin base en la realida. Se vuelve loco y produce resultados aleatorios.

Un ejemplo de la 'naturaleza complementaria' de la IA en el trabajo es: Una caja de autopago que elimina por completo a los cajeros en un supermercado. La invención de nuevas profesiones como 'diseñadores de prompts'. Una IA que toma todas las decisiones en una empresa sin intervención humana. Una fábrica completamente automatizada por robots que no tiene ningún empleado.

¿Por qué la IA no es completamente infalible y objetiva?. Porque los modelos de IA son diseñados por humanos que cometen errores. Porque los modelos pueden generar sesgos que reflejan los datos con los que fueron entrenados y producir desinformación. Porque la IA actual es demasiado lenta para ser objetiva. Porque solo procesa una pequeña cantidad de datos.

En un asistente virtual como Alexa o Siri integra varios tipos de IA. ¿Cuál de los siguientes no es un componente para su funcionamiento?. Analytical AI para optimizar rutas logísticas. Discriminative AI para entender comandos de voz. Generative AI para producir respuestas. Predictive AI para sugerir acciones.

Los modelos de IA generativa necesitan potentes GPU, grandes conjuntos de datos y mucha energía para funcionar. ¿Qué desafío actual de la IA ilustra esto?. El de la falta de estándares. El de la consistencia. El de los requisitos técnicos. El de la obsolescencia.