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Un ejemplo de aprendizaje supervisado es: Clasificar imágenes sin criterio. Recompensar a la IA por traducciones correctas. Enseñar a una IA a traducir frases mostrando ejemplos de traducción. Dejar que la IA analice textos sin etiquetas.

La IA débil o estrecha se caracteriza por: Crear nuevos algoritmos de manera autónoma. Sustituir completamente al cerebro humano. Poseer capacidades cognitivas generales. Estar diseñada para tareas específicas.

Un miedo común respecto a la IA es: Que pueda superar la inteligencia humana y volverse incontrolable. Que solo se use en la educación. Que no sea capaz de realizar tareas básicas. Que requiera muchos empleados para funcionar.

El programa AlphaGo destacó porque: Fue el primer videojuego de Google. Fue un experimento de aprendizaje supervisado. Derrotó al campeón mundial de Go utilizando aprendizaje profundo. No logró vencer a jugadores humanos.

Un chatbot es: Un robot físico diseñado para tareas industriales. Un programa capaz de mantener conversaciones utilizando lenguaje natural. Un software que no requiere conexión a Internet. Un sistema de control de hardware.

El aprendizaje supervisado consiste en: Permitir que la IA aprenda sin ejemplos previos. Basarse únicamente en recompensas. Entrenar la IA con datos previamente clasificados. Evitar el uso de etiquetas o categorías.

La inteligencia se define como: La capacidad de almacenar grandes cantidades de información. La memorización mecánica de datos. Un rasgo exclusivo de los humanos. La habilidad para aprender, razonar, resolver problemas y adaptarse al entorno.

Una visión optimista sobre la IA sostiene que: Reemplazará totalmente la creatividad humana. No sustituirá al ser humano, sino que mejorará sus capacidades. Será una amenaza inevitable. Solo servirá en la industria militar.

Ray Kurzweil es conocido por: Fundar OpenAI. Crear el sistema operativo Android. Ser director de ingeniería en Google y defensor de la singularidad tecnológica. Diseñar el primer asistente virtual.

El aprendizaje por refuerzo se basa en: Recompensar las decisiones correctas y penalizar las erróneas. Eliminar cualquier tipo de retroalimentación. Proporcionar ejemplos clasificados. Seguir un modelo predefinido.

La singularidad tecnológica se refiere a: Un límite que impide el avance tecnológico. El punto en el que la IA podría programarse y mejorarse a sí misma. Un tipo de aprendizaje automático. Un fallo de los sistemas de IA.

La fusión hombre-máquina implica: Crear inteligencias artificiales sin conexión a Internet. Sustituir completamente al ser humano por robots. Integrar componentes tecnológicos en el cuerpo humano. Desconectar los sistemas digitales del entorno físico.

La IA en la industria actual se usa para: Limitar la productividad. Controlar manualmente los robots industriales. Sustituir a todos los empleados humanos. Colaborar con trabajadores en tareas repetitivas y optimizar procesos.

Un ejemplo de fusión hombre-máquina sería: Un ordenador portátil. Una aplicación de mensajería. Un software de edición de texto. Un implante capaz de detectar alergias o calorías ingeridas.

El machine learning se basa en: La creación de redes neuronales biológicas. Algoritmos que analizan datos y toman decisiones siguiendo un árbol de elección. La repetición exacta de instrucciones sin aprendizaje. La improvisación sin datos previos.

Python es un lenguaje de programación muy usado porque: Es asequible y permite trabajar con grandes cantidades de datos. Carece de bibliotecas de inteligencia artificial. No necesita instalación. Se utiliza solo para diseño gráfico.

Una ventaja del deep learning sobre el machine learning es: Necesitar menos datos para aprender. No cometer errores en absoluto. Analizar los datos de forma combinada y no secuencial. Ser más rápido aunque menos preciso.

La IA fuerte o general tiene como objetivo: Limitarse a tareas simples como clasificar imágenes. Sustituir los sistemas operativos tradicionales. Realizar cualquier tarea cognitiva humana. Repetir instrucciones sin razonamiento.

El deep learning utiliza: Redes neuronales artificiales que imitan el cerebro humano. Datos exclusivamente numéricos. Estructuras de decisión lineales. Algoritmos sin capacidad de aprendizaje.

Una de las aplicaciones actuales de la IA es: Los relojes mecánicos. Los sistemas analógicos de comunicación. Los asistentes virtuales y sistemas de recomendación. Los cálculos manuales.