digitalizacion bloque 3 (npe 1 y 2)

¿Qué concepto describe un conjunto de instrucciones que le indican a una máquina cómo ejecutar una tarea?. Interfaz gráfica. Red neuronal. Chatbot. Algoritmo.

¿En qué década se originó el concepto moderno de inteligencia artificial?. 2000. 1950. 1980. 1920.

¿Qué evento ocurrió en la inteligencia artificial durante los años 80 y 90?. Un auge y posterior caída conocida como "el invierno de la IA". La creación del primer chatbot. La aparición de la inteligencia artificial general. La invención del primer ordenador cuántico.

¿Qué permite a la inteligencia artificial mejorar con el tiempo?. La velocidad del hardware en el que se ejecuta. La actualización manual por programadores. La capacidad de aprender de la experiencia. La cantidad de memoria disponible.

¿Qué diferencia principal hay entre inteligencia humana e inteligencia artificial?. La inteligencia artificial es superior en todas las tareas. La inteligencia artificial no puede aprender de la experiencia. La inteligencia humana es adaptable y la inteligencia artificial sigue siendo limitada. La inteligencia humana no es capaz de razonar.

¿Cuál es una ventaja clave del deep learning en la inteligencia artificial?. Facilita el reconocimiento de imágenes y lenguaje natural. Solo puede realizar cálculos matemáticos básicos. No requiere entrenamiento previo. Permite procesar información sin datos previos.

¿Cuál de estas inteligencias se relaciona con la comprensión de emociones y la toma de decisiones?. Lingüística. Matemática. Intrapersonal. Espacial.

¿Qué empresa desarrolló el modelo ChatGPT?. Google. Microsoft. IBM. OpenAI.

¿Qué sistema de IA es un ejemplo de IA general o fuerte?. Un robot capaz de organizar y mover cargas grandes y pesadas sin intervención humana. Un traductor automático. Un software de reconocimiento de huellas dactilares. Un algoritmo capaz de realizar cualquier tarea cognitiva humana.

¿Cuál de las siguientes es una característica de la IA estrecha o débil?. Es capaz de aprender y razonar como lo haría un niño, pero no como un adulto funcional. Puede realizar cualquier tarea cognitiva humana. Está diseñada para tareas específicas, como el reconocimiento facial. Puede adaptarse a diferentes tareas sin intervención humana.

¿Qué avance tecnológico fue fundamental para el desarrollo de la IA en los años 2010?. La aparición del test de Turing. El desarrollo de redes neuronales. La creación del primer algoritmo. La invención del ordenador personal.

¿Qué tipo de inteligencia permite detectar detalles visuales y generar imágenes inexistentes?. Lingüística. Espacial. Intrapersonal. Naturalista.

¿Qué elemento diferencia a una inteligencia artificial de un simple software automatizado?. Su dependencia de la memoria RAM. La habilidad de aprender y mejorar con el tiempo. Su rapidez en procesar información. La capacidad de ejecutar comandos sin intervención.

¿Qué es la inteligencia artificial?. La capacidad de las máquinas para aprender, razonar y adaptarse. Un sistema que responde preguntas al azar. Un software que únicamente traduce idiomas. Un robot con forma humana.

¿Qué tipo de IA es más común en la actualidad?. IA general. IA estrecha. IA fuerte. IA emocional.

¿Qué característica es clave para que un sistema sea considerado inteligencia artificial?. Ser capaz de aprender de la experiencia. No requerir datos de entrada. Funcionar solo con comandos predefinidos. Repetir tareas sin variaciones.

¿Cuál es un ejemplo de inteligencia artificial aplicada al procesamiento del lenguaje natural?. Un asistente virtual como ChatGPT. Un software de edición de imágenes. Un videojuego de estrategia. Un sistema de encendido automático de luces.

¿Qué evalúa el test de Turing?. Si una máquina puede engañar a un humano haciéndole creer que es una persona. La velocidad de procesamiento de un sistema de IA. El nivel de complejidad de un algoritmo de IA. La capacidad de una máquina para generar imágenes y contenido audiovisual realistas.

¿Qué tipo de inteligencia artificial sigue siendo un desafío para la comunidad científica?. IA para chatbots. IA estrecha. IA general. IA para reconocimiento facial.

¿Por qué la inteligencia artificial sigue siendo un desafío en algunas áreas?. La IA aún no puede igualar la creatividad y adaptabilidad humana. No se han desarrollado suficientes aplicaciones. La IA no puede aprender de la experiencia. La IA aún no puede igualar la creatividad y adaptabilidad humana.

¿Cómo toma decisiones la IA en el aprendizaje profundo?. Mediante la programación manual de cada acción. Evaluando todas las variables de forma combinada. Siguiendo una estructura jerárquica de decisiones. Basándose únicamente en datos históricos sin analizar nuevos.

¿Qué modelo de aprendizaje de IA es más eficaz para el reconocimiento de imágenes?. Aprendizaje por refuerzo. Aprendizaje automático tradicional. Aprendizaje supervisado. Aprendizaje profundo.

¿Cómo aprende la IA en el aprendizaje por refuerzo?. Aprendiendo por ensayo-error, recibiendo recompensas y castigos. Siguiendo reglas estrictas establecidas por un programador. Comparando imágenes y buscando y estudiando patrones repetitivos. Analizando datos etiquetados previamente.

¿En qué se basaba el aprendizaje automático?. En la memorización de información sin procesamiento. En algoritmos que analizaban datos y tomaban decisiones en un árbol de elección. En redes neuronales artificiales. En la intuición humana aplicada a la máquina.

¿Cuál es la principal ventaja del aprendizaje profundo frente al aprendizaje automático?. Puede mejorar su precisión combinando múltiples variables. No necesita algoritmos para funcionar. No necesita datos de entrenamiento. No requiere intervención humana en ningún caso.

¿Qué tipo de enfoque de entrenamiento usa datos clasificados?. Aprendizaje no supervisado. Aprendizaje automático. Aprendizaje por refuerzo. Aprendizaje supervisado.

¿Qué tipo de aprendizaje se basa en examinar datos sin etiquetar?. Aprendizaje supervisado. Aprendizaje automático. Aprendizaje no supervisado. Aprendizaje por refuerzo.

¿Qué papel cumplen los algoritmos en la inteligencia artificial?. Ayudar a la máquina a tomar decisiones y mejorar su aprendizaje. Reemplazar completamente la toma de decisiones humana. Almacenar información para mejorar la memoria de la IA. Ejecutar automáticamente tareas sin necesidad de aprendizaje.

¿Cuál de las siguientes tareas ha sido impulsada por el aprendizaje profundo?. Reconocimiento de imágenes. Gestión de bases de datos. Eliminación de virus en sistemas operativos. Redacción de textos sin errores gramaticales.

¿Qué función cumplen los algoritmos en la IA?. Reemplazar la creatividad humana. Establecer instrucciones que permiten a la máquina aprender y tomar decisiones. Mejorar la velocidad del hardware. Definir reglas estrictas sin posibilidad de cambio.

¿Qué representa un árbol de elección en el aprendizaje automático?. Un modelo que permite la interacción con humanos. Un método para procesar decisiones de manera jerárquica. Un sistema de memoria de datos. Un esquema de aprendizaje avanzado basado en prueba y error.

¿Qué permite la combinación de múltiples factores en la toma de decisiones en la IA?. Que la IA no requiera datos de entrada. Que la IA sea completamente autónoma sin entrenamiento previo. Que la IA dependa exclusivamente de reglas predefinidas. Que la IA pueda imitar mejor el comportamiento humano.

¿Qué es fundamental para que una máquina sea considerada inteligente?. Ser capaz de ejecutar muchas tareas simultáneamente. Poseer una memoria extensa. Poder aprender por sí misma. Tener una gran capacidad de procesamiento.

¿Qué significa el término "singularidad tecnológica"?. La fusión entre humanos y máquinas. El punto en que la IA puede mejorarse a sí misma sin intervención humana. La capacidad de la IA para superar cualquier tipo de inteligencia humana. La aplicación de IA en tareas repetitivas.

¿Por qué el aprendizaje automático no funcionaba como un cerebro humano?. Porque no podía combinar patrones generales con excepciones. Porque dependía exclusivamente de los datos ingresados manualmente. Porque necesitaba intervención humana constante. Porque solo ejecutaba órdenes predefinidas.

¿Cuál es el propósito del aprendizaje supervisado?. Entrenar a la IA mostrándole datos clasificados. Que la máquina tome decisiones sin intervención humana. Lograr que la IA solo funcione con datos en tiempo real. Permitir a la IA aprender sin analizar ejemplos previos.

¿Qué tipo de aprendizaje utilizaba la IA en sus inicios?. Aprendizaje automático. Aprendizaje supervisado. Aprendizaje biológico. Aprendizaje profundo.

¿Qué elemento caracteriza a un algoritmo?. Es un conjunto de reglas aleatorias. Es un tipo de software con inteligencia artificial propia. Es una secuencia de pasos para resolver un problema. Es un sistema de hardware físico.

¿Qué diferencia al aprendizaje profundo del aprendizaje supervisado?. En el aprendizaje profundo, la IA analiza datos combinados sin seguir una estructura fija. En el aprendizaje supervisado, la IA no requiere datos de entrenamiento. El aprendizaje supervisado solo se aplica a tareas de reconocimiento de imágenes pero no a información basada en texto. El aprendizaje profundo no usa redes neuronales artificiales.

¿Qué característica diferencia al aprendizaje profundo del aprendizaje automático?. Su capacidad de tomar decisiones combinando todos los datos simultáneamente. La eliminación completa de los algoritmos de programación. Su dependencia de árboles de decisión estrictos. La intervención humana en cada etapa del proceso.