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Empezamos... .

¿Cuál de las siguientes afirmaciones describe correctamente la inteligencia artificial débil?. Es un tipo de IA capaz de aprender de la experiencia y adaptarse a nuevas situaciones. Es un sistema capaz de realizar cualquier tipo de tarea sin necesidad de entrenamiento previo. Está diseñada para tareas específicas y no puede realizar funciones fuera de ese ámbito. Se trata de un sistema con conciencia propia y capacidad de razonamiento general.

¿Qué se entiende por inteligencia artificial (IA)?. Sistemas capaces de almacenar grandes cantidades de datos. Sistemas informáticos que solo ejecutan instrucciones básicas. Máquinas que pueden aprender de la experiencia, resolver problemas y adaptarse. Robots que sustituyen completamente al ser humano.

¿Cuál de las siguientes tareas no está incluida en las capacidades de la IA?. Resolver problemas. Memorizar textos sin analizarlos. Procesar lenguaje natural. Reconocer patrones.

¿Qué tipo de transformación se espera que produzca la IA según el texto?. Eliminar el uso de ordenadores. Mejorar exclusivamente el ocio y entretenimiento. Cambiar la forma de trabajar tal como la conocemos. Sustituir completamente a los trabajadores humanos.

¿En qué se basa una de las clasificaciones de la IA?. En su coste de producción. En el nivel de interacción humana que requiere. En las tareas específicas que puede realizar. En el país en el que se ha desarrollado.

¿Cuál es una característica de la inteligencia artificial débil?. Puede resolver cualquier problema sin importar su naturaleza. Tiene capacidad de razonamiento autónomo. Está diseñada para un conjunto limitado de tareas específicas. Requiere supervisión humana constante para funcionar.

¿Cuál de los siguientes ejemplos corresponde a inteligencia artificial débil?. Un robot que genera ideas creativas por sí solo. Un sistema de diagnóstico médico que toma decisiones éticas. Un asistente virtual como Siri o Alexa. Un software que programa otros sistemas sin intervención.

¿Qué función cumple un sistema de filtrado de spam según el texto?. Reconocer emociones humanas en correos. Organizar los correos en carpetas automáticas. Detectar y bloquear correos no deseados. Enviar respuestas automáticas a los correos.

¿Cuál de los siguientes sistemas se menciona como ejemplo de IA débil?. Motor de búsqueda de Google. Recomendaciones de Netflix. Redes sociales como Instagram. Software de edición de video.

¿Qué capacidad distingue a la inteligencia artificial fuerte?. Ejecutar rutinas programadas sin errores. Entender, aprender y aplicar conocimientos de forma general. Imitar la voz humana en asistentes virtuales. Procesar grandes volúmenes de datos con rapidez.

¿Cuál de las siguientes afirmaciones describe mejor el estado actual de la IA fuerte?. Se utiliza ampliamente en aplicaciones industriales. Se encuentra en etapa experimental avanzada y comercialización. No existe aún en la práctica, solo como concepto teórico. Es una forma simplificada de la IA débil.

¿Cuál de las siguientes capacidades se atribuye a la IA fuerte?. Reconocimiento facial limitado. Razonamiento y emoción. Detección de spam. Clasificación automática de correos.

¿Qué podría hacer una IA fuerte?. Crear animaciones y efectos especiales automáticamente. Ejecutar instrucciones básicas de búsqueda. Tener conversaciones filosóficas y realizar hipótesis científicas. Automatizar el diseño de circuitos eléctricos.

¿En qué se basa la inteligencia artificial simbólica?. En redes neuronales profundas. En el uso de datos sin estructura. En la manipulación de símbolos y reglas para representar el conocimiento. En el aprendizaje espontáneo por imitación.

¿Cuál de estas es una característica de la IA simbólica?. Aprendizaje por refuerzo no supervisado. Razonamiento basado en reglas. Comprensión emocional del entorno. Procesamiento de señales sensoriales.

¿Qué tipo de representación utiliza la IA simbólica?. Estadísticas e inferencias probabilísticas. Imágenes y sonidos en tiempo real. Representación explícita del conocimiento. Lenguaje corporal y gestualidad.

¿Qué limitaciones presenta la IA simbólica actualmente?. No puede procesar texto. Tiene problemas con grandes volúmenes de datos y decisiones en tiempo real. No puede realizar razonamientos lógicos simples. Solo funciona en sistemas robóticos físicos.

¿En qué se inspira la inteligencia artificial subsimbólica?. En reglas lógicas formales y conceptos definidos. En el comportamiento de los sistemas sociales humanos. En procesos similares al cerebro humano y sistemas biológicos. En estructuras jurídicas y marcos legales.

¿Cuál es una ventaja clara de la IA subsimbólica?. Su transparencia y facilidad de interpretación. Su capacidad para generar texto emocional. Su adaptación a nuevas situaciones sin reprogramación específica. Su dependencia de instrucciones explícitas.

¿Qué tipo de técnicas se asocian con la IA subsimbólica?. Ontologías y semántica. Aprendizaje profundo y lógica difusa. Procesamiento simbólico por capas. Inferencia legal y normativa.

¿Cuál es una limitación de la IA subsimbólica?. No puede usarse con grandes volúmenes de datos. No se adapta a entornos nuevos. Es difícil interpretar cómo llega a sus conclusiones. Solo funciona con reglas explícitas.

¿En qué década aparecen los primeros algoritmos y sistemas?. 1940-1950. 1960-1970. 1980-1990. 2000-2010.

¿Qué sucede en la década de 1980 en la evolución de la IA?. Inicio de la IA generativa. Avances en big data. Auge de los sistemas expertos y retropropagación. Desarrollo de la lógica simbólica.

¿Qué caracteriza la década de 2020 respecto a la IA?. Se abandonan los sistemas expertos. IA generativa y expansión de aplicaciones. Primera vez que se usa IA en medicina. Fin del desarrollo en aprendizaje automático.

¿Qué desafíos se mencionan sobre el futuro de la IA?. Pérdida de datos históricos. Ética, consumo energético y transparencia. Pérdida de datos históricos. Imposibilidad de desarrollar redes neuronales.

Superado... pero seguimos!!!. .

¿Cuál es el papel del big data en su relación con la IA?. Programar directamente algoritmos de IA. Generar instrucciones explícitas para tareas automatizadas. Aportar grandes volúmenes de datos como materia prima. Controlar el comportamiento de los sistemas inteligentes.

¿Qué hace la IA con los datos que proporciona el big data?. Los almacena y los transforma en documentos legales. Los destruye si no se usan. Los analiza, extrae conocimiento y toma decisiones. Solo los ordena alfabéticamente.

¿Qué década marcó el nacimiento formal de la inteligencia artificial como disciplina?. Años 30. Años 40. Años 50. Años 60.

¿Qué década se caracteriza por avances en hardware y el desarrollo del big data?. 1990. 2000. 2010. 2020.

¿En qué etapa se describe la llamada "primavera de la IA"?. 1980. 1990. 2000. 2010.

¿Cuál fue el foco principal del desarrollo de la IA en los años 90?. Aprendizaje automático y expansión de la IA. Implementación de redes neuronales profundas. Aplicaciones legales de la IA. Uso de big data para generar respuestas automáticas.

¿Qué se desarrolló durante la década de 1980 en el ámbito de la IA?. Aplicaciones móviles inteligentes. Retropropagación y auge de sistemas expertos. Visión por computador en tiempo real. Generación de imágenes a partir de texto.

¿Cuál es el objetivo principal de la minería de datos?. Reemplazar completamente el trabajo humano. Generar gráficos para presentaciones. Descubrir patrones y relaciones en grandes volúmenes de datos. Diseñar nuevos dispositivos de almacenamiento.

¿Qué se hace en la primera etapa del proceso de minería de datos?. Interpretar resultados. Predecir comportamientos. Recolectar y preparar los datos. Generar informes visuales.

¿Qué ocurre durante la transformación de datos?. Se aplican modelos predictivos. Se convierten los datos a un formato adecuado para análisis. Se visualizan los resultados. Se eliminan los modelos ineficientes.

¿Qué se realiza en la etapa de modelado y análisis?. Se crea una interfaz para el usuario. Se construyen modelos que representan patrones. Se almacenan los datos. Se eliminan valores atípicos.

¿Qué finalidad tiene la evaluación e interpretación en la minería de datos?. Eliminar errores de programación. Mejorar la capacidad de almacenamiento. Determinar la utilidad y precisión de los modelos. Crear copias de seguridad.

¿Qué representa el despliegue en el proceso de minería de datos?. El inicio de la exploración estadística. El almacenamiento de datos en la nube. El uso práctico de los resultados obtenidos. El reciclaje de modelos antiguos.

¿Qué requiere el aprendizaje supervisado para entrenar un modelo?. Datos sin clasificar. Reglas simbólicas. Datos etiquetados. Algoritmos genéticos.

¿Qué es capaz de hacer un modelo entrenado con aprendizaje supervisado en un banco?. Crear promociones personalizadas para clientes. Detectar automáticamente fraudes en tiempo real. Convertir divisas de forma automática. Calcular tasas de interés mensuales.

¿Qué tipo de datos utiliza el aprendizaje no supervisado?. Datos con etiquetas que indican categorías. Datos preprocesados con reglas simbólicas. Datos sin etiquetar, buscando patrones ocultos. Datos generados únicamente por sensores físicos.

¿Cuál de estas técnicas está asociada al aprendizaje no supervisado?. Clasificación binaria. Agrupación (clustering). Retropropagación supervisada. Refuerzo positivo.

¿Qué resultado puede obtenerse con aprendizaje no supervisado en comercio online?. Predecir el precio de productos. Etiquetar productos automáticamente. Clasificar clientes según su comportamiento de compra. Eliminar productos duplicados del catálogo.

¿Cuál es el objetivo principal del aprendizaje por refuerzo?. Memorizar etiquetas para cada entrada. Aplicar lógica formal y símbolos definidos. Aprender mediante prueba y error para obtener recompensas. Agrupar datos similares sin intervención.

¿Qué diferencia al aprendizaje por refuerzo del supervisado?. Utiliza grandes volúmenes de datos sin sentido. No requiere ningún tipo de entrenamiento. No proporciona respuestas correctas explícitas. Solo se aplica a videojuegos.

¿Qué hace un algoritmo de refuerzo en un entorno con obstáculos?. Espera instrucciones humanas para avanzar. Analiza los datos sin moverse. Aprende a moverse eficazmente recibiendo recompensas y penalizaciones. Genera etiquetas para los objetos del entorno.

¿Por qué Python es el lenguaje más popular en inteligencia artificial?. Por su alta velocidad en compilación. Por su interfaz gráfica integrada. Por su simplicidad y cantidad de bibliotecas y frameworks. Porque es exclusivo de entornos científicos.

¿Cuál es el principal uso del lenguaje R en inteligencia artificial?. Desarrollo de videojuegos inteligentes. Automatización de procesos legales. Estadística y análisis de datos. Programación de sistemas robóticos.

¿Por qué Java es comúnmente usado en entornos empresariales?. Porque es gratuito. Por su facilidad de integración con Python. Por su estabilidad y escalabilidad. Porque no necesita conexión a internet.

¿Qué función tienen los frameworks en la programación aplicada a IA?. Crear hardware especializado. Traducir automáticamente lenguajes de programación. Acelerar el desarrollo y mejorar la calidad del software. Generar documentos técnicos a partir del código.

¿Para qué se utiliza la IA en vehículos autónomos?. Para reproducir música y videos automáticamente. Para tomar decisiones legales en ruta. Para navegar y aumentar la seguridad. Para identificar a los pasajeros con reconocimiento facial.

¿Qué objetivo tiene la IA en la optimización de rutas logísticas?. Aumentar el número de vehículos en uso. Reemplazar completamente a los conductores humanos. Mejorar la eficiencia y reducir costos. Promover rutas más largas para evitar peajes.

Preguntas libro. .

¿Cuál de las siguientes afirmaciones describe correctamente la diferencia entre la inteligencia artificial débil y la fuerte?. La IA débil puede realizar múltiples tareas sin necesidad de reprogramación. La IA fuerte está actualmente en uso en muchos dispositivos cotidianos como smartphones. La IA débil está diseñada para tareas específicas y limitadas, mientras que la IA fuerte tendría la capacidad de aprender y adaptarse de manera general. Todas las respuestas anteriores son correctas.

¿Cuál de las siguientes características es típica de la inteligencia artificial simbólica?. Utiliza redes neuronales artificiales para procesar información. Emplea reglas formales y explícitas para representar el conocimiento. Maneja grandes cantidades de datos sin necesidad de programación explícita. Se basa en algoritmos genéticos para evolucionar soluciones.

Solo una de estas frases es correcta, en relación con la evolución histórica de la IA. ¿Sabrías identificarla?. Deep Blue derrotó al campeón mundial de ajedrez Garry Kasparov en 2006. Geoffrey Hinton y sus colaboradores demostraron la eficacia del aprendizaje profundo en 2006. IBM Watson ganó el concurso de televisión Jeopardy! en 2000. AlphaGo fue el primer programa de IA en derrotar a un campeón mundial de Go en 2006.

¿Cuál de los siguientes enunciados describe correctamente el aprendizaje supervisado?. El modelo recibe retroalimentación en forma de recompensas o castigos para aprender. El objetivo es encontrar patrones en datos no etiquetados. El modelo se entrena utilizando datos etiquetados para hacer predicciones sobre datos nuevos. El objetivo principal es reducir la dimensionalidad de los datos.

¿Qué sistema se implementó antes?. El machine learning. El deep learning.