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¿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.

¿Cuál es la diferencia entre la inteligencia artificial débil y la inteligencia artificial fuerte?. La inteligencia artificial débil se refiere a sistemas que imitan la inteligencia humana en ta específicas, mientras que la inteligencia artificial fuerte se refiere a sistemas que supe inteligencia humana en todas las áreas. La inteligencia artificial débil se refiere a sistemas diseñados y entrenados para realizar ta específicas, mientras que la inteligencia artificial fuerte se refiere a un tipo de inteligencia que tendría la capacidad de entender, aprender y aplicar conocimientos de una manera general. La inteligencia artificial débil se basa en la manipulación de símbolos y reglas para representar procesar el conocimiento, mientras que la inteligencia artificial fuerte se basa en el aprendiza estadístico a partir de grandes conjuntos de datos. La inteligencia artificial débil se basa en la lógica difusa y el razonamiento basado en reglas, mientras que la inteligencia artificial fuerte utiliza redes neuronales artificiales y algoritmos genéticos.

¿Cuáles son los dos tipos principales de inteligencia artificial según las tareas específicas que pueden llevar a cabo?. Inteligencia artificial simbólica e inteligencia artificial subsimbólica. Inteligencia artificial simbólica e inteligencia artificial fuerte. Inteligencia artificial supervisada e inteligencia artificial no supervisada. Inteligencia artificial débil e inteligencia artificial fuerte.

¿Cuál es una aplicación de la inteligencia artificial en el sector de la salud?. Análisis de imágenes médicas para detectar enfermedades. Gestión de inventarios en farmacias. Asesoría financiera para pacientes. Detección de fraudes en seguros médicos.

¿En qué etapa del proceso de minería de datos se lleva a cabo la construcción de modelos que representan los patrones encontrados en los datos?. Recolección y preparación de datos. Modelado y análisis. Transformación de datos. Evaluación e interpretación.

¿Cuáles son los dos enfoques principales de la inteligencia artificial según cómo se representa y manipula la información?. Algoritmos genéticos y lógica difusa. Inteligencia artificial débil e inteligencia artificial fuerte. Inteligencia artificial simbólica e inteligencia artificial subsimbólica. Aprendizaje supervisado y aprendizaje no supervisado.

¿Qué es la Inteligencia Artificial (IA)?. La capacidad de las máquinas para realizar tareas que requieren inteligencia humana. Un software que solo realiza tareas repetitivas. Un tipo de lenguaje de programación utilizado en la informática. La habilidad de los humanos para aprender de las máquinas.

¿Cuál de las siguientes características NO corresponde a la Inteligencia Artificial?. Aprender de la experiencia. Resolver problemas. Solo realizar tareas mecánicas. Adaptarse a nuevas situaciones.

¿Qué habilidad describe mejor el proceso en el que una máquina mejora su rendimiento a partir de datos previos?. Procesamiento de lenguaje natural. Adaptación a nuevas situaciones. Aprendizaje de la experiencia. Reconocimiento de patrones.

¿Qué capacidad permite a la IA entender y generar lenguaje humano?. Reconocimiento de patrones. Procesamiento y comprensión del lenguaje natural. Resolución de problemas. Adaptación a nuevas situaciones.

¿Qué característica de la IA describe mejor la habilidad para ajustarse a nuevos contextos sin intervención humana directa?. Reconocimiento de patrones. Adaptación a nuevas situaciones. Aprendizaje de la experiencia. Resolución de problemas.

¿Qué proceso implica la capacidad de la IA para identificar regularidades o patrones dentro de grandes volúmenes de datos?. Aprendizaje de la experiencia. Reconocimiento de patrones. Resolución de problemas. Adaptación a nuevas situaciones.

¿Qué característica define a la Inteligencia Artificial débil?. Puede realizar múltiples tareas sin limitaciones. Está diseñada para realizar tareas específicas. Tiene conciencia de sí misma. Puede aprender de manera autónoma sin intervención humana.

¿Cuál de los siguientes ejemplos corresponde a una aplicación de la Inteligencia Artificial débil?. Un sistema que puede aprender a reconocer patrones de comportamiento humano en diversas situaciones. Un asistente virtual como Siri. Un sistema de IA que puede pensar y tomar decisiones independientes. Un algoritmo capaz de desarrollar nuevas ideas o teorías.

¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre la IA débil es correcta?. Es capaz de realizar tareas fuera del ámbito para el que fue diseñada. Puede realizar tareas generales, similares a las humanas. Solo está diseñada para realizar un conjunto limitado de tareas. Tiene un alcance de tareas ilimitado.

¿Qué tipo de IA sería responsable de la recomendación de productos en plataformas como Amazon o Spotify?. Inteligencia Artificial General. Inteligencia Artificial débil. Inteligencia Artificial fuerte. Inteligencia Artificial cognitiva.

¿Cuál de los siguientes sistemas no es un ejemplo de inteligencia artificial débil?. Reconocimiento de voz. Reconocimiento facial. Un sistema que resuelve problemas complejos en diferentes contextos. Filtro de spam en el correo electrónico.

¿Cuál es la característica principal de la Inteligencia Artificial Fuerte (AGI)?. Está diseñada para tareas específicas y no puede adaptarse. Tiene la capacidad de entender y aplicar conocimientos de manera general, similar a un ser humano. Solo puede procesar grandes volúmenes de datos en tiempo real. Solo se utiliza en investigaciones científicas.

¿Qué capacidad es exclusiva de la inteligencia artificial fuerte (AGI)?. Aprendizaje autónomo y razonamiento. Interacción a través de redes semánticas y ontologías. Tener emociones y consciencia. Filtrado de spam en correos electrónicos.

¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre la IA simbólica es correcta?. La IA simbólica es ideal para tareas que requieren el aprendizaje autónomo. Se basa en la manipulación de símbolos y reglas para representar el conocimiento. Su principal limitación es que no puede manejar grandes volúmenes de datos. La IA simbólica es capaz de razonar sin reglas predefinidas.

¿En qué tipo de inteligencia artificial se basa la manipulación explícita de símbolos y reglas?. Inteligencia Artificial General (AGI). Inteligencia Artificial débil. Inteligencia Artificial simbólica. Inteligencia Artificial cognitiva.

¿Cuál de las siguientes características es una limitación de la inteligencia artificial simbólica?. Tiene dificultades en la toma de decisiones en tiempo real. Es capaz de razonar sin reglas. Es completamente autónoma en el aprendizaje. No puede manejar grandes volúmenes de datos.

¿Qué caracteriza a la Inteligencia Artificial Subsimbólica en comparación con la IA simbólica?. Utiliza reglas predefinidas para procesar información. No puede manejar grandes cantidades de datos. Se adapta a nuevas situaciones sin necesidad de programación explícita. No se basa en modelos matemáticos.

¿Cuál es una limitación clave de la inteligencia artificial subsimbólica?. Es completamente transparente y fácil de interpretar. No puede manejar grandes volúmenes de datos. Puede ser difícil entender cómo y por qué llega a una solución. Siempre utiliza reglas explícitas para la toma de decisiones.

¿Qué enfoque de IA subsimbólica se basa en emular el proceso de aprendizaje del cerebro humano?. Redes neuronales artificiales. Algoritmos genéticos. Lógica difusa. Sistemas basados en agentes.

¿Qué técnica dentro de la IA subsimbólica es un subcampo del aprendizaje profundo que utiliza múltiples capas de redes neuronales?. Algoritmos genéticos. Lógica difusa. Redes neuronales artificiales. Aprendizaje profundo (Deep Learning).

¿En qué década se acuñó el término "Inteligencia Artificial"?. Década de 1940. Década de 1950. Década de 1970. Década de 1990.

¿Qué avance importante ocurrió durante la década de 1980 en el campo de la inteligencia artificial?. Desarrollo de los sistemas expertos. Creación de los primeros robots autónomos. Uso generalizado de redes neuronales profundas. Creación de la máquina de Turing.

¿Cuál de las siguientes tecnologías estuvo asociada a la expansión de la IA en la década de 2000?. El desarrollo de la retropropagación. El uso de unidades de procesamiento gráfico (GPU) para entrenar modelos. La creación del test de Turing. La creación de lenguajes de programación como LISP.

¿Qué se entiende por IA generativa, mencionada en la década de 2020?. Modelos que generan texto, imágenes y videos. Sistemas que aprenden por sí mismos sin intervención humana. Máquinas capaces de diagnosticar enfermedades médicas. Algoritmos que replican el comportamiento humano.

¿Qué desafío se espera que sea un tema importante en el futuro de la IA?. La creación de máquinas autónomas. La mejora de la velocidad de procesamiento. La ética y la transparencia en el uso de la IA. La reducción de la cantidad de datos utilizados para el entrenamiento.