IA. Ponte a prueba + autoevaluaciones 2/6

Relaciona el proceso o modelo avanzado con su descripción: Modelo de difusión (Diffusion). CNN (Red Neuronal Convolucional). GAN (Red Generativa Antagónica). VAE (Autoencoder Variacional). PLN (Procesamiento del Lenguaje Narutal). Conversational AI (IA conversacional). Transformer.

¿Qué desafío relacionado con la IA es un tema importante de debate en el sector creativo?. Los derechos de autor y la imitación de estilos por parte de los modelos de IA. La falta de herramientas para la creación de arte. El elevado coste de las herramientas de generación de imágenes. La imposibilidad de la IA para generar música de calidad.

La IA no puede causar desplazamiento laboral. Falso. Verdadero.

¿Qué implica la ética digital y la responsabilidad social al usar IA?. Evitar el uso de cualquier herramienta de IA por su impacto. Desentenderse de los resultados, ya que la responsabilidad es de la máquina. Usar la IA solo para tareas divertidas y personales. Ser responsable del contenido generado, evitando sesgos y respetando derechos de autor.

¿Cuál es una consecuencia de la brecha socioeconómica generada por la IA?. Reducción de desigualdades. Acceso desigual a beneficios de la IA. Mayor eficiencia global. Mejor acceso a internet.

La IA es un sustituto directo del profesional, liberando por completo a los humanos de sus responsabilidades laborales. Falso. Verdadero.

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

En las GAN (Generative adversarial networks / Redes generativas antagónicas), ¿qué red crea datos sintéticos?. Transformer. Discriminador. Red neuronal. Generador.

¿Qué característica principal define a los datos semiestructurados en comparación con otros tipos de datos?. Están completamente organizados en tablas de filas y columnas como bases de datosrelacionales. Solo pueden ser procesados por sistemas de inteligencia artificial especializados. Carecen totalmente de organización y requieren técnicas avanzadas de procesamiento. Poseen cierta estructura mediante etiquetas o formatos estandarizados, aunque no siguen un esquema rígido.

Para obtener resultados óptimos al interactuar con una IA, los prompts deben ser lo más genéricos y ambiguos posible para dar más libertad a la máquina. Falso. Verdadero.

Relaciona la herramienta de IA con su característica: Plataforma profesional que ofrece herramientas para crear, entrenar y desplegar modelos de IA personalizados. Modelo de IA generativa de código abierto que crea imágenes a partir de descripciones escritas. Los usuarios pueden instalarlo en sus propios equipos y personalizarlo. Diseño gráfico accesible, herramienta de diseño que sugiere plantillas, estilos y elementos visuales para agilizar el proceso creativo. Modelo que permite generar imágenes originales a partir de instrucciones textuales. Se ha popularizado por su capacidad de combinar elementos de manera creativa. Modelo de IA generativa pensado para integrarse en las aplicaciones de Adobe (como Photoshop o Illustrator) y facilitar la creación profesional.

¿Cuál de las siguientes herramientas de IA está específicamente diseñada para generar imágenes de alta calidad a partir de descripciones textuales y es conocida por su uso en campos creativos como el diseño gráfico?. Microsoft Copilot. Claude. Google Gemini. Stable Diffusion.

El RGPD reconoce el derecho al olvido en el uso de IA. Verdadero. Falso.

¿Por qué es importante la calidad de los datos en la IA?. Mejora la velocidad de procesamiento. Lleva a resultados más precisos y útiles. Hace que la IA sea más fácil de programar. Reduce el coste de los sistemas de IA.

¿Qué ventaja principal tienen los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM)?. Generar lenguaje humano con gran sofisticación. Procesar solo imágenes. Requerir pocos datos. Ser económicos.

Las redes neuronales convolucionales (CNN, Convolutional neural networks) están especializadas en imágenes y vídeo. Verdadero. Falso.

La principal función de la IA discriminativa es generar contenido nuevo, como imágenes o música, a partir de patrones aprendidos. Verdadero. Falso.

Según el material didáctico, ¿qué habilidad transversal permite liberar tiempo y recursos?. Apoyar la creatividad y la toma de decisiones. Análisis de datos complejos y profundos. Automatizar tareas repetitivas. Mejorar la comunicación y presentación de datos.

Años de la "Era del Big Data": 2000-presente. Años 90-2000. Años 50-60. Años 70-80.

Un sistema de IA recibe miles de fotos de frutas donde cada imagen está ya etiquetada como manzana, plátano o pera. Tras entrenarse, el sistema puede clasificar nuevas fotos en esas categorías. ¿Qué tipo de modelo es?. Refuerzo. Ninguno es correcto. Supervisado. No supervisado.

En la IA conversacional, el prompt no influye en la calidad de la salida. Falso. Verdadero.

La IA puede dar la impresión de empatía, pero no siente emociones reales. Verdadero. Falso.

¿Qué riesgo supone la explotación comercial de datos personales?. Reducción de la publicidad. Mejora del sistema de IA. Uso de contraseñas más seguras. Venta de datos a anunciantes sin informar al usuario.

Un robot en un almacén aprende a mover cajas de un sitio a otro. Al principio comete muchos errores, pero va mejorando porque recibe recompensas cuando logra entregar la caja en el lugar correcto y penalizaciones cuando se equivoca. ¿Qué tipo de modelo es?. Refuerzo. Supervisado. Ninguna es correcta. No supervisado.

Crear infografías interactivas es un ejemplo de ¿qué aplicación de la IA?. Apoyo a la creatividad. Automatización de tareas. Mejora de la comunicación. Eliminación de sesgos.

¿Cuál es el principal desafío que presentan los datos no estructurados para los sistemas de inteligencia artificial?. Requieren un procesamiento previo más complejo para ser interpretados por máquinas. Solo pueden ser analizados por humanos, nunca por sistemas automatizados. Ocupan menos espacio de almacenamiento que los datos estructurados. Son demasiado escasos para entrenar modelos de IA efectivos.

La inteligencia artificial puede cometer errores o inventar datos, por lo que es esencial desarrollar un pensamiento crítico. Falso. Verdadero.

¿Qué significa el derecho de portabilidad de datos?. Exportar tus datos a otro servicio. Usar datos de terceros sin permiso. Recuperar datos borrados. Almacenar datos en un pendrive.

¿Qué tipo de sesgo ocurre cuando la pregunta al sistema ya incluye un prejuicio?. Sesgo en los prompts. Sesgo de selección. Sesgo de medición. Sesgo de confirmación.

A pesar de la automatización, la supervisión humana sigue siendo importante para evitar errores si los datos están incompletos o mal procesados. Falso. Verdadero.

Usar repositorios libres de derechos es una buena práctica en creación con IA. Verdadero. Falso.