Inteligencia artificial ilerna

La inteligencia artificial se refiere exclusivamente a sistemas que pueden generar nuevo contenido creativo, como imágenes o textos, sin abarcar otras capacidades como el análisis de datos o la toma de decisiones. Verdadero. Falso.

Clasifica cada década con su característica: Era del optimismo. El invierno de la IA. El resurgimiento. La era del Big Data.

¿Cuál de las siguientes situaciones representa mejor el concepto de machine learning en la vida cotidiana?. Un navegador GPS que actualiza la ruta al detectar tráfico en tiempo real. Una app de mensajería que permite enviar audios y fotos a otros usuarios. Un procesador de texto que corrige automáticamente una falta de ortografía sin aprender del usuario. Un reloj digital que marca la hora exacta en cualquier momento del día.

¿Qué característica define al machine learning dentro del campo de la inteligencia artificial?. La habilidad de aprender, adaptarse y mejorar con el tiempo. La capacidad de almacenar grandes cantidades de datos sin procesarlos. El uso exclusivo de algoritmos predefinidos que no cambian. La necesidad de intervención humana constante para cada decisión.

Relaciona cada tipo de IA con su definición: Narrow AI. General AI. Generative AI. Predictive AI. Discriminative AI. Analytical AI. Statistical AI.

En un sistema de gestión de almacén basado en IA, ¿qué tipo de datos serían más útiles para predecir la demanda de productos?. Historial de ventas y datos estacionales. Imágenes de los productos. Conversaciones de servicio al cliente. Vídeos del almacén.

Un hospital usa un modelo de IA para analizar radiografías y distinguir entre tumores malignos y benignos. ¿Qué tipo de IA está aplicando?. Discriminative AI. Generative AI. Predictive AI.

La IA actual es capaz de aprender de forma autónoma y mejorar sus capacidades igual que un ser humano, incluso sin recibir datos nuevos. Verdadero. Falso.

Un asistente de voz que reconoce canciones a partir de unos segundos de audio está utilizando técnicas de IA discriminativa. Verdadero. Falso.

La inteligencia artificial generativa siempre produce resultados originales que no se parecen en nada a los datos con los que fue entrenada. Verdadero. Falso.

El reconocimiento facial de un móvil que falla más en personas con ciertos rasgos físicos es un ejemplo de sesgo en IA. Verdadero. Falso.

La IA puede sustituir completamente a médicos en diagnósticos, ya que sus predicciones no cometen errores humanos. Verdadero. Falso.

Los motores de búsqueda funcionan igual que los sistemas de IA generativa, porque ambos crean respuestas a partir de cero. Verdadero. Falso.

Si dos usuarios distintos hacen la misma pregunta a una IA generativa, la respuesta siempre será idéntica. Verdadero. Falso.

Arrastra cada desafío hasta su definición correspondiente: Consistencia. Requisitos técnicos. Privacidad. Falta de estándares. Fiabilidad. Obsolescencia.