Modelos de IA

¿Cuál es la pregunta fundamental que dio origen a la Inteligencia Artificial según el documento?. ¿Cómo podemos crear máquinas que piensen?. ¿Cómo podemos acelerar los cálculos matemáticos?. ¿Cómo podemos automatizar tareas repetitivas?.

¿Qué se entiende por 'artefacto' en el contexto de un sistema inteligente?. Un dispositivo físico que realiza tareas. Un software o hardware (o ambos) capaz de percibir, razonar y actuar. Un programa de computadora que ejecuta instrucciones.

¿En qué década se acuñó oficialmente el término 'Inteligencia Artificial'?. Década de 1940. Década de 1950. Década de 1960.

¿Qué experimento mental propuso Alan Turing para determinar si una máquina puede pensar?. El Test de Turing. El Test de Turing. La Prueba de Turing.

¿Cuál de los primeros programas inteligentes de la década de 1950-1960 demostraba teoremas matemáticos?. ELIZA. Logic Theorist. MYCIN.

¿Qué enfoque de la IA se centra en representar el conocimiento mediante reglas y símbolos?. IA conexionista. IA simbólica. IA híbrida.

¿Qué enfoque de la IA se basa en redes neuronales artificiales inspiradas en el cerebro humano?. IA simbólica. IA fuerte. IA conexionista.

¿Qué tipo de IA aspira a reproducir todas las capacidades cognitivas humanas, incluida la conciencia?. IA débil o estrecha. IA fuerte o general. IA híbrida.

¿Cuáles son los tres componentes esenciales de la estructura básica de un sistema inteligente?. Entradas, procesamiento y salidas. Datos, algoritmos y capacidad de cómputo. Percepción, razonamiento y acción.

¿Qué ciclo se conoce como la estructura básica de un sistema inteligente, similar a cómo funciona el cerebro humano?. Percepción-Procesamiento-Salidas. Datos-Algoritmos-Cómputo. Percepción-Razonamiento-Acción.

¿Qué tres pilares sostienen el rendimiento de un sistema inteligente?. Datos, hardware y sensores. Modelos, GPU y reglas. Datos, algoritmos y capacidad de cómputo.

¿Qué característica principal distingue a la IA simbólica de la conexionista según la autoevaluación?. La simbólica usa redes neuronales, la conexionista usa reglas. La simbólica representa conocimiento explícito mediante símbolos, la conexionista aprende a partir de datos. La simbólica se basa en hardware y la conexionista en software.

¿Qué tipo de IA se diseña para ejecutar tareas específicas, como reconocer voz o conducir un vehículo?. IA fuerte o general. IA simbólica. IA débil o estrecha.

¿Qué ventaja destacó Google DeepMind al aplicar IA en sus centros de datos?. Aumento de la velocidad de procesamiento. Sustitución completa de técnicos humanos. Reducción del consumo energético.

¿En qué sector la IA se usa para detectar riesgo de abandono escolar?. Sanidad. Transporte. Educación.

¿Qué técnica clásica de IA representa el conocimiento mediante estructuras gráficas donde los nodos representan conceptos?. Marcos (frames). Ontologías. Redes semánticas.

¿Qué estrategia de búsqueda explora todos los nodos de un nivel antes de pasar al siguiente?. Búsqueda en profundidad. Búsqueda de costo uniforme. Búsqueda en anchura.

¿Qué algoritmo es estándar en problemas de planificación y navegación y combina coste recorrido con estimación de coste restante?. Búsqueda Greedy (voraz). Algoritmo A*. Algoritmos evolutivos o genéticos.

¿Cuál es el objetivo principal de la IA en el problema del viajante (TSP)?. Maximizar el tiempo de viaje. Encontrar la ruta más corta que visita una serie de puntos y regresa al origen. Minimizar el número de ciudades visitadas.

¿Qué componente de un sistema automatizado ejecuta la acción física o digital resultante?. Sensor de entrada. Mecanismo de retroalimentación. Elemento de control o actuación.

¿Qué distingue la automatización cognitiva de la tradicional?. La tradicional usa redes neuronales. La cognitiva aprende y se adapta mediante técnicas de IA. Solo la cognitiva usa sensores físicos.

¿Qué ventaja ofrece la retroalimentación en un sistema de automatización inteligente?. Aumenta la velocidad del procesamiento. Elimina la necesidad de aprendizaje. Permite ajustar el comportamiento según los resultados.

¿Qué concepto se refiere a la falta de información o conocimiento sobre un hecho?. Imprecisión. Incertidumbre. Ambigüedad.

¿Qué representa una función de pertenencia en la lógica difusa?. La probabilidad de error del sistema. El grado en que un elemento pertenece a un conjunto. La relación entre variables dependientes.

¿Cuál de los siguientes ejemplos ilustra mejor el uso de la lógica difusa?. Un sistema que clasifica imágenes en 'perro' o 'gato'. Un sensor que enciende una luz solo si la temperatura baja de 20 °C exactos. Un termostato que regula gradualmente la potencia según si la temperatura es 'algo alta' o 'moderada'.

¿Cuál es el propósito del motor de inferencia en un sistema basado en reglas?. Almacenar los hechos conocidos. Introducir conocimiento experto. Decidir qué reglas aplicar y generar nuevas conclusiones.

¿Qué diferencia existe entre encadenamiento hacia adelante y hacia atrás?. Ambos siguen el mismo proceso. El primero parte de hipótesis, el segundo de hechos. El encadenamiento hacia adelante parte de hechos conocidos; el hacia atrás parte de una conclusión deseada.

¿Qué ventaja clave ofrecen los sistemas basados en reglas frente a otros modelos de IA?. Mayor velocidad de cálculo. Capacidad para aprender automáticamente. Mayor transparencia y facilidad de interpretación.

¿Qué campo de la IA busca dotar a los sistemas informáticos de la capacidad de entender, interpretar y generar lenguaje humano?. Visión por Computador. Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP). Robótica.

¿Cuál es una de las principales dificultades del lenguaje natural para las máquinas?. La falta de reglas estrictas. Su naturaleza artificial y diseñada. La excesiva precisión y ausencia de ambigüedad.

¿Qué avance clave permitió a los modelos modernos de NLP captar relaciones semánticas complejas?. Los sistemas basados en reglas. Los modelos estadísticos n-gram. El aprendizaje profundo y los Transformers.

¿Cuál de las siguientes etapas principales de un sistema NLP consiste en dividir el texto en unidades mínimas llamadas tokens?. Preprocesamiento. Análisis sintáctico. Tokenización.

¿Qué busca el análisis sintáctico en un sistema NLP?. Comprender el significado del texto. Identificar entidades nombradas. Identificar la estructura gramatical de las frases.

¿Qué problema persiste incluso en los Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLM)?. Falta de capacidad para generar texto coherente. Ausencia total de sesgos en los datos. Ambigüedad y comprensión limitada del contexto.

¿Qué distingue al lenguaje natural del lenguaje formal?. Que el formal depende del contexto. Que el natural tiene reglas fijas y no cambia. Que el natural es ambiguo y evolutivo.

¿Cuál de las siguientes aplicaciones pertenece principalmente al ámbito de la percepción artificial?. Generación de música por IA. Diagnóstico médico mediante imágenes. Tutorías personalizadas.

¿Qué papel cumple la IA en la realidad aumentada y virtual?. Generar gráficos tridimensionales sin sensores. Simular emociones humanas reales. Coordinar la personalización, la física y las respuestas del entorno.

¿Cuál es uno de los principales retos éticos de las nuevas formas de interacción?. Escasez de GPU. Falta de redes neuronales profundas. Privacidad y uso de datos personales.

¿Qué característica distingue a las interfaces naturales según el texto?. Requieren comandos formales. Se basan en pantallas táctiles exclusivamente. Permiten interactuar mediante voz, gestos o emociones.

¿Qué se entiende por automatización cognitiva?. Automatización basada únicamente en reglas fijas. Combinación de automatización tradicional con capacidades cognitivas de IA. Automatización que solo utiliza sensores físicos.

¿Qué componente de un sistema automatizado es responsable de capturar información del entorno?. Módulo de procesamiento o interpretación. Elemento de control o actuación. Sensores o entrada de datos.

¿Qué ventaja ofrece la retroalimentación en un sistema de automatización inteligente?. Aumenta la velocidad del procesamiento. Permite ajustar el comportamiento según los resultados. Elimina la necesidad de aprendizaje.

¿Qué diferencia principal existe entre incertidumbre e imprecisión?. La incertidumbre siempre puede eliminarse. Son conceptos idénticos. La incertidumbre se refiere a falta de datos; la imprecisión, a información vaga.

¿Cuál de los siguientes ejemplos ilustra mejor el uso de la lógica difusa?. Un sistema que clasifica imágenes en 'perro' o 'gato'. Un termostato que regula gradualmente la potencia según si la temperatura es 'algo alta' o 'moderada'. Un sensor que enciende una luz solo si la temperatura baja de 20 °C exactos.

¿Qué diferencia principal existe entre la búsqueda ciega y la búsqueda informada?. La búsqueda ciega usa heurísticas, la informada no. La búsqueda informada requiere menos información. La búsqueda ciega explora sin conocimiento adicional, la informada utiliza una estimación del objetivo.

¿Qué caracteriza a la explosión combinatoria en el espacio de estados?. El sistema se queda sin operadores. La búsqueda siempre se detiene prematuramente. El número de posibles estados crece de forma exponencial.

¿Cuál de los siguientes elementos forma parte de la definición formal de un problema en IA?. Datos de entrada, algoritmo, modelo y resultado. Estado inicial, operadores, estado final y restricciones. Entradas, salidas y feedback.

¿Qué diferencia principal existe entre la automatización cognitiva y la tradicional?. La tradicional usa redes neuronales. Solo la cognitiva usa sensores físicos. La cognitiva aprende y se adapta mediante técnicas de IA.

¿Qué ventaja ofrece la retroalimentación en un sistema de automatización inteligente?. Aumenta la velocidad del procesamiento. Reduce el número de sensores necesarios. Permite ajustar el comportamiento según los resultados.

¿Qué diferencia principal existe entre incertidumbre e imprecisión?. La incertidumbre se refiere a falta de datos; la imprecisión, a información vaga. La imprecisión implica datos falsos. La incertidumbre siempre puede eliminarse.

¿Qué representa una función de pertenencia en la lógica difusa?. La probabilidad de error del sistema. El grado en que un elemento pertenece a un conjunto. La relación entre variables dependientes.

¿Cuál de los siguientes ejemplos ilustra mejor el uso de la lógica difusa?. Un sistema que clasifica imágenes en 'perro' o 'gato'. Un sensor que enciende una luz solo si la temperatura baja de 20 °C exactos. Un termostato que regula gradualmente la potencia según si la temperatura es 'algo alta' o 'moderada'.

¿Cuál es el propósito del motor de inferencia en un sistema basado en reglas?. Almacenar los hechos conocidos. Introducir conocimiento experto. Decidir qué reglas aplicar y generar nuevas conclusiones.

¿Qué diferencia existe entre encadenamiento hacia adelante y hacia atrás?. Ambos siguen el mismo proceso. El primero parte de hipótesis, el segundo de hechos. El encadenamiento hacia adelante parte de hechos conocidos; el hacia atrás parte de una conclusión deseada.

¿Qué ventaja clave ofrecen los sistemas basados en reglas frente a otros modelos de IA?. Mayor velocidad de cálculo. Capacidad para aprender automáticamente. Mayor transparencia y facilidad de interpretación.

¿Qué campo de la IA busca dotar a los sistemas informáticos de la capacidad de entender, interpretar y generar lenguaje humano?. Robótica. Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP). Visión por Computador.

¿Cuál es una de las principales dificultades del lenguaje natural para las máquinas?. Su naturaleza artificial y diseñada. La falta de reglas estrictas. La excesiva precisión y ausencia de ambigüedad.

¿Qué avance clave permitió a los modelos modernos de NLP captar relaciones semánticas complejas?. Los sistemas basados en reglas. Los modelos estadísticos n-gram. El aprendizaje profundo y los Transformers.

¿Cuál de las siguientes etapas principales de un sistema NLP consiste en dividir el texto en unidades mínimas llamadas tokens?. Análisis sintáctico. Tokenización. Preprocesamiento.

¿Qué busca el análisis sintáctico en un sistema NLP?. Identificar entidades nombradas. Comprender el significado del texto. Identificar la estructura gramatical de las frases.

¿Qué problema persiste incluso en los Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLM)?. Falta de capacidad para generar texto coherente. Ausencia total de sesgos en los datos. Ambigüedad y comprensión limitada del contexto.

¿Qué distingue al lenguaje natural del lenguaje formal?. Que el formal depende del contexto. Que el natural tiene reglas fijas y no cambia. Que el natural es ambiguo y evolutivo.