La mayoría de los expertos coinciden en que la Inteligencia Artificial es: Una manera alternativa y compleja de abordar la estadística. La simulación de procesos de inteligencia humana por parte de máquinas. Un lío de mucho cuidado. Una rama científica de la Informática.
¿En qué sectores se están aplicando ya soluciones con Inteligencia Artificial integrada? Consultoría, Comercio y Entretenimiento. Agricultura, Gestión del Agua y Procesado de Alimentos. Marketing, Seguros y Salud. Todas las opciones anteriores son correctas.
Los robots médicos autónomos son una de las soluciones de la Inteligencia Artificial que se espera desarrollar a
medio plazo. ¿Verdadero o Falso? Verdadero Falso.
Una máquina «inteligente» ideal es un agente flexible que percibe su entorno y lleva a cabo acciones que
maximicen sus posibilidades de éxito en algún objetivo o tarea. ¿Verdadero o Falso? Verdadero Falso.
Los asistentes virtuales, la traducción simultánea universal y el control de juegos con el pensamiento son
aplicaciones de la Inteligencia Artificial que… ... no tienen el menor interés. ... se han desarrollado ya por completo y no se esperan avances significativos. ... se prevé que sean abordados en años futuros, aunque en la actualidad no se conoce ninguna solución
comercial concreta. ... se están desarrollando en la actualidad y para los que se esperan mejoras en los próximos años.
La definición de Inteligencia Artificial aún no es definitiva. ¿Verdadero o Falso? Verdadero Falso.
El lenguaje natural en Inteligencia Artificial se entiende como: La capacidad de una computadora para autoprogramarse de forma natural a sí misma. La capacidad de procesar cientos de expresiones escritas en segundos. La capacidad de comprender y usar el lenguaje como lo hace cualquier humano, con variaciones y
diferentes formas de expresar la misma idea. La posibilidad de responder a una pregunta en un lenguaje diferente.
¿Cuáles son los factores que más están favoreciendo la normalización de la Inteligencia Artificial? La imposición del uso de la IA para control social de los gobiernos totalitarios. La confiabilidad que generan empresas conocidas que aplican IA en sus soluciones más conocidas y
usadas por el público en general, la democratización de la IA gracias a las plataformas de código
abierto que permiten a cualquiera hacer desarrollos IA, el claro beneficio económico de las empresas
que usan IA en sus procesos, el beneficio social que se va pudiendo observar, la regulación legal que
garantice el beneficio de la persona. La inversión de administraciones públicas, así como la inversión privada. El paso del tiempo (los jóvenes le tienen menos miedo a la IA que los mayores y ancianos.
¿En qué año se celebró la Conferencia de investigación de verano de Dartmouth sobre Inteligencia Artificial, que
pasó a considerarse el germen de lo que hoy en día conocemos como tal? 1951. 1946. 1956. 1961.
El principal desarrollo de aplicaciones prácticas de la Inteligencia Artificial se ha producido a partir de los
siguientes logros técnicos: El invento de la máquina de escribir. La implantación de Internet. El desarrollo de los ordenadores, en concreto cuando han ido incorporando cada vez mayor
capacidad de de cómputo y memoria. La incorporación de la IA como materia en los planes de estudio de las universidades anglosajonas.
La Inteligencia Artificial Convencional también se conoce como: Inteligencia Artificial simbólico-deductiva. Inteligencia Artificial Fuerte. Inteligencia Artificial subsimbólica-inductiva. Inteligencia Artificial Débil.
¿Cuáles son las dos escuelas de pensamiento en el ámbito de la Inteligencia Artificial? Convencional, Débil, Computacional y Fuerte. Convencional y Fuerte. Débil y Computacional. Convencional y Computacional.
¿Cuál de las siguientes técnicas NO pertenece a la escuela de pensamiento computacional en el ámbito de la
Inteligencia Artificial? Redes Neuronales. Smart Process Management. Computación evolutiva. Máquina de vectores soporte.
¿Cuál ha sido la escuela de pensamiento que mayor número de algoritmos conocidos como “automatización”
nos ha proporcionado? La Inteligencia Artificial Reactiva. La Inteligencia Artificial Fuerte. La Inteligencia Artificial Computacional. La Inteligencia Artificial Convencional.
A pesar de los avances que estamos teniendo en la capacidad de cómputo y memoria de los ordenadores, la
Inteligencia Artificial Convencional sigue aplicándose y creciendo. ¿Verdadero o Falso? Verdadero Falso.
La Inteligencia Artificial Estrecha es una de las maneras por las que se conoce a: la Inteligencia Artificial Débil. la Inteligencia Artificial del Test de Turing. la Inteligencia Artificial Convencional. la Inteligencia Artificial Fuerte.
¿Cuántos tipos de Inteligencia Artificial contempla la clasificación de Hintze? 3. 4. 2. 5.
La clasificación de IA según la/s tarea/s que resuelve contempla estas opciones: Débil, Media, Fuerte, Muy Fuerte. Débil y Fuerte. Ninguna de las anteriores es correcta. Computacional, Hintze.
De las siguientes tipologías de clasificación de la Inteligencia Artificial ¿cuál es la más reciente? Según la Escuela de Pensamiento. Hintze. Rusell y Norvig. Según la tarea (Fuerte-Débil).
La Inteligencia Artificial General es una de las maneras que a veces se usa cuando hablamos de: Inteligencia Artificial Fuerte. Cualquier tipo de Inteligencia Artificial. Inteligencia Artificial Débil. La Inteligencia Artificial de las máquinas reactivas.
¿Cuál es la segunda fase de un proceso de desarrollo de Inteligencia Artificial Clásica? Comprobar el buen funcionamiento del sistema e iterar el proceso si es necesario. Que el experto humano defina todos los elementos de la tarea que se quiere enseñar a la máquina. Informatizar las reglas. Convertir el conocimiento humano en reglas.
¿Qué es un Sistema Experto? Es un conjunto de ordenadores especializados en un tipo concreto de Inteligencia Artificial. Es un ordenador muy potente que se ha programado basándose en el criterio de un experto en
informática para desarrollar Inteligencia Artificial. Es un programa informático que se ha desarrollado a partir de nuestro conocimiento sobre una
cuestión, y que consigue que el ordenador muestre un comportamiento equivalente al que tendría un
experto humano sobre el mismo tema. Es un método de selección de ingenieros para encontrar a los más inteligentes.
Cuando el conocimiento o "inteligencia" que se quiere informatizar se basa en una correlación… No es abarcable por la mecánica de los Sistemas Expertos. Necesitamos recurrir a otra manera de abordar la Inteligencia Artificial. No es posible definir reglas y relaciones informatizables. Las tres respuestas anteriores son correctas.
Los primeros científicos que desarrollaron Inteligencia Artificial pensaban que sería posible lograr que un
ordenador aprendiera igual que lo hace un humano. Sí, y los primeros desarrollos prácticos que intentaron llevar a la realidad perseguían este modo de
aprendizaje. No, lo pensaron en algún momento, pero no prestaron atención a esa posibilidad. No, nunca pretendieron nada parecido. Sí, pero pronto se dieron cuenta que no era posible y no llegaron a intentar desarrollar esta teoría a la
práctica.
Los sistemas expertos probabilísticos están basados en: El Teorema de Pitágoras Ninguno de los anteriores El principio de incertidumbre de Heissenberg El Teorema de Bayes.
Los sistemas expertos planteados por la Inteligencia Artificial Clásica sólo son abarcables… En tareas que se fundamentan en relaciones de causalidad. Siempre, en cualquier tipo de tarea o problema. Ninguna de las respuestas anteriores es correcta. En casos de correlación.
¿Qué es informatizar (en el contexto de los Sistemas Expertos IA)? Cualquiera de las tres respuestas anteriores es válida. Es el proceso por el que se comprueba el buen funcionamiento de una Inteligencia Artificial y se itera si es
necesario. Es trasladar las reglas definidas por un humano experto para realizar una tarea a lenguaje
informático. Es definir las reglas de una tarea que se pretende “enseñar” a una máquina.
El "Silogismo" es uno de los procesos básicos del aprendizaje humano que primero intentaron "imitar" en la
Inteligencia Artificial con máquinas. ¿Verdadero o Falso? Verdadero Falso.
La Inteligencia Artificial Clásica necesita al menos un humano “experto” en la tarea que se pretenda que dicha
Inteligencia Artificial aprenda. ¿Verdadero o Falso? Verdadero Falso.
¿Qué parte del sistema experto contiene el conocimiento estructurado y codificado? Base de hechos Base de conocimientos Motor de inferencia Interfaz sistema-usuario.
Si quieres entrenar un modelo de Inteligencia Artificial mediante Aprendizaje Automático para predecir el
volumen de ventas que tendrá tu empresa los próximos meses ¿qué problema utilizarás? Clasificación. Regresión. Clusterización. Detección de anomalías.
¿Cuál es uno de los usos más extendidos del Aprendizaje Automático Supervisado? Hacer predicciones a futuro basadas en comportamientos o características que se han visto en los
datos ya almacenados (histórico de datos). Enseñar a máquinas a jugar a videojuegos. Encontrar relaciones ocultas entre los diferentes elementos aportados en los datos almacenados. Las tres respuestas anteriores son usos habituales del Aprendizaje Automático Supervisado.
¿Cuál es la característica fundamental del Aprendizaje Automático Supervisado? Que dicho aprendizaje necesita gran capacidad de cómputo. Que dicho aprendizaje se realiza a partir de datos no etiquetados previamente. Que dicho aprendizaje se realiza imitando el aprendizaje humano. Que dicho aprendizaje se realiza a partir de datos que ya han sido etiquetados previamente.
El Aprendizaje Automático puede ser: Solamente por refuerzo. Supervisado o por refuerzo. Supervisado, no supervisado o por refuerzo. Supervisado o no supervisado.
El Machine Learning (Aprendizaje Automático) genera un gran interés en toda la sociedad, especialmente desde
el año… 2022. 2000. 2016. 2009.
¿Cuál es el objetivo de las Asociaciones (en el contexto del Aprendizaje Automático No Supervisado)? Detectar qué grupos o clusters son los más poblados. Reducir el coste del entrenamiento de la Inteligencia Artificial. Encontrar relaciones entre los diferentes valores que toman los campos de una instancia. Detectar instancias que se diferencian de las demás.
¿Es habitual aplicar la Detección de Anomalías (en el contexto del Aprendizaje Automático No Supervisado)
como ejercicio previo para que detecte datos de instancias anómalos, limpiarlos o revisarlos? Sí, y después de haber eliminado las instancias anómalas aplicar un problema de Clustering o algún
otro. Ninguna de las tres respuestas anteriores es correcta. Solo cuando queremos hacer un entrenamiento supervisado posterior. No.
¿En qué dos categorías se dividen los problemas de Aprendizaje Automático Supervisado? Regresión y clasificación. Regresión y clustering. Rápido y lento. Fuerte y débil.
Si quieres entrenar un modelo de Inteligencia Artificial mediante Aprendizaje Automático para predecir un
diagnóstico médico ¿qué problema utilizarás? Regresión. Clusterización. Detección de anomalías. Clasificación.
¿Cuál es objetivo del Culstering (en el contexto del Aprendizaje Automático No Supervisado)? Ordenar y limpiar las instancias defectuosas para hacer un posterior entrenamiento supervisado. Generar agrupaciones o clusters buscando las instancias que son similares entre sí. Hacer predicciones. Generar un mapa clasificatorio.
¿En qué año se publicó el modelo de Deep Dream? En 2017. En 2019. Se creó en 2014, pero fué publicado en 2015. En 2021.
¿En qué consiste la tokenización en los modelos de NLP? En separar palabras del texto en entidades llamadas tokens. En memorizar sinónimos. En asignar un valor monetario al gasto computacional. En recrear las palabras más frecuentes.
¿Qué técnica utiliza DALLE para generar imágenes a partir de una descripción dada? Diffusion. Normalization. Clarification. Dispersion.
¿Qué es ImageNet? Un modelo de reconocimiento facial. Nada, no existe. Un dataset de más de 14 millones de imágenes para entrenamiento de modelos de visión artificial. Una red neuronal de visión artificial.
¿Se puede respetar la privacidad de las personas mayores que tienen un sistema de vigilancia en su casa? Sí, sustituyendo su imagen por una silueta o figura articulada. No. Les toca aguantarse. No, pero solo se ponen cámaras apuntando al techo. Sí, haciendo la imagen borrosa.
Los asistentes virtuales Google Assistant y Alexa, son capaces de conversar, pero también de hacer que se
ejecuten acciones en sistemas externos conectados. ¿Verdadero o Falso? Verdadero Falso.
La aplicación de Deep Dream puede ser usada por: Solo por empresas de diseño. Por cualquier persona que se registre en su web. Por cualquier persona que pueda acceder a un superordenador. Solo por artistas que estén acreditados por alguna escuela de arte.
¿A qué sistema del robot pertenece el módulo de visión artificial? Al de los sensores. Al de control. Al de los actuadores. Al de comunicaciones.
Las aplicaciones de NLP trabajan con Datos de sensores. Datos de entrada en formato de imagen. Datos de entrada estructurados en bases de datos relacionales. Datos no estructurados.
¿Se utiliza la visión artificial en los coches autónomos? Si, es uno de los módulos fundamentales. No, son mejores los radares y sensores Lidar. No, el coche para si el conductor grita. Si, pero solo cuando el coche está parado.
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