Módulo IA Tema 1

¿Qué funciones ejecuta la IA que tradicionalmente dependen de los humanos?. Digestión y respiración. Procesamiento de imágenes, habla y razonamiento lógico. Crecimiento celular y reflejos básicos. Únicamente cálculos matemáticos simples.

¿Cómo se define la IA ?. Un sistema que reemplaza el alma humana. El desarrollo de sistemas capaces de ejecutar funciones humanas. Una base de datos estática de información mundial. Un robot con forma humana obligatoria.

¿Cuál es la sigla de la IA en inglés?. IIA. AI (Artificial Intelligence). IAT. RA.

¿Qué tecnología promete revolucionar cómo vivimos, trabajamos y nos relacionamos?. La imprenta. La inteligencia artificia. El motor de combustión. La radiofrecuencia.

¿Cuándo nació la IA como disciplina científica?. A principios del siglo XIX. A mediados del siglo XX. En el año 2000. Durante la Revolución Industrial.

¿Qué evento se considera el "verdadero nacimiento" de la IA en 1956?. La invención del transistor. La conferencia de Dartmouth. El lanzamiento de ChatGPT. La creación de internet.

¿Quiénes fueron visionarios que acuñaron el término IA en 1956?. Bill Gates y Steve Jobs. John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester y Claude Shannon. Alan Turing y Albert Einstein. Nerea Luis y Xabi Alonso.

¿Cómo se conoce a la etapa de los años 50-60?. Era del optimismo. Invierno de la IA. Era del Big Data. Resurgimiento tecnológico.

¿Qué otros nombres recibía el campo en sus inicios?. Robótica pesada y lógica pura. Cibernética, teoría de los autómatas y procesamiento complejo de la información. Computación cuántica y redes wifi. Análisis predictivo de ventas.

¿Qué ocurrió en los años 70-80 tras no cumplirse las expectativas?. Un auge masivo de inversión. El "Invierno de la IA" con reducción de financiación. La creación de los primeros smartphones. La prohibición legal de la IA.

¿Qué factor revivió el campo en los años 90-2000?. La caída de la bolsa. El aumento de la potencia computacional y avances en algoritmos. El fin de la Guerra Fría. La invención de la televisión en color.

¿Cómo se define la era actual desde el 2000 hasta hoy?. Era del vapor. Era del Big Data y el aprendizaje profundo. Era de la escasez de datos. Era de la inteligencia general.

¿A qué se refiere el término machine learning?. A la capacidad de la IA de aprender, adaptarse y mejorar. Al montaje físico de piezas de máquinas. A la traducción literal de textos. Al almacenamiento masivo de archivos PDF.

¿Dónde se remontan los conceptos de "máquinas inteligentes" antes de ser ciencia?. A la mitología y leyendas antiguas. A la NASA en 1940. A las primeras calculadoras de 1900. No existían conceptos previos.

¿Cuál es la clasificación según la capacidad?. IA fuerte e IA extrafuerte. Narrow AI (débil) y General AI (IA general). IA barata e IA cara. IA con internet e IA sin internet.

¿Qué caracteriza a la Narrow AI?. Puede hacer cualquier tarea humana. Está especializada en una tarea o conjunto limitado de tareas. Tiene conciencia propia y sentimientos. No necesita datos para funcionar.

¿Qué es un ejemplo de Narrow AI que usamos a diario?. Un robot que piensa por sí mismo. Filtros de spam y sistemas de navegación GPS. Una máquina del tiempo. Un ordenador que siente tristeza.

¿Qué es la General AI?. Un sistema que solo traduce textos. Un concepto teórico capaz de realizar cualquier tarea intelectual humana. La IA que llevan los coches actuales. Un asistente de voz como Siri.

¿Posee la Narrow AI comprensión general del mundo?. Sí, es muy sabia. No, no posee conciencia ni comprensión general. Solo si está conectada a Wikipedia. Depende de si es de pago.

¿En qué se centra la Generative AI?. En clasificar correos. En la creación de nuevo contenido a partir de ejemplos previos. En predecir el tiempo. En borrar datos antiguos.

¿Qué tipo de contenido puede producir la IA generativa?. Solo código binario. Texto, imágenes, música o vídeos. Únicamente hojas de cálculo. Objetos físicos de plástico.

¿Cuál es la función principal de la Predictive AI?. Crear arte digital. Analizar datos históricos para predecir eventos futuros. Traducir idiomas en tiempo real. Limpiar bases de datos.

¿A diferencia de ChatGPT, qué NO hace la IA predictiva?. No usa datos. No crea contenido nuevo. No funciona en ordenadores. No utiliza algoritmos.

¿Qué hace la Discriminative AI?. Crea música nueva. Clasifica y distingue entre diferentes categorías de datos. Predice el precio de las acciones. Borra spam automáticamente sin aprender.

¿Con qué analogía se define a la IA discriminativa?. Como un chef. Como un "juez de datos". Como un arquitecto. Como un deportista.

¿En qué se centra la Analytical AI?. En "mirar hacia adelante". En "mirar hacia atrás" procesando grandes volúmenes de datos. En inventar historias. En el reconocimiento facial únicamente.

¿Qué técnica usa la Statistical AI para predecir ventas a partir de publicidad?. Análisis bayesiano. Regresión. Prueba de hipótesis. Generación de prompts.

¿Para qué sirve el Análisis Bayesiano en la IA estadística?. Para borrar datos. Para actualizar creencias con nuevos datos. Para diseñar ropa. Para jugar al ajedrez.

¿Qué IA es clave para validar otros sistemas y evitar sesgos?. IA generativa. IA estadística. IA recreativa. IA de entretenimiento.

Un asistente virtual que entiende tu voz usa... IA predictiva solamente. Discriminative AI para entender comandos. IA analítica pura. IA de ciencia ficción.

¿Pueden combinarse los enfoques (generativo, predictivo, etc.)?. No, son exclusivos. Sí, a menudo se combinan en sistemas complejos. Solo en la IA general. Solo si lo permite la ley.

¿Qué integra todos los enfoques de manera autónoma?. Un chatbot moderno. La General AI. Un buscador de internet. Un GPS.

¿Qué es la regresión en IA estadística?. Volver a una versión anterior del software. Encontrar relaciones entre variables. Un error en el código. El borrado de memoria.

¿Para qué sirven las pruebas de hipótesis?. Para crear imágenes. Para verificar si un resultado es casual o significativo. Para adivinar el futuro sin datos. Para traducir idiomas.

¿Es la IA infalible y siempre objetiva?. Sí, nunca se equivoca. No, puede tener sesgos y errores según sus datos de entrenamiento. Sí, porque las máquinas no tienen sentimientos. Solo si es una IA de pago.

¿Es la IA actual igual a la inteligencia humana?. Sí, ya piensan igual. No, carece de versatilidad y comprensión general del mundo. Solo en el caso de ChatGPT. Supera a la humana en todos los aspectos emocionales.

¿Va la IA a reemplazar totalmente a los humanos en el trabajo?. Sí, en menos de un año. No, su papel es más complementario que sustitutivo. No, porque es ilegal. Solo en los trabajos de oficina.

¿Qué es una "alucinación" de la IA?. Cuando la máquina se apaga sola. Cuando el modelo produce resultados fabricados sin base en la realidad. Un virus informático. Un efecto visual de la pantalla.

¿En qué se diferencia la IA de un buscador como Google?. No hay diferencia. El buscador ordena contenido existente; la IA crea respuestas nuevas. El buscador es más rápido siempre. La IA no necesita internet.

¿Necesita la IA supervisión humana?. No, es totalmente autónoma. Solo cuando se instala por primera vez. Sí, requiere supervisión y validación continua. Solo si el usuario es principiante.

¿Qué ejemplo demuestra que la IA no entiende el contexto cultural?. Traducir "hola" correctamente. Sumar dos más dos. Traducir literalmente frases como "se me fue la olla". Mostrar el clima.

¿Cuál es un nuevo rol profesional creado por la IA?. Mecánico de coches. Diseñador de prompts. Cartero. Bibliotecario.

¿Por qué la IA puede ser injusta?. Porque odia a ciertos grupos. Porque refleja sesgos de los datos con los que fue entrenada. Porque está programada para ser mala (como Terminator). No puede ser injusta.

¿Qué pasa con la privacidad en la IA?. Está garantizada al 100% siempre. Solo importa en aplicaciones bancarias. Plantea riesgos si no se gestionan adecuadamente los datos almacenados. La IA no guarda datos.

¿Qué recursos técnicos significativos requiere la IA generativa?. Ninguno, es digital. Elevado consumo de energía. Contaminación acústica. Uso excesivo de plástico.

¿Qué es el desafío de la "consistencia"?. Que la IA se borra sola. Que el hardware se calienta. Que la IA siempre dice lo mismo. Que da respuestas diferentes a entradas similares por su naturaleza probabilística.

¿A qué se refiere la "obsolescencia" en IA?. A que las máquinas se oxidan. A que los modelos pierden relevancia ante nuevas versiones más avanzadas rápidamente. A que el usuario olvida cómo usarla. A que internet se llena de datos viejos.

¿Qué debe hacer un usuario para proteger su privacidad?. No usar nunca la IA. Conocer las políticas de privacidad y configurar parámetros adecuadamente. Borrar el historial del navegador cada hora. Poner una contraseña muy larga.