Refuerzo IA 1/2

Si un algoritmo de IA agrupa clientes o imágenes en categorías según similitudes sin usar etiquetas previas, ¿qué técnica está utilizando?. Clustering. Regresión. Redes neuronales. Clasificación.

¿Cuál de los siguientes ejemplos representa el uso de una red neuronal convolucional (CNN)?. Un modelo que aprende a jugar a un videojuego mediante prueba y error. Un sistema de reconocimiento facial que desbloquea un móvil utilizando análisis de imágenes. Un modelo que analiza correos electrónicos para clasificarlos como spam o no spam. Un sistema que predice el precio de una vivienda según su tamaño y ubicación.

¿Qué es el sesgo de selección?. La magnificación de los sesgos ya existentes en los datos de entrenamiento, haciendo que aparezcan con más fuerza de lo que ocurre en la realidad. Los datos o las preguntas que se introducen en el sistema se diseñan de manera que refuerzan creencias o hipótesis previas. Los métodos de recogida de datos contienen errores o distorsiones. Los datos de entrenamiento no representan a toda la población.

¿Qué es el sesgo de confirmación?. Aquel que ocurre al reforzar creencias o hipótesis previas en lugar de cuestionarlas al introducir datos o preguntas. Ninguna de las respuestas es correcta. Aquel que ocurre cuando los métodos de recogida de datos contienen errores o distorsiones. Aquel que ocurre cuando la IA aprende de datos que ya están sesgados y reproduce esas distorsiones en sus resultados.

Una IA que está diseñada para realizar una tarea específica, como recomendar productos o traducir idiomas, se clasifica como: IA generativa. IA de reconocimiento. IA fuerte. IA débil.

¿Cómo se denomina el proceso en el que un modelo de IA aprende y ajusta sus parámetros a partir de un conjunto de datos?. Entrenamiento. Optimización. Implementación. Codificación.

¿Qué concepto describe el uso de contenidos generados por usuarios (textos, imágenes, audios) para entrenar modelos de IA sin permiso explícito?. Uso no autorizado. Fugas de datos. Explotación comercial de datos personales. Entrenamiento sin consentimiento.

¿Cuál de estas es una medida para mitigar los sesgos algorítmicos?. Uniformidad de los datos. Supervisión humana sobre los resultados de la IA. Usar solo datos históricos. Reducir el tamaño de los datos.

¿Cuál de las siguientes afirmaciones describe mejor la “Narrow AI” o IA débil, que predomina en la actualidad?. Puede aprender y adaptarse a cualquier situación sin necesidad de datos específicos. Está especializada en tareas específicas y es muy eficiente en su dominio, pero no tiene conciencia ni comprensión general. Es capaz de realizar cualquier tarea humana con conciencia completa del mundo. Se centra en el análisis histórico de datos sin interactuar con aplicaciones prácticas.

¿Cuál de los siguientes no constituye un desafío técnico para la inteligencia artificial?. La incapacidad de la IA para aprender de datos nuevos. Elevados costos y consumo energético. Altos requerimientos de recursos computacionales. Ausencia de estándares universales.

La detección de fraudes en transacciones bancarias, que busca patrones anómalos en grandes volúmenes de datos, es un ejemplo de: Statistical AI. Generative AI. Discriminative AI. Analytical AI.

¿En qué consiste el principio ético de transparencia aplicado a la IA?. Divulgar la información relevante sobre cómo funciona y se utiliza la IA. Obligación de explicar, justificar y responsabilizarse de los propios actos al usar IA. Trato imparcial y justo, sin favoritismos ni discriminación. Proteger la información personal contra la exposición pública o el uso indebido.

¿Qué tipo de herramienta de IA se utiliza comúnmente para interactuar con usuarios, responder preguntas o brindar asistencia en tiempo real?. Chatbots. Editores de vídeo. Herramientas de análisis de marketing. Generadores de imágenes.

¿Qué tipo de sesgo aparece cuando los métodos de recogida de datos contienen errores o distorsiones?. Sesgo de medición. Sesgo de selección. Sesgo en prompts. Sesgo de confirmación.

¿Cuál es la definición principal de la Inteligencia Artificial?. La automatización de procesos industriales. La simulación de procesos de inteligencia humana por máquinas. El estudio de vehículos eléctricos e híbridos. La creación de bases de datos para clientes.

¿Qué aspecto fundamental del uso responsable de la IA aborda las preocupaciones sobre la forma en que los algoritmos pueden perpetuar o crear disparidades?. Derechos de autor. Desinformación y deepfakes. Sesgos y discriminación algorítmica. Privacidad y protección de datos.

Sistemas de recomendación en plataformas de streaming (como Netflix o Spotify) se clasifican como: IA fuerte, capaz de realizar cualquier tarea humana. Sistemas estadísticos sin capacidad de aprendizaje. IA débil o Narrow AI, diseñada para tareas específicas. IA con conciencia y comprensión global del mundo.

El proyecto de Hostelería y Turismo genera descripciones inmersivas de destinos. Para asegurar que estas descripciones no incluyan contenido que pueda ser considerado ofensivo o inexacto (desalineado), ¿qué rol debe priorizar la Monitorización de resultados para detectar sesgos o errores?. El Arquitecto de Sistemas, para ajustar parámetros y realizar un informe de calidad. El Prompt Designer, mediante prompts muy detallados. El Analista de datos junior, en la fase de análisis de datos de los destinos. El Supervisor de IA, como parte de su función de control ético y de calidad.

¿Qué plataforma española se dedica al fact-checking?. Instagram. Spotify. TikTok. Newtral.

Que característica corresponde con el "Determinismo" de los algoritmos de la IA: Deben definir exactamente qué operaciones realizar. Capacidad para manejar volúmenes crecientes de datos. Buscan resolver problemas utilizando la menor cantidad de recursos posibles. Ante los mismos datos de entrada, producen los mismos resultados.

¿Qué problema puede surgir por sesgos en los datos de entrenamiento?. Imágenes siempre en blanco y negro. Representaciones poco inclusivas. Errores gramaticales. Exceso de detalles.

¿En qué evento histórico se acuñó el término 'inteligencia artificial' y se sentaron las bases para su desarrollo como disciplina científica?. El Simposio de Turing de 1950. El Congreso Internacional de Cibernética en 1958. La Conferencia de Dartmouth en 1956. La Feria Mundial de Nueva York de 1964.

¿Qué ocurre cuando una pulsera de salud falla en personas con piel oscura?. Sesgo de medición. Sesgo en prompts. Sesgo de confirmación. Sesgo de selección.

A nivel europeo, ¿quién regula el uso de obras con copyright en la IA?. Naciones Unidas. Parlamento Europeo. Directiva sobre derechos de autor en el mercado único digital. Google.

Definición de Privacidad: La ausencia de normas universales permite discrepancias en ética, transparencia y privacidad entre modelos, dificultando un uso responsable. Problemas como sesgos, alucinaciones o desinformación exigen supervisión humana y validación constante de los resultados. Los avances tecnológicos vuelven obsoletos rápidamente los modelos existentes, forzando actualizaciones frecuentes y estrategias escalables. La recopilación automática de datos de usuario sin transparencia puede comprometer información sensible, requiriendo configuración consciente de ajustes.

En un asistente virtual como Alexa o Siri integra varios tipos de IA. ¿Cuál de los siguientes noes un componente para su funcionamiento?. Analytical AI para optimizar rutas logísticas. Discriminative AI para entender comandos de voz. Generative AI para producir respuestas. Predictive AI para sugerir acciones.

Definición de Fiabilidad: Problemas como sesgos, alucinaciones o desinformación exigen supervisión humana y validación constante de los resultados. La naturaleza probabilística de estos modelos hace que sus respuestas varíen incluso con entradas similares, lo que exige verificación adicional en contextos que requieren precisión. Su implementación demanda GPU potentes, grandes volúmenes de datos y alto consumo energético, lo que limita su accesibilidad y plantea retos ecológicos. Los avances tecnológicos vuelven obsoletos rápidamente los modelos existentes, forzando actualizaciones frecuentes y estrategias escalables.

El equipo de marketing quiere evaluar qué paleta de color sugerida por la IA genera más engagement en redes. ¿Qué rol profesional utilizaría las herramientas de IA para analizar los datos de interacción y generar una visualización clara de las tendencias?. Arquitecto de Soluciones, para calibrar la latencia del píxel de entrenamiento en el servidor. Analista de datos junior con enfoque en IA, para identificar patrones de respuesta del público. Prompt Designer, para crear una nueva paleta. Supervisor de IA, para monitorizar la ética de los comentarios.