¿Existe actualmente alguna aplicación que haga uso de la inteligencia artificial fuerte? a) Sí, los asistentes virtuales lo son. b) Sí, es un robot que trabaja en Amazon. c) No, las ha habido, pero se han quedado obsoletas. d) No, aún no se ha conseguido.
La inteligencia artificial débil: a) Es un tipo de inteligencia artificial que puede desarrollar tareas muy diferentes entre sí. b) Es un tipo de inteligencia artificial que hace muy bien una tarea concreta. c) Es un modelo que está aún sin terminar. d) Ninguna de las anteriores.
La inteligencia artificial fuerte a) Es un tipo de inteligencia artificial que puede desarrollar tareas muy diferentes entre sí. b) Es un tipo de inteligencia artificial que hace muy bien una tarea concreta. c) Es un modelo que está aún sin terminar d) Ninguna de las anteriores.
Los desarrollos actuales de aprendizaje automático se ajustan al concepto de a) Inteligencia artificial débil b) Inteligencia artificial fuerte c) fuerte Inteligencia artificial general d) Ninguna de las anteriores.
La mayoría de los desarrollos actuales de inteligencia artificial a) No consiguen alcanzar el grado de capacidad humano b) Igualan las capacidades humanas c) En inteligencia artificial estrecha, se suelen superar las capacidades humanas. d) Ninguna de las anteriores.
Alexa, Siri o Google Assistant son ejemplos de a) Inteligencia artificial débil b) Inteligencia artificial fuerte c) Inteligencia artificial de Asimov d) Ninguna de las anteriores.
Los coches autónomos son un caso de a) Inteligencia artificial débil b) Inteligencia artificial fuerte c) Inteligencia artificial de Asimov d) Ninguna de las anteriores.
¿Cuál de éstas no es una ventaja de la inteligencia artificial débil? a) Sirve para adaptarse a cualquier contexto e improvisar. b) Permite arquitecturas modulares. c) Se controla más fácilmente y no presenta comportamientos demasiado inesperados. d) Actualmente es relativamente sencilla de conseguir y desarrollar.
Podemos ver sistemas basados en inteligencia artificial en: a) En películas y libros de ciencia ficción. b) La unidad de control de un vehículo autónomo c) El sistema logístico de un gran operador como Amazon d) El sistema de control de tráfico aéreo internacional.
¿Qué es Gato, el nuevo modelo desarrollado por Deepmind? a) Es una inteligencia artificial generalista que puede llevar a cabo hasta 604 tareas diferentes. b) Es un algoritmo de aprendizaje automático que analiza textos. c) Es un modelo de inteligencia artificial que resuelve las búsquedas que la gente hace en Google. d) Ninguna de las anteriores.
Desde el punto de vista de la filosofía respecto a la IA fuerte, se tiende a la idea: a) Hoy día se prefiere hablar de lógicas «de ayuda» a la creación o a la toma de decisiones más que de máquinas que remplazarían al hombre. b) Una IA fuerte acabará tarde o temprano con la humanidad. c) En realidad, todos estamos en una simulación controlada por una IA fuerte, sin saberlo. d) La IA fuerte es Dios.
Gato, el nuevo modelo de Deepmind, puede llevar a cabo muchas tareas porque a) Está compuesto por muchos algoritmos diferentes conectados entre sí b) Es una inteligencia artificial fuerte. c) Ha sido entrenado con variables provenientes de diferentes contextos d) Hay alguien programando las soluciones detrás.
¿La existencia de una inteligencia artificial fuerte implicaría el surgimiento de la conciencia artificial? a) Sí, son dos conceptos que van íntimamente ligados. b) Sí, ya hemos visto cómo la inteligencia artificial LaMDA tiene conciencia propia. c) No, no está relacionado a priori d) No, las inteligencias artificiales fuertes que hay ahora mismo no tienen conciencia propia.
¿Qué dos campos de estudio convergen en la inteligencia artificial actual? a) La didáctica y la ética. b) La lógica y la ética. c) La estadística y el aprendizaje automático. d) La psicología y la neurología.
Según Andrew Ng, profesor de inteligencia artificial en Stanford a) El desarrollo del machine learning se ha basado en la disponibilidad de datos y la escala computacional. b) El machine learning es cosa del pasado. c) La inteligencia artificial solo es estadística con un toque estético. d) El machine learning se ha desarrollado gracias al estudio de la evolución humana.
Wasserman diferencia la estadística del machine learning en que a) la estadística modeliza problemas de baja dimensión mientras que el machine learning hace predicciones de alta dimensión. b) en nada, afirma que son lo mismo. c) la estadística se encarga de las fórmulas y el machine learning de los cálculos. d) Ninguna de las anteriores.
El Teorema de Bayes sirve para calcular a) la probabilidad de una causa, conocida su consecuencia. b) cuántas veces se va a dar un fenómeno en la naturaleza. c) la probabilidad de que algo ocurra. d) Ese teorema no existe.
¿Cuál de estos algoritmos de machine learning se considera un modelo probabilístico? a) el algoritmo de Naive Bayes. b) los árboles de decisión. c) las redes neuronales profundas. d) las máquinas de vectores soporte.
El nombre del algoritmo KNN viene de: a) los K vecinos más cercanos b) la media de los valores de K elementos c) elementos el uso de K redes neuronales d) ninguna de las anteriores.
El algoritmo KNN es un modelo de machine learning para problemas de a) Clasificación b) Regresión c) Detección de anomalías d) Detección de anomalías.
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