Tipo examen - Introducción a Inteligencia Artificial

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¿Qué es la Inteligencia Artificial (IA)?. Sistemas capaces de ejecutar funciones que dependen de capacidades humanas. Sistemas que solo pueden procesar datos numéricos. Sistemas diseñados exclusivamente para tareas de gaming.

¿En qué año se acuñó el término Inteligencia Artificial en la conferencia de Dartmouth?. 1945. 1956. 1970.

¿Cómo se denominó el período entre los años 50 y 60 en la historia de la IA?. El Invierno de la IA. La Era del Optimismo. El Resurgimiento de la IA.

¿Qué caracterizó el período conocido como 'Invierno de la IA' (70-80)?. Un aumento significativo de la financiación y el interés en la IA. Las expectativas no se cumplieron, lo que llevó a una menor financiación e interés. Avances revolucionarios en el aprendizaje profundo.

¿Qué factores impulsaron el resurgimiento de la IA en los años 90-2000?. La invención de la World Wide Web. Mayor potencia computacional y avances en algoritmos. La aparición de los smartphones.

¿Qué concepto se refiere a la capacidad de aprender, adaptarse y mejorar en IA?. Aprendizaje Automático (Machine Learning). Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN). Visión Artificial.

¿Qué tipo de IA se caracteriza por realizar tareas específicas y ser muy eficiente en su dominio?. IA General (General AI). IA Débil (Narrow AI). IA Fuerte (Strong AI).

¿Cuál es el objetivo de la IA General (General AI)?. Realizar cualquier tarea intelectual humana de forma autónoma. Dominar un único campo con máxima eficiencia. Generar contenido creativo de forma exclusiva.

¿Qué tipo de IA se enfoca en crear contenido nuevo como texto, imágenes o música?. IA Predictiva. IA Discriminativa. IA Generativa.

¿Qué tipo de IA utiliza datos históricos para predecir el futuro?. IA Discriminativa. IA Predictiva. IA Analítica.

¿Qué tipo de IA se utiliza para clasificar y distinguir categorías, como el spam o el reconocimiento facial?. IA Generativa. IA Predictiva. IA Discriminativa.

¿Qué tipo de IA analiza grandes volúmenes de datos para encontrar patrones y tendencias?. IA Estadística. IA Analítica. IA Generativa.

¿Qué característica NO se asocia con los mitos sobre la IA?. La IA es infalible y objetiva. La IA reemplazará completamente a los humanos. La IA es una herramienta complementaria y puede crear nuevos roles.

¿Qué desafío actual de la IA se relaciona con resultados inventados sin base real?. Fiabilidad. Consistencia. Alucinaciones.

¿Qué desafío técnico de la IA implica que los modelos pueden volverse obsoletos rápidamente?. Falta de estándares. Obsolescencia. Requisitos técnicos elevados.

¿Qué es la 'materia prima' de la IA?. Los algoritmos. Los datos. La potencia computacional.

¿Cuál es una ventaja de los datos estructurados?. Gran riqueza informativa. Flexibilidad en el formato. Fáciles de almacenar, consultar y analizar con herramientas tradicionales.

¿Cuál es una limitación de los datos no estructurados?. Requieren poco procesamiento previo. Su volumen y diversidad exigen gran almacenamiento y cómputo. Son fáciles de garantizar en calidad y consistencia.

¿Qué son los datos semestructurados?. Datos organizados en filas y columnas. Datos sin formato predefinido. Datos a medio camino, con etiquetas o formatos estandarizados.

¿Qué significa 'algoritmo' en el contexto de la IA?. Un resultado específico obtenido por la IA. Pasos o instrucciones para resolver un problema o procesar datos. La capacidad de la IA para sentir emociones.

¿Qué tipo de algoritmo se utiliza para predecir un valor numérico, como el precio de una vivienda?. Clasificación. Clustering. Regresión.

¿Qué tipo de algoritmo agrupa datos por similitud sin necesidad de etiquetas previas?. Clasificación. Clustering. Regresión.

¿Cómo se llama la representación matemática de lo aprendido por un modelo de IA?. Algoritmo. Prompt. Modelo.

¿Qué tipo de aprendizaje supervisado utiliza datos etiquetados?. Aprendizaje No Supervisado. Aprendizaje Supervisado. Aprendizaje por Refuerzo.

¿Qué tipo de aprendizaje implica prueba y error con recompensas y penalizaciones?. Aprendizaje Supervisado. Aprendizaje No Supervisado. Aprendizaje por Refuerzo.

¿Qué proceso básico de IA transforma ruido en imágenes paso a paso?. Transformer. VAE. Difusión.

¿Qué tipo de modelo de IA comprime y reconstruye datos, generando variaciones?. GAN. VAE. CNN.

¿Qué significa 'entrenar' un modelo de IA?. Probar el modelo con datos nuevos. Ajustar los parámetros internos del modelo basándose en los datos. Evaluar la precisión del modelo.

¿Qué ocurre en la fase de 'Ajuste de parámetros' del entrenamiento de un modelo?. Se recopilan los datos iniciales. Se evalúa el rendimiento del modelo con datos nuevos. Se prueba el modelo con datos nuevos y se ajustan sus parámetros.

¿Qué es el 'sobreajuste' (overfitting) en el entrenamiento de un modelo de IA?. El modelo no aprende lo suficiente. El modelo memoriza los datos de entrenamiento y falla con casos nuevos. El modelo requiere demasiada energía.

¿Qué métrica evalúa el porcentaje de aciertos de un modelo de IA?. Error. Generalización. Precisión.

¿Qué es el 'prompt' en el contexto de la IA generativa?. La salida generada por la IA. La instrucción o consulta que se le da a la IA. El algoritmo de aprendizaje del modelo.

¿Qué característica debe tener un 'prompt' para ser eficaz?. Ser ambiguo y general. Ser claro, específico y con contexto. Evitar la jerga y las abreviaturas.

¿Qué significa PLN (Procesamiento del Lenguaje Natural)?. Procesar grandes volúmenes de datos. Comprender, interpretar y generar lenguaje humano. Analizar imágenes y vídeos.

¿Qué es la 'retroalimentación' en la interacción con la IA?. La respuesta automática de la IA. La mejora continua del modelo a través de datos adicionales. El ajuste del prompt por parte del usuario según la salida de la IA.

¿Cuál es un efecto adverso de la interacción humana con la IA?. Aumento del contacto humano. Menos contacto humano y dependencia excesiva. Mayor creatividad humana.

¿Qué son los 'chatbots'?. Herramientas para generar imágenes. Sistemas de IA conversacional que responden preguntas y dan soporte. Algoritmos de predicción de mercado.

¿Cuál de las siguientes NO es una herramienta de IA conversacional mencionada?. ChatGPT. Gemini (Bard). Adobe Firefly.

¿Qué aplicación de Microsoft Copilot permite redactar, corregir y resumir textos?. Excel. PowerPoint. Word.

¿Qué es un 'LLM' (Large Language Model)?. Un modelo de IA para análisis de imágenes. Un modelo de lenguaje de gran tamaño entrenado con enormes cantidades de texto. Un sistema de IA para la predicción del clima.

¿Cuál es una limitación de la IA para el texto?. Genera resúmenes siempre completos y precisos. Las correcciones de estilo son siempre exhaustivas. Los resúmenes pueden ser incompletos y puede haber errores o sesgos.

¿Qué técnica de prompting implica dar 2-4 ejemplos para guiar a la IA?. Zero-shot. Few-shot. Chain-of-thought.

¿Qué técnica de prompting pide a la IA que razone paso a paso?. Role prompting. Chain-of-thought. Zero-shot.

¿Qué habilidad es crucial para el 'Prompt Designer'?. Conocimiento profundo de los algoritmos de IA. Habilidades de comunicación excepcionales y comprensión de los modelos. Capacidad para escribir código de programación.

¿Qué es la 'IA y trabajo'?. La sustitución completa de humanos por IA en el empleo. Una evolución inevitable que exige pensamiento crítico y verla como un aliado. La automatización total de todas las tareas laborales.

¿Qué competencia nueva implica cuestionar, contrastar y detectar sesgos en la IA?. Diseño de prompts. Pensamiento crítico y verificación. Colaboración humano-IA.

¿Cómo se define la 'colaboración humano-IA'?. La IA asume todas las responsabilidades. La IA aporta rapidez y análisis; el humano aporta criterio, ética y empatía. El humano se encarga de las tareas repetitivas y la IA de la creatividad.

¿Cuál es un ejemplo de 'Automatizar tareas repetitivas' con IA?. Generar ideas creativas. Analizar escenarios complejos. Procesar documentos como contratos.

¿Qué implica 'Fine-tuning' en el contexto de IA?. Entrenar un modelo desde cero. Reentrenar un modelo con ejemplos específicos de un sector o empresa. Evaluar la precisión general de un modelo.

¿Qué significa que la IA es un 'complemento, no sustituto'?. La IA reemplaza completamente las capacidades humanas. La IA amplifica las capacidades humanas gracias a la sinergia. La IA no puede realizar ninguna tarea que requiera criterio humano.

¿Qué rol emergente se encarga de crear instrucciones precisas para la IA?. Analista de datos junior. Supervisor de IA. Prompt designer.

¿Qué tarea realiza el 'Supervisor de IA'?. Crear prompts complejos. Garantizar que la IA funcione de forma ética y alineada con los objetivos. Analizar datos básicos y optimizar procesos.

¿Qué es un 'proyecto sectorial' de IA en el ámbito sanitario?. Optimización administrativa. Diagnóstico preliminar. Personalización de la experiencia del cliente.

¿Qué se entiende por 'Uso responsable de la IA'?. Maximizar el uso de la IA sin considerar las implicaciones éticas. Alinear la tecnología de IA con los valores humanos. Permitir que la IA tome decisiones importantes sin supervisión humana.

¿Cuál es un riesgo asociado a la privacidad y protección de datos en IA?. Los datos se usan solo para mejorar el modelo. Los datos compartidos pueden ser accesibles para otros usuarios sin consentimiento. Las organizaciones minimizan la recogida de datos.

¿Qué derecho garantiza el RGPD respecto a las decisiones automatizadas?. Derecho al olvido. Derecho a la explicación. Derecho de acceso y portabilidad.

¿Qué medida de protección de datos implica eliminar o alterar la información personal para que no se pueda identificar a nadie?. Consentimiento informado. Exclusión voluntaria. Anonimización.

¿Qué es un 'sesgo' en el contexto de la IA?. La capacidad de la IA para aprender de forma neutral. Favorecer injustamente a ciertos grupos o ideas, reproduciendo y amplificando prejuicios. Un error técnico que impide el funcionamiento del modelo.

¿Qué tipo de sesgo ocurre cuando la pregunta a la IA ya contiene un prejuicio?. Sesgo en los datos de entrenamiento. Sesgo en los prompts. Sesgo de medición.

¿Qué consecuencia pueden tener los sesgos algorítmicos?. Mayor equidad y oportunidades. Marginación, brecha socioeconómica y discriminación. Mejora de la eficiencia general.

¿Qué significa 'XAI' en el contexto de mitigar sesgos?. Extracción de datos avanzados. Explicabilidad de la IA (Explainable AI). Experiencia de usuario artificial.

¿Qué son los 'deepfakes'?. Contenido de IA que solo usa texto. Imágenes, vídeos o audios creados o manipulados con IA para suplantar identidades o situaciones. Algoritmos de IA para la predicción financiera.

¿Cuál es un riesgo asociado a los deepfakes?. Mejora de la democracia. Procesos democráticos, difamación y fraude. Mayor confianza en la información online.

¿Qué principio ético de la IA implica trato justo e imparcial?. Privacidad. Transparencia. Equidad.

¿Qué implica la 'transparencia' en el uso de la IA?. Ocultar cómo funciona la IA. Divulgar información relevante sobre cómo funciona y se usa la IA. Limitar el acceso a los resultados de la IA.

¿Qué aspecto NO es una medida de protección de datos según el texto?. Anonimización. Supervisión humana. Consentimiento informado.

¿Qué normativa regula el copyright en la IA en la UE?. RGPD. Directiva 2019/790. AI Act 2024/1689.

¿Una obra creada exclusivamente por IA en la UE tiene derechos de autor?. Sí, siempre que la IA sea avanzada. No, solo las obras con aportación humana relevante pueden tener autoría. Depende del tipo de IA utilizada.

¿Qué significa 'fact-checking' en el contexto de verificación de información?. Crear contenido nuevo con IA. Verificar la autenticidad y veracidad de la información. Analizar grandes volúmenes de datos.