Quiz: Desafío IA


Desafío IAOnline version Conoce hechos clave sobre IA. by EMILIANO GONZALEZ GARCIA 1 ¿Qué es la inteligencia artificial (IA) en términos generales? a Consciencia o mente artificial independiente b Programas que solo siguen reglas fijas sin aprendizaje c Una tecnología que solo existe en ciencia ficción d Sistemas que simulan la inteligencia humana para realizar tareas. 2 ¿Qué es el aprendizaje automático (machine learning) dentro de la IA? a Programas que no usan datos ni entrenamiento b Sistemas que mejoran con experiencia a partir de datos. c Un tipo de hardware de aceleración exclusivamente d IA que funciona sin computadora 3 ¿Qué es una red neuronal artificial? a Un tipo de base de datos b Modelo inspirado en neuronas para procesar información. c Un hardware de red eléctrica d Un algoritmo que solo busca reglas simples 4 ¿Qué es el aprendizaje supervisado? a Entrenar solo con datos aleatorios b Entrenar con ejemplos etiquetados para predecir etiquetas. c Entrenar sin usar etiquetas alguna d Aprender a través de refuerzos sin recompensa 5 ¿Qué es el aprendizaje por refuerzo? a Aprendizaje de memoria estática b El agente aprende mediante ensayo y recibir recompensas. c Solo optimización de hiperparámetros d Entrenamiento con etiquetas constantes 6 ¿Qué es la IA débil frente a la IA fuerte? a IA que no puede aprender nada b IA que tiene emociones reales c IA que puede pensar como humanos en todos los aspectos d IA diseñada para tareas específicas, no conciencia general. 7 ¿Qué tipo de datos alimenta a muchos sistemas de IA? a Datos que provienen exclusivamente de sensores sin contexto b Datos aleatorios sin estructura c Datos de entrenamiento, etiquetados o no etiquetados. d Datos solamente de texto 8 ¿Qué es el sesgo en IA y por qué importa? a Un tipo de hardware utilizado b Desviación de resultados por datos o diseño, afectando decisiones. c Un error físico en la pantalla d Una técnica de optimización 9 ¿Qué es un algoritmo de IA explicable (XAI)? a Modelos que siempre son perfectos y sin errores b Algoritmos que solo funcionan en laboratorio c Modelos que pueden justificar sus decisiones. d Modelos que nunca muestran razonamiento 10 ¿Qué áreas se benefician más de IA hoy en día? a Solo juegos de mesa b Zonas geográficas específicas c Salud, finanzas, transporte y atención al cliente. d Álgebra abstracta sin aplicación Explicación 1 La IA busca emular tareas inteligentes, no simplemente seguir reglas estáticas ni ser consciente. 2 El aprendizaje automático mejora modelos con datos de entrenamiento, no es magia sin datos. 3 Las redes neuronales imitan neuronas para aprender patrones complejos a partir de datos. 4 Se usan pares entrada-etiqueta para enseñar al modelo a predecir etiquetas. 5 El agente explora y aprende de las recompensas o castigos recibidos. 6 La IA débil se enfoca en tareas concretas; la fuerte sería conciencia general. 7 Los modelos aprenden a partir de grandes conjuntos de datos, etiquetados o no. 8 El sesgo puede sesgar predicciones y decisiones si los datos no son representativos. 9 La explicabilidad busca entender por qué un sistema toma una decisión. 10 La IA tiene aplicaciones amplias, especialmente en salud, finanzas, transporte y servicios.

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¿Qué es la inteligencia artificial (IA) en términos generales?

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Consciencia o mente artificial independiente

b

Programas que solo siguen reglas fijas sin aprendizaje

c

Una tecnología que solo existe en ciencia ficción

d

Sistemas que simulan la inteligencia humana para realizar tareas.

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¿Qué es el aprendizaje automático (machine learning) dentro de la IA?

a

Programas que no usan datos ni entrenamiento

b

Sistemas que mejoran con experiencia a partir de datos.

c

Un tipo de hardware de aceleración exclusivamente

d

IA que funciona sin computadora

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¿Qué es una red neuronal artificial?

a

Un tipo de base de datos

b

Modelo inspirado en neuronas para procesar información.

c

Un hardware de red eléctrica

d

Un algoritmo que solo busca reglas simples

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¿Qué es el aprendizaje supervisado?

a

Entrenar solo con datos aleatorios

b

Entrenar con ejemplos etiquetados para predecir etiquetas.

c

Entrenar sin usar etiquetas alguna

d

Aprender a través de refuerzos sin recompensa

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¿Qué es el aprendizaje por refuerzo?

a

Aprendizaje de memoria estática

b

El agente aprende mediante ensayo y recibir recompensas.

c

Solo optimización de hiperparámetros

d

Entrenamiento con etiquetas constantes

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¿Qué es la IA débil frente a la IA fuerte?

a

IA que no puede aprender nada

b

IA que tiene emociones reales

c

IA que puede pensar como humanos en todos los aspectos

d

IA diseñada para tareas específicas, no conciencia general.

7

¿Qué tipo de datos alimenta a muchos sistemas de IA?

a

Datos que provienen exclusivamente de sensores sin contexto

b

Datos aleatorios sin estructura

c

Datos de entrenamiento, etiquetados o no etiquetados.

d

Datos solamente de texto

8

¿Qué es el sesgo en IA y por qué importa?

a

Un tipo de hardware utilizado

b

Desviación de resultados por datos o diseño, afectando decisiones.

c

Un error físico en la pantalla

d

Una técnica de optimización

9

¿Qué es un algoritmo de IA explicable (XAI)?

a

Modelos que siempre son perfectos y sin errores

b

Algoritmos que solo funcionan en laboratorio

c

Modelos que pueden justificar sus decisiones.

d

Modelos que nunca muestran razonamiento

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¿Qué áreas se benefician más de IA hoy en día?

a

Solo juegos de mesa

b

Zonas geográficas específicas

c

Salud, finanzas, transporte y atención al cliente.

d

Álgebra abstracta sin aplicación

Explicación

1

La IA busca emular tareas inteligentes, no simplemente seguir reglas estáticas ni ser consciente.

2

El aprendizaje automático mejora modelos con datos de entrenamiento, no es magia sin datos.

3

Las redes neuronales imitan neuronas para aprender patrones complejos a partir de datos.

4

Se usan pares entrada-etiqueta para enseñar al modelo a predecir etiquetas.

5

El agente explora y aprende de las recompensas o castigos recibidos.

6

La IA débil se enfoca en tareas concretas; la fuerte sería conciencia general.

7

Los modelos aprenden a partir de grandes conjuntos de datos, etiquetados o no.

8

El sesgo puede sesgar predicciones y decisiones si los datos no son representativos.

9

La explicabilidad busca entender por qué un sistema toma una decisión.

10

La IA tiene aplicaciones amplias, especialmente en salud, finanzas, transporte y servicios.

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¿Qué es la inteligencia artificial (IA) en términos generales?

¿Qué es el aprendizaje automático (machine learning) dentro de la IA?

¿Qué es una red neuronal artificial?

¿Qué es el aprendizaje supervisado?

¿Qué es el aprendizaje por refuerzo?

¿Qué es la IA débil frente a la IA fuerte?

¿Qué tipo de datos alimenta a muchos sistemas de IA?

¿Qué es el sesgo en IA y por qué importa?

¿Qué es un algoritmo de IA explicable (XAI)?

¿Qué áreas se benefician más de IA hoy en día?

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