El futuro de la IA y el ML: Tendencias, aplicaciones y desafíos

Question 1

En el contexto de la Inteligencia Artificial (IA), ¿cuál de las siguientes NO es una tendencia emergente?

Accepted Answer

Centralización de datos

Answer

Aprendizaje autorregulado y algoritmos generativos

Answer

Procesamiento del lenguaje natural

Answer

Visión por computadora

Question 2

Uno de los PRINCIPALES DESAFÍOS en el futuro de la IA es:

Accepted Answer

Preocupaciones éticas y sociales

Answer

Escasez de profesionales cualificados

Answer

Costes elevados de implementación

Answer

Falta de regulación y normalización

Question 3

El uso de IA y ML ha creado nuevas OPORTUNIDADES en el mercado laboral, especialmente en el campo de:

Accepted Answer

Ciencia de datos

Answer

Ingeniería de software

Answer

Diseño gráfico

Answer

Marketing

Question 4

¿Cuál de los siguientes NO es una característica del aprendizaje automático (ML)?

Accepted Answer

Requiere intervención humana

Answer

Reconocimiento de patrones

Answer

Toma de decisiones

Answer

Adaptabilidad

Question 5

En el contexto de la IA y el ML, el término "caja negra" se refiere a:

Accepted Answer

Algoritmos cuya lógica interna es difícil de entender

Answer

Sistemas que requieren una gran cantidad de datos

Answer

Modelos que son propensos al sesgo

Answer

Aplicaciones que interactúan directamente con los usuarios

Question 6

¿Cuál de las siguientes NO es una tendencia emergente en Inteligencia Artificial (IA)?

Accepted Answer

Computación clásica

Answer

Aprendizaje profundo

Answer

Visión artificial

Answer

Procesamiento del lenguaje natural

Question 7

¿Qué principio ético debe guiar primordialmente el desarrollo y la implementación de la IA?

Accepted Answer

Justicia y equidad

Answer

Conveniencia

Answer

Rentabilidad

Answer

Eficiencia

Question 8

¿Qué área de especialización dentro de la IA se centra en la relación y la comunicación entre humanos y máquinas?

Accepted Answer

Interacción Humano-Ordenador

Answer

Procesamiento del lenguaje natural

Answer

Aprendizaje automático

Answer

Visión artificial

Question 9

¿Qué técnica de IA representa el conocimiento y las relaciones entre conceptos y entidades mediante estructuras gráficas?

Accepted Answer

Redes bayesianas

Answer

Máquinas de vectores de soporte

Answer

Regresión lineal

Answer

Árboles de decisión

Question 10

¿Cuál de las siguientes tendencias emergentes en Inteligencia Artificial (IA) se centra en crear sistemas que emulen la cognición humana, incluida la toma de decisiones y el razonamiento?

Accepted Answer

IA Cognitiva

Answer

IA Adaptativa

Answer

IA Cuántica

Answer

IA Distribuida

Question 11

En el contexto del Aprendizaje Automático (ML), ¿qué clase de algoritmos pueden identificar patrones y estructuras en datos sin etiquetas?

Accepted Answer

Clustering

Answer

Máquinas de vectores de soporte

Answer

Árboles de decisión

Answer

Redes neuronales

Question 12

Uno de los principales retos para el avance de la IA es:

Accepted Answer

Interpretar y explicar las decisiones de los sistemas de IA

Answer

Eficiencia energética

Answer

Potencia de cómputo

Answer

Disponibilidad de datos

Question 13

¿Cuál de los siguientes es un beneficio potencial de utilizar IA en la educación?

Accepted Answer

Personalizar el proceso de aprendizaje para cada alumno

Answer

Reducir los costes educativos

Answer

Eliminar la necesidad de profesores humanos

Answer

Igualar las oportunidades educativas

Question 14

El enfoque actual de desarrollo de IA que prioriza sistemas especializados y enfocados se denomina:

Accepted Answer

IA de dominio específico

Answer

IA general

Answer

IA de propósito general

Answer

IA distribuida

Question 15

El Aprendizaje Automático Supervisado se caracteriza principalmente por:

Accepted Answer

Entrenar modelos utilizando datos etiquetados

Answer

Reforzar modelos basados en comentarios de retroalimentación

Answer

Identificar patrones y relaciones en datos no etiquetados

Answer

Generar nuevos datos a partir de datos existentes

Question 16

El Aprendizaje Automático de Refuerzo se caracteriza principalmente por:

Accepted Answer

Interacción con un entorno para obtener recompensas

Answer

Etiquetado manual de datos

Answer

Análisis de datos no estructurados

Answer

Inferencia probabilística

Question 17

En el contexto de la IA, el término 'caja negra' a menudo se utiliza para describir:

Accepted Answer

Modelos complejos que son difíciles de entender e interpretar

Answer

Técnicas de aprendizaje no supervisado

Answer

Algoritmos que se ejecutan en hardware especializado

Answer

Datos no estructurados

Question 18

¿Cuál de las siguientes tendencias emergentes de la IA se centra en desarrollar máquinas que razonen y tomen decisiones como los seres humanos?

Accepted Answer

Razonamiento lógico

Answer

Visión artificial

Answer

Aprendizaje por refuerzo

Answer

Procesamiento del lenguaje natural

Question 19

¿Se espera que qué sector industrial se vea alterado de forma significativa por el uso de algoritmos de aprendizaje automático para predecir las tendencias de consumo?

Accepted Answer

Comercio minorista

Answer

Finanzas

Answer

Educación

Answer

Sanidad

Question 20

¿Cuál de las siguientes afirmaciones es un posible desafío asociado al progreso de la IA y el AA?

Accepted Answer

Desplazamiento de la fuerza laboral

Answer

Disponibilidad de grandes cantidades de datos

Answer

Avances tecnológicos acelerados

Answer

Mejoras en la precisión de los modelos

Question 21

¿Qué tipo de aprendizaje automático implica entrenar modelos con datos etiquetados y utilizarlos para predecir resultados?

Accepted Answer

Aprendizaje supervisado

Answer

Aprendizaje de transferencia

Answer

Aprendizaje no supervisado

Answer

Aprendizaje por refuerzo

Question 22

¿Cuál de las siguientes tendencias de la IA se orienta al desarrollo de máquinas que aprendan y se adapten a entornos cambiantes?

Accepted Answer

Aprendizaje por refuerzo

Answer

Redes neuronales profundas

Answer

Procesamiento del lenguaje natural

Question 23

¿Qué sector industrial se beneficiará probablemente de los algoritmos de aprendizaje automático para mejorar la precisión del diagnóstico?

Accepted Answer

Salud

Answer

Finanzas

Answer

Educación

Answer

Comercio minorista

Question 24

¿Qué tipo de aprendizaje automático implica la identificación de patrones y estructuras en datos no etiquetados?

Accepted Answer

Aprendizaje no supervisado

Answer

Aprendizaje supervisado

Answer

Aprendizaje de transferencia

Answer

Aprendizaje por refuerzo

Question 25

¿Cuál de las siguientes tendencias de la IA se centra en desarrollar máquinas que puedan comunicarse y comprender el lenguaje humano?

Accepted Answer

Procesamiento del lenguaje natural

Answer

Visión artificial

Answer

Aprendizaje por refuerzo

Answer

Redes neuronales profundas

Question 26

¿Qué sector industrial es probable que utilice algoritmos de aprendizaje automático para optimizar las cadenas de suministro y mejorar la eficiencia?

Accepted Answer

Logística

Answer

Sanidad

Answer

Educación

Answer

Finanzas

Question 27

¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre la IA débil es correcta?

Accepted Answer

Está diseñada para realizar tareas específicas y bien definidas.

Answer

Posee capacidades de razonamiento y comprensión similares a las humanas.

Answer

Puede tomar decisiones éticas autónomas.

Question 28

¿Qué técnica de ML se utiliza principalmente para predecir valores continuos?

Accepted Answer

Regresión Lineal

Answer

Clasificación Logística

Answer

Agrupamiento

Question 29

¿Qué tipo de algoritmo de aprendizaje supervisado se emplea cuando las etiquetas de clase son binarias (es decir, sí/no)?

Accepted Answer

Clasificación

Answer

Aprendizaje por refuerzo

Answer

Regresión

Answer

Agrupamiento

Question 30

¿Cuál es un beneficio clave del uso de Transformers en el procesamiento del lenguaje natural (PNL)?

Accepted Answer

Capacidad para procesar secuencias largas de texto

Answer

Son fáciles y rápidos de entrenar

Answer

Requieren menos datos para entrenar

Question 31

¿Qué tipo de IA se centra en el desarrollo de agentes que pueden aprender y adaptarse sin intervención humana?

Accepted Answer

Aprendizaje por refuerzo

Answer

ML supervisado

Answer

ML no supervisado

Answer

IA débil

Question 32

¿Qué tendencia emergente en Inteligencia Artificial (IA) implica el uso de redes neuronales con múltiples capas ocultas para aprender representaciones de alto nivel a partir de datos sin procesar?

Accepted Answer

Aprendizaje profundo

Answer

Regresión logística

Answer

Programación lineal

Question 33

¿Cuál de las siguientes afirmaciones NO es un desafío ético asociado con el avance de la IA?

Accepted Answer

Eliminación de la brecha digital

Answer

Privacidad

Answer

Pérdida de empleo

Answer

Responsabilidad

Question 34

¿Qué técnica de Aprendizaje Automático (ML) se utiliza comúnmente para procesar y comprender el lenguaje humano?

Accepted Answer

Modelos de lenguaje grandes

Answer

Árboles de decisión

Answer

Redes neuronales convolucionales

Answer

Máquinas de vectores de soporte

Question 35

¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre el aprendizaje automático supervisado es correcta?

Accepted Answer

Requiere datos etiquetados para entrenar el modelo.

Answer

No puede aprender de nuevos datos sin volver a entrenar.

Answer

Siempre produce resultados perfectos.

Question 36

¿Qué tipo de red neuronal se utiliza principalmente para el reconocimiento de imágenes y la visión artificial?

Accepted Answer

Red neuronal convolucional

Answer

Red Bayesiana

Answer

Red neuronal recurrente

Answer

Red de avance

Question 37

¿Cuál de los siguientes NO es un beneficio potencial de la Inteligencia Artificial (IA) y el Aprendizaje Automático (ML)?

Accepted Answer

Eliminación de todos los trabajos humanos

Answer

Mayor eficiencia y productividad

Answer

Mejor toma de decisiones

Answer

Innovación y nuevos descubrimientos

Question 38

¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre el aprendizaje profundo es incorrecta?

Accepted Answer

Es un tipo de aprendizaje automático no supervisado.

Answer

Utiliza redes neuronales con múltiples capas ocultas.

Answer

Puede aprender representaciones de alto nivel a partir de datos sin procesar.

Question 39

¿Qué técnica se utiliza comúnmente para evaluar el rendimiento de los modelos de Aprendizaje Automático (ML) y determinar su generalización?

Accepted Answer

Validación cruzada

Answer

Agrupamiento jerárquico

Answer

Análisis de componentes principales

Answer

Regresión lineal

Question 40

¿Cuál de las siguientes tendencias se considera emergente en Inteligencia Artificial (IA)?

Accepted Answer

IA cuántica

Answer

IA multimodal

Answer

IA convencional

Question 41

El Aprendizaje Automático (ML) aplicado al sector del transporte puede:

Accepted Answer

Optimizar las rutas de envío y entrega.

Answer

Predecir la demanda del transporte público.

Answer

Mejorar la seguridad de los vehículos autónomos.

Answer

Reducir los tiempos de espera en los aeropuertos.

Question 42

¿Cuál es una oportunidad ética asociada con el uso de IA y ML?

Accepted Answer

Mejora de la atención sanitaria en zonas remotas.

Answer

Falta de transparencia

Answer

Desempleo tecnológico

Answer

Preocupaciones sobre la privacidad

Question 43

La IA multimodal se utiliza principalmente para:

Accepted Answer

Manejar problemas complejos que requieren el procesamiento de diferentes tipos de datos.

Answer

Mejorar el reconocimiento de patrones.

Answer

Automatizar tareas repetitivas.

Answer

Diagnosticar enfermedades.

Question 44

¿Qué implica el concepto de Aprendizaje Automático Supervisado?

Accepted Answer

Los algoritmos aprenden a mapear entradas a salidas utilizando datos etiquetados.

Answer

Los algoritmos son entrenados en grandes cantidades de datos no estructurados.

Answer

Los algoritmos aprenden a aprender sin supervisión humana.

Question 45

¿Cuál de las siguientes es una aplicación potencial de la IA y ML en el sector financiero?

Accepted Answer

Detección de fraude en transacciones financieras.

Answer

Monitoreo remoto de pacientes

Answer

Cirugía robótica asistida por IA

Answer

Diagnóstico de enfermedades en tiempo real

Question 46

¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre el sesgo algorítmico es correcta?

Accepted Answer

El sesgo algorítmico puede exacerbar las desigualdades sociales existentes.

Answer

El sesgo algorítmico es inevitable y no se puede mitigar.

Answer

El sesgo algorítmico solo ocurre cuando el algoritmo está diseñado con sesgo.

Question 47

¿Cuál es un beneficio potencial de implementar IA y ML en el sector manufacturero?

Accepted Answer

Aumento de la eficiencia y precisión en los procesos de producción.

Answer

Reducción de costos operativos

Answer

Eliminación de la necesidad de trabajadores humanos

Answer

Aumento del número de productos producidos

Question 48

¿Qué implica el concepto de IA cuántica?

Accepted Answer

Aprovechar las propiedades de los sistemas cuánticos para mejorar los algoritmos de IA.

Answer

La capacidad de las IA para aprender de experiencias previas.

Answer

La capacidad de las IA para resolver problemas complejos.

Question 49

En el contexto del Aprendizaje Automático No Supervisado:

Accepted Answer

Los datos de entrenamiento no están etiquetados.

Answer

El modelo se entrena utilizando algoritmos de refuerzo.

Answer

El modelo aprende de la estructura inherente de los datos.

Answer

El modelo es capaz de generalizarse a nuevos datos sin ser reentrenado.

Question 50

¿Cuál de los siguientes escenarios NO es una aplicación potencial de la IA y el ML en el futuro?

Accepted Answer

Automatización de tareas complejas en el sector financiero, como la detección de fraudes y la gestión de inversiones. La IA y el ML ya se están utilizando ampliamente en este sector.

Answer

Diagnóstico médico más preciso y personalizado.

Answer

Desarrollo de vehículos autónomos.

Answer

Mejora de la atención al cliente a través de chatbots inteligentes.

Question 51

El aprendizaje por refuerzo (RL) se considera una técnica prometedora para la IA. ¿En qué tipo de aplicaciones es más probable que se use el RL en el futuro?

Accepted Answer

Optimización de procesos complejos en entornos dinámicos, como la gestión de tráfico, la logística y los juegos.

Answer

Análisis de datos para la detección de patrones y la predicción, que se aborda mejor con técnicas de aprendizaje supervisado.

Answer

Reconocimiento de imágenes y procesamiento del lenguaje natural, donde las redes neuronales profundas son más comunes.

Question 52

La ética en la IA y el ML es un tema crucial. ¿Cuál de los siguientes es un desafío ético significativo relacionado con el uso de la IA en el futuro?

Accepted Answer

El riesgo de sesgo y discriminación en los algoritmos de IA, lo que puede perpetuar la desigualdad social y económica.

Answer

La falta de regulación y normas claras para el desarrollo y uso de la IA, aunque importante, es un desafío legal más que ético.

Answer

La posibilidad de que la IA supere la inteligencia humana y se convierta en una amenaza, aunque es un tema de debate, no es un desafío ético inmediato.

Question 53

La 'explicabilidad' (interpretabilidad) de los modelos de IA es un área de investigación en desarrollo. ¿Cuál es el principal objetivo de la explicabilidad en el contexto de la IA?

Accepted Answer

Mejorar la transparencia y la confianza en las decisiones tomadas por los sistemas de IA, permitiendo entender el razonamiento detrás de las predicciones.

Answer

Facilitar la detección de errores y fallos en los algoritmos de IA, que es un objetivo de la depuración y el testing.

Answer

Aumentar la precisión y eficiencia de los modelos de IA, que son objetivos de la optimización del modelo.

Question 54

El aprendizaje federado es una técnica que permite entrenar modelos de IA utilizando datos distribuidos. ¿Cuál es la principal ventaja del aprendizaje federado?

Accepted Answer

Protección de la privacidad de los datos, ya que los datos no se comparten centralmente, sino que se procesan localmente en cada dispositivo.

Answer

Aumento de la velocidad de entrenamiento de los modelos de IA, que también puede ser un beneficio, pero no el principal.

Answer

Mejora de la precisión de los modelos de IA, que puede ser un beneficio, pero no el principal.

Question 55

El término 'IA débil' se refiere a:

Accepted Answer

Sistemas de IA diseñados para realizar tareas específicas, como la traducción automática, el reconocimiento facial o la recomendación de productos.

Answer

Sistemas de IA con capacidad para pensar y razonar como los humanos, lo que corresponde a la IA fuerte o general.

Question 56

En el contexto del desarrollo de la IA, ¿qué significa la 'singularidad tecnológica'?

Accepted Answer

El punto hipotético en el que la IA supera la inteligencia humana y se automejora de forma exponencial, lo que lleva a un crecimiento tecnológico incontrolado.

Answer

El desarrollo de sistemas de IA capaces de realizar tareas complejas y abstractas, que es un hito importante, pero no define la singularidad.

Question 57

¿Cuál de los siguientes es un ejemplo de 'Deep Learning' (Aprendizaje Profundo) aplicado en la práctica?

Accepted Answer

Sistemas de reconocimiento de voz, como los asistentes virtuales, que usan redes neuronales profundas para procesar el lenguaje.

Answer

Filtros de spam en correos electrónicos, que usan técnicas de aprendizaje automático más tradicionales.

Answer

Sistemas de recomendación de productos en línea, que generalmente se basan en algoritmos de filtrado colaborativo.