Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático: Cuestionarios y Ejercicios

Question 1

El aprendizaje automático se utiliza en:

Accepted Answer

Todo lo anterior

Answer

Reconocimiento de objetos visuales

Answer

Interpretación automática

Answer

Detección de estafas

Question 2

¿Cuál de las siguientes NO es una técnica supervisada de aprendizaje automático?

Accepted Answer

Agrupación jerárquica

Answer

Regresión lineal

Answer

Clasificación Bayesiana

Answer

Árbol de decisiones

Question 3

¿Cuál es el objetivo del aprendizaje por refuerzo?

Accepted Answer

Capacitar a agentes para tomar decisiones óptimas

Answer

Clasificar datos

Answer

Detectar anomalías

Answer

Generar texto

Question 4

¿Cuál de los siguientes desafíos NO está relacionado con el desarrollo de la inteligencia artificial?

Accepted Answer

Exceso de información

Answer

Cuestiones legales

Answer

Limitaciones tecnológicas

Answer

Falta de información

Question 5

¿Cuál de los siguientes NO es un subcampo reconocido de la Inteligencia Artificial (IA)?

Accepted Answer

Ingeniería de software

Answer

Aprendizaje automático

Answer

Procesamiento del lenguaje natural

Answer

Visión artificial

Question 6

En el contexto del aprendizaje automático, ¿qué se entiende por "modelo"?

Accepted Answer

Un algoritmo que transforma los datos de entrada en predicciones

Answer

Un conjunto de reglas que permiten que las computadoras tomen decisiones

Answer

Una representación matemática de un proceso del mundo real

Answer

Un conjunto de datos utilizado para entrenar un algoritmo

Question 7

¿Qué es el "aprendizaje profundo" en el contexto de la IA?

Accepted Answer

Un tipo de aprendizaje automático que implica redes neuronales con múltiples capas

Answer

Una técnica que permite a las computadoras reconocer patrones complejos

Answer

Un enfoque que prioriza la comprensión de los principios teóricos de la IA

Answer

Un método que utiliza grandes cantidades de datos para entrenar modelos

Question 8

¿Qué afirmación define mejor la Inteligencia Artificial (IA)?

Accepted Answer

La capacidad de las máquinas para realizar tareas tradicionalmente asociadas con la inteligencia humana.

Answer

El conjunto de técnicas y algoritmos utilizados para procesar y analizar información.

Answer

La creación de robots o sistemas físicos capaces de operar en el mundo real.

Answer

El estudio de la mente y el cerebro humanos para comprender la inteligencia.

Question 9

¿Qué subcampo de la IA se centra en dotar a las máquinas de la capacidad de comprender y generar lenguaje humano?

Accepted Answer

Procesamiento del Lenguaje Natural

Answer

Visión Artificial

Answer

Aprendizaje por Refuerzo

Answer

Redes Neuronales

Question 10

En el ámbito del reconocimiento de imágenes, ¿qué tipo de red neuronal se utiliza habitualmente?

Accepted Answer

Red Neuronal Convolucional

Answer

Red Neuronal Recurrente

Answer

Red Neuronal Generativa

Answer

Red Neuronal Autocodificadora

Question 11

¿Cuál de las siguientes afirmaciones define con precisión la Inteligencia Artificial (IA)?

Accepted Answer

La capacidad de las máquinas para realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana.

Answer

El campo de estudio que explora cómo hacer que las computadoras piensen como humanos.

Answer

El uso de algoritmos para abordar problemas complejos.

Answer

La creación de máquinas que poseen conciencia de sí mismas.

Question 12

¿Cuál de las opciones NO representa un tipo de Inteligencia Artificial (IA)?

Accepted Answer

Computación Cuántica

Answer

Aprendizaje Automático

Answer

Reconocimiento de Patrones

Answer

Procesamiento del Lenguaje Natural

Question 13

¿Cuál de los siguientes ejemplos ilustra mejor el Aprendizaje Automático supervisado?

Accepted Answer

Un modelo que predice el precio de las acciones en función del historial de datos.

Answer

Un modelo que reconoce objetos en imágenes, incluso sin entrenamiento explícito.

Answer

Un modelo que genera texto similar al natural a partir de ejemplos proporcionados.

Answer

Un modelo que juega al ajedrez utilizando una estrategia aprendida de partidas anteriores.

Question 14

¿Cuál de las siguientes opciones representa un impacto social negativo de la IA que a menudo se presenta como positivo?

Accepted Answer

Desplazamiento de empleos y aumento de la desigualdad

Answer

Mayor eficiencia y productividad

Answer

Reducción de sesgos en la toma de decisiones

Answer

Mejoras en la accesibilidad a la educación y la atención sanitaria

Question 15

Pregunta: ¿Cuáles son las ventajas y desventajas de los enfoques basados en reglas y basados en el aprendizaje en la Inteligencia Artificial (IA)?

Accepted Answer

Ambos enfoques tienen ventajas y desventajas según la aplicación.

Answer

El enfoque basado en reglas es mejor en todas las aplicaciones.

Answer

El enfoque basado en el aprendizaje es mejor en todas las aplicaciones.

Answer

Ninguno de los enfoques es mejor que el otro.

Question 16

El Aprendizaje Automático (AA) se define como la capacidad de los sistemas informáticos para:

Accepted Answer

Aprender de los datos sin necesidad de programación explícita

Answer

Resolver problemas complejos utilizando algoritmos de optimización

Answer

Simular el comportamiento humano

Answer

Procesar y almacenar grandes cantidades de datos

Question 17

¿Cuál de las siguientes aplicaciones NO es un ejemplo de Inteligencia Artificial?

Accepted Answer

Control de versiones de software

Answer

Vehículos autónomos

Answer

Asistentes virtuales

Answer

Traducción automática

Question 18

El término "caja negra" se utiliza a menudo en el contexto de la IA para referirse a:

Accepted Answer

Sistemas de IA cuya lógica y procesos internos no son transparentes

Answer

Sistemas de IA capaces de aprender y adaptarse sin intervención humana

Answer

Sistemas de IA que requieren grandes cantidades de datos para entrenar

Answer

Sistemas de IA que pueden realizar tareas cognitivas de alto nivel

Question 19

¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre la IA es FALSA?

Accepted Answer

La IA puede eliminar por completo la necesidad de intervención humana en todos los procesos

Answer

La IA tiene el potencial de transformar diferentes industrias

Answer

La IA puede generar nuevas oportunidades de empleo

Answer

La IA puede contribuir a abordar algunos de los desafíos más apremiantes de nuestro tiempo

Question 20

¿Qué tipo de aprendizaje automático implica entrenar un modelo con datos etiquetados, proporcionando ejemplos explícitos para que el modelo aprenda?

Accepted Answer

Aprendizaje supervisado

Answer

Aprendizaje no supervisado

Answer

Aprendizaje por refuerzo

Answer

Aprendizaje transferido

Question 21

¿Cuál es la principal distinción entre la IA débil y la IA fuerte? La IA fuerte:

Accepted Answer

Puede realizar tareas cognitivas humanas a un nivel igual o superior al humano.

Answer

Utiliza reglas predefinidas, mientras que la IA fuerte aprende de los datos.

Answer

Está diseñada para tareas específicas, mientras que la IA fuerte es de propósito general.

Question 22

¿Cuál de los siguientes es un ejemplo de un algoritmo de IA ampliamente utilizado para el reconocimiento de patrones?

Accepted Answer

Red neuronal convolucional

Answer

Base de datos

Answer

Motor de búsqueda

Answer

Programa informático

Question 23

¿Qué fenómeno se produce cuando un algoritmo de IA toma decisiones injustas o inexactas debido a la influencia de datos o modelos sesgados?

Accepted Answer

Sesgo en la IA

Answer

Error de programación

Answer

Interpretabilidad limitada

Question 24

¿Cuál de las siguientes se reconoce actualmente como una limitación de la IA?

Accepted Answer

Falta de conciencia o razonamiento humano

Answer

Alto coste de desarrollo

Answer

Falta de datos disponibles

Answer

Falta de expertos cualificados

Question 25

¿Qué ventaja clave ofrece el aprendizaje automático en comparación con los métodos tradicionales de programación?

Accepted Answer

Capacidad de aprender y mejorar con los datos sin programación explícita

Answer

Mayor eficiencia y velocidad

Answer

Menor coste de desarrollo

Question 26

¿Qué papel crucial desempeñan los datos en los procesos de aprendizaje automático?

Accepted Answer

Proporcionan ejemplos de patrones y relaciones que el modelo aprende

Answer

Los datos dictan directamente las acciones del modelo

Answer

Los datos no son esenciales para el aprendizaje automático

Question 27

En el contexto de la IA, ¿qué término se utiliza para describir un algoritmo cuya lógica y proceso de toma de decisiones son difíciles de interpretar o explicar?

Accepted Answer

Caja negra

Answer

Algoritmo malicioso

Answer

Algoritmo complejo

Question 28

¿Cuál de las siguientes NO es una característica fundamental de la Inteligencia Artificial (IA)?

Accepted Answer

Se basa únicamente en habilidades humanas innatas

Answer

Puede tomar decisiones autónomas

Answer

Puede aprender y mejorar a partir de datos

Answer

Puede reconocer patrones complejos

Question 29

¿Qué tipo de aprendizaje automático implica utilizar datos etiquetados para entrenar un algoritmo?

Accepted Answer

Aprendizaje supervisado

Answer

Aprendizaje por refuerzo

Answer

Aprendizaje no supervisado

Answer

Aprendizaje semisupervisado

Question 30

¿Cuál de los siguientes NO es un ejemplo de una aplicación práctica de la IA?

Accepted Answer

Procesamiento manual de textos

Answer

Trading algorítmico

Answer

Diagnóstico médico asistido por IA

Answer

Coches autónomos

Question 31

¿Qué tecnología permite a los sistemas de IA aprender de sus interacciones con el entorno y mejorar su rendimiento?

Accepted Answer

Aprendizaje por refuerzo

Answer

Aprendizaje profundo

Answer

Aprendizaje supervisado

Answer

Aprendizaje por transferencia

Question 32

¿Qué afirmación sobre el aprendizaje profundo es correcta?

Accepted Answer

Se inspira en la estructura y función del cerebro humano

Answer

Solo funciona con datos numéricos

Answer

No puede procesar grandes cantidades de datos

Question 33

¿Qué papel desempeñan los algoritmos en la IA?

Accepted Answer

Automatizan tareas, hacen predicciones y toman decisiones

Answer

Interactúan con los usuarios

Answer

Almacenan y gestionan datos

Question 34

Define Inteligencia Artificial (IA).

Accepted Answer

La habilidad de las máquinas para realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana.

Answer

El uso de ordenadores para almacenar y procesar datos.

Answer

La ciencia de construir sistemas que aprenden de la experiencia.

Question 35

¿Qué subcampo de la IA se especializa en entender y procesar lenguaje natural?

Accepted Answer

Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN)

Answer

Aprendizaje por Refuerzo

Answer

Visión Artificial

Answer

Redes Neuronales Artificiales (RNAs)

Question 36

¿Qué tipo de Aprendizaje Automático consiste en entrenar un modelo con datos etiquetados?

Accepted Answer

Aprendizaje Supervisado

Answer

Aprendizaje por Refuerzo

Answer

Aprendizaje No Supervisado

Answer

Aprendizaje Transferido

Question 37

¿Cuál de las siguientes aplicaciones NO es un ejemplo de Inteligencia Artificial?

Accepted Answer

Procesador de textos

Answer

Vehículo autónomo

Answer

Asistente virtual

Answer

Sistema de reconocimiento facial

Question 38

¿Qué preocupación ética sobre la IA se relaciona con datos y algoritmos sesgados?

Accepted Answer

Sesgo en los datos y algoritmos

Answer

Falta de expertos en IA

Answer

Coste de implementación

Answer

Falta de regulación gubernamental

Question 39

¿Qué beneficio ofrecen las redes neuronales en el Aprendizaje Automático?

Accepted Answer

Capacidad para descubrir patrones complejos en los datos

Answer

Facilidad de interpretación de los modelos

Answer

Bajos requisitos computacionales

Question 40

¿Qué tipo de IA busca emular el funcionamiento cognitivo humano?

Accepted Answer

IA Cognitiva

Answer

IA Simbólica

Answer

IA de Sistemas

Answer

IA Embebida

Question 41

¿Cuál de los siguientes NO es un beneficio potencial de la Inteligencia Artificial (IA) en la educación?

Accepted Answer

Sustituir a los profesores como figuras de autoridad y fuentes de conocimiento

Answer

Mejorar la evaluación mediante el uso de herramientas de IA para analizar los datos de los alumnos y proporcionar información sobre su progreso.

Answer

Personalizar el aprendizaje adaptándolo a las necesidades y el ritmo individuales de cada alumno.

Answer

Automatizar tareas administrativas, como la calificación y la generación de informes.

Question 42

El aprendizaje automático es un subcampo de la IA que permite a las computadoras:

Accepted Answer

Aprender patrones y tomar decisiones a partir de datos sin ser programadas explícitamente para cada tarea específica.

Answer

Reconocer patrones en los datos, pero no tomar decisiones basadas en ellos.

Answer

Procesar el lenguaje natural, pero no aprender de los datos.

Question 43

¿Cuál de los siguientes es un ejemplo de una aplicación concreta del aprendizaje automático en el ámbito de la educación?

Accepted Answer

Calificar automáticamente exámenes de opción múltiple o ensayos cortos.

Answer

Escribir planes de lecciones personalizados para cada alumno.

Answer

Diseñar aulas que optimicen el aprendizaje.

Question 44

El sesgo en los datos de entrenamiento puede provocar el desarrollo de sistemas de IA que son:

Accepted Answer

Sesgados hacia los patrones o características presentes en los datos, lo que lleva a resultados injustos o poco fiables.

Answer

Ineficientes, lo que significa que tardan más en procesar los datos o requieren más recursos computacionales.

Answer

Confusos, lo que significa que son difíciles de entender o interpretar.

Answer

Poco éticos, lo que implica que violan los principios morales o las normas sociales.

Question 45

El término "inteligencia artificial general" (AGI) se refiere a sistemas de IA que:

Accepted Answer

Son hipotéticamente capaces de realizar cualquier tarea intelectual que un ser humano pueda realizar, abarcando una amplia gama de dominios y habilidades cognitivas.

Answer

Sólo pueden realizar tareas específicas y limitadas, como jugar al ajedrez o reconocer objetos.

Answer

Son más inteligentes que los humanos en todos los aspectos, superando las capacidades cognitivas humanas en todas las áreas.

Question 46

¿Cuál de los siguientes desafíos éticos plantea el desarrollo de la IA?

Accepted Answer

La posible pérdida de empleo debido a la automatización de tareas por parte de los sistemas de IA, lo que lleva a preocupaciones sobre el desempleo tecnológico.

Answer

Mayor comodidad, ya que la IA puede automatizar tareas y mejorar la eficiencia.

Answer

Mejor atención médica, ya que la IA puede ayudar a diagnosticar enfermedades y desarrollar nuevos tratamientos.

Answer

Aumento de la eficiencia, ya que la IA puede automatizar procesos y reducir los errores humanos.

Question 47

La "singularidad tecnológica" es un concepto que sugiere:

Accepted Answer

Un momento hipotético en el futuro en el que la IA superará la inteligencia humana, lo que llevará a un rápido y potencialmente incontrolable avance tecnológico.

Answer

Un futuro lejano e improbable, ya que la creación de una IA superinteligente es poco probable o imposible.

Answer

El final del desarrollo tecnológico, ya que no será posible crear sistemas de IA más inteligentes que los humanos.

Question 48

El término "aprendizaje profundo" se utiliza para describir los sistemas de IA que:

Accepted Answer

Utilizan redes neuronales artificiales, inspiradas en el cerebro humano, para aprender patrones y tomar decisiones a partir de grandes cantidades de datos.

Answer

No son capaces de resolver problemas complejos, ya que se limitan a tareas simples y de bajo nivel.

Answer

No requieren grandes cantidades de datos para aprender, ya que pueden generalizar a partir de conjuntos de datos pequeños.

Answer

Son siempre sistemas de aprendizaje supervisado, lo que significa que requieren datos etiquetados para aprender.

Question 49

¿Qué tipo de aprendizaje automático implica entrenar un modelo para predecir resultados basados en datos etiquetados?

Accepted Answer

Aprendizaje supervisado

Answer

Aprendizaje por transferencia

Answer

Aprendizaje por refuerzo

Answer

Aprendizaje no supervisado

Question 50

¿Cuál es la técnica de aprendizaje automático que combina múltiples modelos para mejorar la precisión y el rendimiento?

Accepted Answer

Bolsa aleatoria

Answer

Validación cruzada

Answer

Aumento de datos

Question 51

¿Qué tipo de red neuronal es particularmente adecuada para tareas de reconocimiento de imágenes y procesamiento de imágenes?

Accepted Answer

Red neuronal convolucional

Answer

Red neuronal recurrente

Answer

Red neuronal de memoria a largo plazo

Question 52

¿Qué elemento del aprendizaje automático mide la discrepancia entre las predicciones del modelo y los valores reales?

Accepted Answer

Función de pérdida

Answer

Función de activación

Answer

Algoritmo de optimización

Question 53

¿Qué organización de investigación es conocida por sus avances en Inteligencia Artificial, particularmente en el desarrollo de redes neuronales?

Accepted Answer

DeepMind

Answer

Amazon AI

Answer

Meta AI

Answer

Microsoft Research

Question 54

¿Cuál de los siguientes elementos no es esencial para el aprendizaje por refuerzo?

Accepted Answer

Supervisor externo

Answer

Agente que aprende

Answer

Recompensas y penalizaciones

Answer

Entorno interactivo