Cuestionario de Inteligencia Artificial

¿Cuál es el objetivo de la inteligencia artificial?

• Desarrollar sistemas que puedan simular el pensamiento y la toma de decisiones humanas.

• Reemplazar completamente a los seres humanos en todas las tareas.

• Crear emociones artificiales idénticas a las humanas.

• Eliminar la necesidad de programación en los sistemas computacionales.

¿Qué es Machine Learning?

• Un campo de la IA que permite a los sistemas aprender y mejorar a partir de los datos sin ser programados explícitamente.

• Un tipo de hardware que acelera los cálculos matemáticos en una computadora.

• Un software que reemplaza por completo la intervención humana en la toma de decisiones.

• Una tecnología que solo funciona con imágenes y videos.

¿Qué es Deep Learning?

• Una rama del Machine Learning que usa redes neuronales artificiales para procesar grandes volúmenes de datos.

• Un sistema de IA basado en reglas predefinidas sin necesidad de aprendizaje automático.

• Un método para almacenar datos en servidores con mayor profundidad de acceso.

• Un algoritmo que solo se usa en videojuegos.

¿Qué es IA Generativa?

• Un tipo de inteligencia artificial capaz de generar nuevos contenidos, como texto, imágenes o música, a partir de datos existentes.

• Un sistema que solo analiza datos sin producir nuevos resultados.

• Un programa que se ejecuta exclusivamente en dispositivos móviles.

• Una técnica utilizada solo en la industria del cine.

¿Qué son modelos supervisados?

• Modelos de aprendizaje automático que se entrenan con datos etiquetados para hacer predicciones.

• Modelos que aprenden sin datos de referencia.

• Algoritmos que solo funcionan con imágenes y videos.

• Sistemas de IA que no requieren entrenamiento.

¿Qué son modelos no supervisados?

• Modelos que identifican patrones en datos sin etiquetas ni respuestas predefinidas.

• Algoritmos que necesitan un humano para validar cada resultado.

• Métodos que solo funcionan en redes sociales.

• Un tipo de IA que siempre necesita ejemplos etiquetados.

¿Cómo funcionan las redes neuronales artificiales?

• Simulan la estructura y funcionamiento de las neuronas biológicas para procesar información y detectar patrones.

• Son programas que funcionan como bases de datos sin aprendizaje.

• Utilizan circuitos físicos idénticos a los cerebros humanos.

• No requieren entrenamiento y funcionan con lógica predeterminada.

¿Qué es el modelo discriminativo en Deep Learning?

• Un modelo que aprende a diferenciar entre distintas categorías de datos para hacer clasificaciones.

• Un sistema que genera contenido nuevo a partir de datos de entrenamiento.

• Un modelo que solo funciona en imágenes y videos.

• Un algoritmo que no usa redes neuronales.

¿Cuándo es un modelo generativo y cuándo no es generativo?

• Es generativo cuando crea datos nuevos y no es generativo cuando solo clasifica o predice a partir de datos existentes.

• Siempre es generativo porque todos los modelos de IA crean contenido.

• Nunca es generativo porque los modelos de IA solo analizan datos.

• Es generativo cuando se usa en redes sociales y no generativo en otros casos.

¿Qué es un modelo LLM?

• Un modelo de lenguaje a gran escala entrenado con grandes volúmenes de datos para comprender y generar texto de manera coherente.

• Un sistema que solo traduce textos entre idiomas.

• Un tipo de software que se usa exclusivamente para asistentes virtuales.

• Un programa que solo almacena información sin procesarla.