Test de Inteligencia Artificial Conferencia

¿Cuál de las siguientes afirmaciones describe mejor la Inteligencia Artificial (IA)?

• A) Un software que solo ejecuta instrucciones preprogramadas sin aprendizaje.

• B) Un sistema que simula procesos cognitivos humanos, como el razonamiento y la toma de decisiones.

• C) Un algoritmo matemático que no puede modificar su comportamiento.

• D) Un conjunto de datos sin estructura para análisis.

¿Qué técnica de IA se utiliza comúnmente para el reconocimiento de imágenes y visión por computadora?

• A) Redes neuronales convolucionales (CNN).

• B) Algoritmos de clustering K-means.

• C) Árboles de decisión.

• D) Algoritmos genéticos.

En el contexto educativo, ¿cuál es una aplicación directa de la IA?

• A) Creación de sistemas expertos para la toma de decisiones en gobiernos.

• B) Desarrollo de tutores virtuales personalizados basados en el progreso del estudiante.

• C) Uso de hojas de cálculo para evaluar estudiantes.

• D) Simulación de procesos industriales.

¿Cuál es el objetivo principal del Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)?

• A) Convertir texto en imágenes.

• B) Permitir que las máquinas comprendan, interpreten y generen lenguaje humano.

• C) Mejorar la velocidad de los algoritmos de clasificación.

• D) Optimizar redes neuronales profundas.

¿Qué técnica de IA está detrás de herramientas como ChatGPT y asistentes conversacionales avanzados?

• Inteligencia Artificial

• Modelos de lenguaje de gran escala (LLM) entrenados en procesamiento de lenguaje natural.

• Algoritmos de búsqueda A*.

• Sistemas basados únicamente en reglas lógicas.

• Redes neuronales convolucionales.

¿Cuál es un riesgo ético asociado al uso de IA en la educación y la investigación?

• Mejora del acceso a la información.

• Sesgo algorítmico que perpetúe desigualdades en la evaluación o recomendaciones.

• Reducción del tiempo para realizar tareas rutinarias.

• Mayor personalización del aprendizaje.

¿Qué tecnología se utiliza principalmente para la conducción autónoma en vehículos inteligentes?

• Sistemas de inferencia lógica difusa únicamente.

• Combinación de redes neuronales profundas, visión por computadora y aprendizaje por refuerzo.

• Algoritmos de búsqueda heurística.

• Árboles de decisión básicos.

¿Cuál de los siguientes enunciados es verdadero sobre el Deep Learning?

• Solo puede trabajar con datos estructurados y pequeños.

• Es una técnica basada en redes neuronales profundas que extrae automáticamente características de los datos.

• No requiere hardware especializado como GPU.

• Es idéntico al Machine Learning tradicional.

En un sistema de recomendación educativa basado en IA, ¿qué enfoque es el más apropiado?

• Aprendizaje supervisado para predecir intereses del estudiante según su historial.

• Algoritmos genéticos sin datos previos.

• Árboles binarios aleatorios aplicados únicamente a imágenes.

• Simulación física de procesos químicos.

¿Cuál de las siguientes afirmaciones describe mejor a una IA catalogada como "IA fuerte"?

• Un sistema como ChatGPT, capaz de generar texto coherente pero limitado a conocimientos entrenados, sin conciencia real.

• Un sistema capaz de igualar o superar la inteligencia humana en todas las áreas cognitivas, incluyendo razonamiento, aprendizaje y conciencia.

• Un software como un chatbot básico que solo procesa datos sin interpretar significados.

• Un algoritmo de búsqueda optimizado para videojuegos y motores de recomendación.