WorksheetsQuiz sobre el futuro de la IA
Total questions: 10
Worksheet time: 5mins
¿Cuál es la diferencia entre la IA fuerte y la IA débil?
La IA fuerte es capaz de mostrar conductas inteligentes en el sentido general, mientras que la IA débil no necesita tener estados mentales.
La IA fuerte implica que un ordenador simula una mente, mientras que la IA débil consiste en construir programas que realicen tareas específicas.
La IA fuerte es un modelo top-down basado en el razonamiento lógico, mientras que la IA débil es un modelo bottom-up que se basa en la actividad distribuida de unidades interconectadas.
La IA fuerte es una modelización bioinspirada, mientras que la IA débil se basa en la hipótesis del Sistema de Símbolos Físicos.
¿Cuál es el modelo dominante en IA que se basa en el razonamiento lógico y la búsqueda heurística?
IA simbólica
IA conexionista
Computación evolutiva
IA bioinspirada
¿Qué crítica se hace a los modelos no corpóreos en IA?
No necesitan un cuerpo para tener experiencias directas con el entorno.
Las representaciones abstractas no tienen contenido semántico para la máquina sin un cuerpo.
La interacción directa con el entorno no es necesaria para la inteligencia artificial.
Los modelos conexionistas son más completos que los modelos simbólicos.
¿Cuál es uno de los éxitos de la IA especializada mencionados en el texto?
Programa de resolución de teoremas matemáticos
Programa de diagnóstico médico basado en imágenes
Programa de búsqueda de soluciones a fórmulas lógicas
Programa de aprendizaje inductivo
¿Qué filósofo afirmó que el objetivo último de la IA es tan inalcanzable como el de los alquimistas del siglo XVII?
John Searle
Hubert Dreyfus
Rodney Brooks
Alan Turing
¿Qué dificultades ha enfrentado la inteligencia artificial a lo largo de los años?
Aprender funciones matemáticas simétricas
Integrar desarrollos en muchas áreas de la IA
Dotar a las máquinas de conocimientos de sentido común
Diagnosticar enfermedades y jugar al ajedrez
¿Qué es fundamental para alcanzar una IA similar a la humana en cuanto a generalidad y profundidad?
Aprender funciones matemáticas simétricas
Integrar desarrollos en muchas áreas de la IA
Diagnosticar enfermedades y jugar al ajedrez
Dotar a las máquinas de conocimientos de sentido común
¿Cuál es una posible línea de investigación para adquirir conocimientos de sentido común en la IA?
Modelización matemática y aprendizaje de relaciones causa-efecto
Robótica del desarrollo
Sistemas multiagente
Planificación de acciones
¿Cuál es una limitación de los sistemas de aprendizaje profundo actuales?
Diferenciar entre causas y efectos
Aprender funciones matemáticas simétricas
Explicar los resultados y conclusiones
Aprender relaciones asimétricas
¿Por qué es importante educar a los ciudadanos sobre los riesgos de las tecnologías inteligentes?
Para aumentar la conciencia de las limitaciones de la IA
Para garantizar que la IA se utilice en beneficio del bien común
Para delegar en las máquinas la decisión de matar
Para minimizar los riesgos de las tecnologías inteligentes
