WorksheetsINTELIGENCIA ARTIFICIAL
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Worksheet time: 22mins
¿Quién es considerado el padre de la inteligencia artificial y la informática?
Albert Einstein
Alan Turing
Isaac Newton
Charles Darwin
¿Qué prueba inventó Alan Turing para medir la inteligencia de una máquina?
El test de inteligencia
El test de Turing
El test de memoria
El test de velocidad
¿Dónde se almacenan normalmente los datos muy organizados (estructurados)
para entrenar una IA?
Es una IA especializada en tareas concretas.
Es una IA capaz de realizar cualquier tarea cognitiva como un ser humano.
Es la única IA que existe actualmente.
Es una IA sin capacidad de aprendizaje.
¿Por qué un sistema de reconocimiento facial necesita ver miles de fotos?
Para almacenar las imágenes en su memoria.
Para imitar la voz de las personas en las fotos.
Para aumentar su velocidad de procesamiento.
Para aprender a identificar patrones y distinguir rostros.
¿Qué mide realmente el test de Turing?
La capacidad del ordenador para resolver problemas matemáticos.
La inteligencia real de una máquina.
La capacidad del ordenador para comportarse como un ser humano.
La velocidad de procesamiento de la máquina.
¿Cuál de las siguientes afirmaciones describe mejor la inteligencia artificial general?
Es una IA especializada en tareas concretas.
Es una IA capaz de realizar cualquier tarea cognitiva como un ser humano.
Es la única IA que existe actualmente.
Es una IA sin capacidad de aprendizaje.
¿Qué permite a la Inteligencia Artificial mejorar su rendimiento?
Usar menos datos para evitar errores.
Practicar con muchos datos para aprender de ellos.
Cambiar de algoritmo cada vez que falla.
Depender exclusivamente de la intervención humana.
¿Por qué un sistema de reconocimiento facial necesita ver miles de fotos?
Para almacenar las imágenes en su memoria.
Para aprender a identificar patrones y distinguir rostros.
Para aumentar su velocidad de procesamiento.
Para imitar la voz de las personas en las fotos.
¿Cuál de las siguientes opciones define mejor la Inteligencia Artificial (IA)?
Programas informáticos que funcionan sin conexión a internet.
Aplicaciones que solo procesan datos numéricos de manera automática.
Robots con forma humana que pueden hablar y moverse.
Sistemas capaces de imitar funciones cognitivas humanas como aprender, razonar
o tomar decisiones.
¿Qué tipo de IA se centra en resolver tareas concretas dentro de un dominio
limitado?
IA general
IA fuerte
IA específica o estrecha
Superinteligencia
Si tienes una gran cantidad de información desorganizada, como imágenes, vídeos
y texto sin formato, ¿dónde sería más adecuado almacenarlos?
En una base de datos relacional, porque organiza los datos en tablas y columnas.
En un data lake, porque permite guardar grandes volúmenes de datos sin
necesidad de estructurarlos.
En una hoja de cálculo, porque facilita la visualización de cualquier tipo de dato.
En un documento de Google utilizando un índice.
¿Qué es un algoritmo?
Un algoritmo es un conjunto ordenado y finito de pasos o instrucciones que se siguen para resolver un problema o realizar una tarea.
Un algoritmo es un programa informático que ejecuta automáticamente cualquier tipo de operación sin necesidad de instrucciones previas.
Un algoritmo es una base de datos donde se almacenan todos los resultados posibles de un problema.
Un algoritmo es un lenguaje de programación usado para crear aplicaciones y páginas web.
¿Para qué sirve un algoritmo?
Sirve únicamente para almacenar información en una computadora.
Sirve para decorar el código de un programa y hacerlo más atractivo visualmente.
Sirve para cambiar el idioma de un programa automáticamente.
Sirve para resolver un problema o realizar una tarea de forma ordenada y eficiente siguiendo una serie de pasos definidos.
¿Qué significa tener buena calidad de datos?
Significa que los datos tienen muchos colores y formatos diferentes para verse más atractivos.
Significa que los datos son precisos, completos, coherentes, actualizados y relevantes para el propósito que se necesita.
Significa que los datos provienen únicamente de internet, sin importar su origen o veracidad.
Significa que los datos se almacenan en archivos grandes, sin importar si son correctos o útiles.
¿Por qué es importante mantener una buena calidad de datos?
Porque permite tomar decisiones correctas y confiables basadas en información precisa.
Porque hace que los archivos ocupen más espacio en la computadora.
Porque evita que los usuarios necesiten analizar la información.
Porque garantiza que todos los datos sean idénticos sin importar su fuente.
¿Cuál de las siguientes opciones define mejor el concepto de Machine Learning (Aprendizaje Automático)?
Es una rama de la inteligencia artificial que permite a las máquinas aprender de los datos sin ser programadas explícitamente.
Es un conjunto de algoritmos que mejoran su rendimiento en una tarea a través de la experiencia.
Es un campo de estudio que busca que los sistemas puedan reconocer patrones y hacer predicciones basadas en datos.
Todas las anteriores son correctas.
¿Cuál es la definición correcta de datos estructurados?
Datos que se almacenan sin ningún tipo de organización o estructura.
Datos sin formato fijo, como imágenes, audios o textos libres.
Datos organizados en un formato predefinido, como tablas con filas y columnas.
Ninguna de las anteriores es correcta.
¿Cuál es la definición correcta de datos no estructurados?
Datos que tienen un formato fijo y se almacenan en tablas con filas y columnas.
Datos que no siguen una estructura o formato predefinido, como textos, imágenes o vídeos.
Datos que siempre se representan mediante valores numéricos organizados.
¿Cuál es la definición correcta de datos semiestructurados?
Datos totalmente organizados en tablas con filas y columnas.
Datos sin ningún tipo de formato ni organización.
Datos que tienen cierta organización mediante etiquetas o estructuras flexibles, como XML o JSON.
Si el Big Data analiza tanta información... ¿qué riesgos puede tener para la privacidad de las personas?
Que los ordenadores se llenen de datos y se vuelvan más lentos.
Que la información personal se use sin permiso o se comparta con otras empresas.
Que las personas tengan que comprar más dispositivos tecnológicos.
Que el Big Data impida que la gente use internet con normalidad.
¿Cuál de estas opciones describe mejor una de las características principales del Big Data?
Tiene pocos datos y se analiza fácilmente.
Se genera lentamente y casi no cambia.
Los datos son muy grandes, variados y cambian rápidamente.
Solo se usa en redes sociales.
¿Cómo aprende una IA a reconocer patrones o tomar decisiones?
Repitiendo siempre las mismas instrucciones sin cambiar nada.
Adivinando las respuestas al azar hasta acertar.
Analizando muchos datos y ajustando sus respuestas según los resultados.
Pidiéndole ayuda a una persona cada vez que se equivoca.
¿Qué necesita una IA para poder “aprender” correctamente?
Dormir y descansar como los humanos.
Que la programen solo una vez y nunca más se modifique.
Que funcione sin conexión a internet ni información nueva.
Tener acceso a grandes cantidades de datos de buena calidad.
¿Qué es el Deep Learning?
Es una rama de machine learning que utiliza redes neuronales profundas para aprender patrones complejos en grandes volúmenes de datos.
Verdadero
Falso
Una base de datos en IA es donde se trabajamos con los datos que están muy organizados.
Verdadero
Falso
¿Qué es el data lake en IA? Es donde se almacenan grandes cantidades de datos desorganizados o...
estructurados.
no estructurados.
gestionados.
elaborados.
Un algoritmo es un conjunto de instrucciones paso a paso que realiza una tarea específica o resuelve un problema.
Verdadero
Falso
Un algoritmo hace referencia a grandes volúmenes de datos generados a una gran velocidad y que tienen mucha variedad.
Verdadero
Falso
¿Cuál de las siguientes opciones corresponde a un tipo de Aprendizaje en Machine Learning?
Aprendizaje supervisado
Aprendizaje profundo
Big Data
Verdadero o falso:
Antes de que los datos puedan ser utilizados por los algoritmos de IA, a menudo
necesitan ser preparados o preprocesados.
Verdadero
Falso
Para que las máquinas entiendan ciertos datos (como texto o
imágenes), es necesario convertirlos en números o códigos, ¿como se llama ese proceso?
LImpieza de datos
Codificación
Normalización
¿Cuál es el objetivo principal de la Inteligencia Artificial según su definición clásica?
Crear máquinas que imiten únicamente el comportamiento físico humano.
Programar ordenadores que solo ejecuten tareas repetitivas mediante reglas fijas.
Sustituir completamente al ser humano en todas las actividades intelectuales.
Diseñar sistemas capaces de razonar, aprender y tomar decisiones de forma autónoma, similar a la inteligencia humana.
¿En qué consiste la Inteligencia Artificial?
En fabricar robots que solo obedezcan órdenes sin pensar.
En diseñar programas que funcionen sin usar ningún tipo de datos.
En enseñar a los humanos a comportarse como los ordenadores.
En crear máquinas capaces de analizar información y resolver problemas por sí mismas.
¿Por qué los datos son fundamentales en el desarrollo de la Inteligencia Artificial?
Porque permiten que los algoritmos aprendan patrones y mejoren su precisión con el tiempo.
Porque los datos solo sirven para almacenar información, pero no influyen en el aprendizaje.
Porque sin datos, la IA puede funcionar igual si tiene un buen hardware.
Porque los datos se utilizan únicamente para decorar los resultados de los modelos.
¿Por qué los datos son importantes para la Inteligencia Artificial?
Porque hacen que los ordenadores se vean más modernos.
Porque sustituyen el trabajo de los programadores.
Porque ayudan a las máquinas a aprender y a tomar mejores decisiones.
Porque solo sirven para guardar información sin usarla.
¿Qué tipo de IA está diseñada para realizar tareas específicas dentro de un dominio limitado?
IA general
IA fuerte
IA específica o estrecha
Superinteligencia
¿Qué diferencia principal existe entre machine learning y deep learning?
Deep Learning no utiliza datos.
Deep learning es un tipo de machine learning que usa redes neuronales profundas.
Machine learning es más avanzado que deep learning.
Machine learning solo se usa para imágenes.
¿Qué sucede si una IA no tiene acceso a datos?
Puede funcionar igual sin problemas.
Solo podrá realizar cálculos matemáticos simples.
No podrá aprender ni mejorar su rendimiento.
Se vuelve más rápida pero menos precisa.
¿Qué hace un algoritmo de IA con los datos que recibe?
Los almacena sin analizarlos.
Busca patrones para aprender y tomar decisiones.
Los transforma en texto plano.
Los elimina después de cada uso.
¿Cuál es la crítica principal sobre el test de Turing?
Que mide el comportamiento
Que mide la inteligencia
Que mide el comportamiento pero no la inteligencia
Todas las anteriores son correctas
¿Qué participantes interactúan en el test de Turing?
Un ordenador
Un humano
Sólo las máquinas empleadas
Las dos primeras respuestas son correctas
Un asistente virtual entrenado exclusivamente con voces masculinas podría tener dificultades para entender voces femeninas. ¿A qué concepto clave en el entrenamiento de la IA se refiere esta problemática?
Precisión de los datos
Consistencia de los datos
Sesgo en los datos
Completitud de los datos
Elige verdadero o Falso:
La calidad de los datos para entrenar una IA se refiere únicamente a la cantidad de información disponible, sin importar si esta es precisa o completa.
Verdadero
Falso
