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Worksheets¿Qué sabes de IA?
Total questions: 20
Worksheet time: 10mins
1. ¿Qué es la inteligencia artificial (IA)?
A. Un conjunto de robots físicos
D. Un tipo de hardware muy potente
B. Sistemas capaces de realizar tareas que requieren inteligencia humana, como razonar o aprender
C. Un programa que nunca se equivoca
D. Un tipo de hardware muy potente
2. ¿Qué es el machine learning (aprendizaje automático)?
A. Un tipo de impresora 3D
B. Un conjunto de reglas fijas que nunca cambian
C. Un campo de la IA en el que los sistemas aprenden patrones a partir de datos
D. Un lenguaje de programación
3. ¿Cuál de estas situaciones es un ejemplo de machine learning supervisado?
A. Un sistema que agrupa noticias sin saber de qué tema son
B. Un modelo que aprende a clasificar correos como “spam” o “no spam” con ejemplos ya etiquetados
C. Un robot que se mueve aleatoriamente
D. Un procesador de texto sin conexión a datos
4. En el aprendizaje no supervisado, el sistema…
A. Aprende a partir de datos etiquetados con la respuesta correcta
B. No necesita datos para aprenderB.
C. Aprende a partir de datos sin etiquetas, buscando patrones o grupos por sí mismo
D. Solo sigue reglas programadas a mano
5. ¿Qué es el aprendizaje por refuerzo?
A. El modelo recibe una etiqueta fija por cada ejemplo
B. El modelo aprende mediante prueba y error, recibiendo recompensas o castigos según sus acciones
C. El modelo solo memoriza ejemplos sin generalizar
D. El modelo se entrena sin ningún tipo de retroalimentación
6. ¿Cuál de las siguientes opciones describe mejor el deep learning?
A. Un método para comprimir archivos
B. Un conjunto de reglas lógicas escritas a mano
C. Una rama del machine learning que usa redes neuronales con muchas capas
D. Un sistema operativo para robots
7. ¿Qué es una red neuronal artificial?
A. Un conjunto de neuronas reales conectadas a un ordenador
B. Un modelo matemático inspirado en el funcionamiento del cerebro humano
C. Un tipo de disco duro
D. Un algoritmo para ordenar alfabéticamente palabras
8. ¿Qué entendemos por big data?
A. Datos muy pequeños pero muy rápidos
B. Conjuntos de datos tan grandes o complejos que requieren tecnologías especiales para procesarlos
C. Un tipo de archivo de texto
D. Cualquier colección de menos de 100 datos
9. ¿Cuál de estas características se asocia típicamente al big data?
A. Voltaje, velocidad y volumen
B. Volumen, variedad y velocidad
C. Valor, voltaje y viscosidad
D. Variedad, vector y volumen
10. ¿Cuál es un ejemplo de uso de big data con IA?
A. Apuntar notas a mano en una libreta
B. Analizar millones de transacciones para detectar fraude en tiempo real
C. Calcular una suma en una calculadora
D. Buscar una palabra en un libro en papel
11. ¿Qué es un “sesgo” (bias) en un modelo de IA?
A. Cuando el modelo se ejecuta demasiado rápido
B. Cuando el modelo está programado en un solo lenguaje
C. Cuando el modelo produce resultados sistemáticamente injustos por culpa de los datos o del diseño
D. Cuando el modelo se queda sin memoria RAM
12. ¿Cuál de los siguientes es un riesgo ético asociado a la IA?
A. Mejorar diagnósticos médicos
B. Reducir errores en cálculos complejos
C. Invadir la privacidad al usar datos personales sin consentimiento
D. Traducir textos automáticamente
13. ¿Qué es la “singularidad tecnológica”?
A. El momento en que se inventó el primer ordenador
B. El punto hipotético en el que la IA superaría ampliamente la inteligencia humana y se mejoraría a sí misma de forma acelerada ✅
B. El punto hipotético en el que la IA superaría ampliamente la inteligencia humana y se mejoraría a sí misma de forma acelerada
C. La primera vez que un robot ganó una partida de ajedrez
D. La capacidad de una IA para apagar y encender un ordenador
14. ¿Por qué la singularidad genera debate?
A. Porque no tiene ninguna consecuencia
B. Porque solo afectaría a los videojuegos
C. Porque plantea dudas sobre el control humano, la ética y el impacto en la sociedad
D. Porque haría más lentos los ordenadores
15. ¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre IA y empleo es más razonable?
A. La IA destruirá todos los empleos sin crear nuevos
B. La IA no afectará en absoluto al mercado laboral
C. La IA transformará muchos empleos, automatizando tareas y creando también nuevos roles
D. La IA solo afectará a trabajos manuales
16. ¿Qué es un conjunto de datos (dataset) en machine learning?
A. Un programa para editar fotos
B. Una colección estructurada de ejemplos que se utilizan para entrenar y evaluar un modelo
C. Una lista de contraseñas
D. Un tipo de red social
17. ¿Qué es el “sobreajuste” (overfitting) en un modelo de IA?
A. Cuando el modelo es demasiado simple para los datos
B. Cuando el modelo se entrena con pocos datos
C. Cuando el modelo se ajusta tanto a los datos de entrenamiento que no generaliza bien a nuevos datos
D. Cuando el modelo se ejecuta demasiado rápido
18. ¿Cuál es un ejemplo de IA en el ámbito sanitario?
A. Un termómetro tradicional
B. Un sistema que usa IA para analizar radiografías y detectar posibles tumores
C. Una camilla de hospital
D. Un estetoscopio sin ningún tipo de electrónica
19. ¿Qué prueba clásica se utiliza para evaluar si una máquina muestra comportamiento “inteligente” similar al humano?
A. Prueba de Turing
B. Prueba de Newton
C. Prueba de Hawking
D. Prueba de Pascal
20. ¿Cuál es una forma responsable de usar IA en educación?
A. Dejar que la IA haga todos los trabajos y entregarlos sin cambios
B. Usar la IA como apoyo para entender mejor un tema, revisando críticamente sus respuestas y citándola cuando corresponda
C. Compartir exámenes con la IA para que los resuelva por ti
D. Usar la IA para copiar tareas sin leerlas
