A) Integración análoga B) Inteligencia automatizada C) Inteligencia artificial D) Inteligencia avanzada
A) Prueba de la capacidad de una máquina para mostrar un comportamiento inteligente indistinguible del humano. B) Una prueba para evaluar la fuerza física de una máquina C) Una prueba para medir la velocidad de procesamiento de una máquina D) Una prueba para determinar el consumo de energía de una máquina
A) Ruby B) Java C) C++ D) Python
A) Una técnica para programar máquinas manualmente B) Un método para mejorar la seguridad de la red C) Un subconjunto de la IA que permite a las máquinas aprender de los datos D) Proceso de ensamblaje de componentes de hardware
A) Optimizar el uso de la memoria del ordenador B) Encontrar el camino más corto en un grafo C) Detección de errores en los datos D) Generación de números aleatorios
A) Procesamiento del lenguaje natural B) Patrón lingüístico no lineal C) Protocolo de aprendizaje neuronal D) Rendimiento logístico en red
A) Análisis de señales de audio B) Imitar la visión humana e identificar objetos en imágenes o vídeos C) Comprobación de componentes informáticos D) Generación de patrones de píxeles aleatorios
A) Nodo de notificación rápida B) Notación numérica regular C) Red neuronal recurrente D) Navegador neuronal robusto
A) Un programa que simula una conversación con usuarios humanos B) Un programa para juegos de realidad virtual C) Un programa para el diseño gráfico D) Un programa para la composición musical
A) Una medida de la complejidad de los datos B) Un hipotético punto futuro en el que la IA supere la inteligencia y el control humanos C) Un tipo de algoritmo de aprendizaje automático D) Una técnica de manipulación meteorológica
A) 1965 B) 1956 C) 1980 D) 1972
A) Representación del conocimiento B) Aprendizaje C) Razonamiento D) Computación cuántica
A) Intel B) Microsoft C) IBM D) OpenAI
A) Red neuronal recurrente B) Perceptrón C) Arquitectura Transformer D) Red neuronal convolucional
A) Motores de búsqueda web avanzados B) Sistemas de recomendación C) Vehículos autónomos D) Asistentes virtuales
A) Lingüística B) Psicología C) Astronomía D) Neurociencia
A) Búsqueda en el espacio de estados B) Redes neuronales artificiales C) Lógica formal D) Entrelazamiento cuántico
A) 2000 B) 2020 C) 2010 D) 1990
A) Reducción de la complejidad del software B) Menor consumo de energía C) Riesgos existenciales D) Menor capacidad de procesamiento
A) La inteligencia artificial temprana no podía realizar deducciones lógicas. B) Experimentan una 'explosión combinatoria', lo que significa que se vuelven exponencialmente más lentos a medida que los problemas crecen. C) Estos algoritmos requerían la intervención humana en cada paso. D) No podían procesar ninguna forma de información incompleta.
A) Los humanos se basan únicamente en deducciones lógicas, al igual que los modelos de inteligencia artificial iniciales. B) Los humanos utilizan una combinación de intuición y razonamiento probabilístico exclusivamente. C) Los humanos resuelven problemas siguiendo algoritmos predefinidos. D) Los humanos utilizan juicios rápidos e intuitivos en lugar de deducciones paso a paso.
A) Tareas asignadas aleatoriamente, sin un orden particular. B) Múltiples objetivos a alcanzar simultáneamente. C) Un objetivo específico. D) Ningún objetivo claro o preferencia definida.
A) Aprendizaje no supervisado B) Aprendizaje por refuerzo C) Aprendizaje supervisado D) Aprendizaje por transferencia
A) La clasificación predice categorías, mientras que la regresión deduce funciones numéricas. B) La clasificación es un tipo de aprendizaje no supervisado. C) La regresión requiere más datos que la clasificación. D) La clasificación utiliza redes neuronales, mientras que la regresión no.
A) Traducción automática B) Recuperación de información C) Síntesis de voz D) Representación de palabras como vectores (word embedding)
A) Redes neuronales recurrentes (RNN) B) Transformadores pre-entrenados generativos (GPT) C) Redes neuronales convolucionales (CNN) D) Transformadores
A) Reconocimiento de voz. B) Seguimiento de objetos. C) Análisis de sentimiento en texto. D) Clasificación de imágenes.
A) Optimización por enjambre de partículas. B) Descenso de gradiente. C) Búsqueda adversaria. D) Búsqueda local.
A) Análisis de medios y fines. B) Optimización matemática. C) Algoritmos de inteligencia de enjambre. D) Algoritmo de retropropagación.
A) Optimización por enjambre de partículas. B) Descenso de gradiente. C) Computación evolutiva. D) Optimización por colonias de hormigas.
A) Optimización por enjambre de partículas. B) Razonamiento deductivo. C) Razonamiento inductivo. D) Cómputo evolutivo.
A) Asigna grados de verdad entre 0 y 1. B) Requiere el método de gradiente para la optimización. C) Utiliza algoritmos de inteligencia de enjambre. D) La inferencia es indecidible, lo que la hace difícil de resolver.
A) Descenso de gradiente. B) Optimización por enjambre de partículas. C) Optimización por colonias de hormigas. D) Computación evolutiva.
A) Redes de decisión dinámicas B) Filtros de Kalman C) Procesos de decisión de Markov D) Redes bayesianas
A) Diseño de mecanismos B) Algoritmo de Expectación-Maximización C) Análisis de decisiones D) Teoría del valor de la información
A) Máquina de vectores de soporte B) Árbol de decisión C) Algoritmo de los k vecinos más cercanos D) Clasificador de Bayes ingenuo
A) Máquina de vectores de soporte B) Clasificador de Bayes ingenuo C) Árbol de decisión D) Algoritmo de los k vecinos más cercanos
A) Redes bayesianas B) Controladores C) Redes neuronales D) Clasificadores
A) Algoritmo de los k vecinos más cercanos B) Clasificador de Bayes ingenuo C) Árbol de decisión D) Máquina de vectores de soporte
A) Redes de decisión dinámicas B) Teoría de juegos C) Modelos de Markov ocultos D) Análisis de decisiones
A) Controladores B) Redes bayesianas C) Redes neuronales D) Clasificadores
A) Algoritmo de Expectación-Maximización B) Teoría de la decisión C) Filtros de Kalman D) Redes bayesianas dinámicas
A) Procesos de decisión de Markov B) Teoría de juegos C) Redes Bayesianas Dinámicas D) Diseño de mecanismos
A) Retropropagación B) Descenso de gradiente estocástico C) Propagación hacia adelante D) Descenso de gradiente
A) En una sola dirección B) Aleatoriamente C) En dirección inversa D) En ambas direcciones
A) Objetos completos B) Dígitos C) Bordes D) Caras
A) Predecir las tendencias futuras del mercado de valores. B) Analizar e interpretar imágenes. C) Traducir idiomas en tiempo real. D) Generar texto basándose en las relaciones semánticas entre las palabras.
A) Claude B) ChatGPT C) Prolog D) Gemini
A) Scikit-learn. B) PyTorch. C) TensorFlow. D) Keras.
A) Jensen Huang. B) Gordon Moore. C) Alan Turing. D) John McCarthy.
A) La Ley de Huang. B) La Ley de Bell. C) La Ley de Gibson. D) La Ley de Moore.
A) IBM B) Microsoft C) DeepMind D) Google
A) Watson B) Deep Blue C) MuZero D) AlphaStar
A) 2024 B) 2019 C) 2023 D) 2021
A) AlphaStar B) SIMA C) MuZero D) Pluribus
A) Asistente de Google B) Cortana C) Alexa D) Siri
A) Director de Datos (CDO) B) Director de Tecnología (CTO) C) Director de Información (CIO) D) Director de Automatización (CAO)
A) AlphaGo B) MuZero C) Watson D) Deep Blue
A) Programas de preguntas y respuestas tipo 'Jeopardy!' B) Juegos con información incompleta, como el póker. C) Juegos de estrategia en tiempo real. D) Ajedrez y Go (囲碁).
A) MuZero B) Deep Blue C) AlphaStar D) Watson
A) Google DeepMind B) OpenAI C) Microsoft D) Grupo Alibaba
A) 75% B) 53% C) 90% D) 84%
A) Qwen2-Math B) Gemini Deep Think C) AlphaTensor D) rStar-Math
A) 84% B) 53% C) 75% D) 90%
A) Qwen-7B B) rStar-Math C) AlphaTensor D) Gemini Deep Think
A) Procesamiento del lenguaje natural B) Diversos enfoques topológicos C) Modelos probabilísticos D) Búsqueda en árbol de Monte Carlo
A) Mayo de 2025 B) Diciembre de 2017 C) Julio de 2024 D) Febrero de 2023
A) Amazon B) Apple C) Google D) Microsoft
A) 20% B) 50% C) 10% D) 5%
A) Cifrado de datos B) Almacenamiento en la nube C) Privacidad diferencial D) Tecnología blockchain
A) Coca-Cola, PepsiCo, Red Bull, Monster B) Tesla, SpaceX, Uber, Lyft C) Alphabet Inc., Amazon, Apple Inc., Meta Platforms, Microsoft D) Nike, Adidas, Puma, Reebok
A) $10 millones B) $25 millones C) $100 millones D) $50 millones
A) $1,5 billones de dólares B) $3,5 billones de dólares C) $2,7 billones de dólares D) $4,0 billones de dólares
A) 2025 B) 2028 C) 2026 D) 2030
A) 10 veces más B) 15 veces más C) 5 veces más D) 20 veces más
A) 8% B) 12% C) 5% D) 10%
A) 10% B) 5% C) 3% D) 7%
A) Reactor nuclear de Palisades B) Three Mile Island C) Susquehanna D) Fukushima
A) Talen Energy B) Microsoft C) Constellation Energy D) Amazon
A) Taiwán B) Estados Unidos C) Japón D) Singapur
A) 10% B) 7% C) 3% D) 5%
A) Aumentar la diversidad de contenido. B) Reducir la difusión de información errónea. C) Promover información precisa. D) Maximizar la participación de los usuarios.
A) Sobrecarga de información B) Burbujas de filtro C) Sesgo de confirmación D) Cámaras de eco
A) Tim Cook B) Geoffrey Hinton C) Bill Gates D) Elon Musk
A) Medios sintéticos B) Imágenes falsas C) Clones de IA D) Vídeos o imágenes manipuladas con inteligencia artificial (deepfakes)
A) Directrices éticas para la IA. B) Credenciales de personalidad. C) Verificación mediante blockchain. D) Firmas digitales.
A) Exactamente el 61% B) 75% C) 50% D) 80%
A) 50% B) Aproximadamente el 4% C) 10% D) 25%
A) Equidad representativa B) Equidad distributiva C) Equidad procedimental D) Equidad predictiva
A) Drones utilizados para vigilancia B) Herramienta de ciberseguridad C) Arma autónoma letal D) Arma de fuego convencional
A) 2014 B) 2013 C) 2016 D) 2015
A) 15% B) 9% C) 30% D) 47%
A) 30% B) 90% C) 50% D) 70%
A) Stuart J. Russell B) Eliezer Yudkowsky C) Stephen Hawking D) Wendell Wallach
A) Computación ética B) Robótica moral C) Moral computacional D) Ética de la inteligencia artificial
A) Stuart J. Russell B) Stephen Hawking C) Wendell Wallach D) Eliezer Yudkowsky
A) Su arquitectura y parámetros se mantienen en secreto. B) Requieren una conexión constante a Internet. C) Las medidas de seguridad integradas pueden ser desactivadas o debilitadas hasta volverse ineficaces. D) No pueden ser utilizados con fines comerciales.
A) DALL-E B) ChatGPT C) AlphaGo D) GPT-3
A) 22% B) 5% C) 75% D) 50% |