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