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