Clasificación de IA

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Clasificación de la IA, INTRODUCCIÓN

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Laura Patricia Sánchez Gutiérrez

México

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este test esta basado en las diapositivas que pudimos ver con anterioridad, consta de 10 preguntas las cuales tienen alternativas para poder resolverlas.
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Clasificación de IAVersión en línea Clasificación de la IA, INTRODUCCIÓN por Laura Patricia Sánchez Gutiérrez 1 Inteligencia Artificial que se centra en realizar tareas específicas a IA Débil b IA Fuerte c Súper Inteligencia d IA Generativa 2 También se le llama ANI a IA Débil b IA Fuerte c Súper Inteligencia d IA Generativa 3 No tiene conciencia ni habilidades generales de razonamiento fuero de su dominio a IA Débil b IA Fuerte c Súper Inteligencia d IA Generativa 4 Es conocida como IA Estrecha a IA Débil b IA Fuerte c Súper Inteligencia d IA Generativa 5 Es llamada Inteligencia General a IA Débil b IA Fuerte c Súper Inteligencia d IA Generativa 6 También se le llama AGI a IA Débil b IA Fuerte c Súper Inteligencia d IA Generativa 7 También se le llama AGI a IA Débil b IA Fuerte c Súper Inteligencia d IA Generativa 8 Es capaz de entender aprender y aplicar el conocimiento como un humano a IA Débil b IA Fuerte c Súper Inteligencia d IA Generativa 9 Supera a la inteligencia Humana a IA Débil b IA Fuerte c Súper Inteligencia d IA Generativa 10 También llamada ASI a IA Débil b IA Fuerte c Súper Inteligencia d IA Generativa 11 Es capaz de rediseñarse sin intervención humana para mejorar. a IA Débil b IA Fuerte c Súper Inteligencia d IA Generativa 12 Sólo existen en teoría Escoge una o varias respuestas a IA Débil b IA Fuerte c Súper Inteligencia d IA Generativa 13 Con el enfoque más antiguo modelada por simbolos y reglas lógicas a Simbólica b Conexionista c Generativa 14 Un ejemplo de esta IA, es un sistema de diagnóstico médico que funciona a partir de reglas a Simbólica b Conexionista c Generativa 15 Utiliza redes neuronales artificiales para aprender a Simbólica b Conexionista c Generativa 16 Un ejemplo de esta IA es un sistema de reconocimiento facial a Simbólica b Conexionista c Generativa 17 Es el corazón del aprendizaje automático (machine learning) y el aprendizaje profundo (Deep learning). a Simbólica b Conexionista c Generativa 18 IA especializada en crear contenido a Simbólica b Conexionista c Generativa 19 Rama de la IA que se enfoca en desarrollar algoritmos para que las maquinas tomen decisiones basadas en datos sin programación explicita. a Deep Learning b Machine Learning c Neural Network d PLN 20 Utiliza redes neuronales artificiales con múltiples capas para aprender representaciones de datos con diferentes niveles de abstracción a Deep Learning b Machine Learning c Neural Network d PLN 21 Imita al cerebro humano con capas de nodos interconectados para procesar datos en Deep learning a Deep Learning b Machine Learning c Neural Network d PLN 22 Es una rama de la inteligencia artificial (IA) y de la lingüística computacional que se encarga de que las computadoras entiendan, interpreten y generen lenguaje humano a Deep Learning b Machine Learning c Neural Network d PLN 23 Utiliza redes neuronales artificiales con múltiples capas para aprender representaciones de datos con diferentes niveles de abstracción a Deep Learning b Machine Learning c Neural Network d PLN 24 ¿Qué significa la sigla LLM en el contexto de la inteligencia artificial? a Language Logic Machine b Large Language Model c Long Learning Memory d Linguistic Learning Method 25 ¿Cuál es la principal característica de los modelos GPT? a Están diseñados únicamente para traducir idiomas. b Son modelos de redes neuronales que generan texto a partir de un entrenamiento previo c Solo funcionan con datos numéricos estructurados. d No requieren datos para aprender. 26 ¿Cuál de los siguientes enunciados describe mejor cómo aprenden los LLM como GPT? a Mediante programación manual de todas las reglas gramaticales. b Através del entrenamiento con grandes volúmenes de texto para identificar patrones y relaciones en el lenguaje c Únicamente con ejemplos de preguntas y respuestas. d Con la lectura directa de páginas web en tiempo real sin entrenamiento previo. 27 ¿Para qué se utilizan comúnmente los modelos GPT? a Diagnóstico médico automatizado sin supervisión humana. b Generación y comprensión de lenguaje natural en tareas como redacción, traducción y chatbots c Exclusivamente para cálculos matemáticos avanzados. d Para reemplazar por completo a los maestros en la educación. 28 ¿Cuál es uno de los principales riesgos éticos asociados al uso de la IA? a El exceso de creatividad de los estudiantes. b La generación de sesgos y discriminación en los resultados c Disminución de la velocidad de respuesta. d Incremento de la seguridad digital. 29 ¿Por qué el manejo de datos en sistemas de IA puede ser riesgoso? a Porque los datos se borran automáticamente después de usarlos. b Porque pueden exponerse o malutilizarse, afectando la privacidad de las personas c Porque nunca se almacenan. d Porque siempre son datos inventados.

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Clasificación de IAVersión en línea

por Laura Patricia Sánchez Gutiérrez

Inteligencia Artificial que se centra en realizar tareas específicas

También se le llama ANI

No tiene conciencia ni habilidades generales de razonamiento fuero de su dominio

Es conocida como IA Estrecha

Es llamada Inteligencia General

También se le llama AGI

También se le llama AGI

Es capaz de entender aprender y aplicar el conocimiento como un humano

Supera a la inteligencia Humana

También llamada ASI

Es capaz de rediseñarse sin intervención humana para mejorar.

Sólo existen en teoría

Con el enfoque más antiguo modelada por simbolos y reglas lógicas

Un ejemplo de esta IA, es un sistema de diagnóstico médico que funciona a partir de reglas

Utiliza redes neuronales artificiales para aprender

Un ejemplo de esta IA es un sistema de reconocimiento facial

Es el corazón del aprendizaje automático (machine learning) y el aprendizaje profundo (Deep learning).

IA especializada en crear contenido

Rama de la IA que se enfoca en desarrollar algoritmos para que las maquinas tomen decisiones basadas en datos sin programación explicita.

Utiliza redes neuronales artificiales con múltiples capas para aprender representaciones de datos con diferentes niveles de abstracción

Imita al cerebro humano con capas de nodos interconectados para procesar datos en Deep learning

Es una rama de la inteligencia artificial (IA) y de la lingüística computacional que se encarga de que las computadoras entiendan, interpreten y generen lenguaje humano

Utiliza redes neuronales artificiales con múltiples capas para aprender representaciones de datos con diferentes niveles de abstracción

¿Qué significa la sigla LLM en el contexto de la inteligencia artificial?

¿Cuál es la principal característica de los modelos GPT?

¿Cuál de los siguientes enunciados describe mejor cómo aprenden los LLM como GPT?

¿Para qué se utilizan comúnmente los modelos GPT?

¿Cuál es uno de los principales riesgos éticos asociados al uso de la IA?

¿Por qué el manejo de datos en sistemas de IA puede ser riesgoso?