Inteligencia Artificial en 2025

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Descubre mitos y realidades de la IA actual.

Creada por

Jhon Rua

Colombia

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Responde si las siguientes frases sobre cultura general son verdaderas o no.
Grammys a mejor canción/grabación

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Responde si estas canciones ganaron el Grammy a Mejor canción o grabación del año (los generales, no cuentan los Grammys de categorías)
Preguntas sobre futbol para niños

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(96)

Un juego de preguntas y respuestas para niños sobre el fútbol. Deberán responder con ✅ o ❌ a una serie de afirmaciones relacionadas con este deporte.
OPEN UP 5 UNIT 3: THERE IS/ARE, THERE WAS, THERE WERE

karen blixen

España

(11)

Estudiamos el grammar de la Unidad
¿Está creado con Inteligencia Artificial?

Educaplay Educational Resources

España

(6245)

Imágenes, canciones... Ya nada es lo que parece. ¿Están hechas con IA o son reales?


Inteligencia Artificial en 2025Versión en línea Descubre mitos y realidades de la IA actual. por Jhon Rua 1 Todos los modelos de IA pueden entrenarse sin necesitar GPUs o hardware acelerado. Sí No 2 Todos los sistemas de IA son transparentes y explicables en todo momento, sin excepciones. Sí No 3 Las IA actuales requieren grandes cantidades de datos y potencia de cómputo para entrenarse. Sí No 4 El aprendizaje federado permite entrenar modelos sin compartir datos brutos entre dispositivos. Sí No 5 La IA se utiliza en atención sanitaria para diagnóstico, investigación y personalización de tratamientos. Sí No 6 La IA no tiene impacto alguno en sectores como servicios y manufactura. Sí No 7 La IA general ya está disponible para uso comercial y puede entender el mundo como los humanos. Sí No 8 Los modelos de lenguaje grandes pueden generar texto coherente pero a veces producen información imprecisa o sesgada. Sí No 9 Los robots autónomos no necesitan sensores de retroalimentación para operar en entornos complejos. Sí No 10 La IA actual se apoya principalmente en el aprendizaje profundo para tareas como reconocimiento de imágenes y procesamiento de lenguaje natural. Sí No

Inteligencia Artificial en 2025Versión en línea

Descubre mitos y realidades de la IA actual.

por Jhon Rua

Todos los modelos de IA pueden entrenarse sin necesitar GPUs o hardware acelerado.

Sí

Todos los sistemas de IA son transparentes y explicables en todo momento, sin excepciones.

Sí

Las IA actuales requieren grandes cantidades de datos y potencia de cómputo para entrenarse.

Sí

El aprendizaje federado permite entrenar modelos sin compartir datos brutos entre dispositivos.

Sí

La IA se utiliza en atención sanitaria para diagnóstico, investigación y personalización de tratamientos.

Sí

La IA no tiene impacto alguno en sectores como servicios y manufactura.

Sí

La IA general ya está disponible para uso comercial y puede entender el mundo como los humanos.

Sí

Los modelos de lenguaje grandes pueden generar texto coherente pero a veces producen información imprecisa o sesgada.

Sí

Los robots autónomos no necesitan sensores de retroalimentación para operar en entornos complejos.

Sí

La IA actual se apoya principalmente en el aprendizaje profundo para tareas como reconocimiento de imágenes y procesamiento de lenguaje natural.

Sí

Puedes integrar el juego en un LMS compatible con LTI 1.1 o LTI 1.3 como Canvas, Moodle, o Blackboard. De esta manera podrás guardar las puntuaciones automáticamente en el libro de calificaciones de esa plataforma.

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Todos los modelos de IA pueden entrenarse sin necesitar GPUs o hardware acelerado.

Todos los sistemas de IA son transparentes y explicables en todo momento, sin excepciones.

Las IA actuales requieren grandes cantidades de datos y potencia de cómputo para entrenarse.

El aprendizaje federado permite entrenar modelos sin compartir datos brutos entre dispositivos.

La IA se utiliza en atención sanitaria para diagnóstico, investigación y personalización de tratamientos.

La IA no tiene impacto alguno en sectores como servicios y manufactura.

La IA general ya está disponible para uso comercial y puede entender el mundo como los humanos.

Los modelos de lenguaje grandes pueden generar texto coherente pero a veces producen información imprecisa o sesgada.

Los robots autónomos no necesitan sensores de retroalimentación para operar en entornos complejos.

La IA actual se apoya principalmente en el aprendizaje profundo para tareas como reconocimiento de imágenes y procesamiento de lenguaje natural.

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