Introducción a la Inteligencia Artificial
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Questions and Answers

¿Qué es la inteligencia artificial (IA)?

  • Conjunto de tecnologías diseñadas para máquinas inteligentes (correct)
  • Programas de software sin capacidad de aprendizaje
  • Tecnologías para el entretenimiento
  • Solo algoritmos de búsqueda en internet

    • ¿Cuánto podría aumentar el PIB global en 2030 gracias a la IA?

  • 10%
  • 16%
  • 14% (correct)
  • 12%

    • La inteligencia artificial puede aprender por sí misma.

    True (A)

    Nombra al menos dos personas que han contribuido al desarrollo de la inteligencia artificial.

    <p>John McCarthy, Marvin Minsky</p> Signup and view all the answers

    Deep Blue fue capaz de vencer a G. Kasparov en 1996.

    <p>False (B)</p> Signup and view all the answers

    ¿Qué tecnología superó a los humanos en reconocimiento de imágenes en 2015?

    <p>Algoritmo basado en redes neuronales</p> Signup and view all the answers

    La IA es capaz de resolver problemas que normalmente requieren ________.

    <p>inteligencia humana</p> Signup and view all the answers

    En 2016, AlphaGo venció a _____, el mejor jugador de Go del mundo.

    <p>Lee Sedol</p> Signup and view all the answers

    Empareja las siguientes personalidades con sus contribuciones a la IA:

    <p>John McCarthy = Fundador del término IA Marvin Minsky = Pionero en el estudio de la IA Claude Shannon = Teoría de la información Nathaniel Rochester = Desarrollo del primer programa de IA</p> Signup and view all the answers

    Empareja los avances de la IA con el año correspondiente:

    <p>Deep Blue = 1997 IBM Watson = 2011 Test de Turing = 2014 Reconocimiento de voz de Microsoft = 2016</p> Signup and view all the answers

    ¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre la IA es correcta?

    <p>La IA puede aprender y adaptarse a nuevas situaciones. (C)</p> Signup and view all the answers

    El término 'inteligencia artificial' fue popularizado por ________.

    <p>John McCarthy</p> Signup and view all the answers

    ¿Qué habilidad mostró IBM Watson al vencer a humanos en Jeopardy?

    <p>Encuentro de respuestas a partir de pistas ambiguas (B)</p> Signup and view all the answers

    La historia de la inteligencia artificial tuvo sus primeros pasos en el siglo XXI.

    <p>False (B)</p> Signup and view all the answers

    Elon Musk ha expresado que la IA podría tener un gran impacto en el consumo de electricidad.

    <p>True (A)</p> Signup and view all the answers

    ¿Qué avance significó la victoria de Microsoft en 2016?

    <p>Superó a equipos de personas transcribiendo conversaciones.</p> Signup and view all the answers

    ¿Cuál fue uno de los logros de Alibaba en 2018?

    <p>Desarrollar una IA que mejora la comprensión lectora humana (D)</p> Signup and view all the answers

    La IA de Microsoft puede traducir texto con precisión equivalente a un humano bilingüe.

    <p>True (A)</p> Signup and view all the answers

    ¿Qué tecnología se considera un experto en el lenguaje de los negocios en 2020?

    <p>IBM Watson</p> Signup and view all the answers

    En 2065, se espera que exista una IA _____ que supere a los humanos.

    <p>GENERAL</p> Signup and view all the answers

    Asocia las siguientes tecnologías con sus descripciones:

    <p>Big Data = Procesamiento de grandes volúmenes de datos Deep Learning = Modelos complejos de red neuronal Machine Learning = Aprendizaje automático a partir de datos AutoML = Automatización de modelos de aprendizaje</p> Signup and view all the answers

    ¿Cuántos qubits se mencionan como necesarios para realizar tantas operaciones como átomos en el universo?

    <p>300 qubits (D)</p> Signup and view all the answers

    Los algoritmos genéticos son una forma de Machine Learning.

    <p>True (A)</p> Signup and view all the answers

    ¿Qué limitaciones tiene el Machine Learning?

    <p>Complejidad del modelo y ciclos de entrenamiento</p> Signup and view all the answers

    El ______ se menciona como el 'Algoritmo Maestro' en el ámbito del aprendizaje automático.

    <p>Master Algorithm</p> Signup and view all the answers

    Empareja cada tecnología de aprendizaje con su enfoque:

    <p>Enfoque Tradicional = Modelos basados en reglas Machine Learning = Aprendizaje a partir de datos Deep Learning = Aprendizaje con redes neuronales profundas AutoML = Automatización en la optimización de modelos</p> Signup and view all the answers

    ¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre computación cuántica es correcta?

    <p>Puede realizar múltiples operaciones simultáneamente (D)</p> Signup and view all the answers

    El término 'alucinaciones' se refiere a errores en los modelos de IA durante el entrenamiento.

    <p>True (A)</p> Signup and view all the answers

    ¿Qué tipo de datos se considera equivalente a 1 ZB?

    <p>1.000 EB</p> Signup and view all the answers

    El 1 ZB es el equivalente a una película HD durante _____ años.

    <p>36 millones</p> Signup and view all the answers

    ¿Qué técnica se está utilizando para optimizar modelos sin mucho código?

    <p>Low code (D)</p> Signup and view all the answers

    Study Notes

    Inteligencia Artificial (IA)

    • La IA es una rama de la informática que busca desarrollar algoritmos, sistemas y técnicas para que las máquinas puedan imitar la inteligencia humana en tareas como el reconocimiento de patrones, la comprensión del lenguaje natural, la toma de decisiones, el reconocimiento visual y auditivo, y la resolución de problemas complejos.

    • La IA se basa en la idea de que una máquina puede imitar la inteligencia humana con la información y algoritmos adecuados.

    Definiciones de IA

    • La IA, en el contexto de las ciencias de la computación, es una disciplina y un conjunto de capacidades cognoscitivas e intelectuales expresadas por sistemas informáticos o combinaciones de algoritmos cuyo propósito es la creación de máquinas que imiten la inteligencia humana para realizar tareas, y que pueden mejorar conforme recopilen información.

    • La IA se hizo presente poco después de la Segunda Guerra Mundial con el desarrollo de la "prueba de Turing", mientras que la locución fue acuñada en 1956 por el informático John McCarthy en la Conferencia de Dartmouth.

    Primeros pasos de la IA

    • En 1950, Claude Shannon creó a un ratón llamado Theseus que resolvía laberintos.
    • En 1956, hubo un workshop de dos meses impartidos en el Dartmouth College. Algunos de los temas discutidos, fueron juegos, puzles, problemas matemáticos, test de CI.
    • En 1958, McCarthy desarrolló el lenguaje LISP de alto nivel.
    • En 1966, se comenzó a desarrollar tareas de predicción y por ende de desarrollo.
    • En 1986, se reinvencionó la red neuronal con el algoritmo de aprendizaje back-propagation.

    El presente

    • En 2001, se comenzó a incorporar Big Data en la IA.
    • En 2011, se introdujeron grandes datasets de información.
    • En 2018, sistemas de redes neuronales profundizadas (DNN, CNN), y hardware más eficiente.

    El gran reto...

    • IBM quiere construir una computadora cuántica con 100,000 qubits en los próximos 10 años.

    Tipos de IA

    • Aprendizaje automático (ML): las máquinas aprenden sin ser programadas explícitamente, aprendiendo de los datos para casos específicos.

    • Aprendizaje Supervisado (SL):

      • Los datos de entrada están etiquetados.
      • El modelo aprende a predecir la salida correcta.

    • Aprendizaje No Supervisado (UL):

      • Los datos no están etiquetados.
      • El modelo descubre patrones y estructuras en los datos.

    • Aprendizaje Semi-Supervisado:

      • Algunos datos están etiquetados y otros no.
      • El modelo aprende de ambos tipos de datos.

    • Aprendizaje por Refuerzo (RL):

      • El modelo interactúa con un entorno y aprende a tomar decisiones que maximizan la recompensa.

    • Aprendizaje Profundo (DL):

      • Utiliza redes neuronales artificiales con múltiples capas para resolver tareas complejas.

    Tipos de redes neuronales (NN).

    • Redes Neuronales Feed-Forward (FNN)
    • Redes Neuronales Convolucionales (CNN)
    • Redes Neuronales Recurrentes (RNN)
    • Redes Transformers

    Ejemplo de cómo se entrena ChatGPT

    • Modelo 3.5 (175E9 hiperparámetros) predice respuestas basándose en un dataset, y en la probabilidad de dar una respuesta correcta.
    • El modelo se entrena en base a datos proporcionados previamente, con el fin de mejorar su rendimiento.
    • Otro método de entrenamiento utiliza un DATASET con preguntas y respuestas correctas, para ajustar los parámetros del modelo.

    Limitaciones del ML.

    • El modelo debe entrenar con datos suficientes, no sesgados y de alta calidad.
    • Sobreajuste/Subajuste.

    AutoML

    • Es una tecnología que automatiza el proceso de ML.
    • Busca automatizar la mayor cantidad posible de tareas como la selección y transformación de datos, la elección de un modelo o la configuración de sus parámetros o la evaluación de los resultados.

    Algunos tipos de Algoritmos.

    • Algoritmos genéticos (GA)
    • Computación cuántica.
    • El algoritmo maestro

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    Description

    Este cuestionario explora los conceptos fundamentales de la Inteligencia Artificial (IA) y su evolución a lo largo del tiempo. Se abordan desde algoritmos hasta la prueba de Turing, proporcionando una comprensión básica de cómo las máquinas imitan la inteligencia humana. Ideal para estudiantes de informática y entusiastas de la tecnología.

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