Conceptos Clave de Inteligencia Artificial

Conceptos Clave de Inteligencia Artificial

Assessment

Interactive Video

Engineering

University

Easy

Created by

Carlos Vasquez

Used 1+ times

FREE Resource

5 questions

Show all answers

1.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

¿Qué tipo de sensores utiliza un automóvil autónomo para percibir su entorno?

Sensores de presión y temperatura.

Sensores de humedad y velocidad del viento.

LIDAR, radar y cámaras.

Sensores de sonido y vibración.

2.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

¿Cuáles son las capacidades extraordinarias de la IA que la han hecho indispensable en diversos sectores?

Capacidad de aprendizaje, adaptabilidad a nuevos insumos y capacidad de realizar tareas similares a las de los humanos.

Habilidad para generar energía ilimitada y controlar el clima.

Destreza en la construcción de estructuras físicas complejas y la manipulación de materiales.

Aptitud para la teletransportación y la comunicación intergaláctica.

3.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

¿Cuál es el objetivo principal de la Inteligencia Artificial (IA)?

Construir máquinas que solo realicen tareas repetitivas.

Desarrollar sistemas que imiten funciones cognitivas humanas como el pensamiento y la resolución de problemas.

Crear robots que reemplacen completamente la mano de obra humana en todas las industrias.

Diseñar software para el entretenimiento y los videojuegos exclusivamente.

4.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

En el contexto de la IA, ¿qué se define como un "agente inteligente"?

Cualquier sistema que solo almacena grandes cantidades de datos.

Un sistema que percibe su entorno a través de sensores e interactúa con él mediante actuadores, guiado por objetivos específicos.

Un programa de computadora que únicamente ejecuta comandos predefinidos sin interacción externa.

Un robot que puede realizar tareas domésticas básicas sin aprender.

5.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

¿Cuáles son los principales desafíos que enfrenta la IA según el video?

La falta de datos para el entrenamiento y la escasez de hardware.

El problema de la privacidad de los datos y las cuestiones éticas relacionadas con su impacto en el empleo y la sociedad.

La dificultad para integrarse con sistemas existentes y la resistencia del público.

La incapacidad de aprender de experiencias pasadas y la falta de adaptabilidad.