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Test Inteligencia Artificial
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Questions in this quiz (72)
1¿Quién acuñó el término 'Inteligencia Artificial' como un campo independiente en la Ciencia de la Computación en el año 1956?
- AIsaac Asimov
- BAlan Turing
- CJohn McCarthy
- DWarren McCulloch
2Según la clasificación de tipos de IA presentada, ¿qué define a la IA débil (Artificial Narrow Intelligence - ANI)?
- APosee autoconciencia y emociones similares a las humanas.
- BEs una inteligencia artificial racional que se centra únicamente en tareas estrechas o específicas.
- CSobrepasa las capacidades humanas en todos los aspectos cognitivos.
- DEs capaz de igualar o exceder la inteligencia de los humanos en cualquier tarea.
3¿Qué describe la Teoría del Valle Inquietante (Uncanny Valley) en relación con la robótica y la IA?
- ALa dificultad técnica de crear robots que caminen en terrenos irregulares.
- BLa brecha económica entre los países que desarrollan IA y los que no.
- CLa sensación de rechazo que produce ver un robot demasiado humano, pero no lo suficiente.
- DEl momento en que una IA supera la inteligencia humana y se vuelve incontrolable.
4¿Cómo se define la IA Generativa según el documento?
- ATecnología que aprovecha modelos de aprendizaje profundo para generar contenido similar al humano en respuesta a prompts.
- BMétodos para adquirir, procesar y analizar imágenes del mundo real.
- CTecnología que analiza datos históricos para predecir eventos futuros exclusivamente.
- DSistema que permite la interconexión digital de objetos cotidianos con internet.
5John McCarthy es reconocido por…
- ACrear el primer robot industrial
- BDesarrollar la teoría del valle inquietante
- CAcuñar el término “Inteligencia Artificial” como un campo independiente en la Ciencia de la Computación en 1956
- DSer el primero en entrenar redes neuronales profundas
6Originalmente, una máquina pasa el Test de Turing si…
- AObtiene mejores resultados que un humano en un examen de lógica
- BConvence al evaluador de que es humana el 70% del tiempo tras 5 minutos de conversación
- CEs capaz de aprender sin necesidad de supervisión humana
- DSupera en velocidad de procesamiento a cualquier ordenador humano
7La Teoría del Valle Inquietante se refiere a…
- ALa dificultad de entrenar modelos de IA sin grandes conjuntos de datos
- BEl rechazo que generan figuras casi humanas, pero no totalmente realistas
- CLa diferencia entre IA débil e IA fuerte
- DEl proceso mediante el cual los robots aprenden emociones humanas
8¿Cuál de las siguientes afirmaciones describe correctamente la IA Generativa?
- AEs un tipo de IA diseñada únicamente para clasificar grandes volúmenes de datos
- BSu principal objetivo es sustituir completamente al Test de Turing
- CSe basa únicamente en reglas lógicas y algoritmos simbólicos
- DUtiliza modelos de aprendizaje profundo para generar contenido similar al producido por humanos
9¿Cuál es la finalidad principal del Test de Turing?
- AEvaluar el conocimiento general de una IA
- BDeterminar si una máquina puede razonar matemáticamente
- CMedir si una máquina puede generar respuestas indistinguibles de las de un humano
- DAnalizar la velocidad de procesamiento de una máquina
10¿Cuál es la primera ley de la róbotica de Asimov?
- AProteger su existencia
- BObedecer órdenes humanas
- CNo dañar a un ser humano
- DNinguna es una ley fundamental de la robótica
11¿De dónde proviene el término “robot”?
- ADe un artículo de Alan Turing
- BDe la obra R.U.R. de Karel Čapek
- CDe Isaac Asimov
- DDe un libro japonés de robótica
12¿Qué tecnología consiste en adquirir, procesar, analizar y comprender imágenes del mundo real para generar información?
- AInternet de las Cosas
- BChatbots
- CVisión artificial
- DAGI
13¿Qué problemas causa el “overfitting” en el entrenamiento de sistemas de aprendizaje automático?
- ACausa fallos en los resultados al contar con pocos datos de entrenamiento.
- BCausa fallos en los resultados por un exceso de datos de entrenamiento.
- CNo causa ningún problema, es un algoritmo de aprendizaje.
- DNinguna de las respuestas es correcta.
14¿Cuál de los siguientes términos NO es un tipo de aprendizaje automático en función de cómo se usan los datos?
- ASupervisado
- BPor Refuerzo
- CPor Búsqueda Ramificada
- DProfundo
15¿Cuál de los siguientes algoritmos es no supervisado?
- AK-Means Clustering
- BK-Nearest Neighbors (k-NN)
- CRegresión Lineal
- DÁrboles de decisión
16¿Cuál de las siguientes definiciones del algoritmo de aprendizaje automático “k-Nearest Neighbors” (kNN) es correcta?
- AkNN es un algoritmo que clasifica o predice un nuevo valor basándose en la cercanía a los casos existentes en el espacio de características.
- BkNN es un algoritmo que reduce la dimensionalidad de los datos mientras se conserva la mayor variabilidad posible.
- CkNN es un algoritmo que modela relaciones complejas no lineales entre entradas y salidas.
- DkNN es un algoritmo que toma decisiones basadas en una serie de preguntas que dividen los datos en ramas.
17¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre el modelo random forest es cierta?
- ACrea varios árboles de decisión aleatorios y utiliza los que más aciertan para la clasificación.
- BCrea varios árboles de decisión aleatorios y utiliza el que más veces acierta para la clasificación.
- CMejora la precisión y reduce el sobreajuste al combinar múltiples árboles de decisión.
- DEs poco preciso al aplicar preguntas aleatorias.
18Indica cuál de las siguientes no es una característica del modelo K-means Clustering:
- AAgrupar datos no etiquetados en "k" grupos basados en características similares.
- BEs un modelo de aprendizaje no supervisado.
- CAsigna puntos a clusters minimizando la distancia entre puntos y el centroide del cluster
- DEl algoritmo no actualiza automáticamente la posición de los centroides de cada cluster.
19En el modelo Q-Learning:
- AEl agente toma decisiones aleatorias.
- BEnseñar a un agente a tomar acciones en un entorno para maximizar una recompensa acumulada.
- CSe basa en redes neuronales convolucionales para procesar estados visuales.
- DEl agente requiere un conjunto de datos etiquetados previo para entrenar el modelo.
20¿Qué tipo de modelo está inspirado en el cerebro humano y es capaz de capturar relaciones complejas y no lineales?
- AModelos Lineales
- BRedes Neuronales
- CModelos de Vecinos Más Cercanos (k-NN)
- DK-means Clustering
21¿Cuál de estas características es propia de los sistemas tradicionales y no del Aprendizaje Automático?
- ASe proporciona a la máquina datos de entrada y salida deseados, y el algoritmo aprende a mapear estas relaciones por sí mismo.
- BEl programador escribe un código detallado que define paso a paso cómo resolver un problema.
- CMayor adaptabilidad y capacidad para manejar situaciones complejas o variables sin reprogramación explícita.
- DEl modelo identifica patrones y reglas implícitas en los datos.
22¿Cuál es la herramienta de trabajo de la Formalización AA?
- AEl algoritmo.
- BLa dependencia de H.
- CLos datos de entrada.
- DLa calidad de la muestra D.
23¿Cuál de estas características del Aprendizaje por Refuerzo es FALSA?
- AUn agente que evalúa su ambiente y en base a eso realiza una acción.
- BEl agente puede recibir recompensas o penalizaciones dependiendo si hizo algo bueno o malo.
- CLa “policy” aprendida define las acciones que el agente escogerá cuando se encuentra en una situación determinada.
- DEl usuario le enseñará manualmente cuál es la mejor estrategia o “policy” para maximizar su recompensa.
24Indica cuál de estas características describe al algoritmo de Regresión logística, y no al algoritmo de Regresión lineal.
- APredecir un valor numérico continuo basado en una o más variables independientes.
- BPredicción de métricas, como estimaciones del tiempo transcurrido.
- CModelar la probabilidad de una clase o evento particular, como binario.
- DEncuentra el hiperplano que mejor ajusta los datos minimizando el error cuadrático.
25¿Qué tipo de grafo es uno en el que las aristas tienen una dirección específica de un nodo a otro?
- AGrafos Ponderados
- BGrafos Dirigidos
- CGrafos No Dirigidos
- DGrafos Completos
26¿Cuál es el propósito del algoritmo de Dijkstra?
- AExplora profundamente el grafo siguiendo un camino hasta llegar al final antes de retroceder y explorar otros caminos. No garantiza la ruta más corta.
- BEncuentra la ruta más corta en términos de número de aristas entre un nodo inicial y todos los demás nodos en un grafo no ponderado.
- CEncuentra la ruta más corta desde un nodo de inicio a todos los otros nodos en un grafo ponderado, siempre que todas las aristas tengan pesos no negativos.
- DEs una búsqueda heurística local que trata de avanzar hacia la meta seleccionando el siguiente nodo que parezca más cercano al objetivo. Sin embargo, puede quedarse atrapado en máximos locales.
27¿Qué algoritmo se utiliza para resolución de puzzles y juegos de lógica como el Sudoku?
- ABúsqueda de Vuelta Atrás (Backtracking)
- BDijkstra
- CA*
- DBúsqueda en Subida de Colinas
28¿Qué concepto se define como una estructura matemática que representa relaciones entre nodos y compuestas por un conjunto de nodos y aristas?
- ACamino
- BCiclo
- CGrafo
- DAlgoritmo
29¿Cuál de estos NO es un tipo de grafo?
- AGrafos dirigidos
- BGrafos No ponderados
- CGrafos No dirigidos
- DGrafos ponderados
30¿Cuál de estos NO es un algoritmo de busqueda de caminos?
- AAlgoritmo de Dijistra
- BAlgoritmo de A*
- CAlgoritmo de Búsqueda Iterativa en Profundidad (IDDFS)
- DMetodo de la Burbuja
31¿Qué son los grados de un nodo?
- AValor de un nodo
- BSecuencias de nodos conectados por aristas
- CNúmero de aristas que inciden en un nodo
- DNúmero de caminos que comienzan y terminan en el mismo nodo
32¿En qué tipo de grafo las aristas tienen una dirección específica?
- AGrafo ponderado
- BGrafo no dirigido
- CGrafo con ciclos
- DGrafo dirigido
33¿Qué son las Técnicas de Movimiento?
- ALas Técnicas de Movimiento son los métodos básicos que los agentes de IA, personajes de entornos simulados o videojuegos utilizan para desplazarse de un lugar a otro.
- BLas Técnicas de Movimiento son los dispositivos físicos que los personajes de videojuegos utilizan para interactuar con el entorno real.
- CLas Técnicas de Movimiento son las reglas que los personajes siguen para no chocar con las paredes.
- DLas Técnicas de Movimiento son los objetos que los personajes usan para moverse.
34¿Qué son los Steering Behaviors?
- ALos steering behaviors son una serie de comportamientos que permiten a un agente o personaje tomar decisiones de movimiento más complejas, como evitar obstáculos, seguir objetivos o moverse de forma fluida en un entorno.
- BLos steering behaviors son los movimientos automáticos que siguen los personajes sin tomar decisiones, como desplazarse siempre en línea recta.
- CLos steering behaviors son las instrucciones preprogramadas que indican cómo un personaje debe caminar según un guion en un videojuego.
- DLos steering behaviors son los efectos visuales que acompañan el movimiento de los personajes, como las sombras o el desenfoque.
35¿Qué es el comportamiento “Seek”?
- AEl agente ajusta su velocidad y dirección para acercarse a un objetivo específico. Este comportamiento es útil para que un agente siga a otro, se desplace hacia un objeto o se acerque a una meta.
- BEl agente o personaje ajusta su dirección y velocidad para alejarse de una amenaza o un objetivo no deseado.
- CEl agente simula un movimiento aleatorio y sin rumbo fijo, pero con una cierta coherencia.
- DEl agente huye de otro agente que lo está persiguiendo.
36¿Qué es el comportamiento “Avoid Obstacles”?
- AEste comportamiento permite a un agente evitar colisiones con objetos u obstáculos en el entorno. El agente detecta si está en riesgo de colisión y ajusta su dirección o velocidad para evitar el impacto.
- BEl agente no solo busca un objetivo, sino que predice su futuro movimiento para interceptarlo, ajustando su trayectoria para atrapar al objetivo.
- CEl agente ajusta su velocidad y dirección para acercarse a un objetivo específico.
- DEl agente o personaje ajusta su dirección y velocidad para alejarse de una amenaza o un objetivo no deseado.
37¿De qué se trata el comportamiento “Flee"?
- Ael agente ajusta su dirección para acercarse un destino deseado.
- Bel agente ajusta su dirección para alejarse de un peligro.
- Cel agente evita los obstáculos modificando ligeramente su dirección.
- Dninguna de las anteriores es correcta.
38¿En qué consiste el comportamiento de arrive?
- Ael agente ajusta su dirección para acercarse un destino deseado
- Bel agente reduce su velocidad según se acerca al objetivo
- Cel agente reduce su velocidad al acercarse a un peligro
- Da y b son correctas
39¿En qué consisten los pesos de los comportamientos?
- AEl agente solo lleva a cabo un comportamiento, el que tenga mayor prioridad.
- BCada agente tiene una distribución aleatoria de comportamientos de tal manera que ninguno se comporta igual.
- CCada comportamiento de dirección puede tener un peso asignado que determina su importancia relativa.
- DSe definen dos posiciones en el espacio a las que se les asignan pesos, dependiendo de estos el agente tratará de ir a una o a otra.
40¿En qué consiste el comportamiento de Pursue?
- Ab y c son correctas.
- Bes el inverso de Evade.
- CEl agente no solo busca un objetivo, sino que predice su futuro movimiento para interceptar, ajustando su trayectoria para atrapar al objetivo.
- Dsimula un movimiento aleatorio y sin rumbo fijo, pero con una cierta coherencia.
41¿Qué caracteriza al Movimiento Cinemático?
- ASe basa en el cálculo de fuerzas y aceleraciones reales.
- BIgnora fuerzas y aceleración, centrándose solo en velocidad y dirección.
- CUtiliza físicas newtonianas para generar movimientos realistas.
- DSolo funciona si el objetivo está en movimiento.
42¿Qué diferencia principal tiene el Movimiento Dinámico respecto al cinemático?
- AMantiene siempre una velocidad constante.
- BNo permite cambiar la dirección según el entorno.
- CEl agente se desplaza únicamente mediante rotaciones.
- DConsidera aceleración y fuerzas para generar un movimiento más natural.
43¿Para qué sirve el comportamiento Wander (Vagar)?
- APerseguir objetivos en movimiento mediante predicción.
- BGenerar movimiento aleatorio con coherencia, útil para patrullas o exploración.
- CFrenar frente a un obstáculo y evitar la colisión frontal.
- DAtravesar el mapa sin realizar cálculos de navegación.
44¿Qué ventaja tiene la combinación de comportamientos en IA de videojuegos?
- AEvita totalmente el uso de fuerzas y aceleraciones.
- BHace que todos los agentes se desplacen de manera idéntica.
- CPermite generar movimientos más realistas sumando distintos comportamientos.
- DSustituye la necesidad de steering behaviors individuales.
45¿Cuál NO es un tipo de decisión en algoritmos?
- AEstratégicas
- BTácticas
- CEn tiempo real vs por turnos
- DImpulsivas
46¿Cuál NO es un tipo de NPC?
- AEnemigos
- BAliados
- CPersonajes Neutrales
- DMascotas
47¿Qué cualidad NO se tiene en cuenta a la hora de valorar un algoritmo de decisión?
- AEficiencia
- BCalidad de la experiencia de jugador
- CEscalabilidad
- DSencillez
48¿Cuál NO es un tipo de sistema experto?
- ABasados en reglas
- BBasados en redes Bayesianas
- CBasados en casos
- DBasados en sensores
49¿Qué es la Toma de Decisiones en Videojuegos?
- ALa ejecución automática de una tarea aprendida
- BLa capacidad de resolver acertijos matemáticos
- CLa reacción impulsiva ante un estímulo
- DEl proceso mediante el cual se selecciona una opción entre varias posibles
50¿Qué son los NPCs?
- APersonajes que el usuario controla directamente mediante el mando o teclado
- BPersonajes controlados por la inteligencia artificial (IA) del juego, no por los jugadores
- CJugadores reales que se conectan en línea para competir o colaborar
- DObjetos decorativos del escenario que no tienen ningún tipo de interacción
51¿Cuál NO es un Algoritmo de Toma de Decisiones en Videojuegos?
- AÁrboles de decisión
- BPunteros
- CBehavior Trees (árboles de comportamiento)
- DMáquinas de estados finitos (MSF)
52¿Cuál es una desventaja de los Sistemas Expertos?
- AReducción de errores humanos en tareas especializadas.
- BConsistencia en la toma de decisiones.
- CPueden replicar el conocimiento de expertos y hacerlo accesible a no expertos
- DLimitados a las reglas y hechos que se les proporcionan
53¿Cuál es una característica de las decisiones tácticas?
- ASon decisiones a largo plazo.
- BNo tienen un impacto inmediato.
- CDeben ser tomadas rápidamente y son típicas en los juegos de acción.
- DSon a corto plazo y tienen un impacto inmediato.
54Los NPCs neutrales…
- AActúan como antagonistas, intentando derrotar al jugador.
- BNo afectan directamente al jugador, pero pueden proporcionarle información.
- CCooperan con el jugador en las misiones o combates.
- DSe comporta de forma aleatoria sin tener en cuenta ninguno de los elementos de su entorno.
55¿Qué es un árbol de decisión?
- AEs una estructura de datos semejante a un árbol en la que cada nodo representa una decisión y cada rama un resultado
- BEs un tipo de máquina de estados en la que las transiciones vienen dadas por modelos matemáticos complejos.
- CEs una estructura jerárquica flexible capaz de manejar las situaciones más complejas.
- DEs un sistema basado en reglas de “si-entonces”.
56¿En qué juegos es importante la escalabilidad de los algoritmos?
- AEn aquellos que usen NPCs más realistas.
- BEn los que buscan una experiencia de juego más inmersiva.
- CEn los que se necesita manejar grandes cantidades de NPCs al mismo tiempo.
- DEn los juegos que necesitan comportamientos muy específicos en sus NPCs.
57¿Qué es un agente?
- AUn programa informático que se encarga de almacenar y procesar grandes volúmenes de datos.
- BUn sistema computacional persistente capaz de actuar autonómamente en un ambiente para encontrar sus objetivos.
- CUna interfaz de usuario avanzada para la interacción con sistemas operativos.
- DUn robot físico que solo puede ejecutar una secuencia preprogramada de movimientos.
58¿Qué característica de los agentes se define como la capacidad de aprender o cambiar su comportamiento en función de una experiencia nueva?
- ARazonamiento
- BAutonomía
- CReactividad
- DAdaptación
59¿Cuál de estas afirmaciones NO es correcta sobre los agentes homogéneos y heterogéneos?
- ALos agentes homogéneos y heterogéneos tienen las mismas características.
- BLos homogéneos tiene la misma estructura y comportamiento.
- CLos agentes homogéneos y heterogéneos tienen características contrarias.
- DLos heterogéneos tienen diferentes roles, capacidades y comportamientos.
60¿Qué metodología de desarrollo de los sistemas multiagente se centra en maximizar una medida de calidad global y definir roles?
- AAAII
- BSQL
- CGAIA
- DMaSE
61¿Cuál de los siguientes tipos de redes neuronales NO pertenece a la clasificación “por tipo de arquitectura”?
- ASiamesas
- BMonocapa
- CConvolucionales
- DTransformers
62¿Cuáles de las siguientes aplicaciones de redes neuronales NO se destina a los videojuegos o 3d?
- AMejora de físicas
- BAliados más inteligentes
- CRealismo de entornos
- DReconocimiento facial
63¿Cuál es la característica principal del Deep Learning que lo diferencia de otros métodos?
- AFunciona únicamente con una sola capa oculta de procesamiento.
- BSe basa exclusivamente en la programación manual de reglas fijas sin aprendizaje.
- CEs una técnica utilizada solamente para el reconocimiento de voz y no para imágenes.
- DAprende representaciones de datos con múltiples niveles de abstracción.
64¿Qué característica emplean las redes neuronales profundas para aprender y mejorar sus predicciones?
- APropagación y retropropagación
- BMemorización exacta de eventos pasados sin generalizar
- CEliminación aleatoria de datos
- DProgramación lineal estática
65¿Qué elemento define que un agente pueda detectar cambios en su entorno?
- ASu modelo de objetivos.
- BSus capacidades de razonamiento.
- CSu estructura de creencias internas.
- DSus sensores.
66¿Qué tipo de entorno se caracteriza porque cambia incluso cuando el agente no actúa?
- AAccesible
- BDinámico
- CDeterminista
- DContinuo
67¿Qué tipo de agentes responden directamente a estímulos sin planificación interna compleja?
- ADeliberativos
- BReactivos
- CSociales
- DRacionales
68¿Qué elemento es fundamental en un sistema multiagente para que varios agentes combinen esfuerzos?
- AEl razonamiento individual.
- BEl uso de un entorno estático.
- CLa movilidad de los agentes.
- DLa comunicación entre agentes.
69¿Cuál de estas NO es una característica de una red neuronal?
- AUsa entradas y una salida de información.
- BSe organizan por capas.
- CNo requieren refuerzo previo.
- DTienen una alta tolerancia a fallos.
70¿Qué desventaja principal tiene el Aprendizaje Profundo?
- ARequiere alta capacidad de computación.
- BTiene poca flexibilidad, creándose para un propósito específico.
- CLa organización interna es completamente opaca.
- DRequiere de un entrenamiento a largo plazo.
71En una red neuronal, la profundidad se refiere a:
- AEl número de nodos por capa.
- BEl número de conexiones que salen de cada nodo.
- CEl número de capas de la red neuronal.
- DEl número de conexiones que entran en cada nodo.
72En el Aprendizaje Profundo, se pueden realizar procesos de aprendizaje...
- ASupervisado
- BSupervisado y no supervisado
- CNo supervisado
- DNinguno
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- Desarrollo de Videojuegos Quiz on Test Inteligencia Artificial, created by Gibra Bad on 07/12/2025.
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- Gibra Bad
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- Español
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