A) Sztuczna inteligencja B) Analogiczna integracja C) Zaawansowana inteligencja D) Zautomatyzowana inteligencja
A) Test mierzący szybkość przetwarzania maszyny B) Test określający zużycie energii przez urządzenie C) Test zdolności maszyny do wykazania się inteligentnym zachowaniem nieodróżnialnym od ludzkiego. D) Test oceniający siłę fizyczną maszyny
A) Ruby B) Java C) C++ D) Python
A) Proces montażu komponentów sprzętowych B) Metoda poprawy bezpieczeństwa sieci C) Podzbiór sztucznej inteligencji, który umożliwia maszynom uczenie się na podstawie danych. D) Technika ręcznego programowania maszyn
A) Wydajność logistyczna w sieci B) Nieliniowy wzorzec językowy C) Przetwarzanie języka naturalnego D) Protokół uczenia neuronowego
A) Analiza sygnałów audio B) Naśladowanie ludzkiego wzroku i identyfikowanie obiektów na zdjęciach lub filmach C) Testowanie komponentów sprzętu komputerowego D) Generowanie losowych wzorów pikseli
A) Miara złożoności danych B) Technika manipulacji pogodą C) Hipotetyczny punkt w przyszłości, w którym sztuczna inteligencja przewyższa ludzką inteligencję i kontrolę. D) Rodzaj algorytmu uczenia maszynowego
A) Optymalizacja wykorzystania pamięci komputera B) Wykrywanie błędów w danych C) Znajdowanie najkrótszej ścieżki w grafie D) Generowanie liczb losowych
A) Program do komponowania muzyki B) Program do gier w wirtualnej rzeczywistości C) Program symulujący rozmowę z ludzkimi użytkownikami D) Program do projektowania graficznego
A) Solidny nawigator neuronów B) Węzeł szybkiego powiadamiania C) Rekurencyjna sieć neuronowa D) Zwykła notacja numeryczna
A) 1972 B) 1965 C) 1956 D) 1980
A) Uczenie się B) Rozumowanie C) Reprezentacja wiedzy D) Komputery kwantowe
A) Intel B) OpenAI C) IBM D) Microsoft
A) Architektura Transformer B) Sztuczna sieć neuronowa konwolucyjna C) Perceptron D) Rekurencyjna sieć neuronowa
A) Autonomiczne pojazdy B) Systemy rekomendacji C) Wirtualni asystenci D) Zaawansowane wyszukiwarki internetowe
A) Lingwistyka B) Astronomia C) Neurobiologia D) Psychologia
A) Sztuczne sieci neuronowe B) Przeszukiwanie przestrzeni stanów C) Splątanie kwantowe D) Logika formalna
A) Lata 2000. B) Lata 2010. C) Lata 2020. D) Lata 1990.
A) Ryzyko egzystencjalne B) Zmniejszona złożoność oprogramowania C) Niższe zużycie energii D) Zmniejszona wydajność obliczeniowa
A) Występują w nich tzw. "eksplozja kombinatoryczna", co powoduje, że ich działanie staje się wykładniczo wolniejsze wraz ze wzrostem złożoności problemów. B) Wczesne systemy sztucznej inteligencji nie potrafiły wykonywać dedukcji logicznych. C) Algorytmy te wymagały interwencji człowieka na każdym etapie. D) Nie były one w stanie przetwarzać żadnych form niekompletnych informacji.
A) Ludzie opierają się na szybkich, intuicyjnych ocenach, a nie na krok po kroku prowadzonej dedukcji. B) Ludzie rozwiązują problemy, stosując zdefiniowane algorytmy. C) Ludzie wykorzystują wyłącznie połączenie intuicji i rozumowania probabilistycznego. D) Ludzie polegają wyłącznie na logicznych wnioskowaniach, podobnie jak wczesne modele sztucznej inteligencji.
A) Wiele celów do osiągnięcia jednocześnie. B) Konkretny cel. C) Zadania przydzielane losowo, bez określonej kolejności. D) Brak wyraźnego celu lub preferencji.
A) Uczenie transferowe B) Uczenie bez nadzoru C) Uczenie z nadzorem D) Uczenie przez wzmacnianie
A) Klasyfikacja wykorzystuje sieci neuronowe, podczas gdy regresja ich nie używa. B) Regresja wymaga większej ilości danych niż klasyfikacja. C) Klasyfikacja jest rodzajem uczenia bez nadzoru. D) Klasyfikacja przewiduje kategorie, natomiast regresja określa funkcje numeryczne.
A) Wyszukiwanie informacji B) Tłumaczenie maszynowe C) Reprezentacja słów w postaci wektorów (word embedding) D) Synteza mowy
A) Rekurencyjne sieci neuronowe (RNN) B) Transformery generatywne, wstępnie wytrenowane (GPT) C) Transformery D) Konwolucyjne sieci neuronowe (CNN)
A) Klasyfikacja obrazów. B) Analiza sentymentu w tekście. C) Śledzenie obiektów. D) Rozpoznawanie mowy.
A) Przeszukiwanie oparte na konfrontacji (adversarial search). B) Optymalizacja rojem cząstek. C) Metoda spadku gradientu. D) Lokalne przeszukiwanie.
A) Algorytmy sztucznej inteligencji inspirowane zachowaniem roju. B) Algorytm propagacji wstecznej. C) Analiza celów i środków. D) Optymalizacja matematyczna.
A) Optymalizacja kolonii mrówek. B) Metoda spadku gradientu. C) Algorytmy ewolucyjne. D) Optymalizacja rojem cząstek.
A) Rozumowanie dedukcyjne. B) Obliczenia ewolucyjne. C) Rozumowanie indukcyjne. D) Optymalizacja rojem cząstek.
A) Wymaga optymalizacji za pomocą metody spadku gradientu. B) Wnioskowanie jest nierozstrzygalne, co sprawia, że jest ono trudne do zrealizowania. C) Wykorzystuje algorytmy inspirowane inteligencją roju. D) Przypisuje stopnie prawdziwości w zakresie od 0 do 1.
A) Optymalizacja rojem cząstek. B) Obliczenia ewolucyjne. C) Optymalizacja algorytmem kolonii mrówek. D) Metoda spadku gradientu.
A) Dynamiczne sieci decyzyjne B) Sieci bayesowskie C) Filtry Kalmana D) Procesy decyzyjne Markowa
A) Algorytm oczekiwania-maksymalizacji B) Projektowanie mechanizmów C) Analiza decyzji D) Teoria wartości informacyjnych
A) Drzewo decyzyjne B) Algorytm najbliższych sąsiadów (K-nearest neighbor) C) Maszyna wektorów nośnych (Support vector machine) D) Klasyfikator Naive Bayes
A) Algorytm k-najbliższych sąsiadów B) Klasyfikator Naive Bayes C) Maszyna wektorów nośnych D) Drzewo decyzyjne
A) Klasyfikatory B) Sieci bayesowskie C) Kontrolery D) Sieci neuronowe
A) Drzewo decyzyjne B) Maszyna wektorów nośnych C) Algorytm k-najbliższych sąsiadów D) Klasyfikator Naive Bayes
A) Modele Markowa B) Teoria gier C) Analiza decyzji D) Dynamiczne sieci decyzyjne
A) Procesy decyzyjne Markowa B) Dynamiczne sieci bayesowskie C) Teoria gier D) Projektowanie mechanizmów
A) 100 milionów dolarów B) 25 milionów dolarów C) 50 milionów dolarów D) 10 milionów dolarów
A) Sprawiedliwość proceduralna B) Sprawiedliwość reprezentacyjna C) Sprawiedliwość dystrybucyjna D) Sprawiedliwość predykcyjna
A) Sieci neuronowe B) Kontrolery C) Sieci bayesowskie D) Klasyfikatory
A) Etyczne aspekty informatyki B) Obliczeniowa moralność C) Moralna robotyka D) Etyka sztucznej inteligencji
A) Microsoft B) Amazon C) Talen Energy D) Constellation Energy
A) 2028 B) 2030 C) 2026 D) 2025
A) AlphaGo B) ChatGPT C) DALL-E D) GPT-3
A) Fukushima B) Reaktor jądrowy Palisades C) Susquehanna D) Elektrownia jądrowa Three Mile Island
A) Teoria decyzji B) Dynamiczne sieci bayesowskie C) Filtry Kalmana D) Algorytm oczekiwania-maksymalizacji
A) 90% B) 53% C) 84% D) 75%
A) Prawo Moore'a. B) Prawo Gibsona. C) Prawo Huang'a. D) Prawo Bella.
A) Watson B) AlphaStar C) MuZero D) Deep Blue
A) Weryfikacja za pomocą technologii blockchain B) Podpisy cyfrowe C) Certyfikaty potwierdzające tożsamość D) Wytyczne etyczne dotyczące sztucznej inteligencji
A) 3,5 biliona dolarów B) 4,0 biliona dolarów C) 1,5 biliona dolarów D) 2,7 biliona dolarów
A) Algorytm przeszukiwania drzew Monte Carlo B) Różne podejścia topologiczne C) Przetwarzanie języka naturalnego D) Modele probabilistyczne
A) 30% B) 90% C) 70% D) 50%
A) John McCarthy. B) Jensen Huang. C) Alan Turing. D) Gordon Moore.
A) Klonowane przez AI B) Fałszywe obrazy C) Fałszywe nagrania (deepfakes) D) Syntetyczne media
A) Technologia blockchain B) Szyfrowanie danych C) Przechowywanie w chmurze D) Prywatność różnicowa
A) 80% B) Dokładnie 61% C) 75% D) 50%
A) 90% B) 53% C) 84% D) 75%
A) 22% B) 50% C) 5% D) 75%
A) 9% B) 60% C) 47% D) 25%
A) Siri B) Cortana C) Alexa D) Asystent Google
A) 15% B) 30% C) 47% D) 9%
A) Claude B) Prolog C) Gemini D) ChatGPT
A) 5% B) 3% C) 7% D) 10%
A) Stany Zjednoczone B) Japonia C) Tajwan D) Singapur
A) Gemini Deep Think B) rStar-Math C) Qwen-7B D) AlphaTensor
A) Bańki informacyjne B) Przeciążenie informacyjne C) Komnaty echa D) Błąd potwierdzenia
A) 10% B) Około 4% C) 50% D) 25%
A) Lipiec 2024 B) Maj 2025 C) Grudzień 2017 D) Luty 2023
A) Ograniczanie rozprzestrzeniania się dezinformacji. B) Promowanie rzetelnych informacji. C) Zwiększanie różnorodności treści. D) Maksymalizacja zaangażowania użytkowników.
A) Całe obiekty B) Cyfry C) Krawędzie D) Twarze
A) Google DeepMind B) Microsoft C) Alibaba Group D) OpenAI
A) 12% B) 8% C) 5% D) 10%
A) Gemini Deep Think B) Qwen2-Math C) rStar-Math D) AlphaTensor
A) 2015 B) 2016 C) 2014 D) 2013
A) Tradycyjna broń palna B) Drony wykorzystywane do obserwacji C) Autonomiczna broń śmiertelna D) Narzędzie cyberbezpieczeństwa
A) Amazon B) Microsoft C) Apple D) Google
A) W kierunku wstecznym B) W jednym kierunku C) Losowo D) W obu kierunkach
A) Gry z niepełną informacją, takie jak poker. B) Szachy i Go. C) Gry strategiczne w czasie rzeczywistym. D) Programy quizowe typu Jeopardy!
A) 20% B) 5% C) 50% D) 10%
A) Stochastyczna metoda spadku gradientu B) Propagacja w przód C) Propagacja wsteczna D) Metoda spadku gradientu
A) 10% B) 7% C) 3% D) 5%
A) Stuart J. Russell B) Stephen Hawking C) Eliezer Yudkowsky D) Wendell Wallach
A) Coca-Cola, PepsiCo, Red Bull, Monster B) Alphabet Inc., Amazon, Apple Inc., Meta Platforms, Microsoft C) Tesla, SpaceX, Uber, Lyft D) Nike, Adidas, Puma, Reebok
A) 2019 B) 2023 C) 2021 D) 2024
A) Generowanie tekstu w oparciu o relacje semantyczne między słowami. B) Analiza i interpretacja obrazów. C) Prognozowanie przyszłych trendów na rynku akcji. D) Tłumaczenie języków w czasie rzeczywistym.
A) Tim Cook B) Geoffrey Hinton C) Bill Gates D) Elon Musk
A) Watson B) AlphaStar C) MuZero D) Deep Blue
A) Watson B) AlphaGo C) Deep Blue D) MuZero
A) MuZero B) Pluribus C) SIMA D) AlphaStar
A) Scikit-learn. B) PyTorch. C) TensorFlow. D) Keras.
A) Dyrektor ds. danych (CDO) B) Dyrektor ds. informatyki (CIO) C) Dyrektor ds. technologii (CTO) D) Dyrektor ds. automatyzacji (CAO)
A) 10 razy więcej B) 5 razy więcej C) 15 razy więcej D) 20 razy więcej
A) Eliezer Yudkowsky B) Stephen Hawking C) Wendell Wallach D) Stuart J. Russell
A) IBM B) Google C) Microsoft D) DeepMind
A) Nie można ich wykorzystywać do celów komercyjnych. B) Wymagają stałego połączenia z Internetem. C) Wbudowane mechanizmy bezpieczeństwa mogą zostać zneutralizowane i stać się nieskuteczne. D) Ich architektura i parametry są utrzymywane w tajemnicy. |