Inteligência Artificial - Questionário
A) Inteligência avançada B) Inteligência Artificial C) Integração análoga D) Inteligência automatizada
A) Um teste da capacidade de uma máquina para exibir um comportamento inteligente indistinguível de um humano B) Um teste para avaliar a força física de uma máquina C) Um teste para medir a velocidade de processamento de uma máquina D) Um teste para determinar o consumo de energia de uma máquina
A) Rubi B) Java C) C++ D) Python
A) Uma técnica para programar máquinas manualmente B) Um subconjunto da IA que permite às máquinas aprender com os dados C) Um processo de montagem de componentes de hardware D) Um método para melhorar a segurança da rede
A) Geração de padrões de píxeis aleatórios B) Teste de componentes de hardware de computadores C) Imitar a visão humana e identificar objectos em imagens ou vídeos D) Análise de sinais de áudio
A) Encontrar o caminho mais curto num grafo B) Geração de números aleatórios C) Deteção de erros nos dados D) Otimizar a utilização da memória do computador
A) Um programa para jogos de realidade virtual B) Um programa para design gráfico C) Um programa que simula conversas com utilizadores humanos D) Um programa para composição musical
A) Navegador de neurónios robusto B) Nó de notificação rápida C) Notação numérica regular D) Rede Neural Recorrente
A) Um ponto hipotético no futuro em que a IA ultrapassa a inteligência e o controlo humanos B) Uma medida da complexidade dos dados C) Uma técnica de manipulação do tempo D) Um tipo de algoritmo de aprendizagem automática
A) Processamento de linguagem natural B) Desempenho logístico em rede C) Protocolo de aprendizagem neural D) Padrão linguístico não linear
A) 1965 B) 1972 C) 1980 D) 1956
A) Raciocínio B) Representação do conhecimento C) Computação quântica D) Aprendizagem
A) IBM B) OpenAI C) Microsoft D) Intel
A) Rede neural recorrente B) Rede neural convolucional C) Perceptron D) Arquitetura Transformer
A) Sistemas de recomendação B) Assistentes virtuais C) Veículos autônomos D) Mecanismos de busca avançados
A) Psicologia B) Neurociência C) Astronomia D) Linguística
A) Busca no espaço de estados B) Redes neurais artificiais C) Emaranhamento quântico D) Lógica formal
A) Anos 2000 B) Anos 1990 C) Anos 2010 D) Anos 2020
A) Menor consumo de energia B) Redução da complexidade do software C) Diminuição da capacidade de processamento D) Riscos existenciais
A) Eles sofrem uma 'explosão combinatória', tornando-se exponencialmente mais lentos à medida que os problemas aumentam. B) Esses algoritmos exigiam intervenção humana em cada etapa. C) Eles não conseguiam processar nenhuma forma de informação incompleta. D) A inteligência artificial inicial não conseguia realizar deduções lógicas.
A) Os seres humanos utilizam julgamentos rápidos e intuitivos, em vez de deduções passo a passo. B) Os seres humanos utilizam uma combinação de intuição e raciocínio probabilístico, exclusivamente. C) Os seres humanos resolvem problemas seguindo algoritmos predefinidos. D) Os seres humanos baseiam-se exclusivamente em deduções lógicas, de forma semelhante aos modelos de inteligência artificial mais antigos.
A) Tarefas atribuídas aleatoriamente, sem uma ordem específica. B) Um objetivo específico. C) Nenhum objetivo claro ou preferência definida. D) Múltiplos objetivos a serem alcançados simultaneamente.
A) Aprendizado por reforço B) Aprendizado não supervisionado C) Aprendizado supervisionado D) Aprendizado por transferência
A) A classificação prevê categorias, enquanto a regressão deduz funções numéricas. B) A classificação é um tipo de aprendizagem não supervisionada. C) A regressão requer mais dados do que a classificação. D) A classificação utiliza redes neurais, enquanto a regressão não.
A) Recuperação de informações B) Incorporação de palavras (word embedding) C) Tradução automática D) Síntese de fala
A) Redes neurais recorrentes (RNNs) B) Transformadores pré-treinados generativos (GPT) C) Redes neurais convolucionais (CNNs) D) Transformadores
A) Rastreamento de objetos. B) Reconhecimento de fala. C) Análise de sentimento em textos. D) Classificação de imagens.
A) Otimização por enxame de partículas. B) Descida de gradiente. C) Busca local. D) Busca adversária.
A) Otimização matemática. B) Algoritmo de retropropagação. C) Algoritmos de inteligência de enxame. D) Análise de meios e fins.
A) Descida do gradiente. B) Computação evolutiva. C) Otimização por enxame de partículas. D) Otimização por colônia de formigas.
A) Raciocínio dedutivo. B) Raciocínio indutivo. C) Computação evolutiva. D) Otimização por enxame de partículas.
A) Utiliza algoritmos de inteligência de enxame. B) A inferência é indecidível, o que a torna difícil de resolver. C) Atribui graus de verdade entre 0 e 1. D) Requer o método de gradiente descendente para otimização.
A) Otimização por colônia de formigas. B) Descida de gradiente. C) Otimização por enxame de partículas. D) Computação evolutiva.
A) Redes de decisão dinâmicas B) Filtros de Kalman C) Processos de decisão de Markov D) Redes Bayesianas
A) Algoritmo de Expectativa-Maximização B) Análise de decisão C) Teoria do valor da informação D) Projeto de mecanismos
A) Algoritmo das k-vizinhos mais próximos B) Árvore de decisão C) Máquina de vetores de suporte D) Classificador Bayesiano
A) Classificador Naive Bayes B) Máquina de vetores de suporte C) Algoritmo das K-vizinhos mais próximos D) Árvore de decisão
A) Controladores B) Redes Neurais C) Classificadores D) Redes Bayesianas
A) Classificador Bayesiano B) Algoritmo das k-vizinhos mais próximos C) Árvore de decisão D) Máquina de vetores de suporte
A) Teoria dos jogos B) Modelos de Markov ocultos C) Análise de decisão D) Redes de decisão dinâmicas
A) 25% B) 10% C) Aproximadamente 4% D) 50%
A) 10% B) 5% C) 7% D) 3%
A) AlphaTensor B) rStar-Math C) Gemini Deep Think D) Qwen-7B
A) Wendell Wallach B) Eliezer Yudkowsky C) Stephen Hawking D) Stuart J. Russell
A) Verificação por blockchain B) Assinaturas digitais C) Diretrizes éticas para IA D) Credenciais de personalidade
A) Apple B) Amazon C) Microsoft D) Google
A) TensorFlow. B) Keras. C) Scikit-learn. D) PyTorch.
A) Qwen2-Math B) AlphaTensor C) Gemini Deep Think D) rStar-Math
A) Singapura B) Taiwan C) Estados Unidos D) Japão
A) MuZero B) Deep Blue C) AlphaStar D) Watson
A) Em uma única direção B) Na direção inversa C) Em ambas as direções D) Aleatoriamente
A) Sobrecarga de informações B) Viés de confirmação C) Câmaras de eco D) Bolhas de filtro
A) A Lei de Bell. B) A Lei de Moore. C) A Lei de Gibson. D) A Lei de Huang.
A) As medidas de segurança integradas podem ser desativadas ou tornadas ineficazes. B) Eles exigem conectividade constante com a internet. C) Sua arquitetura e parâmetros são mantidos em segredo. D) Eles não podem ser utilizados para fins comerciais.
A) Google B) DeepMind C) IBM D) Microsoft
A) 90% B) 50% C) 30% D) 70%
A) Ética da inteligência artificial B) Robótica moral C) Moralidade computacional D) Computação ética
A) 75% B) 22% C) 50% D) 5%
A) Gordon Moore. B) Jensen Huang. C) John McCarthy. D) Alan Turing.
A) 25% B) 47% C) 9% D) 60%
A) Alexa B) Siri C) Cortana D) Google Assistente
A) Redes Bayesianas Dinâmicas B) Processos de Decisão de Markov C) Teoria dos Jogos D) Projeto de Mecanismos
A) ChatGPT B) GPT-3 C) AlphaGo D) DALL-E
A) 53% B) 75% C) 84% D) 90%
A) Tesla, SpaceX, Uber, Lyft B) Nike, Adidas, Puma, Reebok C) Coca-Cola, PepsiCo, Red Bull, Monster D) Alphabet Inc., Amazon, Apple Inc., Meta Platforms, Microsoft
A) 15% B) 47% C) 9% D) 30%
A) Busca em árvore de Monte Carlo B) Processamento de linguagem natural C) Modelos probabilísticos D) Diversas abordagens topológicas
A) Rostos B) Objetos inteiros C) Bordas D) Dígitos
A) Redes Neurais B) Controladores C) Classificadores D) Redes Bayesianas
A) Deep Blue B) MuZero C) AlphaStar D) Watson
A) Microsoft B) OpenAI C) Alibaba Group D) Google DeepMind
A) 75% B) 90% C) 84% D) 53%
A) Arma de fogo convencional B) Ferramenta de segurança cibernética C) Arma autônoma letal D) Drones utilizados para vigilância
A) Privacidade diferencial B) Criptografia de dados C) Tecnologia blockchain D) Armazenamento em nuvem
A) 2019 B) 2023 C) 2021 D) 2024
A) Propagação para frente B) Retropropagação C) Descida estocástica do gradiente D) Descida do gradiente
A) 2030 B) 2028 C) 2025 D) 2026
A) Deep Blue B) AlphaGo C) Watson D) MuZero
A) Diretor de Automação (CAO) B) Diretor de Tecnologia (CTO) C) Diretor de Informática (CIO) D) Diretor de Dados (CDO)
A) 20 vezes mais B) 5 vezes mais C) 15 vezes mais D) 10 vezes mais
A) 10 milhões de dólares B) 25 milhões de dólares C) 100 milhões de dólares D) 50 milhões de dólares
A) 50% B) 80% C) Exatamente 61% D) 75%
A) Stuart J. Russell B) Eliezer Yudkowsky C) Stephen Hawking D) Wendell Wallach
A) 5% B) 10% C) 7% D) 3%
A) Mídia sintética B) Vídeos e imagens falsas (deepfakes) C) Clones de IA D) Imagens falsas
A) Promover informações precisas. B) Maximizar o envolvimento dos usuários. C) Aumentar a diversidade de conteúdo. D) Reduzir a disseminação de informações falsas.
A) Maio de 2025 B) Julho de 2024 C) Fevereiro de 2023 D) Dezembro de 2017
A) Programas de perguntas e respostas como o Jeopardy! B) Jogos de estratégia em tempo real. C) Jogos com informações incompletas, como o poker. D) Xadrez e Go.
A) 5% B) 20% C) 50% D) 10%
A) Justiça distributiva B) Justiça representativa C) Justiça preditiva D) Justiça processual
A) Elon Musk B) Bill Gates C) Geoffrey Hinton D) Tim Cook
A) Redes Bayesianas Dinâmicas B) Filtros de Kalman C) Algoritmo de Expectativa-Maximização D) Teoria da decisão
A) Prever tendências futuras do mercado de ações. B) Analisar e interpretar imagens. C) Traduzir idiomas em tempo real. D) Gerar texto com base nas relações semânticas entre as palavras.
A) Pluribus B) MuZero C) AlphaStar D) SIMA
A) Talen Energy B) Amazon C) Microsoft D) Constellation Energy
A) 2016 B) 2015 C) 2014 D) 2013
A) ChatGPT B) Gemini C) Prolog D) Claude
A) Usina nuclear de Susquehanna B) Reator nuclear de Palisades C) Usina nuclear de Three Mile Island D) Usina nuclear de Fukushima
A) 3,5 trilhões de dólares B) 4,0 trilhões de dólares C) 1,5 trilhões de dólares D) 2,7 trilhões de dólares
A) 8% B) 10% C) 5% D) 12% |
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