Штучний інтелект - тест
A) Передова розвідка B) Автоматизована розвідка C) Аналогічна інтеграція D) Штучний інтелект
A) Тест для оцінки фізичної міцності машини B) Тест на здатність машини демонструвати інтелектуальну поведінку, яку неможливо відрізнити від людської C) Тест для вимірювання швидкості обробки машини D) Тест для визначення енергоспоживання машини
A) Python B) Java C) C++ D) Рубі.
A) Метод покращення мережевої безпеки B) Техніка ручного програмування машин C) Підрозділ ШІ, який дозволяє машинам навчатися на основі даних D) Процес складання апаратних компонентів
A) Генерування випадкових піксельних візерунків B) Тестування компонентів комп'ютерного обладнання C) Імітація людського зору та ідентифікація об'єктів на зображеннях чи відео D) Аналіз аудіосигналів
A) Тип алгоритму машинного навчання B) Гіпотетична точка в майбутньому, в якій ШІ перевершить людський інтелект і контроль C) Техніка маніпулювання погодою D) Міра складності даних
A) Програма для написання музики B) Програма для ігор у віртуальній реальності C) Програма, яка імітує розмову з користувачами-людьми D) Програма для графічного дизайну
A) Ефективність мережевої логістики B) Обробка природної мови C) Нелінійна лінгвістична модель D) Протокол нейронного навчання
A) Генерація випадкових чисел B) Виявлення помилок у даних C) Пошук найкоротшого шляху в графі D) Оптимізація використання пам'яті комп'ютера
A) Надійний навігатор нейронів B) Регулярне числове позначення C) Рекурентна нейронна мережа D) Вузол швидкого сповіщення
A) 1972 B) 1980 C) 1956 D) 1965
A) Представлення знань B) Навчання C) Квантові обчислення D) Міркування
A) OpenAI B) Microsoft C) Intel D) IBM
A) Згорткова нейронна мережа B) Рекурентна нейронна мережа C) Архітектура Transformer D) Перцептрон
A) Автономні транспортні засоби B) Віртуальні асистенти C) Системи рекомендацій D) Розширені пошукові системи
A) Астрономія B) Лінгвістика C) Психологія D) Нейронаука
A) Формальна логіка B) Квантова заплутаність C) Штучні нейронні мережі D) Пошук у просторі станів
A) 2020-ті роки B) 2000-ні роки C) 1990-ті роки D) 2010-ті роки
A) Екзистенційні ризики B) Зниження споживання енергії C) Зменшення складності програмного забезпечення D) Зменшення обчислювальної потужності
A) Ранні системи штучного інтелекту не могли здійснювати логічні висновки. B) Ці алгоритми вимагали втручання людини на кожному етапі. C) Вони стикаються з так званою "комбінаторною експлозією", коли їхня швидкість роботи експоненціально знижується зі збільшенням складності задач. D) Вони не могли обробляти жодну форму неповних даних.
A) Люди використовують швидкі, інтуїтивні оцінки, а не покрокове дедуктивне мислення. B) Люди використовують лише комбінацію інтуїції та ймовірнісного мислення. C) Люди вирішують проблеми, дотримуючись попередньо визначених алгоритмів. D) Люди покладаються виключно на логічні висновки, подібні до тих, що використовувалися в ранніх моделях штучного інтелекту.
A) Випадково призначені завдання без певного порядку. B) Кілька цілей, які потрібно досягти одночасно. C) Відсутня чітка мета або перевага. D) Конкретну ціль.
A) Навчання з підкріпленням B) Навчання з учителем C) Навчання без учителя D) Трансферне навчання
A) Класифікація є одним з видів навчання без учителя. B) Класифікація передбачає визначення категорій, тоді як регресія визначає числові функції. C) Класифікація використовує нейронні мережі, тоді як регресія – ні. D) Регресія потребує більшого обсягу даних, ніж класифікація.
A) Синтез мовлення B) Пошук інформації C) Машинний переклад D) Векторне представлення слів
A) Згорткові нейронні мережі (CNN) B) Трансформери C) Генеративні попередньо навчені трансформери (GPT) D) Рекурентні нейронні мережі (RNN)
A) Відстеження об'єктів. B) Розпізнавання мовлення. C) Аналіз текстових емоцій. D) Класифікація зображень.
A) Антагоністичний пошук. B) Оптимізація роєм частинок. C) Локальний пошук. D) Метод градієнтного спуску.
A) Алгоритм зворотного поширення (backpropagation). B) Математична оптимізація. C) Аналіз "засіб-ціль". D) Алгоритми колективного інтелекту (swarm intelligence).
A) Оптимізація методом рою частинок. B) Метод градієнтного спуску. C) Оптимізація методом мурашиної колонії. D) Еволюційні обчислення.
A) Еволюційні обчислення. B) Індуктивне міркування. C) Дедуктивне міркування. D) Оптимізація методом рою частинок.
A) Для оптимізації вона вимагає використання методу градієнтного спуску. B) Виведення є нерозв'язною задачею, що робить її складною для вирішення. C) Вона присвоює значення істинності в діапазоні від 0 до 1. D) Вона використовує алгоритми, що базуються на принципах колективного інтелекту.
A) Метод градієнтного спуску. B) Оптимізація методом колонії мурах. C) Еволюційні обчислення. D) Оптимізація методом рою частинок.
A) Фільтри Калмана B) Байєсівські мережі C) Процеси прийняття рішень Маркова D) Динамічні мережі прийняття рішень
A) Аналіз рішень B) Алгоритм очікування-максимізації C) Теорія інформаційної цінності D) Проектування механізмів
A) Алгоритм найближчих сусідів (K-найближчих сусідів) B) Дерево рішень C) Класифікатор Наївного Баєса D) Машина опорних векторів
A) Дерево рішень B) Класифікатор Наївного Баєса C) Алгоритм k-найближчих сусідів D) Машина опорних векторів
A) Нейронні мережі B) Байєсівські мережі C) Класифікатори D) Контролери
A) Дерево рішень B) Машина опорних векторів C) Алгоритм k-найближчих сусідів D) Класифікатор Наївного Баєса
A) Приховані марковські моделі B) Динамічні мережі прийняття рішень C) Аналіз рішень D) Теорія ігор
A) 90% B) 75% C) 84% D) 53%
A) 3% B) 5% C) 7% D) 10%
A) Представницька справедливість B) Дистрибутивна справедливість C) Прогнозна справедливість D) Процедурна справедливість
A) ChatGPT B) AlphaGo C) GPT-3 D) DALL-E
A) Моральна робототехніка B) Обчислювальна етика C) Етичні обчислення D) Етика штучного інтелекту
A) Синтетичні медіа B) Фальшиві зображення C) Діпфейки D) Клони, створені штучним інтелектом
A) Coca-Cola, PepsiCo, Red Bull, Monster B) Tesla, SpaceX, Uber, Lyft C) Nike, Adidas, Puma, Reebok D) Alphabet Inc., Amazon, Apple Inc., Meta Platforms, Microsoft
A) Алгоритм очікування-максимізації B) Динамічні байєсівські мережі C) Фільтри Калмана D) Теорія прийняття рішень
A) 2028 B) 2030 C) 2026 D) 2025
A) Метод градієнтного спуску B) Стохастичний градієнтний спуск C) Алгоритм прямого поширення (forward propagation) D) Алгоритм зворотного поширення помилки (backpropagation)
A) 50% B) 90% C) 70% D) 30%
A) Аналіз та інтерпретація зображень. B) Прогнозування майбутніх тенденцій на фондовому ринку. C) Генерація тексту на основі семантичних зв'язків між словами. D) Переклад мов у режимі реального часу.
A) 2024 B) 2021 C) 2019 D) 2023
A) Constellation Energy B) Amazon C) Talen Energy D) Microsoft
A) Alexa B) Siri C) Google Assistant D) Cortana
A) 50% B) 75% C) 80% D) Точно 61%
A) Венделл Валлах B) Стівен Хокінг C) Елізер Юдковскі D) Стюарт Дж. Рассел
A) 10 мільйонів доларів США B) 50 мільйонів доларів США C) 100 мільйонів доларів США D) 25 мільйонів доларів США
A) Перевірка за допомогою блокчейну B) Етичні принципи ШІ C) Цифрові підписи D) Кваліфікаційні дані щодо особистості
A) MuZero B) SIMA C) Pluribus D) AlphaStar
A) У 15 разів більше B) У 5 разів більше C) У 10 разів більше D) У 20 разів більше
A) rStar-Math B) Qwen2-Math C) AlphaTensor D) Gemini Deep Think
A) Обличчя B) Цифри C) Цілі об'єкти D) Контури
A) Вікторини "Jeopardy!". B) Стратегічні ігри в реальному часі. C) Шахи та го. D) Ігри з неповним обсягом інформації, наприклад, покер.
A) Watson B) MuZero C) Deep Blue D) AlphaStar
A) 30% B) 9% C) 47% D) 15%
A) 50% B) Приблизно 4% C) 25% D) 10%
A) 5% B) 10% C) 7% D) 3%
A) Безпілотні літальні апарати, що використовуються для розвідки. B) Автономна зброя, здатна завдавати смертельних ушкоджень. C) Звичайна вогнепальна зброя. D) Інструмент кібербезпеки.
A) 2014 B) 2015 C) 2016 D) 2013
A) Метод Монте-Карло для пошуку в деревах B) Обробка природної мови C) Ймовірнісні моделі D) Різні топологічні підходи
A) Вони потребують постійного підключення до Інтернету. B) Вбудовані заходи безпеки можуть бути обійдені, ставши неефективними. C) Вони не можуть використовуватися в комерційних цілях. D) Їхня архітектура та параметри зберігаються в таємниці.
A) Хмарне сховище B) Шифрування даних C) Диференційна конфіденційність D) Технологія блокчейн
A) У зворотному напрямку B) В обох напрямках C) Випадковим чином D) Лише в одному напрямку
A) Google B) Apple C) Microsoft D) Amazon
A) Інформаційні бульбашки B) Упередження підтвердження C) Інформаційні ехо-камери D) Інформаційне перевантаження
A) Стівен Хокінг B) Елізер Юдковскі C) Венделл Валлах D) Стюарт Дж. Рассел
A) Gemini B) Claude C) ChatGPT D) Prolog
A) PyTorch. B) TensorFlow. C) Keras. D) Scikit-learn.
A) 22% B) 75% C) 50% D) 5%
A) Технічний директор (CTO) B) Директор з даних (CDO) C) Директор з автоматизації (CAO) D) Директор з інформаційних технологій (CIO)
A) rStar-Math B) Qwen-7B C) AlphaTensor D) Gemini Deep Think
A) Лютий 2023 року B) Липень 2024 року C) Грудень 2017 року D) Травень 2025 року
A) MuZero B) Watson C) Deep Blue D) AlphaGo
A) 53% B) 84% C) 75% D) 90%
A) Динамічні байєсівські мережі B) Процеси прийняття рішень за Марковим ланцюгом C) Механізм проєктування D) Теорія ігор
A) OpenAI B) Microsoft C) Google DeepMind D) Alibaba Group
A) Контролери B) Байєсівські мережі C) Класифікатори D) Нейронні мережі
A) Сінгапур B) Сполучені Штати C) Японія D) Тайвань
A) Закон Мура. B) Закон Гібсона. C) Закон Хуанга. D) Закон Белла.
A) Deep Blue B) AlphaStar C) Watson D) MuZero
A) IBM B) Microsoft C) DeepMind D) Google
A) Дженсен Хуанг. B) Гордон Мур. C) Алан Тюрінг. D) Джон Маккарті.
A) Просування достовірної інформації. B) Розширення різноманітності контенту. C) Зменшення поширення дезінформації. D) Максимізація залученості користувачів.
A) 25% B) 47% C) 9% D) 60%
A) 5% B) 20% C) 10% D) 50%
A) Ілон Маск B) Тім Кук C) Джеффрі Хінтон D) Біл Гейтс
A) 4,0 трильйона доларів США B) 1,5 трильйона доларів США C) 3,5 трильйона доларів США D) 2,7 трильйона доларів США
A) Фукусіма B) Атомна електростанція Three Mile Island C) Сускеганна D) Атомний реактор Palisades
A) 8% B) 12% C) 5% D) 10% |
Створено з That Quiz —
де тест з математики виконуються одним клацанням миші.