Intel·ligència artificial - Prova
A) Integració Analògica B) Intel·ligència Artificial C) Intel·ligència Automatitzada D) Intel·ligència Avançada
A) Una prova que avalua la capacitat d'una màquina per exhibir un comportament intel·ligent que sigui indistinguible del d'un humà. B) Una prova per mesurar la velocitat de processament d'una màquina. C) Una prova per determinar el consum energètic d'una màquina. D) Una prova per avaluar la força física d'una màquina.
A) Java B) C++ C) Python D) Ruby
A) Un subconjunt de la intel·ligència artificial que permet a les màquines aprendre a partir de dades. B) Un procés d'assemblatge de components de maquinari. C) Un mètode per millorar la seguretat de la xarxa. D) Una tècnica per programar manualment les màquines.
A) Navegador neuronal robust B) Notació numèrica estàndard C) Node de notificació ràpida D) Xarxa neuronal recurrent
A) Un tipus d'algoritme d'aprenentatge automàtic. B) Una tècnica de manipulació meteorològica. C) Un punt hipotètic futur en el qual la intel·ligència artificial supera la intel·ligència i el control humans. D) Una mesura de la complexitat de les dades.
A) Generar patrons de píxels aleatoris. B) Imitar la visió humana i identificar objectes en imatges o vídeos. C) Analitzar senyals d'àudio. D) Provar components de maquinari informàtic.
A) Un programa per al disseny gràfic. B) Un programa per a jocs de realitat virtual. C) Un programa per a la composició musical. D) Un programa que simula una conversa amb usuaris humans.
A) Detectar errors en les dades. B) Trobar el camí més curt en un graf. C) Optimitzar l'ús de la memòria de l'ordinador. D) Generar números aleatoris.
A) Rendiment logístic en xarxa B) Patró lingüístic no lineal C) Protocol d'aprenentatge neuronal D) Processament del llenguatge natural
A) 1965 B) 1980 C) 1956 D) 1972
A) Càlcul quàntic B) Aprenentatge C) Raonament D) Representació del coneixement
A) Intel B) OpenAI C) Microsoft D) IBM
A) Arquitectura Transformer B) Xarxa neuronal recurrent C) Perceptron D) Xarxa neuronal convolucional
A) Vehicles autònoms B) Sistemes de recomanació C) Motors de cerca web avançats D) Assistents virtuals
A) Astronomia B) Lingüística C) Neurociència D) Psicologia
A) Lògica formal B) Xarxes neuronals artificials C) Recerca en l'espai d'estats D) Entrellament quàntic
A) Anys 2020 B) Anys 2010 C) Anys 1990 D) Anys 2000
A) Menor consum energètic B) Reducció de la complexitat del programari C) Riscos existencials D) Disminució de la potència de càlcul
A) La intel·ligència artificial primitiva no podia realitzar deduccions lògiques. B) Aquests algorismes requerien la intervenció humana en cada pas. C) Experimenten una 'explosió combinatòria', on es tornen exponencialment més lents a mesura que els problemes creixen. D) Eren incapaços de processar cap tipus d'informació incompleta.
A) Els humans resolden els problemes seguint algorismes predefinits. B) Els humans es basen exclusivament en deduccions lògiques, de manera similar als models d'intel·ligència artificial primitius. C) Els humans utilitzen una combinació d'intuïció i raonament probabilístic exclusivament. D) Els humans utilitzen judicis ràpids i intuïtius, en lloc de deduccions pas a pas.
A) Un objectiu específic. B) Cap objectiu clar o preferència definida. C) Tasques assignades aleatòriament, sense un ordre particular. D) Múltiples objectius a assolir simultàniament.
A) Aprenentatge no supervisat B) Aprenentatge per transferència C) Aprenentatge supervisat D) Aprenentatge per reforç
A) La classificació prediu categories, mentre que la regressió dedueix funcions numèriques. B) La regressió requereix més dades que la classificació. C) La classificació utilitza xarxes neuronals, mentre que la regressió no. D) La classificació és un tipus d'aprenentatge no supervisat.
A) Incorporació de paraules B) Recuperació d'informació C) Traducció automàtica D) Síntesi de veu
A) Xarxes neuronals convolucionals (CNN) B) Transformadors C) Transformadors preentrenats generatius (GPT) D) Xarxes neuronals recurrents (RNN)
A) Seguiment d'objectes. B) Anàlisi de sentiments a partir de text. C) Reconeixement de veu. D) Classificació d'imatges.
A) Descens de gradient. B) Optimització per enjambre de partícules. C) Cerca local. D) Cerca adversa.
A) Optimització matemàtica. B) Algoritme de retropropagació. C) Algoritmes d'intel·ligència de colònia. D) Anàlisi de mitjans i objectius.
A) Càlcul evolutiu. B) Optimització per enjambre de partícules. C) Descens de gradient. D) Optimització basada en colònies de formigues.
A) Raonament deductiu. B) Càlcul evolutiu. C) Raonament inductiu. D) Optimització per enjambre de partícules.
A) La inferència és indecidible, cosa que la fa impracticable. B) Assigna graus de veritat entre 0 i 1. C) Requereix l'ús de la descens de gradient per a l'optimització. D) Utilitza algorismes d'intel·ligència de colònia.
A) Descens de gradient. B) Optimització per colònia de formigues. C) Càlcul evolutiu. D) Optimització per enjambre de partícules.
A) Xarxes de decisió dinàmiques B) Processos de decisió de Markov C) Filtres de Kalman D) Xarxes bayesianes
A) Teoria del valor de la informació B) Disseny de mecanismes C) Anàlisi de decisions D) Algoritme d'expectació-maximització
A) Classificador de Bayes ingenu B) Màquina de vectors de suport C) Arbre de decisió D) Algoritme del veí més proper (K-NN)
A) Classificador de Bayes ingenu B) Árbol de decisions C) Màquina de vectors de suport D) Algoritme del veí més proper (k-NN)
A) Xarxes bayesianes B) Controladors C) Xarxes neuronals D) Classificadors
A) Arbre de decisions B) Classificador Naive Bayes C) Algorisme del veí més proper (K-NN) D) Màquina de vectors de suport
A) Anàlisi de decisions B) Models de Markov ocults C) Xarxes de decisió dinàmiques D) Teoria dels jocs
A) Controladors B) Classificadors C) Xarxes bayesianes D) Xarxes neuronals
A) Filtres de Kalman B) Xarxes bayesianes dinàmiques C) Algoritme d'estimació de paràmetres per màxima versemblança D) Teoria de la decisió
A) Teoria dels jocs B) Xarxes bayesianes dinàmiques C) Processos de decisió de Markov D) Disseny de mecanismes
A) Descens de gradient B) Descens de gradient estocàstic C) Propagació endavant D) Retropropagació
A) En ambdues direccions B) Enrere C) En una sola direcció D) De manera aleatòria
A) Bordes B) Rostres C) Xifres D) Objectes complets
A) Traduir idiomes en temps real. B) Predir les tendències futures del mercat borsari. C) Generar text basat en les relacions semàntiques entre les paraules. D) Analitzar i interpretar imatges.
A) Gemini B) Claude C) Prolog D) ChatGPT
A) PyTorch. B) Keras. C) TensorFlow. D) Scikit-learn.
A) Alan Turing. B) John McCarthy. C) Jensen Huang. D) Gordon Moore.
A) La llei de Huang. B) La llei de Bell. C) La llei de Gibson. D) La llei de Moore.
A) Google B) Microsoft C) IBM D) DeepMind
A) MuZero B) Deep Blue C) Watson D) AlphaStar
A) 2019 B) 2024 C) 2021 D) 2023
A) AlphaStar B) MuZero C) SIMA D) Pluribus
A) Google Assistant B) Siri C) Cortana D) Alexa
A) Director/a de Tecnologia (CTO) B) Director/a de Dades (CDO) C) Director/a d'Informàtica (CIO) D) Director/a de l'Automatització (CAO)
A) Watson B) AlphaGo C) MuZero D) Deep Blue
A) Programes de preguntes i respostes com Jeopardy! B) Jocs d'estratègia en temps real. C) Jocs amb informació incompleta, com el pòquer. D) Ajedrez i Go.
A) Deep Blue B) AlphaStar C) MuZero D) Watson
A) Microsoft B) OpenAI C) Google DeepMind D) Alibaba Group
A) 75% B) 84% C) 53% D) 90%
A) AlphaTensor B) rStar-Math C) Gemini Deep Think D) Qwen2-Math
A) 75% B) 53% C) 90% D) 84%
A) Gemini Deep Think B) AlphaTensor C) rStar-Math D) Qwen-7B
A) Processament del llenguatge natural B) Diverses aproximacions topològiques C) Models probabilístics D) Recerca en arbre de Monte Carlo
A) Maig de 2025 B) Desembre de 2017 C) Juliol de 2024 D) Febrer de 2023
A) Microsoft B) Amazon C) Apple D) Google
A) 5% B) 20% C) 10% D) 50%
A) Emmagatzematge en núvol B) Privacitat diferencial C) Tecnologia blockchain D) Encriptació de dades
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) 25 milions de dòlars B) 10 milions de dòlars C) 50 milions de dòlars D) 100 milions de dòlars
A) 4,0 bilions de dòlars B) 3,5 bilions de dòlars C) 1,5 bilions de dòlars D) 2,7 bilions de dòlars
A) 2028 B) 2025 C) 2030 D) 2026
A) 5 vegades B) 10 vegades C) 15 vegades D) 20 vegades
A) 5% B) 12% C) 10% D) 8%
A) 10% B) 3% C) 7% D) 5%
A) Central nuclear de Three Mile Island B) Reactor nuclear de Palisades C) Susquehanna D) Fukushima
A) Amazon B) Microsoft C) Constellation Energy D) Talen Energy
A) Taiwan B) Estats Units C) Singapur D) Japó
A) 7% B) 10% C) 3% D) 5%
A) Promoure informació precisa. B) Maximitzar la interacció de l'usuari. C) Reduir la difusió de desinformació. D) Augmentar la diversitat de continguts.
A) Càmares d'eco B) Bombolles de filtre C) Sobrecàrrega d'informació D) Biaix de confirmació
A) Geoffrey Hinton B) Tim Cook C) Elon Musk D) Bill Gates
A) Vídeos o imatges manipulades amb intel·ligència artificial (deepfakes) B) Clons creats amb intel·ligència artificial C) Imatges falses D) Mitjans sintètics
A) Directrius ètiques per a la IA B) Signatures digitals C) Credencials de personalitat D) Verificació amb blockchain
A) Exactament el 61% B) El 50% C) El 80% D) El 75%
A) 25% B) 50% C) Al voltant del 4% D) 10%
A) Justícia procedimental B) Justícia representativa C) Justícia distributiva D) Justícia predictiva
A) Eina de ciberseguretat B) Arma autònoma letal C) Arma de foc convencional D) Drones utilitzats per a la vigilància
A) 2013 B) 2014 C) 2016 D) 2015
A) 47% B) 30% C) 15% D) 9%
A) 30% B) 70% C) 90% D) 50%
A) Stephen Hawking B) Wendell Wallach C) Eliezer Yudkowsky D) Stuart J. Russell
A) Ètica de la intel·ligència artificial B) Moralitat computacional C) Robòtica ètica D) Càlcul ètic
A) Eliezer Yudkowsky B) Stuart J. Russell C) Wendell Wallach D) Stephen Hawking
A) No es poden utilitzar amb finalitats comercials. B) Les mesures de seguretat integrades poden ser deshabilitades o debilitades fins al punt de ser ineficaces. C) La seva arquitectura i els seus paràmetres es mantenen en secret. D) Requereixen una connexió constant a Internet.
A) ChatGPT B) GPT-3 C) DALL-E D) AlphaGo
A) 22% B) 5% C) 75% D) 50% |
Prova creada amb That Quiz —
on es fan proves de matemàtiques i altres matèries.