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