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