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