Intelligenza artificiale
A) Intelligenza automatizzata B) Integrazione analoga C) Intelligenza artificiale D) Intelligenza avanzata
A) Un test per determinare il consumo di energia di una macchina B) Un test per valutare la forza fisica di una macchina C) Un test sulla capacità di una macchina di mostrare un comportamento intelligente indistinguibile da quello di un essere umano. D) Un test per misurare la velocità di elaborazione di una macchina
A) Java B) C++ C) Pitone D) Rubino
A) Una tecnica per programmare manualmente le macchine B) Un sottoinsieme dell'IA che consente alle macchine di imparare dai dati. C) Un processo di assemblaggio di componenti hardware D) Un metodo per migliorare la sicurezza della rete
A) Elaborazione del linguaggio naturale B) Protocollo di apprendimento neurale C) Modello linguistico non lineare D) Prestazioni logistiche in rete
A) Ottimizzazione dell'utilizzo della memoria del computer B) Rilevare gli errori nei dati C) Trovare il percorso più breve in un grafo D) Generazione di numeri casuali
A) Rete neurale ricorrente B) Navigatore di neuroni robusto C) Nodo di notifica rapida D) Notazione numerica regolare
A) Un ipotetico punto futuro in cui l'IA supererà l'intelligenza e il controllo umano B) Un tipo di algoritmo di apprendimento automatico C) Una tecnica di manipolazione del tempo D) Una misura della complessità dei dati
A) Un programma per la progettazione grafica B) Un programma che simula la conversazione con utenti umani C) Un programma per la composizione musicale D) Un programma per il gioco in realtà virtuale
A) Test dei componenti hardware del computer B) Imitare la visione umana e identificare gli oggetti nelle immagini o nei video C) Generazione di modelli di pixel casuali D) Analisi dei segnali audio
A) 1980 B) 1956 C) 1965 D) 1972
A) Calcolo quantistico B) Rappresentazione della conoscenza C) Ragionamento D) Apprendimento
A) Intel B) OpenAI C) Microsoft D) IBM
A) Rete neurale ricorrente B) Percettrone C) Rete neurale convoluzionale D) Architettura Transformer
A) Veicoli autonomi B) Motori di ricerca web avanzati C) Sistemi di raccomandazione D) Assistenti virtuali
A) Psicologia B) Linguistica C) Astronomia D) Neuroscienze
A) Ricerca nello spazio degli stati B) Reti neurali artificiali C) Logica formale D) Entanglement quantistico
A) Anni 1990 B) Anni 2000 C) Anni 2010 D) Anni 2020
A) Diminuzione della potenza di calcolo B) Rischi esistenziali C) Minore consumo di energia D) Riduzione della complessità del software
A) Questi algoritmi richiedevano l'intervento umano per ogni singola fase. B) Non erano in grado di elaborare alcuna forma di informazione incompleta. C) Questi algoritmi subiscono una sorta di 'esplosione combinatoria', diventando esponenzialmente più lenti all'aumentare della complessità dei problemi. D) Le prime intelligenze artificiali non potevano gestire deduzioni logiche.
A) Gli esseri umani utilizzano una combinazione di intuizione e ragionamento probabilistico, esclusivamente. B) Gli esseri umani si basano esclusivamente su deduzioni logiche, come facevano i primi modelli di intelligenza artificiale. C) Gli esseri umani utilizzano giudizi rapidi e intuitivi, piuttosto che deduzioni passo dopo passo. D) Gli esseri umani risolvono i problemi seguendo algoritmi predefiniti.
A) Nessun obiettivo chiaro o preferenza definita. B) Compiti assegnati in modo casuale, senza un ordine particolare. C) Molteplici obiettivi da raggiungere contemporaneamente. D) Un obiettivo specifico.
A) Apprendimento supervisionato B) Apprendimento non supervisionato C) Apprendimento per trasferimento D) Apprendimento per rinforzo
A) La classificazione è un tipo di apprendimento non supervisionato. B) La classificazione utilizza reti neurali, mentre la regressione no. C) La regressione richiede più dati rispetto alla classificazione. D) La classificazione prevede categorie, mentre la regressione deduce funzioni numeriche.
A) Traduzione automatica B) Sintesi vocale C) Word embedding D) Recupero di informazioni
A) Reti neurali ricorrenti (RNN) B) Trasformatori C) Reti neurali convoluzionali (CNN) D) Trasformatori pre-addestrati generativi (GPT)
A) Classificazione di immagini. B) Analisi del sentiment testuale. C) Rilevamento e tracciamento di oggetti. D) Riconoscimento vocale.
A) Ricerca locale. B) Ricerca avversariale. C) Discesa del gradiente. D) Ottimizzazione a sciame di particelle.
A) Analisi dei mezzi e dei fini. B) Ottimizzazione matematica. C) Algoritmi di intelligenza collettiva. D) Algoritmo di backpropagation.
A) Ottimizzazione tramite colonie di formiche. B) Calcolo evolutivo. C) Discesa del gradiente. D) Ottimizzazione tramite sciame di particelle.
A) Ragionamento induttivo. B) Calcolo evolutivo. C) Ragionamento deduttivo. D) Ottimizzazione tramite sciame di particelle.
A) Richiede l'utilizzo del metodo della discesa del gradiente per l'ottimizzazione. B) Assegna gradi di verità compresi tra 0 e 1. C) Utilizza algoritmi di intelligenza collettiva. D) L'inferenza è indecidibile, il che la rende impraticabile.
A) Calcolo evolutivo. B) Ottimizzazione tramite sciame di particelle. C) Discesa del gradiente. D) Ottimizzazione tramite colonia di formiche.
A) Reti decisionali dinamiche B) Reti bayesiane C) Filtri di Kalman D) Processi decisionali di Markov
A) Progettazione di meccanismi B) Analisi delle decisioni C) Teoria del valore informativo D) Algoritmo di massima verosimiglianza (Expectation-Maximization)
A) Macchina a vettori di supporto B) Albero decisionale C) Classificatore Naive Bayes D) Algoritmo dei k-vicini più prossimi
A) Macchina a vettori di supporto B) Classificatore Naive Bayes C) Albero decisionale D) Algoritmo dei k-vicini più prossimi
A) Reti neurali B) Classificatori C) Reti bayesiane D) Controllori
A) Algoritmo dei k-vicini più prossimi B) Albero decisionale C) Classificatore Naive Bayes D) Macchina a vettori di supporto
A) Modelli di Markov nascosti B) Teoria dei giochi C) Reti decisionali dinamiche D) Analisi delle decisioni
A) Controllori B) Classificatori C) Reti neurali D) Reti bayesiane
A) Algoritmo di massima verosimiglianza (expectation-maximization) B) Filtri di Kalman C) Teoria delle decisioni D) Reti bayesiane dinamiche
A) Reti bayesiane dinamiche B) Teoria dei giochi C) Progettazione di meccanismi D) Processi decisionali di Markov
A) Retropropagazione B) Discesa del gradiente C) Propagazione in avanti D) Discesa stocastica del gradiente
A) In una sola direzione B) In modo casuale C) In entrambe le direzioni D) All'indietro
A) Cifre B) Oggetti interi C) Bordi D) Volti
A) Analizzare e interpretare immagini. B) Generare testo basandosi sulle relazioni semantiche tra le parole. C) Prevedere le tendenze future del mercato azionario. D) Tradurre le lingue in tempo reale.
A) ChatGPT B) Gemini C) Claude D) Prolog
A) Keras. B) Scikit-learn. C) PyTorch. D) TensorFlow.
A) Jensen Huang. B) John McCarthy. C) Gordon Moore. D) Alan Turing.
A) La legge di Moore. B) La legge di Huang. C) La legge di Gibson. D) La legge di Bell.
A) DeepMind B) IBM C) Microsoft D) Google
A) AlphaStar B) Deep Blue C) MuZero D) Watson
A) 2023 B) 2019 C) 2024 D) 2021
A) Pluribus B) SIMA C) AlphaStar D) MuZero
A) Alexa B) Google Assistant C) Siri D) Cortana
A) Direttore dei dati (CDO) B) Direttore tecnologico (CTO) C) Direttore delle informazioni (CIO) D) Direttore dell'automazione (CAO)
A) Watson B) Deep Blue C) AlphaGo D) MuZero
A) Giochi a informazione incompleta, come il poker. B) Giochi di strategia in tempo reale. C) Scacchi e Go. D) Quiz televisivi come Jeopardy!
A) Deep Blue B) AlphaStar C) MuZero D) Watson
A) OpenAI B) Alibaba Group C) Google DeepMind D) Microsoft
A) 53% B) 90% C) 75% D) 84%
A) rStar-Math B) AlphaTensor C) Qwen2-Math D) Gemini Deep Think
A) 84% B) 90% C) 75% D) 53%
A) rStar-Math B) AlphaTensor C) Qwen-7B D) Gemini Deep Think
A) Elaborazione del linguaggio naturale B) Ricerca ad albero Monte Carlo C) Diversi approcci topologici D) Modelli probabilistici
A) Luglio 2024 B) Dicembre 2017 C) Maggio 2025 D) Febbraio 2023
A) Microsoft B) Amazon C) Apple D) Google
A) 10% B) 50% C) 5% D) 20%
A) Tecnologia blockchain B) Archiviazione nel cloud C) Privacy differenziale D) Crittografia dei dati
A) Nike, Adidas, Puma, Reebok B) Tesla, SpaceX, Uber, Lyft C) Alphabet Inc., Amazon, Apple Inc., Meta Platforms, Microsoft D) Coca-Cola, PepsiCo, Red Bull, Monster
A) $100 milioni B) $10 milioni C) $25 milioni D) $50 milioni
A) 3,5 trilioni di dollari B) 1,5 trilioni di dollari C) 2,7 trilioni di dollari D) 4,0 trilioni di dollari
A) 2026 B) 2025 C) 2028 D) 2030
A) 15 volte di più B) 20 volte di più C) 5 volte di più D) 10 volte di più
A) 10% B) 5% C) 8% D) 12%
A) 3% B) 10% C) 5% D) 7%
A) Three Mile Island B) Reattore nucleare di Palisades C) Fukushima D) Susquehanna
A) Amazon B) Talen Energy C) Microsoft D) Constellation Energy
A) Singapore B) Stati Uniti C) Taiwan D) Giappone
A) 5% B) 7% C) 10% D) 3%
A) Aumentare la varietà dei contenuti. B) Promuovere informazioni accurate. C) Ridurre la diffusione di disinformazione. D) Massimizzare l'interazione degli utenti.
A) Sovraccarico informativo B) Filtri algoritmici C) Bias di conferma D) Camere di risonanza
A) Geoffrey Hinton B) Elon Musk C) Bill Gates D) Tim Cook
A) Media sintetici B) Immagini contraffatte C) Cloni artificiali D) Deepfake
A) Firme digitali B) Credenziali di personalità C) Linee guida etiche per l'intelligenza artificiale D) Verifica tramite blockchain
A) Il 50% B) Il 75% C) L'80% D) Esattamente il 61%
A) Circa il 4% B) 50% C) 25% D) 10%
A) Equità procedurale B) Equità predittiva C) Equità distributiva D) Equità rappresentativa
A) Arma autonoma letale B) Arma da fuoco convenzionale C) Droni utilizzati per la sorveglianza D) Strumento di sicurezza informatica
A) 2016 B) 2014 C) 2013 D) 2015
A) 47% B) 9% C) 15% D) 30%
A) 90% B) 70% C) 30% D) 50%
A) Eliezer Yudkowsky B) Wendell Wallach C) Stuart J. Russell D) Stephen Hawking
A) Etica dell'intelligenza artificiale B) Informatica etica C) Moralità computazionale D) Robotica morale
A) Stephen Hawking B) Wendell Wallach C) Eliezer Yudkowsky D) Stuart J. Russell
A) La loro architettura e i loro parametri sono mantenuti segreti. B) Richiedono una connessione internet continua. C) Le misure di sicurezza integrate possono essere aggirate fino a diventare inefficaci. D) Non possono essere utilizzati per scopi commerciali.
A) AlphaGo B) GPT-3 C) ChatGPT D) DALL-E
A) 22% B) 5% C) 50% D) 75% |
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