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