A) Sztuczna inteligencja B) Analogiczna integracja C) Zautomatyzowana inteligencja D) Zaawansowana inteligencja
A) Test mierzący szybkość przetwarzania maszyny B) Test oceniający siłę fizyczną maszyny C) Test zdolności maszyny do wykazania się inteligentnym zachowaniem nieodróżnialnym od ludzkiego. D) Test określający zużycie energii przez urządzenie
A) C++ B) Ruby C) Java D) Python
A) Proces montażu komponentów sprzętowych B) Metoda poprawy bezpieczeństwa sieci C) Podzbiór sztucznej inteligencji, który umożliwia maszynom uczenie się na podstawie danych. D) Technika ręcznego programowania maszyn
A) Protokół uczenia neuronowego B) Nieliniowy wzorzec językowy C) Przetwarzanie języka naturalnego D) Wydajność logistyczna w sieci
A) Generowanie losowych wzorów pikseli B) Testowanie komponentów sprzętu komputerowego C) Analiza sygnałów audio D) Naśladowanie ludzkiego wzroku i identyfikowanie obiektów na zdjęciach lub filmach
A) Miara złożoności danych B) Technika manipulacji pogodą C) Hipotetyczny punkt w przyszłości, w którym sztuczna inteligencja przewyższa ludzką inteligencję i kontrolę. D) Rodzaj algorytmu uczenia maszynowego
A) Generowanie liczb losowych B) Znajdowanie najkrótszej ścieżki w grafie C) Optymalizacja wykorzystania pamięci komputera D) Wykrywanie błędów w danych
A) Program do projektowania graficznego B) Program symulujący rozmowę z ludzkimi użytkownikami C) Program do gier w wirtualnej rzeczywistości D) Program do komponowania muzyki
A) Zwykła notacja numeryczna B) Solidny nawigator neuronów C) Węzeł szybkiego powiadamiania D) Rekurencyjna sieć neuronowa
A) 1972 B) 1956 C) 1980 D) 1965
A) Reprezentacja wiedzy B) Komputery kwantowe C) Uczenie się D) Rozumowanie
A) OpenAI B) IBM C) Microsoft D) Intel
A) Architektura Transformer B) Rekurencyjna sieć neuronowa C) Sztuczna sieć neuronowa konwolucyjna D) Perceptron
A) Systemy rekomendacji B) Autonomiczne pojazdy C) Wirtualni asystenci D) Zaawansowane wyszukiwarki internetowe
A) Astronomia B) Lingwistyka C) Psychologia D) Neurobiologia
A) Splątanie kwantowe B) Sztuczne sieci neuronowe C) Przeszukiwanie przestrzeni stanów D) Logika formalna
A) Lata 2020. B) Lata 1990. C) Lata 2010. D) Lata 2000.
A) Niższe zużycie energii B) Zmniejszona wydajność obliczeniowa C) Ryzyko egzystencjalne D) Zmniejszona złożoność oprogramowania
A) Nie były one w stanie przetwarzać żadnych form niekompletnych informacji. B) Występują w nich tzw. "eksplozja kombinatoryczna", co powoduje, że ich działanie staje się wykładniczo wolniejsze wraz ze wzrostem złożoności problemów. C) Algorytmy te wymagały interwencji człowieka na każdym etapie. D) Wczesne systemy sztucznej inteligencji nie potrafiły wykonywać dedukcji logicznych.
A) Ludzie opierają się na szybkich, intuicyjnych ocenach, a nie na krok po kroku prowadzonej dedukcji. B) Ludzie wykorzystują wyłącznie połączenie intuicji i rozumowania probabilistycznego. C) Ludzie rozwiązują problemy, stosując zdefiniowane algorytmy. D) Ludzie polegają wyłącznie na logicznych wnioskowaniach, podobnie jak wczesne modele sztucznej inteligencji.
A) Konkretny cel. B) Wiele celów do osiągnięcia jednocześnie. C) Brak wyraźnego celu lub preferencji. D) Zadania przydzielane losowo, bez określonej kolejności.
A) Uczenie przez wzmacnianie B) Uczenie transferowe C) Uczenie z nadzorem D) Uczenie bez nadzoru
A) Klasyfikacja jest rodzajem uczenia bez nadzoru. B) Regresja wymaga większej ilości danych niż klasyfikacja. C) Klasyfikacja wykorzystuje sieci neuronowe, podczas gdy regresja ich nie używa. D) Klasyfikacja przewiduje kategorie, natomiast regresja określa funkcje numeryczne.
A) Synteza mowy B) Reprezentacja słów w postaci wektorów (word embedding) C) Wyszukiwanie informacji D) Tłumaczenie maszynowe
A) Konwolucyjne sieci neuronowe (CNN) B) Transformery C) Rekurencyjne sieci neuronowe (RNN) D) Transformery generatywne, wstępnie wytrenowane (GPT)
A) Analiza sentymentu w tekście. B) Rozpoznawanie mowy. C) Klasyfikacja obrazów. D) Śledzenie obiektów.
A) Przeszukiwanie oparte na konfrontacji (adversarial search). B) Lokalne przeszukiwanie. C) Metoda spadku gradientu. D) Optymalizacja rojem cząstek.
A) Algorytm propagacji wstecznej. B) Algorytmy sztucznej inteligencji inspirowane zachowaniem roju. C) Optymalizacja matematyczna. D) Analiza celów i środków.
A) Optymalizacja kolonii mrówek. B) Algorytmy ewolucyjne. C) Metoda spadku gradientu. D) Optymalizacja rojem cząstek.
A) Rozumowanie indukcyjne. B) Obliczenia ewolucyjne. C) Optymalizacja rojem cząstek. D) Rozumowanie dedukcyjne.
A) Wykorzystuje algorytmy inspirowane inteligencją roju. B) Wymaga optymalizacji za pomocą metody spadku gradientu. C) Przypisuje stopnie prawdziwości w zakresie od 0 do 1. D) Wnioskowanie jest nierozstrzygalne, co sprawia, że jest ono trudne do zrealizowania.
A) Optymalizacja algorytmem kolonii mrówek. B) Optymalizacja rojem cząstek. C) Metoda spadku gradientu. D) Obliczenia ewolucyjne.
A) Filtry Kalmana B) Sieci bayesowskie C) Dynamiczne sieci decyzyjne D) Procesy decyzyjne Markowa
A) Projektowanie mechanizmów B) Algorytm oczekiwania-maksymalizacji C) Analiza decyzji D) Teoria wartości informacyjnych
A) Algorytm najbliższych sąsiadów (K-nearest neighbor) B) Drzewo decyzyjne C) Maszyna wektorów nośnych (Support vector machine) D) Klasyfikator Naive Bayes
A) Algorytm k-najbliższych sąsiadów B) Klasyfikator Naive Bayes C) Maszyna wektorów nośnych D) Drzewo decyzyjne
A) Sieci neuronowe B) Sieci bayesowskie C) Kontrolery D) Klasyfikatory
A) Klasyfikator Naive Bayes B) Algorytm k-najbliższych sąsiadów C) Drzewo decyzyjne D) Maszyna wektorów nośnych
A) Teoria gier B) Analiza decyzji C) Dynamiczne sieci decyzyjne D) Modele Markowa
A) Sieci neuronowe B) Sieci bayesowskie C) Kontrolery D) Klasyfikatory
A) Teoria decyzji B) Algorytm oczekiwania-maksymalizacji C) Filtry Kalmana D) Dynamiczne sieci bayesowskie
A) Dynamiczne sieci bayesowskie B) Teoria gier C) Procesy decyzyjne Markowa D) Projektowanie mechanizmów
A) Propagacja w przód B) Stochastyczna metoda spadku gradientu C) Propagacja wsteczna D) Metoda spadku gradientu
A) W kierunku wstecznym B) W obu kierunkach C) Losowo D) W jednym kierunku
A) Cyfry B) Krawędzie C) Całe obiekty D) Twarze
A) Generowanie tekstu w oparciu o relacje semantyczne między słowami. B) Prognozowanie przyszłych trendów na rynku akcji. C) Tłumaczenie języków w czasie rzeczywistym. D) Analiza i interpretacja obrazów.
A) Claude B) ChatGPT C) Gemini D) Prolog
A) TensorFlow. B) Scikit-learn. C) PyTorch. D) Keras.
A) Alan Turing. B) Jensen Huang. C) John McCarthy. D) Gordon Moore.
A) Prawo Gibsona. B) Prawo Huang'a. C) Prawo Moore'a. D) Prawo Bella.
A) Google B) Microsoft C) IBM D) DeepMind
A) MuZero B) Deep Blue C) Watson D) AlphaStar
A) 2021 B) 2019 C) 2024 D) 2023
A) Pluribus B) AlphaStar C) SIMA D) MuZero
A) Alexa B) Cortana C) Siri D) Asystent Google
A) Dyrektor ds. informatyki (CIO) B) Dyrektor ds. automatyzacji (CAO) C) Dyrektor ds. danych (CDO) D) Dyrektor ds. technologii (CTO)
A) AlphaGo B) Deep Blue C) Watson D) MuZero
A) Gry strategiczne w czasie rzeczywistym. B) Gry z niepełną informacją, takie jak poker. C) Programy quizowe typu Jeopardy! D) Szachy i Go.
A) Deep Blue B) Watson C) AlphaStar D) MuZero
A) Microsoft B) Google DeepMind C) OpenAI D) Alibaba Group
A) 75% B) 53% C) 90% D) 84%
A) Gemini Deep Think B) rStar-Math C) AlphaTensor D) Qwen2-Math
A) 84% B) 75% C) 90% D) 53%
A) Qwen-7B B) Gemini Deep Think C) rStar-Math D) AlphaTensor
A) Algorytm przeszukiwania drzew Monte Carlo B) Przetwarzanie języka naturalnego C) Modele probabilistyczne D) Różne podejścia topologiczne
A) Lipiec 2024 B) Grudzień 2017 C) Maj 2025 D) Luty 2023
A) Amazon B) Apple C) Microsoft D) Google
A) 20% B) 5% C) 10% D) 50%
A) Szyfrowanie danych B) Prywatność różnicowa C) Przechowywanie w chmurze D) Technologia blockchain
A) Nike, Adidas, Puma, Reebok B) Alphabet Inc., Amazon, Apple Inc., Meta Platforms, Microsoft C) Tesla, SpaceX, Uber, Lyft D) Coca-Cola, PepsiCo, Red Bull, Monster
A) 100 milionów dolarów B) 10 milionów dolarów C) 25 milionów dolarów D) 50 milionów dolarów
A) 2,7 biliona dolarów B) 1,5 biliona dolarów C) 4,0 biliona dolarów D) 3,5 biliona dolarów
A) 2025 B) 2028 C) 2026 D) 2030
A) 10 razy więcej B) 20 razy więcej C) 15 razy więcej D) 5 razy więcej
A) 10% B) 12% C) 5% D) 8%
A) 3% B) 5% C) 7% D) 10%
A) Susquehanna B) Reaktor jądrowy Palisades C) Fukushima D) Elektrownia jądrowa Three Mile Island
A) Constellation Energy B) Talen Energy C) Amazon D) Microsoft
A) Singapur B) Stany Zjednoczone C) Tajwan D) Japonia
A) 7% B) 10% C) 5% D) 3%
A) Zwiększanie różnorodności treści. B) Ograniczanie rozprzestrzeniania się dezinformacji. C) Maksymalizacja zaangażowania użytkowników. D) Promowanie rzetelnych informacji.
A) Bańki informacyjne B) Błąd potwierdzenia C) Przeciążenie informacyjne D) Komnaty echa
A) Geoffrey Hinton B) Bill Gates C) Elon Musk D) Tim Cook
A) Syntetyczne media B) Fałszywe nagrania (deepfakes) C) Fałszywe obrazy D) Klonowane przez AI
A) Weryfikacja za pomocą technologii blockchain B) Wytyczne etyczne dotyczące sztucznej inteligencji C) Podpisy cyfrowe D) Certyfikaty potwierdzające tożsamość
A) 75% B) Dokładnie 61% C) 50% D) 80%
A) 25% B) 10% C) 50% D) Około 4%
A) Sprawiedliwość predykcyjna B) Sprawiedliwość proceduralna C) Sprawiedliwość dystrybucyjna D) Sprawiedliwość reprezentacyjna
A) Drony wykorzystywane do obserwacji B) Tradycyjna broń palna C) Narzędzie cyberbezpieczeństwa D) Autonomiczna broń śmiertelna
A) 2013 B) 2016 C) 2014 D) 2015
A) 47% B) 60% C) 9% D) 25%
A) 47% B) 9% C) 15% D) 30%
A) 50% B) 70% C) 90% D) 30%
A) Eliezer Yudkowsky B) Stephen Hawking C) Wendell Wallach D) Stuart J. Russell
A) Etyczne aspekty informatyki B) Etyka sztucznej inteligencji C) Obliczeniowa moralność D) Moralna robotyka
A) Stuart J. Russell B) Wendell Wallach C) Stephen Hawking D) Eliezer Yudkowsky
A) Ich architektura i parametry są utrzymywane w tajemnicy. B) Wymagają stałego połączenia z Internetem. C) Nie można ich wykorzystywać do celów komercyjnych. D) Wbudowane mechanizmy bezpieczeństwa mogą zostać zneutralizowane i stać się nieskuteczne.
A) ChatGPT B) DALL-E C) AlphaGo D) GPT-3
A) 50% B) 22% C) 5% D) 75% |