Inteligência Artificial - Questionário
A) Inteligência avançada B) Inteligência automatizada C) Integração análoga D) Inteligência Artificial
A) Um teste para avaliar a força física de uma máquina B) Um teste da capacidade de uma máquina para exibir um comportamento inteligente indistinguível de um humano C) Um teste para medir a velocidade de processamento de uma máquina D) Um teste para determinar o consumo de energia de uma máquina
A) Rubi B) Java C) Python D) C++
A) Um processo de montagem de componentes de hardware B) Um método para melhorar a segurança da rede C) Uma técnica para programar máquinas manualmente D) Um subconjunto da IA que permite às máquinas aprender com os dados
A) Teste de componentes de hardware de computadores B) Geração de padrões de píxeis aleatórios C) Análise de sinais de áudio D) Imitar a visão humana e identificar objectos em imagens ou vídeos
A) Geração de números aleatórios B) Otimizar a utilização da memória do computador C) Encontrar o caminho mais curto num grafo D) Deteção de erros nos dados
A) Um programa que simula conversas com utilizadores humanos B) Um programa para jogos de realidade virtual C) Um programa para composição musical D) Um programa para design gráfico
A) Nó de notificação rápida B) Rede Neural Recorrente C) Notação numérica regular D) Navegador de neurónios robusto
A) Uma técnica de manipulação do tempo B) Um tipo de algoritmo de aprendizagem automática C) Um ponto hipotético no futuro em que a IA ultrapassa a inteligência e o controlo humanos D) Uma medida da complexidade dos dados
A) Padrão linguístico não linear B) Protocolo de aprendizagem neural C) Processamento de linguagem natural D) Desempenho logístico em rede
A) 1980 B) 1972 C) 1965 D) 1956
A) Aprendizagem B) Raciocínio C) Representação do conhecimento D) Computação quântica
A) Intel B) Microsoft C) IBM D) OpenAI
A) Rede neural recorrente B) Arquitetura Transformer C) Rede neural convolucional D) Perceptron
A) Assistentes virtuais B) Veículos autônomos C) Mecanismos de busca avançados D) Sistemas de recomendação
A) Astronomia B) Linguística C) Psicologia D) Neurociência
A) Redes neurais artificiais B) Lógica formal C) Busca no espaço de estados D) Emaranhamento quântico
A) Anos 1990 B) Anos 2000 C) Anos 2010 D) Anos 2020
A) Redução da complexidade do software B) Menor consumo de energia C) Riscos existenciais D) Diminuição da capacidade de processamento
A) Eles não conseguiam processar nenhuma forma de informação incompleta. B) Esses algoritmos exigiam intervenção humana em cada etapa. C) Eles sofrem uma 'explosão combinatória', tornando-se exponencialmente mais lentos à medida que os problemas aumentam. D) A inteligência artificial inicial não conseguia realizar deduções lógicas.
A) Os seres humanos utilizam uma combinação de intuição e raciocínio probabilístico, exclusivamente. B) Os seres humanos resolvem problemas seguindo algoritmos predefinidos. C) Os seres humanos utilizam julgamentos rápidos e intuitivos, em vez de deduções passo a passo. D) Os seres humanos baseiam-se exclusivamente em deduções lógicas, de forma semelhante aos modelos de inteligência artificial mais antigos.
A) Tarefas atribuídas aleatoriamente, sem uma ordem específica. B) Múltiplos objetivos a serem alcançados simultaneamente. C) Um objetivo específico. D) Nenhum objetivo claro ou preferência definida.
A) Aprendizado por reforço B) Aprendizado por transferência C) Aprendizado supervisionado D) Aprendizado não supervisionado
A) A classificação prevê categorias, enquanto a regressão deduz funções numéricas. B) A classificação é um tipo de aprendizagem não supervisionada. C) A regressão requer mais dados do que a classificação. D) A classificação utiliza redes neurais, enquanto a regressão não.
A) Síntese de fala B) Incorporação de palavras (word embedding) C) Tradução automática D) Recuperação de informações
A) Redes neurais convolucionais (CNNs) B) Transformadores pré-treinados generativos (GPT) C) Redes neurais recorrentes (RNNs) D) Transformadores
A) Classificação de imagens. B) Reconhecimento de fala. C) Rastreamento de objetos. D) Análise de sentimento em textos.
A) Descida de gradiente. B) Busca adversária. C) Busca local. D) Otimização por enxame de partículas.
A) Otimização matemática. B) Algoritmos de inteligência de enxame. C) Algoritmo de retropropagação. D) Análise de meios e fins.
A) Computação evolutiva. B) Descida do gradiente. C) Otimização por enxame de partículas. D) Otimização por colônia de formigas.
A) Computação evolutiva. B) Raciocínio dedutivo. C) Raciocínio indutivo. D) Otimização por enxame de partículas.
A) Requer o método de gradiente descendente para otimização. B) Atribui graus de verdade entre 0 e 1. C) A inferência é indecidível, o que a torna difícil de resolver. D) Utiliza algoritmos de inteligência de enxame.
A) Descida de gradiente. B) Otimização por enxame de partículas. C) Otimização por colônia de formigas. D) Computação evolutiva.
A) Redes Bayesianas B) Filtros de Kalman C) Processos de decisão de Markov D) Redes de decisão dinâmicas
A) Projeto de mecanismos B) Algoritmo de Expectativa-Maximização C) Análise de decisão D) Teoria do valor da informação
A) Máquina de vetores de suporte B) Algoritmo das k-vizinhos mais próximos C) Árvore de decisão D) Classificador Bayesiano
A) Máquina de vetores de suporte B) Algoritmo das K-vizinhos mais próximos C) Árvore de decisão D) Classificador Naive Bayes
A) Controladores B) Redes Neurais C) Redes Bayesianas D) Classificadores
A) Árvore de decisão B) Classificador Bayesiano C) Algoritmo das k-vizinhos mais próximos D) Máquina de vetores de suporte
A) Análise de decisão B) Teoria dos jogos C) Modelos de Markov ocultos D) Redes de decisão dinâmicas
A) 10% B) 50% C) Aproximadamente 4% D) 25%
A) 7% B) 3% C) 10% D) 5%
A) Qwen-7B B) AlphaTensor C) Gemini Deep Think D) rStar-Math
A) Stuart J. Russell B) Eliezer Yudkowsky C) Wendell Wallach D) Stephen Hawking
A) Diretrizes éticas para IA B) Verificação por blockchain C) Credenciais de personalidade D) Assinaturas digitais
A) Google B) Microsoft C) Amazon D) Apple
A) TensorFlow. B) PyTorch. C) Keras. D) Scikit-learn.
A) rStar-Math B) AlphaTensor C) Qwen2-Math D) Gemini Deep Think
A) Taiwan B) Singapura C) Estados Unidos D) Japão
A) MuZero B) AlphaStar C) Watson D) Deep Blue
A) Aleatoriamente B) Em ambas as direções C) Na direção inversa D) Em uma única direção
A) Viés de confirmação B) Sobrecarga de informações C) Câmaras de eco D) Bolhas de filtro
A) A Lei de Gibson. B) A Lei de Bell. C) A Lei de Moore. D) A Lei de Huang.
A) Eles não podem ser utilizados para fins comerciais. B) As medidas de segurança integradas podem ser desativadas ou tornadas ineficazes. C) Sua arquitetura e parâmetros são mantidos em segredo. D) Eles exigem conectividade constante com a internet.
A) Microsoft B) DeepMind C) Google D) IBM
A) 30% B) 70% C) 90% D) 50%
A) Computação ética B) Robótica moral C) Moralidade computacional D) Ética da inteligência artificial
A) 22% B) 75% C) 5% D) 50%
A) Alan Turing. B) Gordon Moore. C) Jensen Huang. D) John McCarthy.
A) 9% B) 25% C) 47% D) 60%
A) Google Assistente B) Siri C) Cortana D) Alexa
A) Redes Bayesianas Dinâmicas B) Processos de Decisão de Markov C) Projeto de Mecanismos D) Teoria dos Jogos
A) ChatGPT B) GPT-3 C) DALL-E D) AlphaGo
A) 75% B) 84% C) 90% D) 53%
A) Coca-Cola, PepsiCo, Red Bull, Monster B) Nike, Adidas, Puma, Reebok C) Alphabet Inc., Amazon, Apple Inc., Meta Platforms, Microsoft D) Tesla, SpaceX, Uber, Lyft
A) 47% B) 15% C) 30% D) 9%
A) Processamento de linguagem natural B) Diversas abordagens topológicas C) Busca em árvore de Monte Carlo D) Modelos probabilísticos
A) Bordas B) Rostos C) Dígitos D) Objetos inteiros
A) Controladores B) Redes Neurais C) Classificadores D) Redes Bayesianas
A) MuZero B) AlphaStar C) Deep Blue D) Watson
A) Alibaba Group B) Microsoft C) OpenAI D) Google DeepMind
A) 75% B) 53% C) 84% D) 90%
A) Drones utilizados para vigilância B) Ferramenta de segurança cibernética C) Arma de fogo convencional D) Arma autônoma letal
A) Armazenamento em nuvem B) Criptografia de dados C) Tecnologia blockchain D) Privacidade diferencial
A) 2023 B) 2021 C) 2024 D) 2019
A) Propagação para frente B) Descida do gradiente C) Descida estocástica do gradiente D) Retropropagação
A) 2030 B) 2025 C) 2028 D) 2026
A) Deep Blue B) MuZero C) Watson D) AlphaGo
A) Diretor de Informática (CIO) B) Diretor de Dados (CDO) C) Diretor de Automação (CAO) D) Diretor de Tecnologia (CTO)
A) 5 vezes mais B) 15 vezes mais C) 10 vezes mais D) 20 vezes mais
A) 100 milhões de dólares B) 50 milhões de dólares C) 10 milhões de dólares D) 25 milhões de dólares
A) 75% B) 80% C) 50% D) Exatamente 61%
A) Stuart J. Russell B) Eliezer Yudkowsky C) Wendell Wallach D) Stephen Hawking
A) 10% B) 5% C) 3% D) 7%
A) Imagens falsas B) Clones de IA C) Mídia sintética D) Vídeos e imagens falsas (deepfakes)
A) Maximizar o envolvimento dos usuários. B) Aumentar a diversidade de conteúdo. C) Reduzir a disseminação de informações falsas. D) Promover informações precisas.
A) Maio de 2025 B) Dezembro de 2017 C) Fevereiro de 2023 D) Julho de 2024
A) Jogos de estratégia em tempo real. B) Jogos com informações incompletas, como o poker. C) Programas de perguntas e respostas como o Jeopardy! D) Xadrez e Go.
A) 10% B) 20% C) 5% D) 50%
A) Justiça processual B) Justiça distributiva C) Justiça preditiva D) Justiça representativa
A) Elon Musk B) Tim Cook C) Geoffrey Hinton D) Bill Gates
A) Algoritmo de Expectativa-Maximização B) Redes Bayesianas Dinâmicas C) Filtros de Kalman D) Teoria da decisão
A) Analisar e interpretar imagens. B) Prever tendências futuras do mercado de ações. C) Gerar texto com base nas relações semânticas entre as palavras. D) Traduzir idiomas em tempo real.
A) MuZero B) AlphaStar C) SIMA D) Pluribus
A) Talen Energy B) Amazon C) Constellation Energy D) Microsoft
A) 2014 B) 2016 C) 2015 D) 2013
A) ChatGPT B) Gemini C) Prolog D) Claude
A) Reator nuclear de Palisades B) Usina nuclear de Three Mile Island C) Usina nuclear de Fukushima D) Usina nuclear de Susquehanna
A) 4,0 trilhões de dólares B) 2,7 trilhões de dólares C) 3,5 trilhões de dólares D) 1,5 trilhões de dólares
A) 5% B) 10% C) 12% D) 8% |
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