Штучний інтелект
A) Передова розвідка B) Аналогічна інтеграція C) Штучний інтелект D) Автоматизована розвідка
A) Тест для оцінки фізичної міцності машини B) Тест для вимірювання швидкості обробки машини C) Тест для визначення енергоспоживання машини D) Тест на здатність машини демонструвати інтелектуальну поведінку, яку неможливо відрізнити від людської
A) Java B) Рубі. C) Python D) C++
A) Метод покращення мережевої безпеки B) Підрозділ ШІ, який дозволяє машинам навчатися на основі даних C) Техніка ручного програмування машин D) Процес складання апаратних компонентів
A) Генерування випадкових піксельних візерунків B) Аналіз аудіосигналів C) Імітація людського зору та ідентифікація об'єктів на зображеннях чи відео D) Тестування компонентів комп'ютерного обладнання
A) Міра складності даних B) Тип алгоритму машинного навчання C) Техніка маніпулювання погодою D) Гіпотетична точка в майбутньому, в якій ШІ перевершить людський інтелект і контроль
A) Програма для написання музики B) Програма для ігор у віртуальній реальності C) Програма для графічного дизайну D) Програма, яка імітує розмову з користувачами-людьми
A) Протокол нейронного навчання B) Обробка природної мови C) Ефективність мережевої логістики D) Нелінійна лінгвістична модель
A) Оптимізація використання пам'яті комп'ютера B) Пошук найкоротшого шляху в графі C) Генерація випадкових чисел D) Виявлення помилок у даних
A) Надійний навігатор нейронів B) Рекурентна нейронна мережа C) Регулярне числове позначення D) Вузол швидкого сповіщення
A) 1980 B) 1965 C) 1972 D) 1956
A) Навчання B) Квантові обчислення C) Представлення знань D) Міркування
A) OpenAI B) Intel C) Microsoft D) IBM
A) Згорткова нейронна мережа B) Архітектура Transformer C) Рекурентна нейронна мережа D) Перцептрон
A) Віртуальні асистенти B) Розширені пошукові системи C) Автономні транспортні засоби D) Системи рекомендацій
A) Психологія B) Лінгвістика C) Астрономія D) Нейронаука
A) Штучні нейронні мережі B) Формальна логіка C) Пошук у просторі станів D) Квантова заплутаність
A) 1990-ті роки B) 2000-ні роки C) 2010-ті роки D) 2020-ті роки
A) Екзистенційні ризики B) Зниження споживання енергії C) Зменшення складності програмного забезпечення D) Зменшення обчислювальної потужності
A) Ранні системи штучного інтелекту не могли здійснювати логічні висновки. B) Ці алгоритми вимагали втручання людини на кожному етапі. C) Вони стикаються з так званою "комбінаторною експлозією", коли їхня швидкість роботи експоненціально знижується зі збільшенням складності задач. D) Вони не могли обробляти жодну форму неповних даних.
A) Люди використовують швидкі, інтуїтивні оцінки, а не покрокове дедуктивне мислення. B) Люди покладаються виключно на логічні висновки, подібні до тих, що використовувалися в ранніх моделях штучного інтелекту. C) Люди використовують лише комбінацію інтуїції та ймовірнісного мислення. D) Люди вирішують проблеми, дотримуючись попередньо визначених алгоритмів.
A) Конкретну ціль. B) Кілька цілей, які потрібно досягти одночасно. C) Відсутня чітка мета або перевага. D) Випадково призначені завдання без певного порядку.
A) Навчання з учителем B) Навчання без учителя C) Навчання з підкріпленням D) Трансферне навчання
A) Класифікація використовує нейронні мережі, тоді як регресія – ні. B) Регресія потребує більшого обсягу даних, ніж класифікація. C) Класифікація є одним з видів навчання без учителя. D) Класифікація передбачає визначення категорій, тоді як регресія визначає числові функції.
A) Пошук інформації B) Машинний переклад C) Синтез мовлення D) Векторне представлення слів
A) Згорткові нейронні мережі (CNN) B) Рекурентні нейронні мережі (RNN) C) Генеративні попередньо навчені трансформери (GPT) D) Трансформери
A) Розпізнавання мовлення. B) Класифікація зображень. C) Відстеження об'єктів. D) Аналіз текстових емоцій.
A) Оптимізація роєм частинок. B) Локальний пошук. C) Антагоністичний пошук. D) Метод градієнтного спуску.
A) Алгоритми колективного інтелекту (swarm intelligence). B) Аналіз "засіб-ціль". C) Алгоритм зворотного поширення (backpropagation). D) Математична оптимізація.
A) Оптимізація методом рою частинок. B) Метод градієнтного спуску. C) Еволюційні обчислення. D) Оптимізація методом мурашиної колонії.
A) Індуктивне міркування. B) Еволюційні обчислення. C) Дедуктивне міркування. D) Оптимізація методом рою частинок.
A) Виведення є нерозв'язною задачею, що робить її складною для вирішення. B) Для оптимізації вона вимагає використання методу градієнтного спуску. C) Вона використовує алгоритми, що базуються на принципах колективного інтелекту. D) Вона присвоює значення істинності в діапазоні від 0 до 1.
A) Оптимізація методом рою частинок. B) Еволюційні обчислення. C) Метод градієнтного спуску. D) Оптимізація методом колонії мурах.
A) Байєсівські мережі B) Процеси прийняття рішень Маркова C) Фільтри Калмана D) Динамічні мережі прийняття рішень
A) Аналіз рішень B) Проектування механізмів C) Теорія інформаційної цінності D) Алгоритм очікування-максимізації
A) Дерево рішень B) Класифікатор Наївного Баєса C) Алгоритм найближчих сусідів (K-найближчих сусідів) D) Машина опорних векторів
A) Машина опорних векторів B) Дерево рішень C) Алгоритм k-найближчих сусідів D) Класифікатор Наївного Баєса
A) Нейронні мережі B) Класифікатори C) Контролери D) Байєсівські мережі
A) Дерево рішень B) Алгоритм k-найближчих сусідів C) Машина опорних векторів D) Класифікатор Наївного Баєса
A) Аналіз рішень B) Приховані марковські моделі C) Динамічні мережі прийняття рішень D) Теорія ігор
A) Нейронні мережі B) Контролери C) Байєсівські мережі D) Класифікатори
A) Фільтри Калмана B) Динамічні байєсівські мережі C) Алгоритм очікування-максимізації D) Теорія прийняття рішень
A) Теорія ігор B) Процеси прийняття рішень за Марковим ланцюгом C) Механізм проєктування D) Динамічні байєсівські мережі
A) Стохастичний градієнтний спуск B) Алгоритм зворотного поширення помилки (backpropagation) C) Метод градієнтного спуску D) Алгоритм прямого поширення (forward propagation)
A) Лише в одному напрямку B) Випадковим чином C) В обох напрямках D) У зворотному напрямку
A) Цілі об'єкти B) Контури C) Цифри D) Обличчя
A) Прогнозування майбутніх тенденцій на фондовому ринку. B) Генерація тексту на основі семантичних зв'язків між словами. C) Переклад мов у режимі реального часу. D) Аналіз та інтерпретація зображень.
A) Gemini B) Claude C) Prolog D) ChatGPT
A) PyTorch. B) Scikit-learn. C) TensorFlow. D) Keras.
A) Дженсен Хуанг. B) Алан Тюрінг. C) Гордон Мур. D) Джон Маккарті.
A) Закон Белла. B) Закон Гібсона. C) Закон Мура. D) Закон Хуанга.
A) Microsoft B) IBM C) DeepMind D) Google
A) AlphaStar B) Watson C) MuZero D) Deep Blue
A) 2021 B) 2023 C) 2019 D) 2024
A) SIMA B) AlphaStar C) Pluribus D) MuZero
A) Google Assistant B) Cortana C) Siri D) Alexa
A) Технічний директор (CTO) B) Директор з автоматизації (CAO) C) Директор з даних (CDO) D) Директор з інформаційних технологій (CIO)
A) Deep Blue B) AlphaGo C) MuZero D) Watson
A) Вікторини "Jeopardy!". B) Стратегічні ігри в реальному часі. C) Шахи та го. D) Ігри з неповним обсягом інформації, наприклад, покер.
A) MuZero B) Deep Blue C) Watson D) AlphaStar
A) Microsoft B) Alibaba Group C) OpenAI D) Google DeepMind
A) 53% B) 75% C) 90% D) 84%
A) Gemini Deep Think B) AlphaTensor C) Qwen2-Math D) rStar-Math
A) 84% B) 75% C) 53% D) 90%
A) AlphaTensor B) Gemini Deep Think C) rStar-Math D) Qwen-7B
A) Ймовірнісні моделі B) Різні топологічні підходи C) Обробка природної мови D) Метод Монте-Карло для пошуку в деревах
A) Липень 2024 року B) Травень 2025 року C) Грудень 2017 року D) Лютий 2023 року
A) Apple B) Google C) Amazon D) Microsoft
A) 50% B) 20% C) 10% D) 5%
A) Хмарне сховище B) Диференційна конфіденційність C) Технологія блокчейн D) Шифрування даних
A) Nike, Adidas, Puma, Reebok B) Tesla, SpaceX, Uber, Lyft C) Coca-Cola, PepsiCo, Red Bull, Monster D) Alphabet Inc., Amazon, Apple Inc., Meta Platforms, Microsoft
A) 100 мільйонів доларів США B) 10 мільйонів доларів США C) 50 мільйонів доларів США D) 25 мільйонів доларів США
A) 3,5 трильйона доларів США B) 2,7 трильйона доларів США C) 4,0 трильйона доларів США D) 1,5 трильйона доларів США
A) 2026 B) 2025 C) 2028 D) 2030
A) У 5 разів більше B) У 20 разів більше C) У 10 разів більше D) У 15 разів більше
A) 5% B) 10% C) 12% D) 8%
A) 10% B) 3% C) 5% D) 7%
A) Сускеганна B) Фукусіма C) Атомний реактор Palisades D) Атомна електростанція Three Mile Island
A) Constellation Energy B) Talen Energy C) Microsoft D) Amazon
A) Японія B) Сполучені Штати C) Тайвань D) Сінгапур
A) 3% B) 7% C) 5% D) 10%
A) Максимізація залученості користувачів. B) Зменшення поширення дезінформації. C) Розширення різноманітності контенту. D) Просування достовірної інформації.
A) Інформаційні бульбашки B) Інформаційні ехо-камери C) Упередження підтвердження D) Інформаційне перевантаження
A) Ілон Маск B) Біл Гейтс C) Тім Кук D) Джеффрі Хінтон
A) Синтетичні медіа B) Діпфейки C) Фальшиві зображення D) Клони, створені штучним інтелектом
A) Етичні принципи ШІ B) Цифрові підписи C) Кваліфікаційні дані щодо особистості D) Перевірка за допомогою блокчейну
A) 50% B) 75% C) Точно 61% D) 80%
A) 25% B) 10% C) 50% D) Приблизно 4%
A) Процедурна справедливість B) Прогнозна справедливість C) Представницька справедливість D) Дистрибутивна справедливість
A) Інструмент кібербезпеки. B) Автономна зброя, здатна завдавати смертельних ушкоджень. C) Безпілотні літальні апарати, що використовуються для розвідки. D) Звичайна вогнепальна зброя.
A) 2016 B) 2013 C) 2015 D) 2014
A) 60% B) 25% C) 9% D) 47%
A) 47% B) 9% C) 30% D) 15%
A) 30% B) 90% C) 50% D) 70%
A) Венделл Валлах B) Стюарт Дж. Рассел C) Стівен Хокінг D) Елізер Юдковскі
A) Моральна робототехніка B) Обчислювальна етика C) Етичні обчислення D) Етика штучного інтелекту
A) Елізер Юдковскі B) Стівен Хокінг C) Стюарт Дж. Рассел D) Венделл Валлах
A) Вбудовані заходи безпеки можуть бути обійдені, ставши неефективними. B) Вони потребують постійного підключення до Інтернету. C) Їхня архітектура та параметри зберігаються в таємниці. D) Вони не можуть використовуватися в комерційних цілях.
A) AlphaGo B) GPT-3 C) ChatGPT D) DALL-E
A) 75% B) 22% C) 50% D) 5% |
Створено з That Quiz —
де тест з математики виконуються одним клацанням миші.