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