Pytania i odpowiedzi
ESI
1.
Komputer pozwala formułować i sprawdzać hipotezy dotyczące mózgu.
Słaba AI
2.
komputer odpowiednio zaprogramowany jest w istotny sposób równoważny mózgowi i może mieć stany poznawcze
Silna AI
3.
Sztuczna inteligencja to tylko to, czego jeszcze nie potrafią zrobić sztuczne systemy.
AI
4.
Poszukiwanie „praw myślenia”
AI jako „myślenie ludzkie”
5.
Kiedy maszyna zachowuje się w sposób inteligentny
AI jako działanie ludzkie
6.
Kiedy maszyna (agent) robi coś dobrze
AI jako „działania racjonalne”
7.
Przewidywanie i testowanie zachowania się istot ludzkich i identyfikacja czynności umysłowych
AI jako „myślenie racjonalne”.
8.
W jaki sposób sztuczny byt może działać i sterować sobą?
Cybernetyka
9.
Jak ma się język do myślenia?
Lingwistyka
10.
W jaki sposób człowiek myśli i działa
Psychologia
11.
W jaki sposób zbudować wydajne systemy, aby mogły spełniać wymagania AI?
Informatyka
12.
Test Turinga rozstrzyga czy maszynę można zakwalifikować do:
Nie przesądza niczego
13.
Heurystyka jest rozumiana w zagadnieniach AI jako
Powinna umożliwić uniknięcie badania tzw. ślepych uliczek, Prowadzi do rozwiązania wzdłuż najkrótszej, najbardziej prawdopodobnej drogi, Podaje proste kryterium wyboru kierunków postępowania, Praktyczna strategia poprawiająca efektywność rozwiązywania złożonych problemów
14.
Czym różnią się systemy ekspertowe od innych programów
Automatyczny mechanizm wnioskowania
15.
Obszary używania logiki predykatów
Automatyczne sterowanie robotem, Inteligentne wydobycie inf (Data mining), Ekspertowe systemy, Automatyczne udowodnienie twierdzeń
16.
Regułowa reprezentacja wiedzy przedstawiana jest w postaci
konkluzja if przesłanki, if przesłanki then konkluzja
17.
Stwierdzenia to prosty opis bytów (czy są prawdziwe czy fałszywe) i dotyczą
stanów, zdarzeń, cech, czynności, odczuć
18.
Który element nie wchodzi w skład systemy ekspertowego
szkielet procedur
19.
Co zawiera baza rad?
Uporządkowanie pary rad i reguł
20.
Co to jest klasyfikacja?
Przyporządkowanie obiektów do danych grup ze względu na ich właściwości
21.
Która z podanych aplikacji nie jest systemem ekspertowym?
Domican
22.
Która cecha nie pasuje do systemów ekspertowych
Ukrywanie sposobu rozwiązania danego problemu
23.
Wiedza deklaratywna w systemach ekspertowych to
definicje, klasyfikacje, opis pojęć, rólm relacji
Dopasuj rodzaj logiki dla następujących reguł?
24.
Droga hamowania długa IF prędkość > 100
klasyczna
25.
Droga hamowania jest długa IF prędkość jest duża
rozmyta
26.
Niepewność wiedzy w SE definiujemy poprzez
współczynnik zaufania eksperta do reguły
27.
Funkcja przynależności w logice rozmytej określa
Stopień przynależności do zbioru rozmytego
28.
Kolejność podstawowych procesów wnioskowania rozmytego to:
Rozmywanie, Wnioskowanie, Wyostrzanie
Dopasuj klasy zastosowań sieci neuronowych
29.
Asocjacja
Odtworzenie sygnału oryginalnego pozbawionego zniekształceń
30.
Aproksymacja
Linearyzacja lub interpolacja sygnałów wyjściowych sieci
31.
Klasyfikacja
nauka cech i wzorców aby rozpoznać różnice
32.
Predykacja
określenie stanów systemu na podstawie sygnałów wejściowych
33.
Sieci neuronowe stosujemy w sytuacji gdy w rozwiązywaniu problemu zachodzi sytuacja, że
Całkowity brak reguł i duża złożoność problemu
34.
Jak działa pojedynczy neuron? Która z poniższych odpowiedzi nie jest prawdziwa
Otrzymana suma jest normowana do wartości z przedziału [0,1]
35.
Uczenie sieci neuronowej polega na
Modyfikacji wag i wartości sygnałów wejściowych sieci
36.
Z jakiej funkcji aktywacji korzysta perceptron?
Z bipolarnej funkcji skokowej
Dopasuj do podanych definicji odpowiednie pojęcia
37.
Metoda selekcji wykorzystywana w klasycznym algorytmie genetycznym
Ruletka
38.
Wymiana części genotypu między dwoma osobnikami
Krzyżowanie
39.
Tworzenie kolejnego pokolenia osobników poprzez wybór i powielenie części z nich (zwykle lepiej przystosowanych)
Selekcja
40.
Działanie modyfikujące genotyp osobnika lub całą populację
Operator genetyczny
41.
Losowa zmiana genotypu danego osobnika
Mutacja
42.
Algorytmy generyczne pozwalają na znalezienie
Przybliżonego rozwiązania optymalnego
43.
Który operator nie jest podstawowym operatorem genetycznym
Projekcja
Dopasuj klasy metod optymalizacji i poszukiwania
44.
Przypadkowe lub metody oparte na wielokrotnym losowaniu punktu w przestrzeni i zapamiętywaniu najlepszego rozwiązania
Metody stochastyczne
45.
Polegające na rozwiązaniu układu równań (zazwyczaj nieliniowych) otrzymanych przez przyrównanie gradientu funkcji celu do zera
Metody analityczne
46.
Obliczanie wartości funkcji celu, przeglądając wszystkie punkty skończonej przestrzeni np. sprawdzenie po kolei wszystkich rozwiązań
Przeszukiwanie wyczerpujące
47.
Stosowanie zasad, umożliwiających ograniczenie przestrzeni poszukiwań rozwiązania
Metody heurystyczne
Dopasuj cechy agenta programowego do definicji
48.
Umożliwia agentowi manifestowanie własnych stanów w postaci emocji
osobowość
49.
Pozwala na dostosowanie się do zmian w otoczeniu na podstawie doświadczenie zdobytego przez agenta
adaptacyjność
50.
Odzwierciedla cechy mentalne agenta związane z środkami komunikacji i wyrazu
personifikacja
Dopasuj definicje następujących pojęć
51.
Działanie agenta bazuje na zachowaniach ludzkich, w których możemy próbować opisać agenta w oparciu o zestaw poglądów
BDI
52.
Działanie agenta składa się z prostych operacji, takich jak wysyłanie i odbieranie komunikatów, wykonywanie działań prywatnych oraz aktualizacji modelu mentalnego
Agent_0
Dopasuj definicje następujących pojęć
53.
Samouczenie maszynowe lub uczące się systemy
Machine learning
54.
Wykrywanie nieznanych prawidłowości, tworzenie analogii i modyfikowanie
Inżynieria wiedzy
55.
Tworzenie baz oraz wykorzystanie technologii semantycznych do przetwarzania
Big Data
Dopasuj rodzaje prototypów systemów ekspertowych
56.
Realizuje w pełni założone zadania
Użytkowy
57.
Gotowy do produkcji w wymaganej skali
Komercyjny
58.
Przeszedł pełne testowanie
Eksploatacyjny
59.
Realizuje pewne cząstkowe zadania
Demonstracyjny
60.
Charakteryzuje się szybkim działaniem
Przemysłowy
61.
Co zapewnia symboliczny zapis wiedzy
Łatwą analizę poprawności bazy wiedzy
62.
Jakiego elementu nie ma w modelu pojedynczego neuronu
Funkcji przynależności
63.
Na ile obszarów można podzielić przestrzeń cech wykorzystując pojedynczy perceptron o n wejściach
Na dwa obszary
64.
Oblicz wartość sygnału na wejściu perceptronu z bipolarną funkcją aktywacji dla wejścia poniżej
X1=2,W1=0,5
X2=3.W2,0,5
1
65.
Metoda współczynników pewności zakłada
oszacowanie stopnia pewności eksperta o prawdziwości danej reguły
66.
Różnice między algorytmami genetycznymi i tradycyjnymi metodami optymalizacyjnymi.
Które stwierdzenie nie jest prawdziwe
Algorytmy genetyczne korzystają z pochodnych funkcji celu i innych pomocniczych informacji
Przyporządkuj pytanie do dzidziny nauki bedącej jednym z fundamentów AI
67.
Jakie sa formalne zasady wnioskowania
Matematyka
68.
W jaki sposób mózg przetwarza informacje
Neurobiologia
69.
Skąd bierze się wiedza
Filozofia
70.
Jakie podejmowaqć decyzje maksymalizujące wyniki działań
Ekonomia
71.
Które z poniższych zagadnień nie należą do kluczowych zagadnień AI
Symulacja komputerowa
72.
Czy chatbot jest robotem
Fałsz
Dopasuj stosowne definicje wiedzy
73.
W ujęciu potocznym
zbiór doświadczeń i przekonań.
74.
W ujęciu naukowym
zbiór uzasadnionych empirycznie lub logicznie/ matematycznie stwierdzeń
75.
w ujęciu filozoficznym
zbiór uzasadnionych przekonań
76.
Kto jako pierwszy zaproponował dla dyscypliny określenie “Artifical Inteligence
John McCarthy
77.
Które niżej wymienionych metod należą do symbolicznych metod reprezentacji wiedzy
Metody oparte na ramach
78.
Jaki typ wiedzy reprezentuje baza modeli
Matematyczny
79.
Jakie są rodzaje wnioskowania w systemach ekspertowych
Do tyłu, mieszane, w przód
80.
Logika rozmyta odzwierciadla sposób w jaki “myślą
ludzie
81.
Stopniowanie rozmywania pojęć np. długi, bardzo długi itp. modelujemy poprzez
Zmianę wartości wykładnika w wykładniczej funkcji przynależności
Dopasuj elementy obliczeń neuronowych do przetwarzania klasycznego
82.
Załadowanie programu do pamięci operacyjnej
rozproszenie wartości wag i progów
83.
Przetwarzanie sekwencyjne:
obliczenia równoległe
84.
Budowa sieci neuronowej. Wybierz odpowiedź, która nie jest prawdziwa.
Liczba neuronów w warstwie wejściowej nie zależy od liczby atrybutów warunkowych w warstwie ukrytej
85.
Algorytm uczenia sieci neuronowych jest oparty na
wstecznej propagacji błędów
86.
Nauczanie sieci neuronowej z zastosowaniem algorytmu wstecznej propagacji błedu wymaga aby
funkcja aktywacji była
ciągła, różniczkowalna
87.
Przedstaw paradygmaty podejścia agentowego
Wyspecjalizowany i odporny na błędy samodzielny obiekt, Działa w zastępstwie swoich właścicieli, Abstrakcyjna forma programowania obiektowego, Możliwość samoreplikacji agentów, Rezyduje w cyberprzestrzeni jak klasyczny obiekt
88.
Kolejnośc procesów w algorytmie genetycznym to
Generowanie populacji, ocena populacji, wykonanie operatorów genetycznych
89.
Kto zajmuje się ekstrakcją wiedzy od ekspertów
Inżynierowie wiedzy
90.
Jakie systemy mają najszersze zastosowanie
Doradcze
Jezeli funkcja przynalezności do zbioru rozmytego wynosi µA(x), i odpowiednio dla zbioru B ), µB(x), to
91.
Alternatywa A i B wynos
suma
92.
Koniunkcja A i B wynosi
iloczyn
93.
Gdzie najczęściej stosujemy systemy ekspertowe?
W dziedzinach niesformalizowanych w sposób jednoznaczny
94.
Jaka część systemu może komunikować się z dynamiczną bazą wiedzy
System wnioskujący
95.
Co w ogólnej formule wnioskowania P1^P2^ ^Pn -> W oznacza P
Przesłanki