Теории и системы искусственного интеллекта - ответы на вопросы

Наиболее популярный на текущий момент метод оптимизации, основанный на идее использования двух моментных членов, предложенный в 2015 году:

• ADAM
• Adagrad
• Adadelta

Идея Momentum состоит в:

• Вычислении градиента в точке, к которой алгоритм должен сойтись на текущем шаге, согласно посчитанному моментному члену, а не в той точке, откуда алгоритм производит шаг
• Использовании идеи физической инерции посредством добавления моментных членов, "скоростей"
• приближенном, а значит - более быстром("моментальном") вычислении градиентов в текущей точке

Все описанные в лекции алгоритмы обладают общим свойством. Каким?

• Для всех требуется вычисление матрицы Гессе оптимизируемой функции
• Для всех требуется вычисление градиентов оптимизированной функции
• Для всех требуется подсчет значения оптимизируемой функции в данной точке

Задача классификации – это задача

• Обучения с учителем
• Обучения без учителя
• Обучения с подкреплением

Функции активации в нейронных сетях:

• Нелинейны (глобально) и вносят неоднородность в сигнал при прямом проходе
• Линейны и нужны для проверки работоспособности модели
• Активируют нейросеть в разных режимах работы

Условия Каруша-Куна-Таккера применимы для решения:

• Любой задачи оптимизации
• Задачи выпуклой оптимизации
• Задачи оптимизации произвольной функции на выпуклом множестве Q

При прямом проходе через Feed Forward Neural Network:

• Происходит обновление весов модели на основе градиентов, посчитанных на предыдущей итерации
• Происходит выстраивание архитектуры модели посредством подбора числа слоев и их размеров
• Сигнал передается посредством последовательного матричного умножения и применения нелинейных функций активации

Лучший способ борьбы с переобучением:

• Изменение архитектуры модели
• регуляризации
• Увеличение количества данных

Архитектура полносвязной нейронные сети основана на идее

• обобщения низкоуровневых признаков и генерирования на их основе более высокоуровневых
• Построения разделяющей гиперплоскости
• Минимизации лосс-функции без использования градиентных методов

Специалист по обработке естественного языка разрабатывает модель для автоматического анализа текстовых данных, чтобы определить тональность отзывов пользователей на продукт. Он решает использовать рекуррентные нейронные сети (RNN) в сочетании с механизмами внимания (attention mechanism). Какие преимущества обеспечивает применение механизмов внимания в этой модели? (Укажите 2 варианта ответа).

• Механизмы внимания увеличивают общее количество параметров модели, что всегда приводит к улучшению качества.
• Механизмы внимания позволяют модели сосредоточиться на наиболее значимых элементах входного текста, улучшая качество понимания контекста.
• Механизмы внимания уменьшают время вычислений в процессе обучения, что позволяет быстрее обучить большую модель.

Инженер по аппаратному обеспечению разрабатывает специализированное устройство для выполнения задач глубокого обучения, используя архитектуру нейропроцессоров. Он выбирает между различными типами процессоров для своей системы. Какой тип процессора будет наилучшим выбором для задач глубокого обучения, требующих высокой производительности и энергоэффективности? (Укажите 2 варианта ответа).

• нтральные процессорные устройства (CPU), так как они универсальны и могут выполнять широкий спектр задач.
• Графические процессорные устройства (GPU), поскольку они предназначены для параллельных вычислений и обеспечивают высокую производительность в обучении нейронных сетей.
• Тензорные процессорные устройства (TPU), так как они оптимизированы для глубокого обучения и способны выполнять сложные операции с матрицами с высокой плотностью операций.
• Нейроморфные процессоры, так как они эффективно обрабатывают задачи распознавания образов и имеют высокую энергоэффективность.

Организация планирует создать систему управления клиентскими данными. У этой организации есть возможность собирать данные из различных источников, таких как веб-формы, анкетные исследования и сторонние API. К каким типам будут относиться данные, собранные через веб-формы? (Укажите 2 варианта ответа).

• Структурированные данные, поскольку они собраны в определенных полях и можно применять SQL-запросы для их обработки.
• Неструктурированные данные, так как они могут содержать свободные текстовые поля и не имеют заранее определенной структуры.
• Полуструктурированные данные, так как они могут содержать метаданные и не всегда следуют жесткой схеме, но все же могут быть частично организованы.
• Синтетические данные, так как они сгенерированы системой для аналитических целей.

Команда разработчиков работает над проектом объяснимого искусственного интеллекта (XAI) и планирует создать модель в области медицины, результаты которой будут интерпретироваться простыми пользователями и профессиональными медицинскими работниками. Это необходимо для повышения доверия к ИИ-системе и обеспечения ее этического применения. Что следует учитывать при создании XAI для медицинских приложений, с учетом изложенных условий? (Укажите 2 варианта ответа).

• Уровень объяснимости модели, чтобы пользователи могли понять, как принимаются решения.
• Объем данных для обучения, чтобы достигнуть высокой точности модели.
• Этические принципы, касающиеся прозрачности и недискриминации.
• Сложность модели, чтобы обеспечить возможность работы на ограниченных ресурсах.

Разработчик системы искусственного интеллекта планирует внедрить облачную платформу для обучения своих моделей. Разработчик выбирает облачную платформу из трех вариантов: AWS SageMaker, Google Vertex AI и Microsoft Azure ML. Какие факторы должны быть учтены при выборе подходящей облачной платформы для задач глубокого обучения? (Укажите 2 варианта ответа).

• Стоимость использования платформы.
• Поддержка необходимых фреймворков для разработки (например, TensorFlow, PyTorch).
• Возможности интеграции с существующими корпоративными средами.
• Доступность на глобальном уровне и скорость подключения к Интернету.

… данные – это формат данных, который содержит метаданные или теги, позволяющие сохранять гибкую структуру

Отметьте верные высказывания о функциях активации:

• Функция активации сигмоида лежит в диапазоне [0,1] и может быть интерпретирована как вероятность, а потому часто используется для решения задач бинарной классификации. Функция ReLU - кусочно-линейная
• Функция Leacky ReLU - всюду дифференцируема. Популярная функция активации гиперболический тангенс может быть использована, как решающая функция для задачи регрессии. Производная сигмоидальной функции не выражается аналитически через значение самой функции в данной точке
• Все функции активации взаимозаменяемы вследствие того, что имеют одну и ту же область значений и область определения

Основная задача системы обработка естественного языка (NLP) заключается в том, чтобы преобразовать неструктурированные текстовые данные в понятные и структурированные форматы. Какой подход может использоваться для выполнения этой задачи?

• Системы машинного обучения, основанные на методах глубинного обучения, таких как рекуррентные нейронные сети (RNN).
• Полуавтоматические подходы, которые объединяют экспертов и статистические методы.
• Эвристические алгоритмы, которые основываются на одноразовых правилах и частных данных.
• Формальные логические системы, которые используют строгие аксиомы и законы.

Специалист по машинному обучению работает над проектом по созданию модели для предсказания цен на жилье. Для этой задачи ему необходимо выбрать метод регрессии. Какой метод подходит для выполнения данной задачи (с учетом того, что у специалиста есть обучающая выборка с размеченными данными)? Ответ обоснуйте.

• Линейная регрессия, так как она проста в реализации и хорошо подходит для задач с линейными зависимостями.
• Метод k-средних, так как это метод кластеризации, который поможет разбить данные на группы.
• Алгоритм k-ближайших соседей (KNN), так как он эффективен при наличии небольшого объема данных и прост в использовании.
• Алгоритм опорных векторов (SVM), так как он хорошо работает с небольшими наборами данных, даже если они имеют высокую размерность.

Преимуществом использования глубокого машинного обучения является …

• обработка больших объемов структурированных данных
• автоматическое извлечение признаков из данных
• понимание простых моделей
• применение технологии в реальном времени

Для экспертов в области искусственного интеллекта необходимы … (укажите 3 варианта ответа)

• технологические навыки
• знания из области права
• знания из области гуманитарных наук
• только специализированные знания по математике

Такой тип анализа данных, как …, подходит для полуструктурированных данных

• классические статистические методы
• машинное обучение
• SQL-запросы
• парсинг и преобразование данных

Задачу машинного обучения можно представить в виде последовательности выполнения действий по выбору оптимальной решающей функции f из многопараметрического семейства F. Задача обучения сводится к задаче оптимизации на этапе:

• Выбора семейства F
• Оценки качества выбранной функции f из семейства F
• Поиска наилучшей функции из семейства F

В 1956 г. на Дартмутской конференции был введен термин «искусственный интеллект». Какие подходы к созданию ИИ использовались в программах в это время?

• Программы, основанные на логических правилах.
• Программы, использующие генетические алгоритмы и нейронные сети.
• Программы, работающие на нейронных сетях и глубоких обучающих моделях.
• Программы, фокусирующиеся исключительно на обработке естественного языка.

Метод обучения, в котором для создания модели используются размеченные данные, – это …

• обучение без учителя
• обучение с подкреплением
• обучение с учителем
• полуавтоматическое обучение

Проект … в области искусственного интеллекта способствовал повышению интереса к глубокому обучению

• ELIZA
• Watson
• AlphaGo
• GPT

… – это алгоритм, который применяется для классификации в задачах машинного обучения

• Дерево решений
• Генетический алгоритм
• Кластеризация
• Нейронная сеть

Разработчик создает систему для предсказания спроса на товары в онлайн-магазине, используя методы глубокого обучения. Он применяет свёрточные нейронные сети (CNN) для обработки временных рядов, связанных с продажами. Какие преимущества могут предоставить свёрточные нейронные сети в данной задаче? (Укажите 2 варианта ответа).

• Свёрточные нейронные сети позволяют напрямую работать с текстовыми данными, игнорируя необходимость в числовых представлениях.
• Свёрточные нейронные сети способны выявлять пространственные зависимости и локальные паттерны в данных, что полезно для анализа временных рядов.
• Свёрточные нейронные сети имеют меньшую вычислительную сложность по сравнению с полносвязанными нейронными сетями, что облегчает их применение.
• Свёрточные нейронные сети качественно обрабатывают только изображения, поэтому подходят для анализа временных рядов.

Метод подбора адаптированного learning rate на основе оценки исторических градиентов:

• Nesterov Momentum
• RMSProp
• Adagrad

Наиболее популярный на текущий момент метод оптимизации, основанный на идее использования двух моментных членов, предложенный в 2015 году:

• ADAM
• Adagrad
• Adadelta

Задачу машинного обучения можно представить в виде последовательности выполнения действий по выбору оптимальной решающей функции f из многопараметрического семейства F. Выбор модели машинного обучения происходит на этапе:

• Выбора семейства F
• Оценки качества выбранной функции f из семейства F
• Поиска наилучшей функции из семейства F

Обучение с учителем характеризуется

• Целью обучить агента принимать оптимальные решения в среде
• Отсутствием размеченной выборки
• Наличием размеченной выборки

Организация приобрела программу искусственного интеллекта “Общий решатель задач”, предметной областью которой является …

Наблюдатель видит действия нескольких объектов ИС и утверждает, что к системам искусственного интеллекта относится …

Универсальным языком представления знаний является … язык

• естественный
• машинный
• процедурный
• объектно-ориентированный

Нейронная сеть способна …

• исправлять ошибки
• корректировать программы
• тестировать программы
• моделировать проекты

К недостаткам представления знаний в естественном языке можно отнести …

• отсутствие формальной семантики
• наличие формальной семантики
• неактуальность
• однозначность

В продукционных моделях отсутствуют …

• жесткие ограничения логического исчисления
• процедуры логического вывода
• наглядность отражения знания
• возможность интерпретации элементов

В сфере искусственного интеллекта (ИИ) необходимо решение вопросов, связанных (выберите несколько пунктов)…

• со зрительным восприятием
• с общением с роботами на естественном языке
• с поведением роботов в статической среде
• с осязательным восприятием

Искусственный интеллект может классифицироваться как (несколько вариантов ответов)

• Слабый
• Сильный
• Мобильный
• Антропоморфный

Условия Каруша-Куна-Таккера применимы для решения:

• Любой задачи оптимизации
• Задачи выпуклой оптимизации
• Задачи оптимизации произвольной функции на выпуклом множестве Q

Отметьте верные высказывания о функциях активации:

• Функция активации сигмоида лежит в диапазоне [0,1] и может быть интерпретирована как вероятность, а потому часто используется для решения задач бинарной классификации. Функция ReLU - кусочно-линейная
• Функция Leacky ReLU - всюду дифференцируема. Популярная функция активации гиперболический тангенс может быть использована, как решающая функция для задачи регрессии. Производная сигмоидальной функции не выражается аналитически через значение самой функции в данной точке
• Все функции активации взаимозаменяемы вследствие того, что имеют одну и ту же область значений и область определения

Научная область, занимающаяся созданием программ и устройств, имитирующих интеллектуальные функции человека называется

Нейронная сеть человека (выберите несколько пунктов)…

Крупный медицинский центр для своей деятельности приобрел систему искусственного интеллекта. Эта программа, проводя диагностику заболевания, использует …

В качестве сущностей предметной области можно рассматривать (выберите несколько пунктов)…

Ключевым фактором улучшения моделей искусственного интеллекта (ИИ) в 2010-х гг. стало …

• увеличение объемов доступных данных
• уменьшение сложности алгоритмов
• падение интереса к ИИ
• увеличение числа специалистов в области ИИ

Ключевыми направлениями искусственного интеллекта являются машинное обучение, глубокое обучение, обработка естественного языка, а также … – прикладная наука, направленная на проектирование и создание роботов

Говоря о тесте Тьюринга, можно утверждать, что он …

• оценивает способность к самообучению
• проверяет уровень интеллекта человека
• идентифицирует степень сходства между машиной и человеком
• не имеет отношения к искусственному интеллекту

Вы – исследователь в области искусственного интеллекта (ИИ), интересующийся историческими аспектами этой научной области. Ваша задача состоит в анализе и интерпретации различных этапов развития искусственного интеллекта. В какой период, по мнению большинства экспертов, произошло значительное падение интереса к исследованиям в области ИИ, известное как «вторая зима ИИ»?

• В 1950-е – начало 1960-х гг.
• В 1960–70-е гг.
• В 1980-е – начало 1990-х гг.
• В период с 2010-х гг. по настоящее время.

Сопоставьте основные концепции искусственного интеллекта с их характеристиками:

• A. Нейронные сети
• B. Экспертные системы
• C. Генетические алгоритмы
• D. моделируют работу человеческого мозга
• E. основаны на знаниях экспертов в узкой области
• F. используют принципы естественного отбора

Искусственный интеллект – это междисциплинарная область … и технологий, направленная на создание компьютерных систем, способных выполнять задачи, которые традиционно требуют человеческого интеллекта

Основная проблема, связанная с работой с данными, – это …

• высокая скорость анализа
• защита данных от утечек
• пропуски в данных
• большие объемы структурированных данных

… данные требуют для их анализа дополнительного парсинга

• Структурированные
• Полуструктурированные
• Неструктурированные
• Структурированные, полуструктурированные и неструктурированные

Сопоставьте платформы для глубокого обучения с их основными характеристиками:

• A. AWS SageMaker
• B. Google Vertex AI
• C. Microsoft Azure ML
• D. расширенные возможности MLOps
• E. нативная поддержка для работы с TPU
• F. интеграция в корпоративные среды

Согласно наиболее корректному определению, данные – это …

• физические объекты, используемые в вычислениях
• цифровые представления событий, процессов или состояний объектов реального мира
• алгоритмы, использующиеся для анализа информации
• текстовая информация, используемая в обработке

Искусственная нейронная сеть состоит из входного слоя, скрытых слоев и … слоя

Расположите ранние результаты использования искусственного интеллекта в медицине в хронологическом порядке их реализации:

• 1 автоматизация диагностики
• 2 предиктивные модели
• 3 персонализированная медицина

В машинном обучении функция потерь используется для оценки качества модели и минимизации ошибки с помощью метода … спуска

Так называемые «зимы искусственного интеллекта (ИИ)» – это …

• периоды активного финансирования исследований в области ИИ
• периоды спада интереса и финансирования в области ИИ
• этапы, когда ИИ успешно использовался в промышленности
• периоды открытых научных конференций по ИИ

Расположите в порядке возрастания приоритетности (от наиболее важной к менее важным) основные проблемы искусственного интеллекта:

• 1 этические проблемы
• 2 технологические проблемы
• 3 социальные проблемы
• 4 экономические проблемы

Расположите в правильном порядке этапы работы искусственного интеллекта:

• 1 сбор данных
• 2 обработка данных
• 3 обучение модели
• 4 применение модели

Сопоставьте источники данных с их описаниями:

• A. Первичные источники
• B. Вторичные источники
• C. Синтетические источники
• D. непосредственное измерение характеристик объектов
• E. данные, полученные на основе обработки данных непосредственных измерений
• F. данные, сгенерированные моделями и симуляциями

Такой метод, как …, используется для минимизации значения функции потерь в нейронных сетях

• деревья решений
• градиентный спуск
• метод главных компонент
• алгоритм k-средних

Для решения проблемы недостатка обучающих данных в сфере искусственного интеллекта существуют такие перспективные направления, как … (укажите 2 варианта ответа)

• аргументация данных
• регуляризация
• обучение на обогащенных выборках
• использование виртуальных машин

Сопоставьте важнейшие события в истории искусственного интеллекта и соответствующие годы:

• A. Создание шахматной программы Deep Blue
• B. Презентация термина «искусственный интеллект»
• C. Разработка первой нейронной сети
• D. Предложение идеи теста Тьюринга
• E. 1997 г.
• F. 1956 г.
• G. 1958 г.
• H. 1950 г.

Согласно наиболее корректному определению, данные – это …

• физические объекты, используемые в вычислениях
• цифровые представления событий, процессов или состояний объектов реального мира
• алгоритмы, использующиеся для анализа информации
• текстовая информация, используемая в обработке

Сопоставьте технологии с их особенностями:

• A. Квантовые технологии
• B. Нанотехнологии
• C. Искусственные нейронные сети
• D. технология, использующая явления квантовой физики для реализации новых вычислительных и коммуникационных возможностей
• E. технология создания и манипулирования материалами и устройствами на атомарном и молекулярном уровне
• F. моделирование когнитивных процессов

К основным функциям шлюзов в архитектуре AI следует отнести … (укажите 2 варианта ответа)

• агрегацию данных
• обработку изображений
• снижение задержек
• сбор данных

Расположите типы процессоров для задач искусственного интеллекта в порядке возрастания уровня их вычислительной мощности (от низкой к высокой вычислительной мощности):

• 1 CPU
• 2 нейроморфные процессоры
• 3 GPU
• 4 TPU

Сопоставьте ключевые направления развития искусственного интеллекта (ИИ) с их описаниями:

• A. Этичный ИИ
• B. Объяснимый ИИ
• C. Самообучающиеся системы
• D. Квантовый ИИ
• E. ИИ, который стал частью сложной социальной системы
• F. модели, обеспечивающие прозрачность решений
• G. системы, обучающиеся без необходимости размеченных данных
• H. алгоритмы, способные к экспоненциальному ускорению

Экспертные системы первого поколения относились к … типу

• продукционному
• функциональному
• фрактальному
• изобарическому

Характерной чертой третьего этапа исследований искусственного интеллекта (ИИ) было создание …

• человеко-машинных систем
• нейросетей
• Интернета
• стохастических систем

Функция интеллектуальной системы (ИС), связанная с пониманием текстов, – это …

• объяснение
• опрос
• определение
• описание

Система управления, воспроизводящая функции мозга и способная координировать работу элементов управляемой системы, – это …

• нейронная сеть
• экспертная система
• нечеткая экспертная система
• интеллектуальный агент

Организация приобрела программу искусственного интеллекта “Общий решатель задач”, которая использует в своей работе … метод решения

• эвристический
• алгоритмический
• вероятностный
• аналитический

Организация приобрела программу искусственного интеллекта “Общий решатель задач”, предметной областью которой является …

• символическая логика
• теоретическая физика
• аналитическая химия
• предсказание поведения индивида

Предметная область (вообще, как категория) состоит из …

• сущностей
• абстракций
• проекций
• атрибутов

Под интеллектуальностью программы понимается ее способность …

• компилироваться
• обучаться поведению в среде
• самотестироваться
• дизассемблироваться

Организация приобрела программу искусственного интеллекта “Общий решатель задач” для … (выберите один правильный ответ)

• доказательства теорем в логике предикатов
• определения прибыльности проекта
• расчета капитальных вложений в проект
• прогнозирования поведения рынка

Описание объекта реального мира в базе знаний называется …

• П-сущностью
• М-сущностью
• X-сущностью
• П-связью

Объект реального мира произвольной природы называется …

• П-сущностью
• М-сущностью
• X-сущностью
• П-связью

Обучение нейронной сети сводится к изменению “силы”…

• синапсических связей нейронов
• синоптических нейронов
• электротока между нейронами
• потока электронов на нейронных мембранах

Нейронная сеть искусственного интеллекта – это …

• упрощенная модель биологической нейронной сети
• модель финансовых операций
• локальная сеть
• вычислительная сеть корпорации

Неверно, что нейронная сеть человека …

• взаимодействует с окружающей средой
• обеспечивает взаимодействие систем организма
• передает биохимические импульсы
• нейтрализует вредные излучения

Неверно, что лингвистический процессор интеллектуальной системы (ИС) осуществляет … анализ текстов

• морфологический
• синтаксический
• семантический
• элементарный

Неверно, что в качестве сущностей предметной области можно рассматривать …

• отношения
• рассуждения
• суждения
• предложения

Мысленно возможная ситуация с рассматриваемыми сущностями называется …

• суждением
• рассуждением
• иллюзией
• коллизией

Метод резолюций Робинсона основывается на …

• доказательстве теорем в логике предикатов
• доказательстве аксиом в логике предикатов
• доказательстве теорем в абстрактной логике
• опровержении аксиом

М-сущность, которую нельзя разложить на более простые сущности, называется …

• производным объектом
• терминальным объектом
• объектным терминалом
• производным терминалом

М-сущность, которую можно разложить на более простые сущности, называется …

• производным объектом
• терминальным объектом
• объектным терминалом
• производным терминалом

М-сущность по отношению к исходной П-сущности называется …

• десигнатом
• медиатором
• синьятурой
• ассестором

Крупный медицинский центр для своей деятельности приобрел систему искусственного интеллекта. Эта программа, проводя диагностику заболевания, строит …

• цепочку выводов на основе исходных данные
• сходящуюся математическую последовательность
• теорию развития болезни
• карту физических свойств организма

Когда крупный медицинский центр для своей деятельности приобретает систему искусственного интеллекта, эта программа, проводя диагностику заболевания, использует …

• методы рассуждения на основе прецедентов
• строго формализованные алгоритмы
• данные о химических преобразованиях вещества
• данные о физических свойствах вещества

К CBR-системам (Case Based Reasoning) относятся …

• CYRUS
• CYPRIOTER
• PRESSADER
• GLADIATOR

Искусственный интеллект (ИИ) – это …

• искусство разума
• то, что выглядит разумно с точки зрения человека
• интеллектуальное искусство
• то, что имитирует осмысленные действия

Интеллектуальный агент в системах искусственного интеллекта …

• зависим от операционной системы
• выполняет свои задачи
• несамостоятелен
• выполняет команды операционной системы

Интеллектуальный агент – это …

• программа, самостоятельно выполняющая задание
• программа, занимающаяся целеуказанием
• программа-драйвер
• операционная система

Интеллект – это способность (выберите несколько пунктов)…

• использовать знания
• выполнять рутинные операции
• дублировать действия
• распознавать образы

Фирма приобрела экспертную систему для решения своих производственных задач. Эти задачи должны носить … характер

• неформализованный
• математический
• строго формализованный
• вероятностный

Фирма приобрела экспертную систему для решения своих задач. Для ввода информации о предметной области фирме необходимы услуги …

• специалиста в предметной области
• программиста системы
• архитектора системы
• проектировщика системы