Worksheetsاختبار نظم الذكاء الاصطناعي
Total questions: 10
Worksheet time: 5mins
ما الفرق الرئيسي بين آلية عمل نظم الذكاء الاصطناعي ونظم القواعد؟
يتعلم الذكاء الاصطناعي من الأنماط في البيانات، بينما يتبع
نظم القواعد: القواعد المبرمجة.
IF-THEN
يتعلم كلا النظامين من البيانات الجديدة بنفس الطريقة.
نظم الذكاء الاصطناعي لا يحتاج إلى بيانات للتعلم.
نظم القواعد يعتمد على التعلم الذاتي فقط.
أي من التالي يصف إمكانية التعلم في نظم الذكاء الاصطناعي؟
يواجه مشاكل مع الأنماط المخفية والمعقدة.
لا يتعلم من الخبرة أو البيانات الجديدة.
يتعلم فقط من القواعد المبرمجة مسبقاً.
يحتاج إلى إعادة البرمجة اليدوية للتغيير.
كيف يتكيف نظام الذكاء الاصطناعي مع الأنماط والمواقف الجديدة مقارنة بنظم القواعد؟
يتكيف تلقائياً مع الأنماط والمواقف الجديدة.
يتطلب إعادة البرمجة اليدوية للتغيير.
لا يتكيف مع أي تغييرات.
يتكيف فقط مع البيانات القديمة.
ما الذي يتطلبه استخدام نظم الذكاء الاصطناعي بشكل فعال؟
كمية كبيرة من بيانات التدريب عالية الجودة.
مهام بسيطة ومحددة جداً.
إعادة البرمجة اليدوية المستمرة.
عدم الحاجة لأي بيانات جديدة.
أي من التالي يصف الشفافية في نظم القواعد؟
شفاف تماماً؛ سهل الفهم والتدقيق.
غالباً ما يكون "صندوقاً أسود".
صعب الفهم والتفسير.
يتطلب قرارات يصعب تفسيرها.
ما نوع المهام التي تناسب نظم القواعد؟
مهام بسيطة ومحددة جداً ومنطق واضح.
مهام معقدة ذات أنماط مخفية.
مهام تتطلب كمية كبيرة من البيانات.
مهام تتطلب قرارات يصعب تفسيرها.
لماذا تعتبر قرارات نظم الذكاء الاصطناعي صعبة التفسير أحياناً؟
لأنها غالباً ما تكون "صندوقاً أسود".
لأنها تعتمد فقط على القواعد المبرمجة.
لأنها لا تتعلم من البيانات الجديدة.
لأنها شفافة تماماً وسهلة الفهم.
ما الذي يتطلبه تغيير سلوك نظم القواعد؟
إعادة البرمجة اليدوية للتغيير.
تدريب النظام على بيانات جديدة.
تغيير الأنماط تلقائياً.
استخدام بيانات منخفضة الجودة.
أي من التالي يصف مجال استخدام نظم الذكاء الاصطناعي؟
يتطلب بيانات تدريب عالية الجودة.
يستخدم فقط في المهام البسيطة.
لا يحتاج إلى بيانات جديدة.
يعمل بدون أي تدريب مسبق.
ما الذي يميز نظم الذكاء الاصطناعي عن نظم القواعد في التكيف؟
يتكيف تلقائياً مع الأنماط والمواقف الجديدة.
لا يتكيف أبداً مع التغيرات.
يتطلب إعادة البرمجة اليدوية دائماً.
يتعلم فقط من القواعد المبرمجة.
