MCQ
AI की बुनियादी बातें और रोज़मर्रा के उपयोग MCQ - उत्तर सहित अभ्यास प्रश्न
RAS/RPSC तैयारी के लिए AI की बुनियादी बातें और रोज़मर्रा के उपयोग के 15 प्रश्न हल करें।
अभ्यास प्रश्न
प्र.1उपयोग को मुख्य AI कार्य से मिलाइए: खोज क्रम, OCR, आवाज सहायक और सुझाव तंत्र।
हर उपयोग को किसी ब्रांड नाम के बजाय उसके कार्य से जोड़ना चाहिए। खोज तंत्र पन्नों को क्रम देकर संबंधित परिणाम दिखाते हैं। OCR स्कैन या फोटो वाले पाठ को मशीन से पढ़े जाने योग्य पाठ में बदलता है। आवाज सहायक आवाज पहचान और भाषा प्रसंस्करण से अनुरोध समझते हैं। सुझाव तंत्र व्यवहार और समानता के आधार पर वीडियो, उत्पाद, पाठ्यक्रम या गीत सुझाते हैं। तय अलार्म, वेतन सूत्र और साधारण याद दिलाना सामान्य सॉफ्टवेयर या स्वचालन के उदाहरण हैं।
प्र.2कथन: स्वास्थ्य, वित्त, शिक्षा मूल्यांकन, कल्याण लाभ या भर्ती जैसे संवेदनशील उपयोगों में AI परिणाम की जांच ज़रूरी है। कारण: AI तंत्र खराब डेटा, पक्षपात, संदर्भ की कमी और मनुष्य जैसी वास्तविक समझ के अभाव से प्रभावित हो सकते हैं।
अध्ययन नोट बार-बार कहता है कि AI मनुष्य की सहायता करे, जिम्मेदारी छिपाने का साधन न बने। स्वास्थ्य, वित्त, शिक्षा मूल्यांकन, पुलिस, कल्याण लाभ और भर्ती जैसे क्षेत्र अधिकार, पैसा या सुरक्षा को प्रभावित करते हैं, इसलिए परिणामों में सत्यापन, ऑडिट रिकॉर्ड और जवाबदेह अधिकारी ज़रूरी हैं। कारण भी सही है: कमजोर डेटा, पक्षपाती डिजाइन या उपयोग, असामान्य इनपुट और संदर्भ की कमी परिणाम को अविश्वसनीय बना सकते हैं। इन्हीं सीमाओं के कारण निगरानी ज़रूरी होती है।
प्र.3निश्चित नियमों पर चलने वाले सामान्य सॉफ्टवेयर और मशीन लर्निंग के बीच अंतर किस कथन से सही स्पष्ट होता है?
मुख्य अंतर इस बात में है कि परिणाम देने की विधि कैसे तैयार होती है। सामान्य सॉफ्टवेयर प्रोग्रामर के पहले से लिखे निर्देशों पर चलता है। उदाहरण के लिए, कैलकुलेटर गणितीय नियम और वेतन-गणना प्रोग्राम तय सूत्र लागू करता है। स्वचालन में तय चरण कम मानवीय मेहनत के साथ दोहराए जाते हैं। मशीन लर्निंग उदाहरणों और डेटा से पैटर्न सीखकर मॉडल तैयार करती है और उस मॉडल को नए इनपुट पर लागू करती है। स्पैम की छंटाई, धोखाधड़ी की पहचान और सुझाव देने वाली प्रणालियाँ इसके उदाहरण हैं, क्योंकि इनमें डेटा से पैटर्न सीखे जाते हैं।
प्र.4CET स्नातक स्तर के कंप्यूटर ज्ञान खंड में कृत्रिम बुद्धिमत्ता की सबसे उपयुक्त परिभाषा कौन-सी है?
CET स्नातक स्तर पर कृत्रिम बुद्धिमत्ता का अर्थ ऐसे कंप्यूटर तंत्र हैं जो तय परिस्थितियों में वे काम कर सकते हैं जिनमें आमतौर पर बुद्धिमत्ता की ज़रूरत होती है। इनमें पहचानना, सीखना, तर्क करना, अनुमान लगाना, भाषा को समझना और निर्णय लेने में सहायता देना शामिल है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता न तो मानव मस्तिष्क है और न ही केवल हार्डवेयर या इंटरनेट की सुविधा। इसलिए परीक्षा के लिहाज़ से इसकी सबसे उपयुक्त परिभाषा इसे डेटा के आधार पर पैटर्न पहचानने और कंप्यूटर की सहायता से निर्णय लेने से जोड़ती है। साथ ही, इसके परिणाम गलत, अधूरे या पक्षपाती हो सकते हैं।
प्र.5रोजमर्रा के AI से जुड़े अनुप्रयोग को उसके मुख्य काम से मिलाइए। 1. OCR 2. स्पैम फिल्टर 3. आवाज सहायक 4. सुझाव तंत्र I. अवांछित या संदिग्ध संदेश अलग करता है II. स्कैन या फोटो वाले पाठ को मशीन से पढ़े जाने योग्य पाठ में बदलता है III. उपयोगकर्ता व्यवहार से वीडियो, उत्पाद या पाठ्यक्रम सुझाता है IV. आवाज को पाठ में बदलकर अनुरोध समझने की कोशिश करता है
अध्ययन नोट हर अनुप्रयोग को ब्रांड नाम से नहीं, बल्कि उसके AI से जुड़े काम से जोड़ता है। OCR स्कैन या फोटो वाले पाठ को पढ़कर संपादन योग्य या मशीन से पढ़े जाने योग्य पाठ में बदलता है। स्पैम फिल्टर अवांछित या संदिग्ध संदेश अलग करता है। आवाज सहायक आवाज पहचान और भाषा प्रसंस्करण से बोले गए अनुरोध को समझने की कोशिश करता है। सुझाव तंत्र उपयोगकर्ता व्यवहार और सामग्री की समानता देखकर वीडियो, उत्पाद, पाठ्यक्रम, समाचार या गीत सुझाता है। CET में ऐसे मिलान प्रश्न सामान्य हो सकते हैं।
आपने 15 में से 5 नमूना प्रश्न देख लिए हैं
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और प्रश्न
6लोक सेवाओं में AI के उपयोग के बारे में कौन-सा कथन गलत है?
7कौन-सा उदाहरण मशीन लर्निंग को सबसे अच्छी तरह समझाता है?
8अभिकथन: आधिकारिक या संवेदनशील निर्णयों में AI जिम्मेदारी छिपाने का साधन नहीं, सहायता का साधन होना चाहिए। कारण: AI के परिणाम गलत, पक्षपाती या अधूरे हो सकते हैं, इसलिए सत्यापन और जवाबदेह मानव निगरानी ज़रूरी है।
9कौन-सा युग्म गलत मिलाया गया है?
10AI से जुड़े शब्द को सही अर्थ से मिलाइए: 1. डेटा, 2. एल्गोरिदम, 3. मॉडल, 4. अनुमान।
11CET स्तर पर कृत्रिम बुद्धिमत्ता की सबसे सही परिभाषा कौन-सी है?
12अभिकथन: वित्त, स्वास्थ्य, कल्याण लाभ, भर्ती या शिक्षा मूल्यांकन जैसे संवेदनशील क्षेत्रों में AI के परिणाम को आंख बंद करके नहीं मानना चाहिए। कारण: AI तंत्र खराब डेटा, पक्षपात, संदर्भ की कमी या अधूरे इनपुट से प्रभावित हो सकते हैं, इसलिए मानव निगरानी और सत्यापन ज़रूरी हैं।
13निम्नलिखित में से कौन-सा कथन गलत है?
14एक नागरिक सेवा केंद्र में AI आधारित तंत्र अपलोड किए गए दस्तावेजों को वर्गीकृत करता है, शिकायतें सही जगह भेजता है और सामान्य प्रश्नों के उत्तर देता है। अध्ययन नोट के जिम्मेदार उपयोग के अनुसार कौन-सी शर्त सबसे सही है?
15एक विद्यार्थी 4 डिजिटल कामों की तुलना कर रहा है। कौन-सा काम AI अनुप्रयोग के सबसे निकट है?