Основы искусственного интеллекта

1.      В чем заключается принципиальное отличие ИИ-проектов от классических компьютерных программ с точки зрения логики их работы и предсказуемости результата?

2.      Какой исторический этап развития искусственного интеллекта называют «зимой ИИ» и по каким главным причинам он наступал?

3.      Что такое «Сильный искусственный интеллект» (AGI) и чем он концептуально отличается от «Слабого» (прикладного) ИИ, который используется в современных сервисах?

4.      Объясните своими словами, что такое «алгоритм» и какую роль он играет как основа функционирования любой ИИ-системы.

5.      Опишите основные элементы «идеального запроса» (промпта) к текстовой нейросети, которые необходимы для получения точного и качественного ответа.

6.      Что такое «галлюцинация» генеративной языковой модели и какими базовыми способами пользователь может верифицировать (перепроверить) выданный машиной результат?

7.      Зачем в профессиональной практике взаимодействия с ИИ требуется протоколирование результатов и сохранение цепочек запросов?

8.      В чем заключается суть подхода «обучения по примерам» (машинного обучения) в отличие от традиционного программирования?

9.      Что такое «обучающая выборка» и «тестовая выборка», и почему категорически нельзя проверять качество работы ИИ на тех же данных, на которых он тренировался?

10.  Опишите суть проблемы «переобучения» (эффекта зубрежки) ИИ-модели. Как ведет себя такая модель на учебных данных и как — на экзаменационных (новых)?

11.  Какую задачу решает проектировщик с помощью описательной аналитики при анализе больших табличных данных?

12.  На основе какого биологического прототипа создавались искусственные нейронные сети и как этот принцип перенесен в цифровые технологии?

13.  Опишите принцип работы концепции «черного ящика» в глубоких нейросетях. Почему инженерам бывает трудно проследить логику конкретного решения модели?

14.  Что такое «мультимодальность» современных генеративных моделей и какие новые возможности она открывает для прикладных решений?

15.  Какую практическую задачу в технологиях обработки естественного языка выполняют алгоритмы распознавания речи (ASR) и синтеза речи (TTS)? Назовите пример их синергии.

16.  Как технологии оптического распознавания символов (OCR) помогают автоматизировать документооборот в современных организациях и вузах?

17.  Опишите прикладную задачу аннотирования изображений. Зачем человеку размечать графические данные перед тем, как передать их ИИ?

18.  Приведите пример использования технологий компьютерного зрения (CV) в любой прикладной сфере вне ИТ-индустрии (например, в медицине, сельском хозяйстве или на производстве).

19.  Чем автономный ИИ-агент (Agentic AI) отличается от обычного интерфейса генеративного чат-бота?

20.  Опишите функции сенсорно-исполнительной структуры робота. За что отвечают сенсоры, управляющий центр и актюаторы?

21.  Приведите пример использования беспилотных технологий (дронов или наземных колесных платформ) в промышленности или экологии. Какие датчики необходимы такому роботу?

22.  Почему при проектировании прикладного решения важно разделять «цель для человека/бизнеса» и «конкретную задачу для ИИ»? Приведите пример.

23.  Объясните на понятном примере разницу между метрикой «Чистота прогнозов» (Precision) и метрикой «Чувствительность системы» (Recall).

24.  В каких жизненно важных сферах (например, медицина или безопасность) проектировщик обязан настраивать ИИ на максимальную чувствительность, жертвуя чистотой, и почему?

25.  Что такое эффект цифрового «старения» (устаревания) модели и как часто проектировщик должен предусматривать процедуру обновления знаний ИИ?

26.  В чем заключается суть «риск-ориентированного подхода» при законодательном регулировании ИИ-систем? Какие системы попадают под абсолютный запрет?

27.  Что такое «состязательная атака» (Adversarial Attack) на ИИ и чем она принципиально отличается от классического заражения компьютерным вирусом?

28.  Какую угрозу для конфиденциальности организации несет в себе использование сотрудниками публичных облачных нейросетей (проблема Prompt Leakage)?

29.  Кто по закону признается автором произведения (текста или картины), если оно было создано человеком при помощи генеративного ИИ? При каком условии закон защищает такие права?

30.  Может ли сама ИИ-программа или автономный робот быть привлечен к юридической ответственности (например, к выплате штрафа) за совершение ошибочного действия, принесшего материальный ущерб? Кто несет ответственность в таких ситуациях?