📘 अध्याय 10: भविष्य कौशल और कृत्रिम बुद्धिमत्ता (Future Skills & Artificial Intelligence)
Set – 3 (Ultra Hard Level – CCC Exam Practice)
👉 कुल: 20 Multiple Choice Questions + 5 True/False
👉 पूरी तरह से द्विभाषी (Hindi + English)
👉 हर प्रश्न के साथ व्याख्या (Explanation)
🧠 Multiple Choice Questions (20 with Answers & Explanation)
1️⃣ “AI Ethics” का मतलब क्या है? / What does AI Ethics mean?
A) AI का सही और जिम्मेदार उपयोग
B) केवल कोडिंग प्रक्रिया
C) नेटवर्क की गति
D) मशीन की आवाज़
✅ उत्तर: A
🟢 व्याख्या: AI Ethics यह सुनिश्चित करता है कि मशीनें मानव मूल्यों और नैतिक सिद्धांतों का पालन करें।
2️⃣ “Supervised Learning” क्या है? / What is Supervised Learning?
A) जब मॉडल को लेबल्ड डेटा से सिखाया जाता है
B) जब मॉडल बिना डेटा के सीखता है
C) हार्डवेयर परीक्षण
D) रैंडम डेटा बनाना
✅ उत्तर: A
🟢 व्याख्या: Supervised Learning में मॉडल को पहले से ज्ञात (लेबल्ड) डेटा पर ट्रेन किया जाता है।
3️⃣ “Reinforcement Learning” कहाँ उपयोग होता है?
A) गेम खेलने वाली AI में
B) वर्ड प्रोसेसर में
C) माउस कंट्रोल में
D) ब्राउज़र हिस्ट्री में
✅ उत्तर: A
🟢 व्याख्या: Reinforcement Learning से AI निर्णय लेकर रिवार्ड या पेनल्टी से सीखती है, जैसे Chess या Self-driving car।
4️⃣ “AI in Cyber Security” क्या करता है?
A) साइबर हमलों की भविष्यवाणी और रोकथाम
B) केवल रिपोर्ट बनाना
C) इंटरनेट बंद करना
D) सर्वर साफ करना
✅ उत्तर: A
🟢 व्याख्या: AI आधारित सिस्टम नेटवर्क में असामान्य गतिविधियों को पहचानकर सुरक्षा बढ़ाते हैं।
5️⃣ “Generative AI” क्या करता है? / What does Generative AI do?
A) नया डेटा, चित्र या टेक्स्ट बनाता है
B) पुराना डेटा डिलीट करता है
C) नेटवर्क मैनेज करता है
D) केवल पढ़ता है
✅ उत्तर: A
🟢 व्याख्या: Generative AI जैसे ChatGPT, DALL·E, इत्यादि नई सामग्री उत्पन्न करने की क्षमता रखते हैं।
6️⃣ “NLP” का पूरा नाम है —
A) Natural Language Processing
B) Network Layer Protocol
C) Numeric Logic Processor
D) Non Linear Program
✅ उत्तर: A
🟢 व्याख्या: NLP मशीन को मानव भाषा समझने और प्रतिक्रिया देने की क्षमता देता है।
7️⃣ “Deep Fake” तकनीक किससे संबंधित है?
A) AI आधारित नकली वीडियो या ऑडियो बनाना
B) सॉफ्टवेयर इंस्टॉल करना
C) नेटवर्क स्पीड बढ़ाना
D) इमेज क्रॉपिंग
✅ उत्तर: A
🟢 व्याख्या: Deep Fake तकनीक AI का प्रयोग करके असली जैसी नकली मीडिया तैयार करती है।
8️⃣ “AI की Black Box Problem” क्या है?
A) जब AI का निर्णय समझाना कठिन हो
B) मशीन खराब हो जाना
C) सर्वर डाउन होना
D) डेटा खो जाना
✅ उत्तर: A
🟢 व्याख्या: Black Box Problem तब होती है जब AI बताने में असमर्थ होती है कि उसने निर्णय कैसे लिया।
9️⃣ “Explainable AI” का उद्देश्य है —
A) AI निर्णयों को पारदर्शी बनाना
B) सर्वर रीसेट करना
C) यूज़र इंटरफेस बदलना
D) कोडिंग हटाना
✅ उत्तर: A
🟢 व्याख्या: Explainable AI उपयोगकर्ताओं को यह समझने में मदद करती है कि मशीन ने निर्णय क्यों लिया।
🔟 “AI Model Overfitting” क्या है?
A) जब मॉडल केवल ट्रेनिंग डेटा पर अच्छा और नए डेटा पर खराब प्रदर्शन करता है
B) मॉडल तेज़ चलता है
C) हार्डवेयर गरम होता है
D) नेटवर्क डिस्कनेक्ट होता है
✅ उत्तर: A
🟢 व्याख्या: Overfitting तब होता है जब AI डेटा को रट लेता है और नई परिस्थितियों में सही परिणाम नहीं देता।
11️⃣ “Neural Network” में न्यूरॉन क्या होता है?
A) डेटा प्रोसेस करने वाली इकाई
B) CPU का हिस्सा
C) नेटवर्क केबल
D) डिस्क ड्राइव
✅ उत्तर: A
🟢 व्याख्या: न्यूरॉन AI का मूल घटक है जो इनपुट लेकर आउटपुट उत्पन्न करता है।
12️⃣ “AI in Transportation” कहाँ प्रयोग होता है?
A) Self-driving कार और ट्रैफिक मैनेजमेंट
B) टीवी चैनलों में
C) गेमिंग कंसोल में
D) केवल रिपोर्ट बनाने में
✅ उत्तर: A
🟢 व्याख्या: AI ट्रैफिक नियंत्रण, ड्राइविंग सुरक्षा और रूट ऑप्टिमाइज़ेशन में मदद करता है।
13️⃣ “Chatbot” क्या करता है? / What does a Chatbot do?
A) मानव वार्तालाप की नकल करता है
B) नेटवर्क बनाता है
C) डेटा मिटाता है
D) फाइल सेव करता है
✅ उत्तर: A
🟢 व्याख्या: Chatbot AI आधारित वर्चुअल असिस्टेंट होता है जो यूज़र से चैट द्वारा बातचीत करता है।
14️⃣ “AI in Banking” किसके लिए उपयोगी है?
A) Fraud Detection और Customer Support
B) कैश गिनने में
C) पासबुक छापने में
D) नेटवर्क वायरिंग में
✅ उत्तर: A
🟢 व्याख्या: AI बैंकिंग में धोखाधड़ी रोकने और चैट सपोर्ट के लिए बहुत सहायक है।
15️⃣ “AI in Smart Homes” का उदाहरण क्या है?
A) Alexa और Google Home
B) Mouse
C) Hard Disk
D) Printer
✅ उत्तर: A
🟢 व्याख्या: स्मार्ट होम डिवाइस AI की मदद से आवाज़ आदेश से काम करते हैं।
16️⃣ “AI का सबसे पहला सिद्धांत” किसने दिया था?
A) Alan Turing
B) Bill Gates
C) Charles Babbage
D) Steve Jobs
✅ उत्तर: A
🟢 व्याख्या: Alan Turing ने 1950 में “Computing Machinery and Intelligence” पेपर में AI का विचार प्रस्तुत किया।
17️⃣ “AI Governance Framework” का उद्देश्य —
A) जिम्मेदार AI विकास और उपयोग सुनिश्चित करना
B) नेटवर्क स्पीड बढ़ाना
C) डेटाबेस बनाना
D) वेबसाइट डिजाइन करना
✅ उत्तर: A
🟢 व्याख्या: यह सुनिश्चित करता है कि AI नैतिक, सुरक्षित और पारदर्शी रूप से विकसित हो।
18️⃣ “Robotics Process Automation (RPA)” क्या करता है?
A) दोहराए जाने वाले कार्यों को स्वचालित करता है
B) फाइल डिलीट करता है
C) नेटवर्क चेक करता है
D) विंडो अपडेट करता है
✅ उत्तर: A
🟢 व्याख्या: RPA बिना मानवी हस्तक्षेप के रिपीट होने वाले कार्यों को स्वचालित करता है।
19️⃣ “AI में Dataset Quality” क्यों जरूरी है?
A) क्योंकि खराब डेटा गलत निर्णय दिला सकता है
B) क्योंकि इससे बिजली बचती है
C) इससे कंप्यूटर तेज चलता है
D) इससे नेटवर्क कनेक्शन बढ़ता है
✅ उत्तर: A
🟢 व्याख्या: सही और संतुलित डेटा AI को विश्वसनीय निर्णय लेने में सक्षम बनाता है।
20️⃣ “AI का भविष्य रोजगार पर क्या प्रभाव डालेगा?”
A) नए तकनीकी नौकरियाँ पैदा करेगा
B) सभी नौकरियाँ खत्म करेगा
C) नेटवर्क बंद करेगा
D) डेटा मिटाएगा
✅ उत्तर: A
🟢 व्याख्या: AI कुछ कार्य स्वचालित करेगा लेकिन नए और उन्नत क्षेत्रों में रोजगार भी बढ़ाएगा।
✅ True / False (5 Questions with Description)
1️⃣ AI Decision हमेशा 100% सही होते हैं।
❌ False
🟢 व्याख्या: AI की सटीकता डेटा की गुणवत्ता और मॉडल पर निर्भर करती है।
2️⃣ Explainable AI पारदर्शिता को बढ़ाता है।
✅ True
🟢 व्याख्या: यह बताता है कि मशीन ने निर्णय कैसे और क्यों लिया।
3️⃣ Deep Fake तकनीक खतरनाक मानी जाती है।
✅ True
🟢 व्याख्या: इसका गलत प्रयोग गलत सूचना फैलाने के लिए किया जा सकता है।
4️⃣ AI मॉडल बिना डेटा के सीख सकते हैं।
❌ False
🟢 व्याख्या: डेटा ही AI मॉडल को सीखने का आधार देता है।
5️⃣ Supervised Learning में डेटा को लेबल किया जाता है।
✅ True
🟢 व्याख्या: Supervised Learning के प्रशिक्षण डेटा में हर उदाहरण का सही उत्तर पहले से दिया होता है।