Trắc nghiệm Cánh diều Khoa học máy tính 12 bài 1: Giới thiệu về trí tuệ nhân tạo
1. Đâu là một ví dụ về ứng dụng của AI trong y tế?
A. Phát triển các thiết bị y tế cơ bản.
B. Phân tích hình ảnh y khoa để phát hiện sớm bệnh tật.
C. Tạo ra các loại thuốc mới hoàn toàn không cần thử nghiệm.
D. Quản lý hồ sơ bệnh án theo phương pháp thủ công.
2. AI có thể đóng góp như thế nào vào việc tối ưu hóa hoạt động của các phương tiện giao thông?
A. Chỉ bằng cách tăng số lượng phương tiện.
B. Bằng cách phát triển xe tự lái và tối ưu hóa luồng giao thông.
C. Bằng cách làm cho các phương tiện chạy chậm lại.
D. Bằng cách thay thế hoàn toàn hệ thống đường bộ.
3. Thuật ngữ Big Data (Dữ liệu lớn) có liên quan mật thiết đến sự phát triển của AI vì:
A. AI yêu cầu lượng lớn dữ liệu để huấn luyện hiệu quả.
B. Big Data giúp giảm chi phí phát triển AI.
C. AI là công cụ duy nhất có thể xử lý Big Data.
D. Big Data làm giảm sự cần thiết của các thuật toán AI.
4. Đâu là một trong những mục tiêu cốt lõi của Trí tuệ Nhân tạo?
A. Tạo ra các thiết bị điện tử tiêu thụ ít năng lượng hơn.
B. Phát triển các thuật toán có khả năng suy luận, học hỏi và giải quyết vấn đề tương tự con người.
C. Tự động hóa hoàn toàn quá trình sản xuất công nghiệp.
D. Thiết kế giao diện người dùng thân thiện hơn cho phần mềm.
5. Việc AI có thể nhận diện và phân loại các loại cây trồng khác nhau dựa trên hình ảnh từ drone có ứng dụng trực tiếp trong lĩnh vực nào?
A. Tài chính ngân hàng.
B. Nông nghiệp chính xác.
C. Sản xuất phần mềm.
D. Thiết kế thời trang.
6. Trong lĩnh vực AI, Hệ chuyên gia (Expert Systems) là gì?
A. Các hệ thống có khả năng tự nhận thức.
B. Các chương trình máy tính mô phỏng khả năng ra quyết định của chuyên gia con người trong một lĩnh vực hẹp.
C. Các robot có khả năng thực hiện công việc chân tay.
D. Các thuật toán học từ dữ liệu mà không cần kiến thức chuyên ngành.
7. Một trong những thách thức lớn nhất khi triển khai các hệ thống AI hiện nay là:
A. Thiếu hụt các thuật toán học máy.
B. Chi phí tính toán quá thấp.
C. Khả năng giải thích (explainability) và tính minh bạch của các quyết định AI.
D. Sự thiếu quan tâm của cộng đồng khoa học.
8. Trong lĩnh vực AI, hành vi thông minh thường được biểu hiện thông qua khả năng nào?
A. Chỉ thực hiện các lệnh được lập trình sẵn.
B. Lập kế hoạch, giải quyết vấn đề, học hỏi và thích ứng với môi trường mới.
C. Tiêu thụ năng lượng ở mức tối đa.
D. Chỉ sao chép hành vi của con người mà không có sự sáng tạo.
9. Một robot tự hành có khả năng di chuyển trong môi trường phức tạp, tránh chướng ngại vật và đưa ra quyết định về lộ trình di chuyển đang sử dụng kết hợp các kỹ thuật AI nào?
A. Chỉ xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
B. Chỉ xử lý âm thanh.
C. Thị giác máy tính, lập kế hoạch và học tăng cường.
D. Chỉ phân tích dữ liệu tài chính.
10. Ngược lại với AI yếu, AI mạnh (General AI) hay còn gọi là AI tổng quát sẽ có khả năng:
A. Chỉ có thể thực hiện một nhiệm vụ duy nhất với độ chính xác cao.
B. Có khả năng hiểu, học hỏi và áp dụng kiến thức cho bất kỳ nhiệm vụ trí tuệ nào mà con người có thể làm.
C. Tạo ra các thuật toán hoàn toàn mới mà không cần dữ liệu.
D. Tự động sửa lỗi trong mọi phần mềm máy tính.
11. Một hệ thống AI có thể chơi cờ vua ở đẳng cấp cao, ví dụ như Deep Blue của IBM, thuộc loại hình AI nào?
A. AI Mạnh (General AI).
B. AI Hẹp (Narrow AI).
C. Siêu trí tuệ nhân tạo (Superintelligence).
D. AI Cảm xúc (Emotional AI).
12. Khái niệm AI yếu (Narrow AI) hay còn gọi là AI hẹp ám chỉ loại hình AI có khả năng:
A. Thực hiện một hoặc một vài nhiệm vụ cụ thể, chuyên biệt.
B. Có khả năng suy luận và học hỏi trên mọi lĩnh vực như con người.
C. Hiểu và có ý thức về thế giới xung quanh.
D. Tự phát triển và tiến hóa vượt qua khả năng của con người.
13. Trong các kỹ thuật AI, Mạng nơ-ron nhân tạo (Artificial Neural Networks) được lấy cảm hứng từ cấu trúc và cách hoạt động của bộ phận nào trong cơ thể con người?
A. Hệ tuần hoàn.
B. Hệ tiêu hóa.
C. Hệ thần kinh (cụ thể là các nơ-ron).
D. Hệ hô hấp.
14. Khả năng hiểu và xử lý ngôn ngữ của con người bởi máy tính được gọi là gì trong AI?
A. Thị giác máy tính (Computer Vision).
B. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing - NLP).
C. Hệ chuyên gia (Expert Systems).
D. Mạng nơ-ron nhân tạo (Artificial Neural Networks).
15. Yếu tố nào dưới đây đóng vai trò quan trọng nhất trong việc đào tạo hầu hết các mô hình học máy hiện đại?
A. Sức mạnh tính toán của siêu máy tính.
B. Sự tồn tại của các thuật toán mã nguồn mở.
C. Khối lượng và chất lượng của dữ liệu đầu vào.
D. Sự phát triển của công nghệ mạng 5G.
16. Khái niệm Học sâu (Deep Learning) là một nhánh của học máy sử dụng các mô hình có cấu trúc phức tạp, thường là:
A. Chỉ các thuật toán dựa trên quy tắc logic.
B. Các mạng nơ-ron nhân tạo với nhiều lớp (layers).
C. Các thuật toán phân tích thống kê đơn giản.
D. Các hệ thống dựa trên cây quyết định.
17. Một hệ thống AI có khả năng nhìn và hiểu nội dung của hình ảnh hoặc video đang áp dụng lĩnh vực nào?
A. Học tăng cường (Reinforcement Learning).
B. Thị giác máy tính (Computer Vision).
C. Lập kế hoạch (Planning).
D. Hệ thống khuyến nghị (Recommender Systems).
18. Trong các mô hình AI, tham số (parameters) đóng vai trò gì?
A. Là các dữ liệu đầu vào cho mô hình.
B. Là các giá trị mà mô hình học được từ dữ liệu để đưa ra dự đoán.
C. Là kết quả cuối cùng của quá trình xử lý.
D. Là các quy tắc cố định không thay đổi.
19. Khả năng của AI trong việc học hỏi từ các ví dụ có nhãn (ví dụ: hình ảnh mèo được gắn nhãn mèo) thuộc loại hình học máy nào?
A. Học không giám sát (Unsupervised Learning).
B. Học có giám sát (Supervised Learning).
C. Học tăng cường (Reinforcement Learning).
D. Học bán giám sát (Semi-supervised Learning).
20. Khả năng của AI trong việc tự động hóa các quy trình lặp đi lặp lại, tốn thời gian và công sức của con người được gọi là gì?
A. Trí tuệ cảm xúc.
B. Tự động hóa thông minh (Intelligent Automation).
C. Phát triển phần mềm thủ công.
D. Phân tích dữ liệu thô.
21. Khái niệm Học tăng cường (Reinforcement Learning) trong AI mô tả một mô hình học tập dựa trên:
A. Việc nhận phản hồi (thưởng hoặc phạt) từ các hành động trong môi trường.
B. Việc phân loại dữ liệu dựa trên các nhãn đã cho.
C. Việc tìm kiếm các mẫu ẩn trong dữ liệu lớn.
D. Việc học từ các ví dụ được dán nhãn chính xác.
22. Trong lịch sử phát triển của AI, thời kỳ vàng son ban đầu của AI thường gắn liền với những kỳ vọng và niềm tin vào khả năng nào của máy móc?
A. Khả năng tự học từ mọi loại dữ liệu mà không cần giám sát.
B. Khả năng tư duy logic, giải quyết vấn đề và thực hiện các nhiệm vụ trí tuệ phức tạp như con người.
C. Khả năng phát triển ý thức và cảm xúc.
D. Khả năng thay thế hoàn toàn các ngành nghề đòi hỏi sự sáng tạo.
23. Trong lĩnh vực Trí tuệ Nhân tạo (AI), khái niệm học máy (machine learning) chủ yếu đề cập đến khả năng nào của hệ thống?
A. Khả năng thực hiện các phép tính phức tạp một cách nhanh chóng.
B. Khả năng tự động học hỏi và cải thiện hiệu suất từ dữ liệu mà không cần lập trình rõ ràng cho từng nhiệm vụ.
C. Khả năng giao tiếp với con người bằng ngôn ngữ tự nhiên.
D. Khả năng tạo ra các tác phẩm nghệ thuật độc đáo.
24. Trong các ứng dụng của AI, việc sử dụng thuật toán để nhóm các đối tượng tương tự nhau lại mà không có nhãn định trước (ví dụ: phân loại khách hàng dựa trên hành vi mua sắm) thuộc loại hình học máy nào?
A. Học có giám sát (Supervised Learning).
B. Học tăng cường (Reinforcement Learning).
C. Học không giám sát (Unsupervised Learning).
D. Học sâu (Deep Learning).
25. Trong các ứng dụng của AI, hệ thống nào thường được sử dụng để đề xuất sản phẩm hoặc nội dung dựa trên hành vi và sở thích của người dùng?
A. Hệ thống điều khiển robot.
B. Hệ thống chuyên gia.
C. Hệ thống khuyến nghị (Recommender Systems).
D. Hệ thống nhận dạng giọng nói.
