Trắc nghiệm Cánh diều Khoa học máy tính 12 bài 2: Giới thiệu về trí tuệ nhân tạo (tiếp theo)
1. Công nghệ xe tự lái sử dụng kết hợp những lĩnh vực chính nào của AI?
A. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên và học tăng cường
B. Thị giác máy tính, học máy và lập kế hoạch
C. Hệ chuyên gia và nhận dạng giọng nói
D. Tối ưu hóa và tính toán tiến hóa
2. Khi nói về tính toán tiến hóa (evolutionary computation) trong AI, nó thường lấy cảm hứng từ quá trình nào trong tự nhiên?
A. Sự phát triển của ngôn ngữ
B. Sự tiến hóa sinh học và chọn lọc tự nhiên
C. Hoạt động của não bộ con người
D. Chu kỳ nước
3. Trong các lĩnh vực ứng dụng của Trí tuệ nhân tạo (AI), lĩnh vực nào tập trung vào việc giúp máy tính hiểu và xử lý ngôn ngữ tự nhiên của con người?
A. Thị giác máy tính
B. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)
C. Hệ chuyên gia
D. Học máy
4. Khả năng của một hệ thống AI trong việc hiểu và phản hồi các cảm xúc hoặc sắc thái trong văn bản hoặc giọng nói của con người thuộc về lĩnh vực nào?
A. Nhận dạng mẫu
B. Phân tích tình cảm (Sentiment Analysis)
C. Lập kế hoạch
D. Thị giác máy tính
5. Trong các phương pháp học máy, học không giám sát (unsupervised learning) có đặc điểm chính là gì?
A. Sử dụng dữ liệu có nhãn
B. Tìm kiếm các mẫu hoặc cấu trúc ẩn trong dữ liệu không có nhãn
C. Yêu cầu phản hồi liên tục từ người dùng
D. Tối ưu hóa một hàm mục tiêu rõ ràng
6. Lĩnh vực nào của AI tập trung vào việc tạo ra các tác nhân thông minh có thể cảm nhận môi trường và hành động để đạt được mục tiêu?
A. Phân tích dữ liệu
B. Lý thuyết trò chơi
C. Tác nhân thông minh (Intelligent Agents)
D. Học tăng cường
7. Trong lĩnh vực robot học, AI đóng vai trò gì để robot có thể tương tác với môi trường xung quanh một cách thông minh?
A. Chỉ cung cấp năng lượng
B. Giúp robot ra quyết định và điều hướng
C. Chỉ đảm nhận chức năng di chuyển
D. Giới hạn ở việc hiển thị thông tin
8. Khả năng của AI trong việc phân tích và hiểu các quy luật, xu hướng từ một lượng lớn dữ liệu để đưa ra dự đoán được gọi là gì?
A. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
B. Phân tích dữ liệu và dự đoán
C. Thị giác máy tính
D. Lập trình logic
9. Trong lịch sử phát triển của AI, Mùa đông AI (AI Winter) đề cập đến giai đoạn nào?
A. Giai đoạn AI đạt được những tiến bộ vượt bậc
B. Giai đoạn giảm sút tài trợ và quan tâm đến nghiên cứu AI do kỳ vọng không được đáp ứng
C. Giai đoạn phát triển mạnh mẽ của các hệ thống học máy
D. Giai đoạn AI được ứng dụng rộng rãi trong đời sống
10. Yếu tố nào sau đây là cốt lõi để một hệ thống AI có thể thực hiện học tăng cường (Reinforcement Learning)?
A. Dữ liệu được gán nhãn chính xác
B. Phản hồi dưới dạng phần thưởng hoặc phạt từ môi trường
C. Lập trình logic tuyến tính
D. Mô hình dữ liệu tĩnh
11. Một ví dụ về AI yếu (Weak AI) hoặc AI hẹp (Narrow AI) là gì?
A. Một hệ thống có khả năng suy nghĩ và học hỏi giống con người trong mọi lĩnh vực
B. Một trợ lý ảo chỉ có thể trả lời các câu hỏi hoặc thực hiện các tác vụ cụ thể
C. Một robot có khả năng tự nhận thức và cảm xúc
D. Một máy tính có thể vượt qua bài kiểm tra Turing
12. Nguyên tắc tối thiểu hóa sai số (minimizing error) thường được áp dụng trong quá trình nào của học máy?
A. Huấn luyện mô hình
B. Thu thập dữ liệu
C. Thiết kế giao diện người dùng
D. Lưu trữ dữ liệu
13. Một hệ thống AI được thiết kế để đưa ra lời khuyên hoặc giải pháp cho một vấn đề cụ thể dựa trên kiến thức chuyên môn được mã hóa sẵn, hệ thống này được gọi là gì?
A. Hệ thống đa phương tiện
B. Hệ thống chuyên gia (Expert System)
C. Hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu
D. Hệ thống gợi ý
14. Yếu tố nào sau đây KHÔNG phải là một trong những mục tiêu chính của nghiên cứu Trí tuệ nhân tạo?
A. Mô phỏng khả năng nhận thức của con người
B. Tạo ra các hệ thống có khả năng hành động thông minh
C. Thay thế hoàn toàn vai trò của con người trong mọi lĩnh vực
D. Giải quyết các vấn đề phức tạp mà con người gặp khó khăn
15. Một ví dụ về ứng dụng của AI trong lĩnh vực y tế là gì?
A. Tự động hóa quy trình sản xuất
B. Phân tích hình ảnh y tế để chẩn đoán bệnh
C. Quản lý hệ thống giao thông
D. Dự báo thời tiết
16. Một hệ thống AI được thiết kế để hiểu và đáp ứng các yêu cầu bằng giọng nói của con người thuộc lĩnh vực nào?
A. Thị giác máy tính
B. Nhận dạng giọng nói (Speech Recognition)
C. Học máy
D. Hệ chuyên gia
17. Một hệ thống AI có khả năng tự học hỏi từ dữ liệu để cải thiện hiệu suất mà không cần được lập trình rõ ràng cho từng tác vụ cụ thể, điều này thuộc về nguyên lý nào của AI?
A. Suy luận logic
B. Học máy (Machine Learning)
C. Nhận dạng mẫu
D. Tối ưu hóa
18. Khả năng của máy tính trong việc nhìn và diễn giải thông tin từ hình ảnh hoặc video được gọi là gì?
A. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
B. Hệ thống điều khiển tự động
C. Thị giác máy tính (Computer Vision)
D. Nhận dạng giọng nói
19. Trong lĩnh vực AI, hàm kích hoạt (activation function) trong mạng nơ-ron có vai trò gì?
A. Lưu trữ dữ liệu đầu vào
B. Quyết định đầu ra của nơ-ron dựa trên đầu vào đã nhận
C. Tính toán tốc độ xử lý
D. Kết nối các lớp mạng
20. Việc máy tính có khả năng nhận diện và phân loại các đối tượng trong một bức ảnh (ví dụ: nhận diện chó, mèo, xe hơi) là ứng dụng của lĩnh vực nào trong AI?
A. Tạo sinh nội dung
B. Thị giác máy tính
C. Lý luận
D. Lập kế hoạch
21. Khả năng của một hệ thống AI trong việc đưa ra quyết định dựa trên việc đánh giá các yếu tố khác nhau và dự đoán kết quả được gọi là gì?
A. Nhận dạng mẫu
B. Suy luận và ra quyết định
C. Xử lý âm thanh
D. Lập trình tương tác
22. Khi nói đến mạng nơ-ron nhân tạo (Artificial Neural Network), đơn vị xử lý cơ bản nhất được gọi là gì?
A. Tranzito
B. Nơ-ron (Neuron) hoặc nút (node)
C. Bộ xử lý trung tâm (CPU)
D. Pixel
23. Thuật ngữ Học sâu (Deep Learning) đề cập đến một phương pháp học máy sử dụng cấu trúc mạng nơ-ron nhân tạo có bao nhiêu lớp?
A. Một lớp
B. Hai lớp
C. Nhiều lớp ẩn
D. Chỉ có lớp vào và lớp ra
24. AI tạo sinh (Generative AI) có khả năng làm gì?
A. Chỉ phân tích dữ liệu đã có
B. Tạo ra nội dung mới như văn bản, hình ảnh, âm nhạc
C. Chỉ thực hiện các tác vụ lặp đi lặp lại
D. Kiểm soát các hệ thống vật lý
25. Lĩnh vực AI nào tập trung vào việc tạo ra các hệ thống có khả năng lập kế hoạch hành động để đạt được một mục tiêu cụ thể?
A. Nhận dạng giọng nói
B. Lập kế hoạch tự động (Automated Planning)
C. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
D. Học không giám sát
