Trắc nghiệm Khoa học máy tính 12 chân trời sáng tạo bài A1: Giới thiệu Trí tuệ nhân tạo
1. Đâu là một trong những mục tiêu chính của lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo theo quan điểm phổ biến trong các tài liệu giới thiệu ban đầu?
A. Phát triển các thuật toán mã hóa bảo mật cao cho truyền thông.
B. Thiết kế các hệ thống có khả năng thực hiện các nhiệm vụ mà thông thường đòi hỏi trí tuệ con người.
C. Tạo ra các vật liệu mới có tính chất siêu dẫn ở nhiệt độ phòng.
D. Xây dựng các mô hình dự báo thời tiết chính xác đến từng phút.
2. Khả năng lập kế hoạch của hệ thống AI đề cập đến việc gì?
A. Khả năng ghi nhớ thông tin.
B. Khả năng phân tích dữ liệu đầu vào.
C. Khả năng xác định một chuỗi các hành động để đạt được mục tiêu.
D. Khả năng tạo ra giao diện người dùng.
3. Một ví dụ về ứng dụng Trí tuệ nhân tạo trong cuộc sống hàng ngày là:
A. Sử dụng máy tính bỏ túi để thực hiện phép cộng.
B. Giao diện gợi ý sản phẩm trên các trang thương mại điện tử.
C. Sử dụng phần mềm soạn thảo văn bản.
D. Truy cập internet bằng trình duyệt web.
4. Hệ thống Trí tuệ nhân tạo nào thường được thiết kế để giải quyết các vấn đề cụ thể và có kiến thức chuyên sâu trong một lĩnh vực hẹp?
A. Hệ thống học máy tổng quát.
B. Hệ chuyên gia.
C. Mạng nơ-ron nhân tạo.
D. Các thuật toán tìm kiếm.
5. Thị giác máy tính (Computer Vision) là một nhánh của AI tập trung vào khả năng nào của máy tính?
A. Hiểu và tạo ra ngôn ngữ viết.
B. Diễn giải và hiểu thông tin từ hình ảnh hoặc video.
C. Chơi các trò chơi chiến thuật phức tạp.
D. Tối ưu hóa các thuật toán tìm kiếm trên web.
6. Trong bài học giới thiệu về AI, suy luận được hiểu là quá trình gì?
A. Thu thập dữ liệu từ internet.
B. Tạo ra các câu hỏi mới.
C. Rút ra kết luận mới từ những thông tin hoặc quy tắc đã biết.
D. Lưu trữ dữ liệu vào cơ sở dữ liệu.
7. Hệ thống nhận dạng khuôn mặt trên điện thoại thông minh là ví dụ điển hình cho ứng dụng nào của AI?
A. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
B. Học tăng cường.
C. Thị giác máy tính.
D. Hệ chuyên gia.
8. Khái niệm Học máy (Machine Learning) là một tập hợp con của lĩnh vực nào?
A. An ninh mạng.
B. Trí tuệ nhân tạo.
C. Khoa học dữ liệu.
D. Lập trình hướng đối tượng.
9. Phát biểu nào sau đây mô tả đúng nhất về Mạng nơ-ron nhân tạo (Artificial Neural Networks - ANN)?
A. Là các thuật toán tìm kiếm hiệu quả nhất.
B. Là mô hình tính toán lấy cảm hứng từ cấu trúc và chức năng của bộ não con người.
C. Là các hệ thống chuyên gia với quy tắc logic rõ ràng.
D. Là các thuật toán phân tích chuỗi thời gian.
10. Một hệ thống được coi là có trí tuệ theo nghĩa AI nếu nó có thể thực hiện tốt các nhiệm vụ như thế nào?
A. Chỉ thực hiện các phép tính số học đơn giản.
B. Thực hiện các nhiệm vụ mà thông thường đòi hỏi sự hiểu biết, học hỏi, giải quyết vấn đề và ra quyết định của con người.
C. Chỉ lưu trữ và truy xuất dữ liệu.
D. Chỉ chạy các chương trình đã được lập trình sẵn.
11. Mục tiêu của Học có giám sát (Supervised Learning) là gì?
A. Tìm kiếm các mẫu ẩn trong dữ liệu không có nhãn.
B. Dự đoán một giá trị hoặc phân loại dựa trên dữ liệu đã có nhãn.
C. Giảm số chiều của dữ liệu.
D. Tạo ra dữ liệu mới tương tự dữ liệu gốc.
12. Việc phát triển Trí tuệ nhân tạo tổng quát (Artificial General Intelligence - AGI) được coi là một mục tiêu dài hạn, có nghĩa là gì?
A. Tạo ra các hệ thống AI có khả năng thực hiện bất kỳ nhiệm vụ trí tuệ nào mà con người có thể làm.
B. Phát triển các thuật toán AI có tốc độ xử lý nhanh nhất.
C. Xây dựng các robot có hình dạng giống con người.
D. Tạo ra các hệ thống AI chuyên biệt cho từng ngành công nghiệp.
13. Khả năng học hỏi của hệ thống Trí tuệ nhân tạo thường đề cập đến việc gì?
A. Khả năng tự động cập nhật phần cứng máy tính.
B. Khả năng cải thiện hiệu suất và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu hoặc kinh nghiệm.
C. Khả năng kết nối internet tốc độ cao.
D. Khả năng sao chép dữ liệu từ các nguồn khác nhau.
14. Trong các lĩnh vực ứng dụng của Trí tuệ nhân tạo, hệ thống nhận dạng giọng nói thuộc về lĩnh vực nào?
A. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing - NLP).
B. Thị giác máy tính (Computer Vision).
C. Hệ chuyên gia (Expert Systems).
D. Robot học (Robotics).
15. Theo quan điểm phổ biến, yếu tố nào đã thúc đẩy sự phát triển mạnh mẽ của Trí tuệ nhân tạo trong những năm gần đây?
A. Sự phát triển của công nghệ in 3D.
B. Sự gia tăng của dữ liệu lớn (Big Data), sức mạnh tính toán và các thuật toán học sâu tiên tiến.
C. Sự suy giảm của internet.
D. Việc ngừng nghiên cứu về thuật toán.
16. Yếu tố nào là quan trọng nhất để một hệ thống học máy có thể hoạt động hiệu quả?
A. Tốc độ xử lý của bộ vi xử lý.
B. Dung lượng bộ nhớ RAM.
C. Chất lượng và số lượng dữ liệu huấn luyện.
D. Độ phức tạp của giao diện người dùng.
17. Theo bài học Giới thiệu Trí tuệ nhân tạo trong chương trình Khoa học máy tính lớp 12, thuật ngữ Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence - AI) lần đầu tiên được sử dụng trong bối cảnh nào?
A. Trong một bài báo khoa học năm 1943 của Warren McCulloch và Walter Pitts về mạng nơ-ron.
B. Tại hội nghị Dartmouth năm 1956, được coi là sự kiện khai sinh ra lĩnh vực AI.
C. Trong cuốn sách Computing Machinery and Intelligence năm 1950 của Alan Turing.
D. Trong một dự án nghiên cứu về robot tự động hóa vào những năm 1960.
18. Trong các loại hình AI, Học tăng cường (Reinforcement Learning) học hỏi thông qua cơ chế nào?
A. Nhận phản hồi từ việc thực hiện hành động trong một môi trường và tối đa hóa phần thưởng.
B. Học từ các cặp dữ liệu đầu vào và đầu ra đã được gán nhãn.
C. Tìm kiếm các mẫu và cấu trúc ẩn trong tập dữ liệu lớn.
D. Mô phỏng hoạt động của các nơ-ron sinh học.
19. Theo lịch sử phát triển AI, giai đoạn nào thường được mô tả là Mùa đông AI?
A. Giai đoạn đầu những năm 1950, khi AI còn non trẻ.
B. Khoảng những năm 1970-1980, khi các kỳ vọng về AI không đạt được và nguồn tài trợ giảm sút.
C. Cuối những năm 1990, khi Internet phát triển mạnh.
D. Trong giai đoạn hiện tại với sự bùng nổ của học sâu.
20. Ngôn ngữ lập trình nào thường được sử dụng phổ biến trong phát triển các ứng dụng Trí tuệ nhân tạo hiện nay?
A. C++.
B. Java.
C. Python.
D. Visual Basic.
21. Trong bài học, hệ thống Trí tuệ nhân tạo yếu (Weak AI) hay còn gọi là AI hẹp (Narrow AI) ám chỉ điều gì?
A. Hệ thống AI có khả năng suy nghĩ và cảm nhận như con người.
B. Hệ thống AI được thiết kế để thực hiện một nhiệm vụ cụ thể.
C. Hệ thống AI có ý thức và khả năng tự nhận thức.
D. Hệ thống AI có thể học hỏi mọi thứ.
22. Trong lĩnh vực AI, Học sâu (Deep Learning) là một tập hợp con của Học máy, nổi bật với việc sử dụng loại mô hình nào?
A. Cây quyết định (Decision Trees).
B. Máy vector hỗ trợ (Support Vector Machines - SVM).
C. Mạng nơ-ron nhiều lớp (Deep Neural Networks).
D. K-means clustering.
23. Đâu là một dạng của Học không giám sát (Unsupervised Learning)?
A. Phân loại thư rác (Spam classification).
B. Nhận dạng hình ảnh.
C. Phân cụm dữ liệu (Clustering).
D. Dự đoán giá nhà.
24. Robot tự hành là một ứng dụng kết hợp giữa Trí tuệ nhân tạo và lĩnh vực nào?
A. Mạng máy tính.
B. Robot học.
C. Cơ sở dữ liệu.
D. Hệ điều hành.
25. Nguyên lý Turing Test được đề xuất bởi Alan Turing nhằm mục đích gì?
A. Kiểm tra khả năng tính toán của máy tính.
B. Đánh giá xem máy tính có thể hiện trí thông minh giống con người hay không.
C. Đo lường tốc độ xử lý của chip.
D. Xác định tính bảo mật của hệ thống.
