[Cánh diều] Trắc nghiệm Tin học ứng dụng 12 bài 1: Giới thiệu về trí tuệ nhân tạo
1. Theo quan điểm hiện đại, trí tuệ nhân tạo (AI) có thể được định nghĩa là lĩnh vực khoa học máy tính tập trung vào việc tạo ra các hệ thống có khả năng thực hiện các tác vụ mà thông thường đòi hỏi trí tuệ con người. Khía cạnh nào sau đây là mục tiêu chính của AI?
A. Tự động hóa hoàn toàn mọi quy trình sản xuất công nghiệp.
B. Phát triển các thuật toán cho phép máy tính học hỏi, suy luận và giải quyết vấn đề.
C. Thiết kế các giao diện người dùng trực quan và dễ sử dụng.
D. Tạo ra các mạng máy tính có tốc độ truyền dữ liệu cao nhất.
2. Lĩnh vực nào của trí tuệ nhân tạo tập trung vào việc cho phép máy tính hiểu và xử lý ngôn ngữ của con người, bao gồm cả việc đọc, hiểu và tạo ra văn bản?
A. Thị giác máy tính (Computer Vision).
B. Học máy (Machine Learning).
C. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing - NLP).
D. Robot học (Robotics).
3. Trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, AI đang được sử dụng để hỗ trợ chẩn đoán bệnh dựa trên hình ảnh y tế (như X-quang, MRI). Khả năng này chủ yếu thuộc về loại AI nào?
A. AI yếu (Narrow AI) tập trung vào phân tích hình ảnh.
B. AI mạnh (General AI) có khả năng suy luận y khoa phức tạp.
C. Hệ chuyên gia được huấn luyện dữ liệu y tế.
D. Cả 1 và 3 đều đúng.
4. Một hệ thống AI được gọi là thông minh khi nó có thể thực hiện các hành động giống con người. Tuy nhiên, điều gì phân biệt rõ ràng nhất giữa trí tuệ con người và trí tuệ nhân tạo hiện tại?
A. Khả năng tính toán nhanh chóng.
B. Trải nghiệm chủ quan, ý thức, cảm xúc và sự hiểu biết sâu sắc về ngữ cảnh.
C. Khả năng học hỏi từ dữ liệu.
D. Khả năng thực hiện các tác vụ lặp đi lặp lại.
5. Ngược lại với AI hẹp, AI mạnh (Strong AI) hay còn gọi là Trí tuệ nhân tạo tổng quát (Artificial General Intelligence - AGI) được kỳ vọng sẽ có khả năng nào?
A. Chỉ thực hiện tốt một nhiệm vụ duy nhất, ví dụ chơi cờ vua.
B. Hiểu và học bất kỳ nhiệm vụ trí tuệ nào mà con người có thể làm.
C. Phân tích dữ liệu hình ảnh với độ chính xác cao.
D. Tự động dịch thuật giữa các ngôn ngữ khác nhau.
6. Trong các ứng dụng của AI, việc sử dụng thuật toán để phân tích lượng lớn dữ liệu nhằm phát hiện các mẫu, xu hướng hoặc dự đoán kết quả được gọi là gì?
A. Lập trình logic (Logic Programming).
B. Phân tích dữ liệu (Data Analytics) sử dụng AI.
C. Tự động hóa quy trình thủ công (Robotic Process Automation - RPA).
D. Quản lý cơ sở dữ liệu (Database Management).
7. Trong lĩnh vực robot học, AI đóng vai trò gì để robot có thể tương tác thông minh với môi trường xung quanh?
A. Chỉ đảm nhận việc di chuyển cơ học của robot.
B. Giúp robot nhận thức môi trường, lập kế hoạch hành động và ra quyết định.
C. Tạo ra các bộ phận cơ khí mới cho robot.
D. Đảm bảo robot chỉ hoạt động theo các lệnh được lập trình sẵn.
8. Một ví dụ về hệ thống AI có khả năng suy luận (reasoning) là gì?
A. Hệ thống gợi ý nhạc dựa trên lượt nghe trước đó.
B. Một hệ thống chẩn đoán y tế dựa trên các triệu chứng và kiến thức y khoa đã được lập trình.
C. Công cụ dịch tự động văn bản.
D. Trợ lý ảo trả lời các câu hỏi đơn giản về thời tiết.
9. Học máy (Machine Learning) là một nhánh quan trọng của AI. Điểm cốt lõi của học máy là gì?
A. Lập trình sẵn mọi quy tắc và hành vi cho máy tính.
B. Cho phép hệ thống tự động học hỏi từ dữ liệu mà không cần lập trình tường minh cho mọi tình huống.
C. Chỉ tập trung vào việc cải thiện tốc độ xử lý của phần cứng máy tính.
D. Tạo ra các chatbot có khả năng trò chuyện giống con người hoàn toàn.
10. Khi nói về các loại thuật toán học máy, thuật toán nào thường được sử dụng để phân loại dữ liệu thành các nhóm dựa trên các đặc điểm đã biết?
A. Học không giám sát (Unsupervised Learning).
B. Học có giám sát (Supervised Learning).
C. Học tăng cường (Reinforcement Learning).
D. Mạng nơ-ron sâu (Deep Neural Networks) chỉ dùng cho phân cụm.
11. Khái niệm AI tạo sinh (Generative AI) đang ngày càng phổ biến. Mục tiêu chính của AI tạo sinh là gì?
A. Chỉ phân tích dữ liệu có sẵn.
B. Tạo ra nội dung mới (văn bản, hình ảnh, âm nhạc, mã code) dựa trên dữ liệu đã học.
C. Tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại trong văn phòng.
D. Kiểm soát các hệ thống tự động hóa công nghiệp.
12. Một ví dụ điển hình về ứng dụng AI trong cuộc sống hàng ngày là hệ thống đề xuất nội dung trên các nền tảng xem phim hoặc mua sắm trực tuyến. Cơ chế hoạt động chính của các hệ thống này dựa trên?
A. Lập trình điều kiện IF-THEN-ELSE cố định.
B. Phân tích hành vi người dùng và lịch sử tương tác để đưa ra gợi ý phù hợp.
C. Sử dụng các quy tắc ngữ pháp chuẩn để tạo nội dung mới.
D. Dựa vào ý kiến đồng thuận của đa số người dùng được khảo sát.
13. Trong lĩnh vực giao thông, xe tự lái sử dụng AI để thực hiện các chức năng như nhận diện biển báo, người đi bộ, và điều khiển xe. Khả năng này kết hợp chủ yếu những lĩnh vực AI nào?
A. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên và Học tăng cường.
B. Thị giác máy tính và Học tăng cường/Lập kế hoạch.
C. Học không giám sát và Hệ chuyên gia.
D. Xử lý âm thanh và Mạng nơ-ron nông.
14. AI có thể được ứng dụng để phân tích cảm xúc của con người qua văn bản, giọng nói hoặc biểu cảm khuôn mặt. Lĩnh vực nào của AI chủ yếu xử lý nhiệm vụ này?
A. Học máy không giám sát (Unsupervised Learning).
B. Thị giác máy tính và Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (kết hợp).
C. Lập trình hướng đối tượng (Object-Oriented Programming).
D. Quản lý dự án phần mềm (Software Project Management).
15. Một trong những thách thức đạo đức lớn nhất liên quan đến AI là vấn đề thiên vị (bias). Thiên vị trong AI thường xuất phát từ đâu?
A. Sự thiếu hụt thuật toán phức tạp.
B. Dữ liệu huấn luyện không đại diện hoặc chứa đựng các định kiến xã hội.
C. Tốc độ xử lý của các bộ vi xử lý.
D. Việc sử dụng quá nhiều mã nguồn mở.
16. AI có khả năng tự động hóa nhiều công việc lặp đi lặp lại. Điều này có thể dẫn đến tác động xã hội nào?
A. Tăng trưởng kinh tế chậm lại do giảm nhu cầu lao động.
B. Thay đổi cơ cấu việc làm, đòi hỏi người lao động phải thích ứng và học kỹ năng mới.
C. Giảm sự phụ thuộc vào công nghệ thông tin.
D. Tăng cường sự phân biệt giàu nghèo một cách rõ rệt mà không có giải pháp.
17. AI có thể phân biệt giữa AI yếu và AI mạnh. AI mạnh (AGI) được xem là một mục tiêu dài hạn của nghiên cứu AI vì nó yêu cầu khả năng gì mà AI yếu chưa đạt được?
A. Khả năng xử lý nhanh một tác vụ chuyên biệt.
B. Khả năng hiểu, học và áp dụng kiến thức một cách tổng quát trên nhiều lĩnh vực khác nhau.
C. Khả năng nhận dạng giọng nói với độ chính xác cao.
D. Khả năng điều khiển robot thực hiện các chuyển động.
18. Khi xây dựng một mô hình AI, việc lựa chọn tập dữ liệu phù hợp và chất lượng cao đóng vai trò quan trọng như thế nào?
A. Không ảnh hưởng đến hiệu suất của mô hình.
B. Là yếu tố quyết định đến khả năng học hỏi và độ chính xác của mô hình.
C. Chỉ cần thiết cho các mô hình học không giám sát.
D. Chỉ quan trọng đối với các ứng dụng AI yếu.
19. Một hệ thống AI được thiết kế để mô phỏng quá trình suy luận và ra quyết định của các chuyên gia trong một lĩnh vực cụ thể (ví dụ: chẩn đoán y tế) thuộc loại hình nào?
A. Hệ thống dựa trên luật (Rule-based Systems).
B. Hệ chuyên gia (Expert Systems).
C. Mạng nơ-ron nhân tạo (Artificial Neural Networks).
D. Học tăng cường (Reinforcement Learning).
20. AI có thể được sử dụng để cá nhân hóa trải nghiệm người dùng. Ví dụ, một ứng dụng học tập có thể điều chỉnh độ khó của bài giảng dựa trên hiệu suất của người học. Đây là ứng dụng của AI trong lĩnh vực nào?
A. Chăm sóc sức khỏe.
B. Giáo dục thích ứng (Adaptive Learning).
C. Tài chính ngân hàng.
D. Sản xuất công nghiệp.
21. AI có thể được sử dụng để phát hiện gian lận trong các giao dịch tài chính. Quá trình này thường liên quan đến việc nhận diện các mẫu hành vi bất thường so với dữ liệu giao dịch thông thường. Đây là ứng dụng của AI trong lĩnh vực nào?
A. Marketing và quảng cáo.
B. An ninh mạng và Tài chính.
C. Quản lý chuỗi cung ứng.
D. Nghiên cứu khoa học cơ bản.
22. AI có thể được phân loại dựa trên khả năng hoạt động. AI yếu (Weak AI) hay còn gọi là AI hẹp (Narrow AI) có đặc điểm gì?
A. Có khả năng hiểu và thực hiện mọi nhiệm vụ trí tuệ như con người.
B. Chuyên biệt hóa để thực hiện một hoặc một vài nhiệm vụ cụ thể.
C. Có ý thức và cảm xúc như con người.
D. Có thể tự học và phát triển trí tuệ vượt xa con người.
23. Học tăng cường (Reinforcement Learning) là một phương pháp học máy. Nguyên tắc cơ bản của học tăng cường là gì?
A. Học từ dữ liệu đã được gán nhãn chính xác.
B. Thực hiện hành động trong môi trường và nhận phản hồi (thưởng/phạt) để tối ưu hóa hành vi.
C. Tìm kiếm các mẫu ẩn trong tập dữ liệu lớn.
D. Học cách mô phỏng các quy trình kinh doanh.
24. Khả năng của một hệ thống AI trong việc nhận dạng và diễn giải các đối tượng, cảnh vật hoặc hành động trong hình ảnh hoặc video được gọi là gì?
A. Học tăng cường (Reinforcement Learning).
B. Thị giác máy tính (Computer Vision).
C. Hệ chuyên gia (Expert Systems).
D. Lập kế hoạch tự động (Automated Planning).
25. Trong các ứng dụng AI, Deep Learning (Học sâu) là một kỹ thuật nổi bật. Đặc điểm chính của Học sâu là gì?
A. Sử dụng một lớp duy nhất để xử lý dữ liệu.
B. Dựa trên các mạng nơ-ron nhân tạo với nhiều lớp (layers) để học các biểu diễn dữ liệu phức tạp.
C. Yêu cầu lập trình viên viết toàn bộ logic xử lý.
D. Chỉ phù hợp với các bài toán tính toán đơn giản.
