[Chân trời] Trắc nghiệm Khoa học máy tính 12 bài A2: Trí tuệ nhân tạo và cuộc sống
1. AI có thể được ứng dụng trong lĩnh vực giao thông thông minh như thế nào để nâng cao an toàn và hiệu quả?
A. Phân tích dữ liệu giao thông để điều phối đèn tín hiệu và quản lý luồng xe.
B. Thiết kế lại cấu trúc đường bộ.
C. Sản xuất phụ tùng ô tô tự động.
D. Cung cấp dịch vụ sửa chữa xe lưu động.
2. AI trong lĩnh vực sản xuất (Manufacturing) được gọi là Công nghiệp 4.0 hoặc Nhà máy thông minh nhờ khả năng gì?
A. Tự động hóa quy trình sản xuất, tối ưu hóa chuỗi cung ứng và bảo trì dự đoán.
B. Thiết kế sản phẩm mới hoàn toàn tự động.
C. Quản lý nhân sự.
D. Tự động hóa công tác kế toán.
3. Một ví dụ về ứng dụng của AI trong lĩnh vực pháp luật là gì?
A. Phân tích các văn bản pháp luật, hỗ trợ nghiên cứu án lệ và dự đoán kết quả xét xử.
B. Tự động hóa quy trình tố tụng.
C. Tư vấn pháp lý trực tiếp cho cá nhân.
D. Thực thi pháp luật trên đường phố.
4. Trong lĩnh vực giải trí, AI có thể tạo ra những trải nghiệm mới mẻ nào?
A. Tạo nhạc, viết kịch bản, phát triển nhân vật game và đề xuất nội dung cá nhân hóa.
B. Kiểm soát bản quyền âm nhạc.
C. Quản lý phòng vé.
D. Phân tích hiệu suất diễn viên.
5. Trong lĩnh vực bán lẻ, AI được ứng dụng để tối ưu hóa trải nghiệm khách hàng thông qua:
A. Cung cấp gợi ý sản phẩm cá nhân hóa và dự đoán xu hướng mua sắm.
B. Tự động hóa quy trình kiểm kê kho hàng.
C. Quản lý chuỗi cung ứng.
D. Thiết kế không gian cửa hàng.
6. Theo phân tích phổ biến về tác động của Trí tuệ nhân tạo (AI) đến thị trường lao động, loại công việc nào sau đây được dự đoán sẽ ít bị ảnh hưởng bởi tự động hóa hơn các loại công việc khác?
A. Công việc đòi hỏi sự sáng tạo, tư duy phản biện và tương tác xã hội phức tạp.
B. Công việc thực hiện các tác vụ lặp đi lặp lại, quy trình rõ ràng.
C. Công việc liên quan đến nhập liệu và xử lý dữ liệu theo mẫu.
D. Công việc vận hành máy móc trong môi trường sản xuất có tính dây chuyền.
7. AI trong lĩnh vực nông nghiệp thông minh (smart farming) có thể hỗ trợ người nông dân bằng cách nào?
A. Giám sát sức khỏe cây trồng và vật nuôi, dự đoán sâu bệnh và tối ưu hóa việc tưới tiêu, bón phân.
B. Thay thế hoàn toàn sức lao động thủ công.
C. Thiết kế giống cây trồng mới.
D. Xây dựng hệ thống kho lạnh bảo quản nông sản.
8. AI có thể hỗ trợ các nhà khoa học trong nghiên cứu và phát triển bằng cách nào?
A. Phân tích dữ liệu thí nghiệm phức tạp, tìm kiếm mẫu hình và dự đoán kết quả.
B. Tự động viết báo cáo khoa học.
C. Quản lý phòng thí nghiệm.
D. Sáng chế ra các lý thuyết khoa học mới.
9. Một trong những ứng dụng nổi bật của AI trong lĩnh vực y tế là gì, giúp cải thiện khả năng chẩn đoán và điều trị bệnh?
A. Phân tích hình ảnh y tế (như X-quang, MRI) để phát hiện sớm dấu hiệu bệnh.
B. Tự động hóa quy trình hành chính của bệnh viện.
C. Cung cấp dịch vụ tư vấn sức khỏe trực tuyến cơ bản.
D. Quản lý hồ sơ bệnh án điện tử.
10. Khái niệm Học tăng cường (Reinforcement Learning) trong AI mô tả quá trình học tập dựa trên:
A. Thử và sai, nhận phần thưởng cho hành động đúng và phạt cho hành động sai.
B. Học từ một lượng lớn dữ liệu đã được gán nhãn.
C. Phân tích và mô phỏng các quy luật vật lý.
D. Tự động hóa các quy trình nghiệp vụ.
11. Khi nói đến hệ thống khuyến nghị (recommendation system) trên các nền tảng trực tuyến (như Netflix, YouTube, Amazon), AI đóng vai trò chính trong việc:
A. Phân tích hành vi và sở thích của người dùng để gợi ý nội dung phù hợp.
B. Tự động tạo nội dung mới dựa trên yêu cầu của người dùng.
C. Kiểm duyệt và xóa bỏ các nội dung vi phạm quy định.
D. Quản lý cơ sở dữ liệu người dùng.
12. Khi sử dụng chatbot AI để hỗ trợ khách hàng, lợi ích quan trọng nhất mà doanh nghiệp có thể đạt được là gì?
A. Cung cấp hỗ trợ 24/7, giải đáp tức thời các câu hỏi thường gặp và giảm tải cho nhân viên.
B. Thay thế hoàn toàn đội ngũ nhân viên chăm sóc khách hàng.
C. Tạo ra các chiến dịch marketing cá nhân hóa phức tạp.
D. Quản lý toàn bộ hoạt động vận hành của doanh nghiệp.
13. Khái niệm Mô hình ngôn ngữ lớn (Large Language Model - LLM) ám chỉ loại AI nào?
A. Mô hình được huấn luyện trên lượng dữ liệu văn bản khổng lồ, có khả năng hiểu và tạo ra ngôn ngữ tự nhiên.
B. Mô hình phân tích hình ảnh y tế.
C. Hệ thống điều khiển robot tự hành.
D. Thuật toán dự đoán thị trường chứng khoán.
14. Trong lĩnh vực Thị giác máy tính (Computer Vision), AI được sử dụng để:
A. Cho phép máy tính nhìn và diễn giải thông tin từ hình ảnh hoặc video.
B. Tạo ra các hiệu ứng hình ảnh động.
C. Phân tích âm thanh.
D. Quản lý cơ sở dữ liệu hình ảnh.
15. Một ví dụ về AI tạo sinh (Generative AI) là gì?
A. Mô hình có khả năng tạo ra nội dung mới như văn bản, hình ảnh, âm nhạc.
B. Hệ thống nhận dạng khuôn mặt.
C. Công cụ dịch thuật tự động.
D. Robot hút bụi tự động di chuyển.
16. Khái niệm Học có giám sát (Supervised Learning) trong AI dựa trên nguyên tắc nào?
A. Huấn luyện mô hình bằng cách sử dụng các cặp dữ liệu đầu vào và đầu ra đã được gán nhãn.
B. Cho phép mô hình tự khám phá các mẫu trong dữ liệu.
C. Thử và sai để đạt được mục tiêu.
D. Phân tích mối quan hệ giữa các điểm dữ liệu không có nhãn.
17. Một ví dụ về cách AI được sử dụng để nâng cao an ninh mạng là gì?
A. Phát hiện và ngăn chặn các hoạt động bất thường, các cuộc tấn công mạng dựa trên phân tích mẫu.
B. Tự động tạo mật khẩu mạnh cho mọi tài khoản.
C. Quản lý hệ thống tường lửa vật lý.
D. Thiết kế các thuật toán mã hóa mới.
18. Theo quan điểm phổ biến về đạo đức AI, vấn đề nào sau đây cần được quan tâm đặc biệt?
A. Trách nhiệm giải trình (accountability) của các quyết định do AI đưa ra.
B. Tốc độ phát triển của các thuật toán mới.
C. Chi phí nghiên cứu và phát triển AI.
D. Khả năng mở rộng của các mô hình AI.
19. Mục tiêu chính của Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing - NLP) trong AI là gì?
A. Cho phép máy tính hiểu, diễn giải và tạo ra ngôn ngữ của con người.
B. Tự động dịch mã máy sang ngôn ngữ lập trình.
C. Phân tích cấu trúc dữ liệu phức tạp.
D. Tạo ra các thuật toán học máy mới.
20. AI trong lĩnh vực giáo dục có thể đóng góp như thế nào để cá nhân hóa trải nghiệm học tập?
A. Phân tích tiến độ và phong cách học của từng học sinh để điều chỉnh nội dung và phương pháp giảng dạy.
B. Tự động chấm điểm tất cả các bài kiểm tra.
C. Quản lý lịch trình giảng dạy của giáo viên.
D. Tạo ra các lớp học ảo hoàn toàn tự động.
21. Trong bối cảnh phát triển AI, Bias (thiên vị) trong các mô hình AI thường xuất phát từ đâu?
A. Dữ liệu huấn luyện không đại diện hoặc chứa đựng các định kiến xã hội có sẵn.
B. Tốc độ xử lý của phần cứng máy tính.
C. Thiếu thuật toán mã hóa bảo mật.
D. Sự thiếu hụt chuyên gia trong lĩnh vực phát triển AI.
22. AI có thể đóng vai trò gì trong việc giải quyết các thách thức môi trường toàn cầu?
A. Phân tích dữ liệu khí hậu, dự báo thiên tai và tối ưu hóa việc sử dụng năng lượng tái tạo.
B. Tự động hóa quá trình tái chế.
C. Phát triển vật liệu mới thân thiện với môi trường.
D. Quản lý hệ thống xử lý nước thải.
23. Trong lĩnh vực tài chính, AI được ứng dụng phổ biến để làm gì?
A. Phát hiện gian lận, phân tích rủi ro và giao dịch thuật toán.
B. Quản lý hệ thống ngân hàng vật lý.
C. In tiền và kiểm soát lưu thông tiền tệ.
D. Tư vấn đầu tư trực tiếp 1-1 cho mọi khách hàng.
24. Khi nói về Học không giám sát (Unsupervised Learning), mục tiêu chính là gì?
A. Tìm kiếm các mẫu, cấu trúc hoặc mối quan hệ ẩn trong dữ liệu không có nhãn.
B. Dự đoán kết quả dựa trên dữ liệu có nhãn.
C. Nhận phản hồi từ môi trường để điều chỉnh hành vi.
D. Phân loại dữ liệu dựa trên các quy tắc đã định.
25. AI có thể cải thiện trải nghiệm người dùng trên các nền tảng thương mại điện tử bằng cách nào?
A. Phân tích lịch sử mua sắm và duyệt web để đưa ra các đề xuất sản phẩm phù hợp.
B. Tự động hóa quá trình đóng gói và vận chuyển.
C. Quản lý hệ thống thanh toán.
D. Tạo ra các chương trình khuyến mãi chung cho tất cả khách hàng.
