1. Bài viết Trí thông minh nhân tạo (Ngữ văn 11) đề cập đến hệ chuyên gia như một ứng dụng cụ thể của AI. Hệ chuyên gia có đặc điểm nổi bật nào?
A. Là các hệ thống có khả năng chơi cờ vua hoặc cờ vây ở trình độ cao.
B. Là các hệ thống có khả năng xử lý và phân tích ngôn ngữ tự nhiên.
C. Là các hệ thống mô phỏng kiến thức và khả năng suy luận của chuyên gia trong một lĩnh vực hẹp.
D. Là các hệ thống có khả năng điều khiển robot trong môi trường sản xuất.
2. Tác giả Nguyễn Văn Sổ cho rằng AI có thể học điều này từ con người mà không cần lập trình rõ ràng?
A. Cách thực hiện các phép toán.
B. Cách giải một bài toán cụ thể.
C. Các mẫu hình phức tạp và mối quan hệ trong dữ liệu.
D. Cách tuân thủ các quy tắc logic.
3. Tác giả Nguyễn Văn Sổ cho rằng để AI thực sự thông minh, nó cần có khả năng gì ngoài việc xử lý thông tin?
A. Chỉ cần có khả năng tính toán nhanh hơn con người.
B. Cần có khả năng thích ứng với các tình huống bất ngờ.
C. Chỉ cần tuân theo các quy tắc đã được lập trình.
D. Cần có khả năng ghi nhớ tất cả thông tin đã từng tiếp nhận.
4. Trong bài Trí thông minh nhân tạo, tác giả Nguyễn Văn Sổ nhấn mạnh khía cạnh nào là cốt lõi khi bàn về trí tuệ nhân tạo?
A. Khả năng mô phỏng các hoạt động tư duy của con người.
B. Khả năng tự học hỏi và thích nghi với môi trường mới.
C. Khả năng thực hiện các phép tính phức tạp với tốc độ cao.
D. Khả năng giao tiếp tự nhiên bằng ngôn ngữ của con người.
5. Trong bài viết, học máy (machine learning) được giới thiệu như thế nào?
A. Là một dạng lập trình máy tính truyền thống.
B. Là một phương pháp giúp máy tính học hỏi từ dữ liệu mà không cần được lập trình tường minh.
C. Là khả năng của máy tính tự động sửa lỗi trong mã nguồn.
D. Là quá trình máy tính mô phỏng hoàn toàn ý thức con người.
6. Khi nói về tư duy trong AI, tác giả Nguyễn Văn Sổ phân biệt các cấp độ tư duy. Cấp độ tư duy nào liên quan đến việc hiểu ngữ cảnh và ý nghĩa?
A. Tư duy tính toán (Computational Thinking).
B. Tư duy logic (Logical Thinking).
C. Tư duy trừu tượng (Abstract Thinking).
D. Tư duy ngữ nghĩa (Semantic Thinking).
7. Tác giả Nguyễn Văn Sổ nhấn mạnh rằng AI không có ý thức theo cách con người hiểu. Điều này có nghĩa là gì?
A. AI không thể thực hiện bất kỳ hành động nào.
B. AI không có khả năng tự nhận thức, cảm xúc hay trải nghiệm chủ quan.
C. AI chỉ là một công cụ vô tri vô giác hoàn toàn.
D. AI không thể học hỏi từ kinh nghiệm.
8. Trong bài viết, xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing - NLP) được định nghĩa là gì?
A. Khả năng dịch thuật tự động giữa các ngôn ngữ.
B. Khả năng máy tính hiểu, diễn giải và tạo ra ngôn ngữ của con người.
C. Khả năng phân tích cấu trúc ngữ pháp của câu.
D. Khả năng nhận diện giọng nói của người dùng.
9. Khái niệm mạng nơ-ron nhân tạo (artificial neural network) trong bài viết liên quan đến lĩnh vực nào của AI?
A. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
B. Nhận dạng hình ảnh và âm thanh.
C. Lập kế hoạch và điều khiển robot.
D. Cả ba lĩnh vực trên đều có thể ứng dụng mạng nơ-ron.
10. Bài viết nhấn mạnh rằng AI có thể hỗ trợ con người trong các công việc lặp đi lặp lại và nhàm chán. Mục đích chính của việc này là gì?
A. Tạo ra nhiều việc làm hơn cho con người.
B. Giúp con người tập trung vào các công việc sáng tạo và có giá trị cao hơn.
C. Giảm chi phí sản xuất cho các doanh nghiệp.
D. Tăng cường khả năng tính toán của con người.
11. Một trong những ứng dụng thực tế của AI được bài viết đề cập là trong lĩnh vực tài chính. AI có thể làm gì trong lĩnh vực này?
A. Chỉ có thể thực hiện các giao dịch ngân hàng cơ bản.
B. Phân tích rủi ro, phát hiện gian lận và giao dịch thuật toán.
C. Quản lý toàn bộ thị trường chứng khoán.
D. Tư vấn đầu tư miễn phí cho mọi người.
12. Bài viết Trí thông minh nhân tạo đề cập đến robot học (robotics) như một lĩnh vực liên quan. Robot học tập trung vào khía cạnh nào của AI?
A. Chỉ là các hệ thống phần mềm.
B. Tích hợp AI với các hệ thống vật lý để thực hiện hành động trong thế giới thực.
C. Phân tích dữ liệu lớn.
D. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
13. Khái niệm học sâu (deep learning) được giới thiệu trong bài viết như thế nào?
A. Là một phương pháp học máy sử dụng mạng nơ-ron với nhiều lớp ẩn.
B. Là quá trình máy tính học cách chơi các trò chơi điện tử.
C. Là khả năng của máy tính tự động viết code.
D. Là kỹ thuật giúp máy tính nhận diện khuôn mặt người.
14. Tác giả Nguyễn Văn Sổ đề cập đến mô hình ngôn ngữ lớn (Large Language Model - LLM) như một bước tiến của AI. LLM có khả năng đặc biệt nào?
A. Chỉ có thể dịch văn bản.
B. Tạo ra văn bản giống con người, trả lời câu hỏi và thực hiện nhiều tác vụ ngôn ngữ.
C. Phân tích dữ liệu số.
D. Điều khiển robot tự động.
15. Bài viết nhấn mạnh rằng AI không chỉ là công cụ tính toán mà còn có khả năng...
A. Thay thế hoàn toàn con người trong mọi lĩnh vực.
B. Hoạt động độc lập và có ý thức riêng.
C. Phân tích, học hỏi và đưa ra quyết định.
D. Tự do sáng tạo ra các tác phẩm nghệ thuật.
16. Khi bàn về suy luận (reasoning) của AI, tác giả đề cập đến các hình thức suy luận nào?
A. Chỉ suy luận theo kiểu logic hình thức.
B. Suy luận quy nạp, suy luận diễn dịch và suy luận loại suy.
C. Chỉ suy luận dựa trên kinh nghiệm đã có.
D. Suy luận dựa trên cảm xúc và trực giác.
17. Bài viết đề cập đến tiềm năng ứng dụng của AI trong lĩnh vực y tế. Cụ thể, AI có thể hỗ trợ gì?
A. Chỉ có thể dùng để quản lý hồ sơ bệnh án.
B. Hỗ trợ chẩn đoán bệnh, phát triển thuốc và cá nhân hóa điều trị.
C. Thay thế hoàn toàn bác sĩ trong mọi ca phẫu thuật.
D. Tạo ra các phương pháp trị liệu tâm lý mới.
18. Tác giả Nguyễn Văn Sổ đặt ra câu hỏi về tương lai của AI: liệu AI có thể đạt đến trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI) hay không. AGI được hiểu là gì?
A. AI có thể thực hiện một nhiệm vụ rất tốt.
B. AI có khả năng hiểu, học hỏi và áp dụng trí thông minh cho mọi vấn đề, tương tự con người.
C. AI có thể tự động sửa lỗi của chính mình.
D. AI có khả năng giao tiếp bằng mọi ngôn ngữ.
19. Tác giả Nguyễn Văn Sổ đề cập đến thách thức lớn nhất trong việc phát triển AI là gì?
A. Chi phí phần cứng và phần mềm quá cao.
B. Thiếu hụt các thuật toán hiệu quả.
C. Hiểu và tái tạo được ý thức, cảm xúc và sự sáng tạo của con người.
D. Vấn đề bảo mật dữ liệu cho các hệ thống AI.
20. Tác giả Nguyễn Văn Sổ trong bài Trí thông minh nhân tạo đã phân loại các loại hình AI. Loại hình AI nào được xem là mạnh hay tổng quát?
A. AI yếu (Narrow AI) có khả năng thực hiện một nhiệm vụ cụ thể.
B. AI mạnh (Strong AI) có khả năng hiểu, học hỏi và áp dụng trí thông minh cho bất kỳ vấn đề nào.
C. AI hiện tại (Present AI) tập trung vào các ứng dụng thực tế.
D. AI tương lai (Future AI) hướng đến sự phát triển đột phá.
21. Khi so sánh AI với trí tuệ con người, bài viết nhấn mạnh điểm khác biệt căn bản là gì?
A. Tốc độ xử lý thông tin.
B. Khả năng học hỏi từ kinh nghiệm sống và cảm xúc.
C. Khả năng thực hiện các phép tính phức tạp.
D. Khả năng ghi nhớ thông tin.
22. Vai trò của dữ liệu (data) đối với sự phát triển của AI hiện đại được bài viết nhấn mạnh như thế nào?
A. Dữ liệu chỉ là nguồn thông tin phụ trợ, không cốt lõi.
B. Dữ liệu là nhiên liệu thiết yếu để AI học hỏi và cải thiện.
C. Dữ liệu cần được xử lý thủ công để AI hiểu.
D. AI có thể hoạt động hiệu quả mà không cần nhiều dữ liệu.
23. Tác giả Nguyễn Văn Sổ đã chỉ ra một số hạn chế của AI hiện tại. Hạn chế nào sau đây là cốt lõi?
A. AI chưa thể thay thế con người trong các công việc đòi hỏi thể chất.
B. AI thiếu khả năng hiểu biết thông thường (common sense) và suy luận ngữ cảnh sâu sắc.
C. AI vẫn còn phụ thuộc nhiều vào nguồn điện.
D. AI chưa thể xử lý được lượng lớn dữ liệu.
24. Bài viết đề cập đến khía cạnh đạo đức của AI. Vấn đề đạo đức nào sau đây là quan trọng nhất?
A. AI tiêu tốn quá nhiều năng lượng điện.
B. AI có thể bị lạm dụng cho mục đích xấu, ví dụ như vũ khí tự động hoặc giám sát diện rộng.
C. AI có thể gây ra sự nhàm chán cho người lao động.
D. AI có thể hoạt động quá nhanh.
25. Bài viết đề cập đến AI yếu (Narrow AI). Đâu là ví dụ điển hình cho AI yếu?
A. Một robot có khả năng suy nghĩ và cảm nhận như con người.
B. Một hệ thống hỗ trợ lái xe tự động nhận diện biển báo giao thông.
C. Một chương trình máy tính có khả năng sáng tác nhạc và thơ.
D. Một AI có thể học mọi kỹ năng của con người.
