Câu hỏi về Trí tuệ nhân tạo

Phát biểu nào sau đây KHÔNG đúng về AI?

• AI là khả năng của máy tính để thực hiện các nhiệm vụ trí tuệ con người

• AI có khả năng tự suy nghĩ như con người

• AI có thể học hỏi từ dữ liệu để cải thiện hiệu suất

• AI có thể giúp chẩn đoán bệnh trong lĩnh vực y tế

Học máy (Machine Learning) KHÔNG yêu cầu điều kiện nào sau đây để hoạt động?

• Một lượng lớn dữ liệu đầu vào

• Sự can thiệp liên tục của con người

• Thuật toán phân tích dữ liệu

• Hệ thống máy tính có khả năng tính toán mạnh

ChatGPT KHÔNG phải là ví dụ về loại AI nào sau đây?

• AI yếu

• AI mạnh

• Trí tuệ nhân tạo tập trung vào ngôn ngữ

• Hệ thống xử lý ngôn ngữ tự nhiên

Phát biểu nào sau đây KHÔNG đúng về AI yếu?

• AI yếu chỉ thực hiện các nhiệm vụ cụ thể đã được lập trình

• AI yếu có thể tự học và cải thiện mà KHÔNG cần dữ liệu

• AI yếu cần sự can thiệp của con người để hoạt động

• AI yếu KHÔNG thể suy nghĩ và ra quyết định như con người

Điều nào sau đây KHÔNG phải là yêu cầu của học máy?

• Bộ dữ liệu đầu vào

• Thuật toán học tập

• Khả năng xử lý song song

• Kết nối internet liên tục

Phát biểu nào sau đây KHÔNG áp dụng cho AI trong y tế?

• AI có thể chẩn đoán bệnh từ hình ảnh y khoa

• AI có thể tính toán số thuốc tồn kho

• AI có thể giúp phân tích dữ liệu bệnh nhân

• AI có thể hỗ trợ bác sĩ trong việc điều trị bệnh

Điều nào sau đây KHÔNG đúng về xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)?

• NLP giúp AI hiểu và giao tiếp với con người bằng ngôn ngữ tự nhiên

• NLP có thể dịch ngôn ngữ tự động giữa các ngôn ngữ khác nhau

• NLP chỉ được áp dụng cho phân tích dữ liệu hình ảnh

• NLP giúp AI nhận diện giọng nói của con người

NLP chỉ được áp dụng cho phân tích dữ liệu hình ảnh?

• Đúng

• Sai

AI mạnh KHÔNG thể làm được điều gì sau đây?

• Thực hiện mọi nhiệm vụ trí tuệ mà con người có thể làm

• Suy luận và ra quyết định như con người

• Thực hiện các tác vụ đơn giản mà KHÔNG cần can thiệp của con người

• Học và tự cải thiện mà KHÔNG cần dữ liệu

Điều nào sau đây KHÔNG phải là yêu cầu cho học máy?

• Bộ dữ liệu đầu vào

• Khả năng phân tích dữ liệu

• Sự can thiệp liên tục của con người

• Hệ thống tính toán hiệu suất cao