TIN 12_KNTT_ÔN TẬP GKI_ CHỦ ĐỀ 1_ ĐÚNG/SAI

Nam sử dụng trợ lý ảo AI trên điện thoại để lên lịch cuộc họp. Trợ lý ảo này có thể phân tích lịch trình của Nam và đưa ra gợi ý phù hợp.

• Trợ lý ảo có thể học từ lịch trình của Nam để sắp xếp cuộc họp.

• Trợ lý ảo chỉ có thể thực hiện các lệnh đơn giản mà không phân tích được lịch trình.

• Trợ lý ảo không thể đưa ra gợi ý dựa trên lịch trình.

• Trợ lý ảo có thể dự đoán chính xác tương lai của Nam.

Lan nghe một bài thuyết trình về AI trong lĩnh vực y tế, và biết rằng AI có thể giúp chẩn đoán bệnh chính xác hơn nhờ việc phân tích dữ liệu bệnh nhân.

• AI có thể phân tích dữ liệu và chẩn đoán bệnh nhanh hơn bác sĩ.

• AI không thể tham gia vào quá trình chẩn đoán bệnh.

• AI hỗ trợ bác sĩ trong việc lưu trữ dữ liệu.

• AI có thể thay thế hoàn toàn bác sĩ trong việc chẩn đoán bệnh.

Bình sử dụng AI để nhận diện khuôn mặt trên điện thoại lúc trời đang mưa để mở khóa điện thoại của mình. AI đã mở khóa điện thoại của Bình vì đã nhận diện chính xác khuôn mặt của Bình.

• AI có thể nhận diện khuôn mặt của Bình ngay cả trong điều kiện ánh sáng yếu.

• AI chỉ có thể nhận diện khuôn mặt trong điều kiện ánh sáng tốt.

• AI không thể nhận diện khuôn mặt, đó là chức năng của công nghệ khác.

• AI có thể đoán trước các thay đổi trên khuôn mặt của Bình.

An nghe nói rằng AI có thể nhận diện chữ viết tay và chuyển nó thành văn bản kỹ thuật số. An muốn thử sử dụng chức năng này trên điện thoại của mình nên An đã viết nguệch ngoạc vài chữ

• AI có thể nhận diện chữ viết tay và chuyển thành văn bản.

• AI không thể nhận diện chữ viết tay mà chỉ nhận diện hình ảnh.

• AI chỉ có thể nhận diện chữ in, không thể nhận diện chữ viết tay.

• AI có thể tự động chỉnh sửa chữ viết tay của An thành chữ in hoàn hảo.

Nam nghe về một hệ thống AI có khả năng chẩn đoán bệnh dựa trên dữ liệu y tế. Hệ thống này phân tích triệu chứng của bệnh nhân và đưa ra đề xuất điều trị.

• AI có thể phân tích triệu chứng và đưa ra chẩn đoán chính xác hơn con người.

• AI có khả năng phân tích dữ liệu nhưng không thể đưa ra đề xuất điều trị.

• AI chỉ hỗ trợ con người trong quá trình chẩn đoán mà không tự quyết định.

• AI có thể tự động đưa ra phương pháp điều trị mà không cần bác sĩ.

Minh đang sử dụng một hệ thống AI để nhận diện giọng nói và điều khiển các thiết bị thông minh trong nhà. Hệ thống này có thể học cách nhận diện giọng nói của Minh và thực hiện các yêu cầu.

• AI có thể nhận diện giọng nói và thực hiện các lệnh.

• AI không thể nhận diện giọng nói của Minh nếu âm thanh không rõ ràng.

• AI có thể học cách nhận diện giọng nói và cải thiện độ chính xác.

• AI có thể dự đoán các lệnh tiếp theo dựa trên thói quen của Minh.

An nghe nói rằng AI có thể nhận diện cảm xúc qua giọng nói và phản ứng phù hợp. An muốn thử sử dụng hệ thống này để kiểm tra xem AI có thể đoán cảm xúc của mình không.

• AI có thể nhận diện cảm xúc qua giọng nói.

• AI không thể nhận diện cảm xúc, chỉ nhận diện nội dung giọng nói.

• AI có thể phản hồi theo cảm xúc đã nhận diện được.

• AI có thể đoán đúng cảm xúc trong tương lai dựa trên giọng nói hiện tại.

Bình sử dụng AI trong các ứng dụng mạng xã hội để gợi ý các bài đăng dựa trên sở thích của mình. AI phân tích các bài đăng trước đó để đưa ra gợi ý phù hợp.

• AI có thể học từ sở thích của Bình và gợi ý nội dung tương ứng.

• AI không thể học từ dữ liệu của người dùng.

• AI có thể điều chỉnh gợi ý theo sở thích của người dùng.

• AI có thể dự đoán những bài viết Bình sẽ thích trong tương lai.

Một bệnh viện sử dụng AI để phân tích hàng loạt dữ liệu bệnh án và phát hiện các xu hướng bệnh tật. Hệ thống AI có khả năng dự đoán nguy cơ bệnh tật trong tương lai dựa trên dữ liệu.

• AI có thể phân tích dữ liệu bệnh án và phát hiện xu hướng bệnh tật.

• AI không thể phân tích dữ liệu bệnh án vì nó quá phức tạp.

• AI có thể đưa ra cảnh báo sớm về nguy cơ bệnh tật.

• AI có thể dự đoán chính xác tình trạng sức khỏe của từng bệnh nhân trong tương lai.

Một nhà máy sản xuất sử dụng hệ thống AI để tối ưu hóa quy trình sản xuất. AI có thể phân tích dữ liệu từ quy trình và đề xuất cải tiến để nâng cao hiệu quả.

• AI có thể phân tích quy trình sản xuất và đề xuất cải tiến.

• AI chỉ có thể giám sát quy trình sản xuất mà không thể đề xuất cải tiến.

• AI có thể học từ dữ liệu sản xuất và liên tục cải thiện hiệu quả quy trình.

• AI có thể thay thế hoàn toàn con người trong việc quản lý sản xuất.