WorksheetsCâu hỏi về Trí tuệ nhân tạo
Total questions: 33
Worksheet time: 1hrs 14mins
Trí tuệ nhân tạo (AI) là gì?
Khả năng máy tính thực hiện các công việc mang tính trí tuệ của con người
Khả năng máy tính chỉ thực hiện các công việc đơn giản
Khả năng máy tính không thể học hỏi
Khả năng máy tính chỉ xử lý dữ liệu
Quá trình nhận thức của AI là gì?
Quá trình trích rút tri thức từ dữ liệu
Quá trình chỉ lưu trữ dữ liệu
Quá trình không liên quan đến dữ liệu
Quá trình chỉ xử lý thông tin
Chu trình Dữ liệu → Thông tin → Tri thức là gì?
Dữ liệu thô được xử lý thành thông tin
Thông tin không cần xử lý
Dữ liệu không liên quan đến tri thức
Tri thức không cần thông tin
Học máy (Machine Learning) là gì?
Cho phép hệ thống học từ dữ liệu
Là một loại trí tuệ nhân tạo không học hỏi
Là quá trình chỉ xử lý dữ liệu
Là một thuật toán không hiệu quả
Nhận thức/Perception là gì?
Thu nhận tín hiệu từ môi trường
Chỉ xử lý thông tin
Không liên quan đến tín hiệu
Chỉ thu thập dữ liệu
Biểu diễn tri thức (Knowledge Representation) là gì?
Cách mã hoá tri thức để máy có thể sử dụng
Chỉ là một cách lưu trữ dữ liệu
Không liên quan đến tri thức
Chỉ là một thuật toán
Suy luận & Suy diễn (Reasoning/Inference) là gì?
Vận dụng tri thức để suy ra kết luận
Chỉ là một quá trình lưu trữ
Không liên quan đến tri thức
Chỉ là một thuật toán không hiệu quả
Ra quyết định/Hành động là gì?
Chọn phương án dựa trên kết quả suy luận
Chỉ là một quá trình không có quyết định
Không liên quan đến hành động
Chỉ là một thuật toán
AI hẹp (Narrow/Weak AI) là gì?
AI giải quyết một nhiệm vụ cụ thể
AI có thể thực hiện nhiều nhiệm vụ
AI không thể học hỏi
AI chỉ là một thuật toán
AI tổng quát (AGI/Strong AI) là gì?
Mục tiêu nghiên cứu của AI
AI chỉ thực hiện một nhiệm vụ
AI không thể học hỏi
AI chỉ là một thuật toán
AI tổng quát (AGI/Strong AI) Mục tiêu nghiên cứu: AI có thể thực hiện nhiều loại nhiệm vụ trí tuệ như con người; hiện chưa đạt được.
Automation (Tự động hoá) ≠ AI Tự động lặp thao tác theo kịch bản không học/suy luận.
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) Giúp máy hiểu/tao tác với ngôn ngữ người (văn bản/tiếng nói).
Thị giác máy tính (Computer Vision) Thu nhận & hiểu nội dung hình ảnh/ video.
Nhận dạng tiếng nói & Dịch giọng nói Chuyển tiếng nói thành văn bản/ ngôn ngữ khác.
AI tạo sinh (Generative AI) Tạo nội dung mới (văn bản/ảnh/âm thanh) từ dữ liệu đã học.
Trợ lý ảo Ứng dụng NLP + tìm kiếm + tri thức để trò chuyện và thực hiện lệnh.
Hệ gợi ý (Recommender System) Học sở thích người dùng để đề xuất nội dung/sản phẩm.
Dự báo (Forecasting) Học từ dữ liệu lịch sử để dự đoán tương lai.
Chấm thi trắc nghiệm qua ảnh Ứng dụng CV để phát hiện/đọc phiếu và tính điểm tự động.
Hạn chế độ chính xác Phản hồi AI không luôn chính xác do dữ liệu/mô hình/học sai lệch.
Ví dụ “không phải AI”: đo thân nhiệt Cảm biến đọc nhiệt độ không h
Phản hồi AI không luôn chính xác do dữ liệu/mô hình/học sai lệch. Chẩn đoán y khoa không thể “tuyệt đối 100%”.
Ví dụ “không phải AI”: đo thân nhiệt. Cảm biến đọc nhiệt độ không học/suy luận.
Xe tự lái. Tổ hợp CV, định vị, lập kế hoạch, ra quyết định thời gian thực.
Lập tuyến & dẫn đường thông minh. Tối ưu lộ trình và tự điều chỉnh khi có sự cố/ùn tắc.
Nhận dạng khuôn mặt. So khớp đặc trưng gương mặt để xác thực/định danh.
Nhận dạng chữ viết tay (HWR). Biến ảnh chữ viết tay thành văn bản có thể xử lý.
Kiểm duyệt nội dung (Moderation). NLP/CV để lọc nội dung vi phạm (văn bản, bình luận, video).
Hệ chuyên gia (Expert System). Hệ thống dựa luật/tri thức của chuyên gia để suy luận.
MYCIN. Hệ chuyên gia y tế đầu tiên (≈600 luật), đề xuất vi khuẩn/kháng sinh.
Phép thử Turing (1950). Cách đánh giá hành vi thông minh: nếu người đối thoại không phân biệt người/máy.
Mốc lịch sử AI. Dartmouth 1956: khai sinh lĩnh vực AI; Deep Blue 1997: máy đánh bại nhà vô địch cờ vua.
