Trắc nghiệm Khoa học máy tính 12 Kết nối bài 2: Trí tuệ nhân tạo trong khoa học và đời sống
1. AI có thể được ứng dụng trong lĩnh vực nông nghiệp để tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên và tăng năng suất. Ví dụ nào sau đây KHÔNG PHẢI là ứng dụng của AI trong nông nghiệp?
A. Tự động hóa hoàn toàn việc quản lý và điều hành các trang trại quy mô lớn mà không cần bất kỳ sự can thiệp nào của con người.
B. Phân tích dữ liệu từ cảm biến đất, thời tiết để dự đoán sâu bệnh và điều chỉnh lịch tưới tiêu, bón phân.
C. Sử dụng drone trang bị camera và AI để theo dõi sức khỏe cây trồng và phát hiện cỏ dại.
D. Phân loại và thu hoạch nông sản dựa trên chất lượng và độ chín.
2. Mạng nơ-ron nhân tạo (Artificial Neural Networks - ANN) là gì?
A. Một mô hình tính toán lấy cảm hứng từ cấu trúc và chức năng của bộ não con người, được sử dụng trong học sâu.
B. Một thuật toán để phân tích dữ liệu lớn.
C. Một loại robot có khả năng học hỏi.
D. Một phương pháp để bảo mật thông tin trực tuyến.
3. Học máy (Machine Learning) là một lĩnh vực con của Trí tuệ nhân tạo. Mục tiêu chính của học máy là gì?
A. Cho phép hệ thống máy tính học hỏi từ dữ liệu mà không cần được lập trình rõ ràng cho từng tác vụ.
B. Tạo ra các robot có khả năng thực hiện các công việc chân tay phức tạp.
C. Phát triển các thuật toán mã hóa dữ liệu để bảo mật thông tin.
D. Thiết kế giao diện người dùng thân thiện cho các ứng dụng phần mềm.
4. Trong lĩnh vực giao thông, AI được ứng dụng để làm gì?
A. Tối ưu hóa luồng giao thông, phát triển xe tự lái, và hỗ trợ quản lý hệ thống vận tải công cộng.
B. Thiết kế lại các phương tiện giao thông.
C. Dự báo thời tiết để phục vụ việc di chuyển.
D. Quản lý việc sửa chữa cơ sở hạ tầng giao thông.
5. Hệ thống gợi ý sản phẩm trên các nền tảng thương mại điện tử (ví dụ: "Sản phẩm bạn có thể thích") hoạt động dựa trên nguyên lý nào của AI?
A. Hệ thống gợi ý (Recommendation Systems), thường sử dụng học máy để phân tích hành vi người dùng và mẫu mua sắm.
B. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để hiểu yêu cầu tìm kiếm của người dùng.
C. Thị giác máy tính (Computer Vision) để phân tích hình ảnh sản phẩm.
D. Robot học (Robotics) để vận chuyển hàng hóa.
6. AI có thể hỗ trợ các nhà khoa học trong nghiên cứu bằng cách nào?
A. Phân tích lượng lớn dữ liệu thí nghiệm, tìm kiếm các mẫu ẩn, và mô phỏng các hệ thống phức tạp.
B. Viết báo cáo khoa học hoàn chỉnh.
C. Tiến hành các thí nghiệm vật lý.
D. Cung cấp ý tưởng nghiên cứu hoàn toàn mới.
7. Trong lĩnh vực giải trí, AI được sử dụng để làm gì?
A. Tạo ra nội dung cá nhân hóa (như danh sách nhạc, đề xuất phim), phát triển game thông minh, và tạo hiệu ứng hình ảnh.
B. Quản lý bản quyền âm nhạc và phim ảnh.
C. Phân tích phản hồi của khán giả về các chương trình truyền hình.
D. Tối ưu hóa lịch chiếu phim tại rạp.
8. Trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), một nhiệm vụ phổ biến là "dịch máy". Mục tiêu của dịch máy là gì?
A. Chuyển đổi văn bản hoặc giọng nói từ ngôn ngữ này sang ngôn ngữ khác một cách tự động.
B. Tóm tắt nội dung của một văn bản dài.
C. Nhận dạng giọng nói của con người.
D. Phân tích tình cảm (sentiment analysis) trong văn bản.
9. Khi một mô hình AI được huấn luyện trên dữ liệu có chứa những thiên kiến (bias) không mong muốn, điều gì có thể xảy ra?
A. Mô hình có thể đưa ra các quyết định hoặc dự đoán thiên vị, không công bằng đối với một số nhóm người nhất định.
B. Mô hình sẽ tự động sửa chữa các thiên kiến đó trong quá trình hoạt động.
C. Hiệu suất của mô hình sẽ được cải thiện đáng kể.
D. Mô hình sẽ hoạt động kém hiệu quả trên mọi loại dữ liệu.
10. Học tăng cường (Reinforcement Learning) là một phương pháp học máy, trong đó tác nhân (agent) học cách ra quyết định bằng cách nào?
A. Thực hiện các hành động trong một môi trường và nhận phần thưởng hoặc hình phạt dựa trên kết quả hành động đó.
B. Học từ một tập dữ liệu đã được gán nhãn.
C. Tìm kiếm các mẫu ẩn trong dữ liệu không có nhãn.
D. Phân tích các văn bản và hội thoại.
11. Một ví dụ về ứng dụng AI trong "quản lý chuỗi cung ứng" là gì?
A. Dự báo nhu cầu, tối ưu hóa tồn kho, và lập kế hoạch vận chuyển hiệu quả.
B. Quản lý nhân sự trong các nhà máy.
C. Thiết kế bao bì sản phẩm.
D. Tự động hóa hoàn toàn quy trình sản xuất.
12. Ngành AI nào tập trung vào việc tạo ra các hệ thống có thể thực hiện các tác vụ vật lý, chẳng hạn như di chuyển, thao tác vật thể?
A. Robot học (Robotics).
B. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP).
C. Thị giác máy tính (Computer Vision).
D. Học máy (Machine Learning).
13. Tại sao việc sử dụng dữ liệu "sạch" và "đại diện" là quan trọng trong huấn luyện mô hình học máy?
A. Để đảm bảo mô hình học được các mẫu chính xác và tổng quát hóa tốt trên dữ liệu mới, tránh sai lệch do dữ liệu nhiễu hoặc thiên kiến.
B. Để làm cho quá trình huấn luyện diễn ra nhanh hơn.
C. Để giảm yêu cầu về tài nguyên tính toán.
D. Để tăng tính phức tạp của mô hình.
14. Khi nói đến "AI tạo sinh" (Generative AI), điều này đề cập đến khả năng nào của AI?
A. Khả năng tạo ra nội dung mới và độc đáo, như văn bản, hình ảnh, âm nhạc hoặc mã.
B. Khả năng phân tích và dự đoán xu hướng thị trường.
C. Khả năng tự động hóa các quy trình sản xuất.
D. Khả năng học hỏi từ dữ liệu lịch sử để đưa ra quyết định.
15. Một hệ thống AI được thiết kế để nhận diện khuôn mặt trong ảnh là một ứng dụng của lĩnh vực nào?
A. Thị giác máy tính (Computer Vision).
B. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP).
C. Học tăng cường (Reinforcement Learning).
D. Hệ thống chuyên gia (Expert Systems).
16. Trong lĩnh vực y tế, ứng dụng nào sau đây của AI đang được phát triển mạnh mẽ để hỗ trợ chẩn đoán bệnh?
A. Phân tích hình ảnh y tế (như X-quang, MRI) để phát hiện sớm các dấu hiệu bất thường.
B. Tự động hóa quy trình thanh toán viện phí.
C. Quản lý hồ sơ bệnh án điện tử.
D. Tối ưu hóa việc đặt lịch hẹn khám bệnh.
17. Trong các lĩnh vực ứng dụng của AI, "Thị giác máy tính" (Computer Vision) liên quan đến khả năng nào của máy tính?
A. Khả năng "nhìn" và diễn giải thông tin từ hình ảnh hoặc video.
B. Khả năng hiểu và tạo ra ngôn ngữ của con người.
C. Khả năng học hỏi từ các phản hồi trong môi trường tương tác.
D. Khả năng phân tích dữ liệu số để tìm kiếm các mẫu ẩn.
18. Trong lĩnh vực giáo dục, AI có thể hỗ trợ bằng cách nào?
A. Cung cấp trải nghiệm học tập cá nhân hóa, tự động chấm điểm bài tập, và hỗ trợ giảng dạy trực tuyến.
B. Thay thế hoàn toàn vai trò của giáo viên.
C. Quản lý cơ sở vật chất của trường học.
D. Thiết kế chương trình giảng dạy.
19. Xe tự lái là một ví dụ điển hình cho ứng dụng của AI. Bộ phận nào của xe tự lái chịu trách nhiệm "nhìn" và "hiểu" môi trường xung quanh?
A. Hệ thống cảm biến (camera, lidar, radar) và các thuật toán xử lý dữ liệu.
B. Động cơ và hệ thống truyền động.
C. Hệ thống phanh chống bó cứng (ABS).
D. Hệ thống điều hòa không khí.
20. Khi một mô hình AI gặp khó khăn trong việc tổng quát hóa từ dữ liệu huấn luyện sang dữ liệu mới (hiệu suất trên dữ liệu huấn luyện cao nhưng trên dữ liệu mới lại thấp), hiện tượng này được gọi là gì?
A. Quá khớp (Overfitting).
B. Thiếu khớp (Underfitting).
C. Thiên kiến dữ liệu (Data Bias).
D. Vấn đề về đạo đức AI (AI Ethics).
21. Khái niệm nào sau đây mô tả chính xác nhất "Trí tuệ nhân tạo" (AI)?
A. Khả năng của máy móc trong việc thực hiện các nhiệm vụ đòi hỏi trí thông minh của con người, như học hỏi, giải quyết vấn đề và ra quyết định.
B. Việc sử dụng các thuật toán phức tạp để phân tích dữ liệu lớn.
C. Khả năng kết nối internet tốc độ cao của các thiết bị điện tử.
D. Ngành khoa học nghiên cứu về cấu trúc và hoạt động của bộ não con người.
22. Một trong những thách thức lớn nhất khi phát triển AI ứng dụng trong lĩnh vực tài chính là gì?
A. Đảm bảo tính minh bạch, giải thích được của các quyết định (explainability) và tuân thủ các quy định pháp lý chặt chẽ.
B. Thiếu hụt dữ liệu để huấn luyện mô hình.
C. Tốc độ xử lý của các thuật toán toán học cơ bản.
D. Khó khăn trong việc tìm kiếm nhân lực có kỹ năng lập trình.
23. Loại hình học máy nào thường được sử dụng khi bạn có một tập dữ liệu được gán nhãn (ví dụ: hình ảnh mèo được gán nhãn "mèo") và muốn mô hình học cách phân loại dữ liệu mới?
A. Học có giám sát (Supervised Learning).
B. Học không giám sát (Unsupervised Learning).
C. Học tăng cường (Reinforcement Learning).
D. Học sâu (Deep Learning) nói chung.
24. Khái niệm "Học sâu" (Deep Learning) liên quan đến loại kiến trúc mô hình nào?
A. Mạng nơ-ron nhân tạo với nhiều lớp ẩn (deep neural networks).
B. Các thuật toán phân cụm dữ liệu.
C. Các mô hình cây quyết định phức tạp.
D. Các thuật toán tìm kiếm tối ưu.
25. Chatbot, như ChatGPT, là một ví dụ về ứng dụng AI trong lĩnh vực nào?
A. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing - NLP).
B. Học máy không giám sát.
C. Học tăng cường.
D. Mạng nơ-ron nhân tạo.
