1. Hệ thống khuyến nghị (recommendation systems) trên các nền tảng như Netflix hay Amazon sử dụng AI để làm gì?
A. Tự động viết email cho khách hàng.
B. Phân tích hành vi và sở thích của người dùng để gợi ý sản phẩm hoặc nội dung phù hợp.
C. Kiểm soát chất lượng sản phẩm sản xuất.
D. Dự báo thời tiết chính xác.
2. AI có thể đóng vai trò gì trong ngành giáo dục?
A. Thay thế giáo viên hoàn toàn.
B. Cá nhân hóa lộ trình học tập, cung cấp phản hồi tự động và hỗ trợ quản lý lớp học.
C. Chỉ đơn thuần là công cụ ghi bài.
D. Giảm sự cần thiết của việc nghiên cứu và phát triển phương pháp giảng dạy.
3. Trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI), thuật ngữ "machine learning" (học máy) đề cập đến khả năng của hệ thống máy tính trong việc:
A. Thực hiện các phép tính toán học phức tạp với tốc độ cao.
B. Hiểu và phản hồi ngôn ngữ tự nhiên của con người.
C. Học hỏi từ dữ liệu và cải thiện hiệu suất mà không được lập trình rõ ràng cho từng nhiệm vụ.
D. Tạo ra các hình ảnh hoặc âm thanh giống thật.
4. Trong AI, "reinforcement learning" (học tăng cường) là phương pháp học mà tác nhân (agent) học bằng cách:
A. Phân tích các bộ dữ liệu lớn đã được gán nhãn.
B. Nhận phản hồi (thưởng hoặc phạt) dựa trên hành động của mình trong môi trường.
C. Bắt chước hành vi của các tác nhân khác.
D. Sử dụng các quy tắc logic đã được lập trình sẵn.
5. Một trong những ứng dụng phổ biến của xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) là gì?
A. Điều khiển robot trong môi trường vật lý.
B. Phân tích cảm xúc trong các bài đánh giá sản phẩm trên mạng xã hội.
C. Tối ưu hóa thuật toán tìm kiếm trên web.
D. Mô phỏng hành vi của con người trong các trò chơi điện tử.
6. Khái niệm "deep learning" (học sâu) khác biệt với "machine learning" truyền thống ở điểm nào?
A. Học sâu chỉ sử dụng dữ liệu có cấu trúc.
B. Học sâu sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo với nhiều lớp (layers) để tự động trích xuất đặc trưng.
C. Học sâu không cần dữ liệu.
D. Học sâu chỉ áp dụng cho các bài toán nhận dạng hình ảnh.
7. Mục tiêu chính của AI là gì?
A. Tạo ra các chương trình máy tính chỉ biết tính toán.
B. Xây dựng các hệ thống có khả năng thực hiện các tác vụ đòi hỏi trí thông minh của con người.
C. Tự động hóa hoàn toàn mọi công việc của con người.
D. Phát triển các thiết bị phần cứng mạnh mẽ hơn.
8. Trong các phân loại của AI, "Narrow AI" (AI hẹp) hay "Weak AI" (AI yếu) đề cập đến các hệ thống:
A. Có khả năng thực hiện mọi loại trí tuệ như con người.
B. Được thiết kế để thực hiện một nhiệm vụ hoặc một tập hợp các nhiệm vụ cụ thể.
C. Có ý thức và cảm xúc.
D. Có khả năng tự học hỏi và phát triển không giới hạn.
9. Một ví dụ về AI trong đời sống hàng ngày có thể kể đến là:
A. Máy tính bỏ túi Casio FX-570.
B. Trợ lý ảo trên điện thoại thông minh (ví dụ: Siri, Google Assistant).
C. Phần mềm soạn thảo văn bản Microsoft Word.
D. Máy in 3D.
10. Theo quan điểm của nhiều chuyên gia, trí tuệ nhân tạo có thể được xem là một công nghệ nền tảng (foundational technology) vì lý do gì?
A. Nó chỉ có thể ứng dụng trong một vài lĩnh vực hẹp.
B. Nó có khả năng cách mạng hóa nhiều ngành công nghiệp và tạo ra các giải pháp mới cho các vấn đề phức tạp.
C. Nó không yêu cầu nhiều dữ liệu.
D. Nó chỉ là một xu hướng công nghệ tạm thời.
11. Một ví dụ về "supervised learning" (học có giám sát) là:
A. Huấn luyện robot chơi cờ bằng cách thử và sai.
B. Huấn luyện mô hình nhận dạng ảnh mèo bằng cách cung cấp cho nó nhiều ảnh đã được gắn nhãn "mèo" hoặc "không phải mèo".
C. Cho phép AI tự do khám phá môi trường ảo.
D. Huấn luyện AI bằng cách thưởng khi nó thực hiện đúng hành động.
12. AI có thể giúp cải thiện hiệu quả trong lĩnh vực y tế bằng cách nào?
A. Thay thế hoàn toàn vai trò của bác sĩ.
B. Hỗ trợ chẩn đoán bệnh, phát triển thuốc mới và cá nhân hóa liệu pháp điều trị.
C. Chỉ tập trung vào việc quản lý hồ sơ bệnh án.
D. Giảm thiểu nhu cầu nghiên cứu y học.
13. AI có thể hỗ trợ các nhà khoa học trong việc gì?
A. Ngừng mọi hoạt động nghiên cứu.
B. Phân tích dữ liệu thí nghiệm phức tạp, mô phỏng khoa học và khám phá các quy luật mới.
C. Chỉ làm các công việc hành chính phòng thí nghiệm.
D. Thay thế hoàn toàn các thí nghiệm thực tế.
14. Thách thức lớn nhất hiện nay đối với việc phát triển AI mạnh (AGI) là gì?
A. Thiếu thuật toán cơ bản.
B. Khó khăn trong việc tái tạo ý thức, sự sáng tạo và hiểu biết phổ quát của con người.
C. Dữ liệu quá ít.
D. Chi phí phần cứng quá thấp.
15. Yếu tố nào là quan trọng nhất đối với sự phát triển của học máy hiện đại?
A. Sự phát triển của các ngôn ngữ lập trình bậc cao.
B. Sự gia tăng về sức mạnh tính toán và lượng dữ liệu lớn (Big Data).
C. Sự phổ biến của mạng xã hội.
D. Sự phát triển của các hệ điều hành.
16. Hệ thống chuyên gia (Expert Systems) là một dạng của AI có mục tiêu chính là:
A. Học hỏi liên tục từ môi trường xung quanh.
B. Mô phỏng khả năng ra quyết định và giải quyết vấn đề của chuyên gia con người trong một lĩnh vực hẹp.
C. Xử lý lượng lớn dữ liệu để phát hiện mẫu.
D. Tạo ra các phản hồi tự động trong giao tiếp.
17. AI tạo sinh (Generative AI) nổi bật với khả năng chính là gì?
A. Phân tích dữ liệu để tìm ra xu hướng ẩn.
B. Tự động hóa các quy trình sản xuất.
C. Tạo ra nội dung mới như văn bản, hình ảnh, âm nhạc.
D. Nhận dạng và phân loại đối tượng trong ảnh.
18. Khi nói về "AI ethics" (đạo đức AI), vấn đề nào sau đây là mối quan tâm hàng đầu?
A. Tăng tốc độ xử lý của máy tính.
B. Đảm bảo tính công bằng, minh bạch, trách nhiệm và tránh thiên vị trong các quyết định của AI.
C. Tạo ra các thuật toán phức tạp hơn.
D. Giảm chi phí sản xuất chip AI.
19. Trong AI, "computer vision" (thị giác máy tính) liên quan đến khả năng nào của máy tính?
A. Hiểu và tạo ra văn bản.
B. Phân tích và diễn giải thông tin từ hình ảnh hoặc video.
C. Lập kế hoạch và thực hiện hành động trong thế giới ảo.
D. Quản lý cơ sở dữ liệu lớn.
20. Mô hình "Artificial General Intelligence" (AGI) hay "Strong AI" (AI mạnh) ám chỉ loại AI nào?
A. AI chỉ có khả năng thực hiện một nhiệm vụ duy nhất.
B. AI có trí tuệ ngang bằng hoặc vượt trội con người trên mọi phương diện.
C. AI chỉ hoạt động trong môi trường mô phỏng.
D. AI chỉ có thể xử lý dữ liệu văn bản.
21. Thuật ngữ "AI" (Artificial Intelligence) lần đầu tiên được sử dụng vào năm nào và bởi ai?
A. 1943, Alan Turing
B. 1956, John McCarthy
C. 1969, Marvin Minsky
D. 1980, Geoffrey Hinton
22. AI trong lĩnh vực tài chính có thể được ứng dụng để:
A. Thiết kế đồ họa.
B. Phát hiện gian lận, quản lý rủi ro và giao dịch thuật toán.
C. Sản xuất phần cứng điện tử.
D. Tạo nội dung video giải trí.
23. Robot là một ứng dụng của AI, thường kết hợp các yếu tố nào sau đây?
A. Chỉ bao gồm phần mềm.
B. Cơ khí, điện tử và AI (như cảm biến, điều khiển, nhận thức).
C. Chỉ bao gồm các thuật toán học máy.
D. Chỉ bao gồm xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
24. Thuật ngữ "data mining" (khai phá dữ liệu) thường liên quan đến AI ở khía cạnh nào?
A. Tạo ra các hình ảnh động.
B. Khám phá các mẫu, xu hướng và tri thức ẩn trong các tập dữ liệu lớn.
C. Dự báo kết quả xổ số.
D. Biên dịch ngôn ngữ lập trình.
25. Khả năng của AI trong việc tự động hóa các quy trình lặp đi lặp lại và tốn thời gian được gọi là gì?
A. Nhận dạng giọng nói.
B. Tự động hóa quy trình bằng robot (Robotic Process Automation - RPA) hoặc các tác nhân AI khác.
C. Xử lý ảnh y tế.
D. Mô phỏng thời tiết.
