Trí tuệ nhân tạo - Chương 1: Giới thiệu về trí tuệ nhân tạo
Tạo đề thi, làm bài thi, theo dõi kết quả ngay trên điện thoại — mọi lúc mọi nơi!
Tải trên Google Play Tải trên App StoreNội dung đề thi: Trí tuệ nhân tạo - Chương 1: Giới thiệu về trí tuệ nhân tạo
Xem trước 25/42 câu hỏi trong đề. Bấm Vào thi để làm bài trực tuyến, được chấm điểm và xem đáp án chi tiết.
Câu 1. Một mô hình AI chấm điểm tín dụng được huấn luyện trên dữ liệu lịch sử bị thiên lệch, khiến mô hình phân biệt đối xử với một nhóm khách hàng nhất định. Vấn đề này thuộc nhóm thách thức nào của AI?
- A. Hạn chế về phần cứng
- B. Thiên vị thuật toán và vấn đề đạo đức
- C. Thiếu định nghĩa về AI
- D. Không có dữ liệu
Câu 2. Trong giai đoạn “mùa đông AI” (AI Winter), nguyên nhân chính khiến AI không phát triển mạnh là:
- A. Không có ý tưởng thuật toán nào mới
- B. Hạn chế về dữ liệu và sức mạnh tính toán so với kỳ vọng đặt ra
- C. Con người không quan tâm đến AI
- D. Không có ứng dụng nào trong kinh tế
Câu 3. Khi ứng dụng AI trong doanh nghiệp Việt Nam, một rào cản là hành lang pháp lý và quy định về bảo vệ dữ liệu cá nhân chưa hoàn thiện, gây lo ngại cho doanh nghiệp. Đây là ví dụ về:
- A. Thách thức công nghệ thuần túy
- B. Thách thức pháp lý – xã hội – đạo đức
- C. Thách thức về phần cứng
- D. Thách thức về siêu trí tuệ
Câu 4. Ủy ban châu Âu (EU AI Act, 2021) nhấn mạnh AI là:
- A. Hệ thống phần cứng có khả năng tự sửa chữa
- B. Phần mềm được phát triển bằng một hoặc nhiều kỹ thuật như học máy, logic, thống kê… để tạo ra đầu ra như dự đoán, khuyến nghị hoặc quyết định cho mục tiêu xác định
- C. Hệ thống cơ sở dữ liệu dùng để lưu trữ dữ liệu lớn
- D. Mạng máy tính dùng để kết nối các cảm biến IoT
Câu 5. Hệ thống tự động đọc hóa đơn giấy, trích xuất thông tin (số tiền, ngày, mã khách hàng) và đưa vào phần mềm kế toán sử dụng chủ yếu các công nghệ AI nào?
- A. NLP và Chatbot
- B. Computer Vision/OCR kết hợp Machine Learning
- C. Speech Recognition và Robotics
- D. Symbolic AI và Big Data
Câu 6. Một công ty chứng khoán sử dụng mô hình AI để dự báo xu hướng giá cổ phiếu dựa trên dữ liệu lịch sử và tin tức thị trường. Cách tiếp cận phù hợp nhất là:
- A. Statistical AI dựa trên học máy và mô hình xác suất
- B. Symbolic AI với luật IF–THEN cố định
- C. Hybrid AI kết hợp robot vật lý và dữ liệu lớn
- D. Robotics trong dây chuyền sản xuất
Câu 7. Khái niệm Big Data (dữ liệu lớn) thường được mô tả bằng đặc trưng:
- A. 3R (Real-time, Robust, Reliable)
- B. 3C (Cost, Control, Complexity)
- C. 3V (Volume, Velocity, Variety)
- D. 3D (Data, Device, Decision)
Câu 8. Phát biểu nào dưới đây mô tả đúng sự khác nhau giữa AI và Big Data trong bối cảnh kinh tế?
- A. AI là dữ liệu, Big Data là thuật toán
- B. AI là nguyên liệu, Big Data là công cụ
- C. Big Data là nguyên liệu dữ liệu, AI là công cụ để khai thác và tạo giá trị từ dữ liệu đó
- D. AI và Big Data là hai khái niệm hoàn toàn giống nhau
Câu 9. Công nghệ cho phép hệ thống “hiểu” và xử lý ngôn ngữ tự nhiên của con người là:
- A. Computer Vision
- B. Robotics
- C. Natural Language Processing (NLP)
- D. Speech Recognition
Câu 10. Cấp độ AI hiện đang được triển khai rộng rãi trong thực tiễn hiện nay là:
- A. Trí tuệ nhân tạo hẹp (Narrow AI/Weak AI)
- B. Trí tuệ nhân tạo tổng quát (General AI/Strong AI)
- C. Siêu trí tuệ nhân tạo (Super AI)
- D. Trí tuệ nhân tạo sinh học
Câu 11. Một ngân hàng sử dụng mô hình để học từ dữ liệu giao dịch quá khứ và dự đoán khả năng vỡ nợ của khách hàng mới. Mô hình này thuộc nhánh kỹ thuật nào trong AI?
- A. Symbolic AI
- B. Robotics
- C. Machine Learning
- D. Computer Vision
Câu 12. Trên các sàn thương mại điện tử, hệ thống gợi ý sản phẩm “có thể bạn quan tâm” dựa trên lịch sử mua hàng và hành vi duyệt web của người dùng. Hệ thống gợi ý này chủ yếu dựa trên:
- A. Computer Vision
- B. Machine Learning
- C. Symbolic AI
- D. Robotics
Câu 13. Hệ thống chatbot của ngân hàng giúp khách hàng tra cứu số dư, lịch sử giao dịch và giải đáp câu hỏi 24/7. Hệ thống này có thể được mô tả là:
- A. Một dạng General AI
- B. Một dạng Narrow AI sử dụng NLP để tương tác
- C. Một hệ thống Data Mining
- D. Một hệ thống Big Data
Câu 14. Doanh nghiệp thương mại điện tử phân tích dữ liệu mua hàng trong quá khứ để phát hiện các nhóm khách hàng có hành vi tiêu dùng tương đồng. Mục tiêu chính của quá trình này phù hợp nhất với khái niệm:
- A. Data Mining
- B. General AI
- C. Super AI
- D. Robotics
Câu 15. Theo John McCarthy, trí tuệ nhân tạo (AI) được hiểu là gì?
- A. Ngành khoa học nghiên cứu dữ liệu lớn và cách lưu trữ dữ liệu
- B. Ngành khoa học và kỹ thuật tạo ra những cỗ máy thông minh, đặc biệt là các chương trình máy tính có khả năng học hỏi
- C. Ngành khoa học nghiên cứu cấu trúc não bộ con người
- D. Ngành khoa học nghiên cứu robot trong sản xuất công nghiệp
Câu 16. Xét các phát biểu sau về thành tựu và thách thức của AI:(1) Các mô hình ngôn ngữ lớn như ChatGPT, Copilot đã mở ra kỷ nguyên giao tiếp tự nhiên giữa người và máy.(2) AI trong tài chính, kế toán, kiểm toán giúp tăng hiệu quả nhưng không đặt ra bất kỳ vấn đề nào về chất lượng dữ liệu hay quyền riêng tư.(3) Một thách thức lớn của AI là tính minh bạch và khả năng giải thích quyết định, đặc biệt trong các mô hình deep learning.(4) Tại Việt Nam, nguồn nhân lực AI chất lượng cao vẫn còn hạn chế so với nhu cầu triển khai.Tổ hợp phương án đúng là:
- A. (1), (2), (3)
- B. (1), (3), (4)
- C. (2), (3), (4)
- D. (1), (2), (4)
Câu 17. Đối với người được định hướng làm việc trong khối ngành kinh tế, ý nghĩa quan trọng nhất của việc học AI là:
- A. Chỉ để lập trình robot công nghiệp
- B. Chỉ để hiểu các mô hình toán học phức tạp
- C. Hiểu và biết cách ứng dụng AI trong học tập, nghiên cứu và nghề nghiệp, tạo lợi thế cạnh tranh trên thị trường lao động
- D. Thay thế hoàn toàn kiến thức tài chính – kế toán truyền thống
Câu 18. So sánh ba hướng tiếp cận Symbolic AI, Statistical AI và Hybrid AI, phát biểu nào sau đây đúng nhất?
- A. Symbolic AI mạnh trong học từ dữ liệu lớn, nhưng khó biểu diễn tri thức chuyên gia
- B. Statistical AI chủ yếu dựa trên luật IF–THEN, ít phụ thuộc dữ liệu
- C. Hybrid AI cố gắng kết hợp ưu điểm của Symbolic AI (minh bạch, dễ giải thích) và Statistical AI (học từ dữ liệu, khả năng thích ứng)
- D. Cả ba hướng tiếp cận đều không liên quan đến học máy
Câu 19. Theo phân loại theo kỹ thuật, Machine Learning (ML) là:
- A. Một nhánh của Deep Learning
- B. Một nhánh của AI cho phép hệ thống học từ dữ liệu, cải thiện hiệu suất mà không cần lập trình cứng
- C. Một dạng dữ liệu lớn (Big Data)
- D. Hệ thống lưu trữ và truy vấn tri thức dựa trên luật
Câu 20. Deep Learning (DL) là:
- A. Một phương pháp thống kê truyền thống
- B. Một nhánh của Machine Learning sử dụng mạng nơ-ron nhiều lớp để xử lý dữ liệu phức tạp
- C. Một phương pháp xử lý dữ liệu trong kho dữ liệu (Data Warehouse)
- D. Một dạng hệ chuyên gia dựa trên luật
Câu 21. Công nghệ cho phép hệ thống “nhìn” và phân tích hình ảnh, video là:
- A. Computer Vision
- B. Big Data
- C. Data Mining
- D. Cloud Computing
Câu 22. Trong kiểm toán, hệ thống như MindBridge Ai rà soát toàn bộ dữ liệu kế toán để phát hiện giao dịch bất thường. Lợi thế chính so với phương pháp chọn mẫu truyền thống là:
- A. Giảm nhu cầu sử dụng máy tính
- B. Chỉ xem xét một phần nhỏ dữ liệu
- C. Có khả năng kiểm tra toàn bộ dữ liệu và phát hiện mẫu bất thường khó nhận thấy
- D. Không cần dữ liệu lịch sử
Câu 23. Russell & Norvig định nghĩa AI là ngành khoa học nghiên cứu về:
- A. Các hệ thống ra quyết định dựa trên luật pháp
- B. Các hệ thống xử lý dữ liệu lớn trên đám mây
- C. Các “tác nhân thông minh” có khả năng nhận thức môi trường và hành động để tối đa hóa mục tiêu
- D. Các hệ thống máy tính có khả năng lưu trữ dữ liệu
Câu 24. Một công ty muốn vừa tận dụng được tri thức nghiệp vụ kế toán (các quy tắc, chuẩn mực) vừa học từ dữ liệu giao dịch để phát hiện gian lận. Hướng tiếp cận AI phù hợp nhất là:
- A. Symbolic AI thuần túy
- B. Statistical AI thuần túy
- C. Hybrid AI kết hợp luật và học máy
- D. Chỉ sử dụng Big Data mà không cần AI
Câu 25. Symbolic AI (AI dựa trên luật) còn được gọi là:
- A. Modern AI
- B. Good Old-Fashioned AI (GOFAI)
- C. Hybrid AI
- D. Deep AI
… và còn 17 câu nữa. Bấm Vào thi phía trên để làm toàn bộ 42 câu và xem đáp án.
