BÀI 1. LÀM QUEN VỚI TRÍ TUỆ NHÂN TẠO

Câu 1: Trong một buổi học nhóm về công nghệ nhận dạng khuôn mặt, các học sinh được yêu cầu tìm hiểu cách AI ứng dụng trong lĩnh vực này. Sau khi nghiên cứu, nhóm đưa ra các ý kiến sau:

a. AI nhận dạng khuôn mặt có thể được ứng dụng để mở khóa điện thoại và xác định danh tính.
b. Công nghệ nhận dạng khuôn mặt yêu cầu hình ảnh phải được chụp trong điều kiện ánh sáng hoàn hảo.
c. AI nhận dạng khuôn mặt có thể được sử dụng để phát hiện tội phạm thông qua hệ thống camera giám sát.
d. Công nghệ nhận dạng khuôn mặt hoàn toàn không thể xác định được khuôn mặt khi người đó đeo khẩu trang.

Câu 2: Hệ chuyên gia MYCIN đã được phát triển bởi Đại học Stanford và nổi bật với khả năng hỗ trợ bác sĩ trong việc chẩn đoán và điều trị bệnh. Hệ thống này đã chứng minh được tính hiệu quả trong một số trường hợp thực tế. Sau đây là một số khả năng của hệ thống này:

a) Hệ chuyên gia MYCIN có thể tự động cập nhật quy tắc chẩn đoán mà không cần sự can thiệp của con người.

b. Hệ thống này chỉ áp dụng cho một số loại bệnh nhiễm trùng nhất định.

c. MYCIN đã giúp nâng cao độ chính xác trong chẩn đoán bệnh của bác sĩ.

d. Hệ thống này chỉ có khả năng chẩn đoán, không có khả năng đưa ra khuyến nghị điều trị.

Câu 3: Một trong những khả năng quan trọng của trí tuệ nhân tạo là khả năng giải quyết vấn đề. Khả năng này cho phép AI phân tích các tình huống phức tạp, đưa ra các giải pháp tối ưu mà con người đôi khi khó thực hiện được. Dưới đây là một số nhận định về khả năng này:

a. AI có khả năng học hỏi và đưa ra các giải pháp cho những vấn đề mới và tự động thay thế con người quyết định mọi hành động.

b. AI có thể áp dụng trong việc phân tích dữ liệu y tế để đưa ra chẩn đoán bệnh chính xác và hỗ trợ bác sĩ điều trị.

c. AI chỉ có thể giải quyết các vấn đề được lập trình sẵn còn trong những tình huống phát sinh thì AI không thể giải quyết mà cần được giải quyết thủ công bởi con người.

d. AI có thể phân tích và tối ưu hóa các quy trình sản xuất công nghiệp để giảm chi phí vận hành, cải thiện năng suất thậm chí dự đoán các rủi ro trong chuỗi cung ứng dựa trên dữ liệu thu thập được tuy nhiên không thể hành động nếu thiếu đi sự chỉ dẫn của con người.