人文AI04

人工智慧近年來之所以能突破過往機器僵化反應的限制，主要是歸功於?
Lý do tại sao trí tuệ nhân tạo có thể vượt qua những hạn chế của phản ứng máy móc cứng nhắc trong những năm gần đây chủ yếu là do

• 觀察學習
  Học tập quan sát

• 理性學習

  Học tập hợp lý

• 機器學習

  Học máy

• 交流學習

  Trao đổi và học tập

機器學習，人工智慧，深度學習三者關係？
Mối quan hệ giữa học máy, trí tuệ nhân tạo và học sâu là gì?

• 人工智慧>深度學習>機器學習

  Trí tuệ nhân tạo > Học sâu > Học máy

• 深度學習>機器學習>人工智慧

  Học sâu > Học máy > Trí tuệ nhân tạo

• 機器學習>深度學習>人工智慧

  Học máy > Học sâu > Trí tuệ nhân tạo

• 人工智慧>機器學習>深度學習

  Trí tuệ nhân tạo > Học máy > Học sâu

專家系統為什麼不是機器學習？

Tại sao hệ thống chuyên gia không phải là máy học?

• 沒有知識庫

  Không có cơ sở kiến ​​thức

• 沒有人機介面

  Không có giao diện con người

• 沒有根據資料來訓練調整的功能

  Không có chức năng đào tạo và điều chỉnh theo dữ liệu

• 沒有推論引擎

  Không có công cụ suy luận

統計分析找出數據中若干變量之間的關係有什麼條件？(複選)

Điều kiện để phân tích thống kê tìm ra mối quan hệ giữa nhiều biến trong dữ liệu là gì?(Lựa chọn nhiều đáp án)

• 資料是常態分布

  Dữ liệu được phân phối bình thường

• 變量關係接近線性迴歸

  Mối quan hệ giữa các biến gần với hồi quy tuyến tính

• 變量關係非線性迴歸

  Hồi quy phi tuyến tính của các mối quan hệ biến

• 可以處理多變數之間的非線性關係

  Có thể xử lý các mối quan hệ phi tuyến tính giữa nhiều biến

當前AI有什麼特性？(複選)

Đặc điểm của AI hiện nay là gì? (Lựa chọn nhiều đáp án)

• 貝式統計(Bayes’

  statistics)已被AI淘汰

• 主要是建立在機器學習上

• 訓練過程顯類似認知建構學派

• 訓練過程顯類似行為學派

AI是以複雜函數分類合者是過度擬合？(複選)

AI dựa trên phân loại chức năng phức tạp hay quá khớp lệnh? (Lựa chọn nhiều đáp án)

• 
• 
• 
• 

當前AI的準確度與可解釋性關係？(複選)

Mối quan hệ giữa độ chính xác và khả năng giải thích của AI hiện tại là gì? (Lựa chọn nhiều đáp án)

• 通常準確度越高的

  演算法可解釋性卻越低

  Thông thường, thuật toán càng chính xác thì càng khó diễn giải.

• 通常準確度越高的演算法可解釋性卻越也高

  Nhìn chung, thuật toán càng chính xác thì càng dễ hiểu.

• 高準確度預測的AI模型可以直接給出人類目前所沒有的新知識或理論

  Các mô hình AI với khả năng dự đoán có độ chính xác cao có thể trực tiếp cung cấp kiến ​​thức hoặc lý thuyết mới mà con người hiện chưa có.

• 高準確度預測的AI模型並不能給出人類目前所沒有的新知識或理論

  Các mô hình AI có khả năng dự đoán có độ chính xác cao không thể cung cấp kiến ​​thức hoặc lý thuyết mới mà con người hiện chưa có.

Kahneman在"快思慢想"書中提到的理論中下列何者為是？(複選)

Câu nào sau đây là đúng về các lý thuyết được Kahneman đề cập trong cuốn sách "Suy nghĩ nhanh và chậm" của ông? (Lựa chọn nhiều đáp án)

系統一：直覺、整體、空間Hệ thống 1: Trực giác, Toàn thể, Không gian

系統二：思考、推理、語言Hệ thống 2: Tư duy, Lý luận, Ngôn ngữ

• 系統一(快思費力)

  Hệ thống 1 (suy nghĩ nhanh và làm việc chăm chỉ)

• 系統二(理性慢想)

  Hệ thống 2 (suy nghĩ hợp lý và chậm)

• 深度學習的AI比較接近系統1

  AI học sâu gần hơn với Hệ thống 1

• 專家系統的AI比較接近系統2

  AI của hệ thống chuyên gia gần với Hệ thống 2 hơn

影響機器學習的表現何者最重要？

Yếu tố quan trọng nhất ảnh hưởng đến hiệu suất của máy học là gì?

• 資料的品質

  Chất lượng dữ liệu

• 資料的數量

  Số lượng dữ liệu

• 好的演算法

  Thuật toán tốt

• 好的電腦

  Máy tính tốt

AI專用性與通用性問題何者正確？

Câu nào sau đây là đúng về vấn đề tính đặc thù hay tính tổng quát của AI?

• 目前的AI幾乎都是需要使用通用性的資料型態

  Hiện nay, AI gần như luôn yêu cầu sử dụng các kiểu dữ liệu chung.

• 人類大腦較適合處理專用性資料型態

  Bộ não con người phù hợp hơn với việc xử lý các loại dữ liệu chuyên biệt

• AI跨資料型態與跨目標功能仍是極大的挑戰

  Các loại dữ liệu chéo và các hàm mục tiêu chéo của AI vẫn là những thách thức lớn

• AI的發展也可能幫助我們了解人類的思維結構

  Sự phát triển của AI cũng có thể giúp chúng ta hiểu được cấu trúc tư duy của con người