Câu đố về trí tuệ tổng hợp nhân tạo

Câu trả lời và giải thích xuất hiện khi bạn làm bài kiểm tra.

1. Điều gì phân biệt trí tuệ nhân tạo chung với AI hẹp?
   • Chạy trên phần cứng mạnh mẽ và đắt tiền hơn
   • Khả năng học hỏi và thực hiện rộng rãi trên nhiều lĩnh vực
   • Có một cơ thể robot vật lý di chuyển trên thế giới
   • Được đào tạo riêng trên bộ dữ liệu hình ảnh lớn
2. Nghịch lý Moravec quan sát được điều gì?
   • Tiến trình AI dừng lại khi nó phù hợp với trí thông minh trung bình của con người
   • Các mô hình lớn hơn luôn trở nên kém chính xác hơn theo thời gian
   • Kỹ năng nhận thức và vận động, dễ dàng đối với chúng ta, lại khó đối với AI
   • Máy tính không bao giờ có thể đánh bại con người trong game chiến thuật
3. Which benchmark did François Chollet propose as a concrete way to measure skill-acquisition efficiency on abstract puzzles?
   • ARC (Tập hợp trừu tượng và lý luận)
   • MMLU (Hiểu ngôn ngữ đa nhiệm lớn)
   • GLUE (Đánh giá hiểu biết ngôn ngữ chung)
   • SQuAD (Bộ dữ liệu trả lời câu hỏi của Stanford)
4. Giả thuyết 'bùng nổ trí tuệ' gắn liền với I. J. Good là gì?
   • Các bài kiểm tra trí thông minh tiêu chuẩn sẽ sớm trở nên lỗi thời
   • Phần cứng AI sẽ quá nóng về mặt vật lý và bị lỗi ở quy mô lớn
   • Số lượng startup AI sẽ tiếp tục tăng theo cấp số nhân mỗi năm
   • Một cỗ máy tự cải tiến có thể kích hoạt khả năng tăng vọt
5. Bài tiểu luận 'Bài học cay đắng' của Rich Sutton lập luận về sự tiến bộ của AI?
   • Các quy tắc mang tính biểu tượng do các chuyên gia tạo ra sẽ luôn tốt hơn việc học
   • Các phương pháp chung mở rộng quy mô bằng kiến thức tính toán được xây dựng thủ công
   • Các tập dữ liệu được quản lý nhỏ luôn tốt hơn các tập dữ liệu lớn
   • Nghiên cứu AI nên ngừng dựa vào GPU và các cụm lớn
6. Tại sao bài kiểm tra Turing được coi là tiêu chí không đầy đủ cho AGI?
   • Chưa có máy nào thực sự cố gắng vượt qua nó
   • Nó chỉ kiểm tra khả năng toán học của máy
   • Nó kiểm tra khả năng bắt chước đàm thoại, không phải năng lực rộng
   • Nó đòi hỏi một cơ thể robot vật lý để vượt qua
7. Why does the guide say AGI discussions need an explicit definition?
   • Different proposed thresholds produce different claims about timing and capability
   • There is a single legal definition used worldwide
   • AGI means any system that generates text
   • A definition proves a system is safe
8. A model performs well on several benchmarks. What conclusion does the guide support?
   • It proves the system can perform every cognitive task
   • It settles the AGI definition debate
   • It shows the model has human experience
   • Benchmark results are evidence about tested tasks, not proof of universally agreed AGI