Từ vựng IELTS Reading: Chủ đề Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence) - Phần 2

Tiếp nối phần 1, bài viết sẽ cung cấp cho người học thêm các từ vựng và ngữ cảnh sử dụng của chúng trong chủ đề Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence - AI). Các bài đọc về chủ đề này thường xoay quanh việc sử dụng Trí tuệ nhân tạo trong nhiều lĩnh vực như công nghệ thông tin, y học và tự động hóa. Nội dung này thường tập trung vào giới thiệu các phát triển mới trong lĩnh vực AI và cách chúng ứng dụng trong thực tế. Trong các bài đọc này, người học sẽ gặp các thuật ngữ liên quan đến học máy, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và các ứng dụng của AI trong việc tối ưu hóa quy trình công nghiệp và dự đoán. Bên cạnh đó, chủ đề này cũng có thể đề cập đến các vấn đề liên quan đến đạo đức và xã hội khi sử dụng Trí tuệ nhân tạo.

Trong bài thi IELTS Reading, hiểu biết về lĩnh vực AI có thể giúp thí sinh hiểu nội dung một cách chính xác và nắm bắt được các ý quan trọng trong văn bản. Danh sách từ vựng sẽ được lấy từ bài đọc trong Cambridge IELTS 18, Test 2, Reading Passage 2: Living with artificial intelligence và Cambridge IELTS 16, Test 4, Reading passage 3: Attitudes towards Artificial Intelligence.

Cả hai bài viết ví dụ đều đề cập đến thái độ của con người đối với sự phát triển của AI. Trong đó bài viết Cambridge IELTS 18, Test 2, Reading Passage 2: Living with artificial intelligence nói về sự phát triển nhanh chóng của Trí tuệ Nhân tạo (AI) và tiềm năng của nó trong tương lai. Tuy nhiên, bài viết đặt ra những câu hỏi quan trọng về việc đảm bảo rằng AI sẽ có mục tiêu đạo đức phù hợp với con người và về tương lai của sự tự quyết định của con người trước sự can thiệp của máy móc thông minh. Vì vậy, bài viết cho rằng để để đảm bảo sự công bằng và những quyết định mang tính đạo đức, chúng ta cần xác định rõ mục tiêu của AI.

Tuy nhiên, bài viết Cambridge IELTS 16, Test 4, Reading passage 3: Attitudes towards Artificial Intelligence nói về sự kỳ vọng và thiếu tin tưởng của con người đối với Trí tuệ Nhân tạo (AI). Mặc dù AI có khả năng dự đoán và cung cấp khuyến nghị tốt hơn cho nhiều khía cạnh của cuộc sống, nhưng nhiều người vẫn không tin tưởng và thích dựa vào chuyên gia con người. Bài viết giải thích lý do tại sao sự thiếu tin tưởng này tồn tại và đề xuất cách để tăng cường lòng tin đối với AI, bao gồm việc giới thiệu nhiều hơn về cách hoạt động của các thuật toán AI và cho phép con người tham gia vào quyết định của AI.

Assistants

Phiên âm: /əˈsɪs·tənts/

Định nghĩa: Giúp đỡ, trợ giúp (Verb).

Từ “Assistants” thường được sử dụng để chỉ việc sử dụng các trợ lý hoặc hệ thống tự động để thực hiện một loạt các nhiệm vụ hoặc giải quyết các vấn đề. Nó liên quan đến việc sử dụng công nghệ và hệ thống tự động để hỗ trợ và thực hiện công việc.

Trong ngữ cảnh của trí tuệ nhân tạo (AI), “Assistants” (hay còn gọi là “AI Assistants”) đề cập đến các hệ thống hoặc ứng dụng sử dụng trí tuệ nhân tạo để hỗ trợ và tương tác với con người. Đây là các phần mềm hoặc máy móc có khả năng hiểu và phản hồi các câu hỏi hoặc yêu cầu được đặt bằng ngôn ngữ tự nhiên, giống như cách con người trò chuyện với nhau.

Ví dụ:

• The assistants integrated into the software allowed for efficient data processing.
  (Các trợ lý tích hợp vào phần mềm cho phép xử lý dữ liệu một cách hiệu quả.)

• The company developed advanced assistants to optimize its supply chain management.
  (Công ty phát triển các trợ lý tiên tiến để tối ưu hóa quản lý chuỗi cung ứng.)

• These AI-powered assistants assist users in various tasks, from scheduling to answering questions.
  (Những trợ lý được trang bị trí tuệ nhân tạo này hỗ trợ người dùng trong các nhiệm vụ đa dạng, từ lên lịch đến trả lời câu hỏi.)

Algorithms

Phiên âm: /ˈæl·ɡəˌrɪð·əmz/

Định nghĩa: Thuật toán, quy trình tính toán.

Từ “Algorithms” thường được sử dụng để chỉ việc áp dụng các thuật toán hoặc quy trình tính toán để thực hiện một loạt các bước hoặc giải quyết các vấn đề. Nó liên quan đến việc sử dụng logic hoặc phương pháp cụ thể để đạt được một mục tiêu.

Các thuật toán AI đặc biệt là các hướng dẫn cho máy móc và phần mềm AI về cách thực hiện các nhiệm vụ cụ thể. Các Algorithms trong AI có thể bao gồm các bước cụ thể để xử lý thông tin, phân loại dữ liệu, tạo ra dự đoán, hoặc thậm chí là học từ dữ liệu. Chúng thường được sử dụng để biểu diễn cách một hệ thống AI nên hoạt động, bao gồm cách xử lý dữ liệu đầu vào và cách sản xuất kết quả đầu ra.

Ví dụ:

• The algorithms used in the software allowed for efficient data processing.
  (Các thuật toán được sử dụng trong phần mềm cho phép xử lý dữ liệu một cách hiệu quả.)

• The scientist developed complex algorithms to analyze the experimental results.
  (Nhà khoa học đã phát triển các thuật toán phức tạp để phân tích kết quả thực nghiệm.)

• The company relied on algorithms to optimize its supply chain management.
  (Công ty dựa vào các thuật toán để tối ưu hóa quản lý chuỗi cung ứng.)

Family words:

• Algorithmic (Adj): Liên quan đến thuật toán hoặc tính toán.
  Ví dụ: The algorithmic approach to problem-solving proved successful. (Phương pháp giải quyết vấn đề dựa trên thuật toán đã chứng tỏ mình là thành công.)

Đọc thêm: Từ vựng IELTS Reading chủ đề Nông nghiệp (Agriculture) - Giải thích ngữ cảnh bài đọc.

Natural Language Processing

Định nghĩa: Xử lý ngôn ngữ tự nhiên

Từ “Natural Language Processing” thường được sử dụng để chỉ việc sử dụng máy tính để xử lý và hiểu ngôn ngữ tự nhiên của con người, như tiếng Anh hoặc tiếng Việt. Thông qua việc áp dụng các thuật toán và quy trình tính toán, giúp máy tính hiểu và tương tác với ngôn ngữ như con người.

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) đề cập đến một nhánh của khoa học máy tính— và cụ thể hơn là một nhánh của trí tuệ nhân tạo hoặc AI— quan tâm đến việc trang bị cho máy tính khả năng hiểu văn bản và lời nói một cách tương tự như con người có thể.

Ví dụ:

• The Natural Language Processing algorithms integrated into the software allowed for efficient data processing.(Các thuật toán Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên tích hợp vào phần mềm cho phép xử lý dữ liệu một cách hiệu quả.)

• The company developed advanced Natural Language Processing systems to optimize its customer support.(Công ty phát triển các hệ thống Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên tiên tiến để tối ưu hóa hỗ trợ khách hàng.)

• These AI-powered Natural Language Processing systems assist users in understanding and interacting with text and speech.(Những hệ thống Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên được trang bị trí tuệ nhân tạo này hỗ trợ người dùng trong việc hiểu và tương tác với văn bản và giọng nói.)

• Chat GPT uses Natural Language Processing to understand all the languages you type.(Chat GPT sử dụng Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên để hiểu tất cả các ngôn ngữ bạn nhập vào)

Cognitive

Phiên âm: /ˈkɒɡ·nɪtɪv/

Định nghĩa: Liên quan đến việc sử dụng các quá trình nhận thức, tư duy và hiểu biết để giải quyết vấn đề hoặc thực hiện một loạt các bước theo một cách cụ thể (Adj)

Từ “Cognitive” thường được sử dụng để chỉ việc sử dụng quá trình nhận thức, tư duy và hiểu biết để thực hiện các nhiệm vụ hoặc giải quyết các vấn đề. Nó liên quan đến việc sử dụng khả năng nhận thức của con người hoặc máy móc để thực hiện công việc.

Ví dụ:

• The cognitive systems integrated into the software allowed for efficient data processing. (Các hệ thống nhận thức tích hợp vào phần mềm cho phép xử lý dữ liệu một cách hiệu quả.)

• The company developed advanced cognitive systems to optimize its supply chain management.(Công ty phát triển các hệ thống nhận thức tiên tiến để tối ưu hóa quản lý chuỗi cung ứng.)

• These AI-powered cognitive systems assist users in various tasks, from scheduling to answering questions. (Những hệ thống nhận thức được trang bị trí tuệ nhân tạo này hỗ trợ người dùng trong các nhiệm vụ đa dạng, từ lên lịch đến trả lời câu hỏi.)

Family words:

• Cognition (Noun): Quá trình nhận thức, hiểu biết, và tư duy. Ví dụ: Cognitive processes play a crucial role in problem-solving. (Quá trình nhận thức đóng vai trò quan trọng trong việc giải quyết vấn đề.)

• Cognitive Science (Noun): Khoa học nhận thức, nghiên cứu về tư duy và hiểu biết. Ví dụ: Cognitive science explores how the human mind works. (Khoa học nhận thức khám phá cách hoạt động của tâm trí con người.)

Machine Learning

Phiên âm: /məˈʃin ˈlɜrn·ɪŋ/

Định nghĩa: Liên quan đến việc sử dụng máy tính để học và cải thiện hiệu suất mà không cần lập trình cụ thể. Quá trình này thường dựa trên dữ liệu và thuật toán

Từ “Machine Learning” thường được sử dụng để chỉ việc sử dụng máy tính để học và tự cải thiện qua thời gian, mà không cần phải lập trình cụ thể cho từng nhiệm vụ. Quá trình này thường dựa trên việc phân tích dữ liệu và sử dụng các thuật toán để đưa ra dự đoán hoặc học hỏi từ kinh nghiệm trước đó.

Ví dụ:

• Machine Learning algorithms analyze historical stock market data to predict future trends.
  (Các thuật toán Machine Learning phân tích dữ liệu lịch sử về thị trường chứng khoán để dự đoán xu hướng trong tương lai.)

• Companies use Machine Learning models to recommend products to customers based on their preferences.
  (Các công ty sử dụng mô hình Machine Learning để đề xuất sản phẩm cho khách hàng dựa trên sở thích của họ.)

• Machine Learning has revolutionized the field of healthcare by enabling the early detection of diseases from medical imaging.
  (Machine Learning đã cách mạng hóa lĩnh vực chăm sóc sức khỏe bằng cách cho phép phát hiện sớm các căn bệnh từ hình ảnh y học.)

• Machine Learning models continuously learn and adapt, making them valuable in various applications.
  (Các mô hình Machine Learning liên tục học và thích nghi, làm cho chúng có giá trị trong nhiều ứng dụng khác nhau.)

Surveillance

Phiên âm: /səˈveɪ·ləns/

Định nghĩa: Sự theo dõi (Noun)

Từ “Surveillance” thường được sử dụng để chỉ việc quan sát hoặc theo dõi một sự vật, sự kiện hoặc người khác, thường để đảm bảo an toàn, bảo vệ hoặc theo dõi hoạt động.

Trong ngữ cảnh AI, “surveillance” đề cập đến việc sử dụng trí tuệ nhân tạo để thực hiện giám sát hoặc quan sát một khu vực hoặc môi trường cụ thể. Công nghệ AI có thể được sử dụng để theo dõi hành vi, phát hiện sự bất thường, nhận dạng khuôn mặt, hoặc thậm chí là phân tích mô hình hành vi của con người thông qua việc sử dụng camera và cảm biến. Việc này có thể được thực hiện để nâng cao an ninh, nhưng cũng đặt ra những vấn đề về đạo đức và bảo vệ dữ liệu cá nhân.

Ví dụ:

• The surveillance cameras in the city center helped law enforcement monitor public areas.
  (Các camera giám sát ở trung tâm thành phố giúp lực lượng thi hành pháp luật theo dõi các khu vực công cộng.)

• Concerns have been raised about the invasion of privacy due to increased surveillance of citizens.

  
  (Có những lo ngại về việc xâm phạm quyền riêng tư do sự gia tăng của việc giám sát người dân.)

• The comprehensive surveillance system at the airport ensures the safety of passengers.
  (Hệ thống giám sát toàn diện tại sân bay đảm bảo an toàn cho hành khách.)

Nguồn gốc của từ: Từ “surveillance” có nguồn gốc từ tiếng Pháp cổ “surveiller,” có nghĩa là “theo dõi” hoặc “quan sát”.

Family words:

• Surveil (Verb): Theo dõi hoặc quan sát một cái gì đó, thường qua việc sử dụng thiết bị hoặc hệ thống.
  Ví dụ: The security team will surveil the area throughout the night. (Đội ngũ bảo vệ sẽ theo dõi khu vực suốt đêm.)

• Surveillance (Noun): Sự giám sát hoặc theo dõi.
  Ví dụ: The surveillance of the suspect's activities revealed important evidence. (Sự giám sát hoạt động của nghi can đã phát hiện ra bằng chứng quan trọng.)

Top-notch

Phiên âm: /ˈtɒp.nɒtʃ/

Định nghĩa: Xuất sắc, đỉnh cao về chất lượng hoặc hiệu suất (Adj)

“Top-notch” trong ngữ cảnh AI ám chỉ một cái gì đó rất xuất sắc, chất lượng cao và đứng đầu trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Nó thường được sử dụng để miêu tả các công nghệ, sản phẩm hoặc dự án AI mà có khả năng vượt trội, hiệu suất tốt và đáng tin cậy.

Ví dụ:

• The top-notch assistants integrated into the software allowed for efficient data processing.
  (Các trợ lý đỉnh cao tích hợp vào phần mềm cho phép xử lý dữ liệu một cách hiệu quả.)

• The company developed top-notch assistants to optimize its supply chain management.
  (Công ty phát triển các trợ lý đỉnh cao để tối ưu hóa quản lý chuỗi cung ứng.)

• They assist users in various tasks, from natural language understanding to complex problem-solving. These top-notch AI assistants are instrumental in making AI technologies more accessible and user-friendly, driving advancements in the field of Artificial Intelligence.
  (Họ hỗ trợ người dùng trong các nhiệm vụ đa dạng, từ việc hiểu ngôn ngữ tự nhiên đến giải quyết các vấn đề phức tạp. Những trợ lý Trí tuệ Nhân tạo đỉnh cao này đóng vai trò quan trọng trong việc làm cho các công nghệ Trí tuệ Nhân tạo dễ tiếp cận và thân thiện với người dùng, thúc đẩy sự phát triển trong lĩnh vực Trí tuệ Nhân tạo.)

Đọc thêm: Từ vựng IELTS Reading Chủ đề Động vật học (Zoology) - Giải thích ngữ cảnh IELTS Reading.

Bài tập

Bài tập 1: Nối các từ sau với cách giải thích phù hợp:

Bài tập 2: Choose the correct answer A, B, C:

Câu 1: Which of the following is NOT mentioned as an AI-driven Assistant in the passage?

A) Siri

B) Google Assistant

C) Cortana

D) Alexa

Câu 2: What is one of the key drivers of AI's capabilities mentioned in the passage?

A) Natural language processing

B) Computer vision

C) Speech recognition

D) Machine Learning

Câu 3: In what way does Machine Learning enhance AI's performance?

A) By utilizing sophisticated algorithms

B) By analyzing behavior patterns

C) By adapting and improving over time

D) By responding to natural language queries

Câu 4: What ethical concern is raised regarding the use of AI in Surveillance?

A) Data encryption

B) Privacy and data protection

C) Face recognition

D) Anomaly detection

Câu 5: What is the main message of the passage?

A) AI-driven Assistants are taking over the world.

B) AI has no ethical concerns.

C) Balancing the potential and ethical challenges of AI is crucial.

D) Machine Learning is not essential in AI development.

(Trí tuệ Nhân tạo (AI) đang đứng đầu của sự phát triển công nghệ, làm thay đổi thế giới của chúng ta theo nhiều cách khác nhau. Các Trợ lý do AI, như Siri, Google Assistant và Alexa, đã trở thành một phần quan trọng của cuộc sống hàng ngày của chúng ta. Những Trợ lý kỹ thuật số này sử dụng các Thuật toán phức tạp để Hiểu và phản hồi các câu hỏi bằng ngôn ngữ tự nhiên, làm cho các nhiệm vụ trở nên dễ dàng và hiệu quả hơn.

Một trong những yếu tố quan trọng đẩy mạnh khả năng của AI là Machine Learning. Thông qua các thuật toán Machine Learning, các hệ thống AI có thể thích nghi và cải thiện hiệu suất của họ theo thời gian. Sự cải tiến này được thể hiện qua các gợi ý cá nhân trên các nền tảng phát trực tuyến, việc dịch ngôn ngữ chính xác và thậm chí là chẩn đoán y tế.

Tác động của AI lan rộng đến Lĩnh vực Giám sát, nơi nó đóng một vai trò quan trọng trong việc tăng cường an ninh. Hệ thống giám sát trang bị các camera và cảm biến hoạt động bằng AI có thể phát hiện các sự bất thường, nhận diện khuôn mặt và phân tích các mẫu hành vi. Tuy nhiên, việc sử dụng AI trong Giám sát đặt ra các vấn đề đạo đức liên quan đến quyền riêng tư và bảo vệ dữ liệu.

Khi AI tiếp tục phát triển, việc thiết lập sự cân bằng giữa việc khai thác tiềm năng của nó cho lợi ích xã hội và giải quyết các thách thức đạo đức là điều rất quan trọng. Phát triển và triển khai AI một cách có trách nhiệm là rất quan trọng để đảm bảo rằng nó mang lại lợi ích cho nhân loại mà không đe dọa giá trị và quyền riêng tư của chúng ta).

Xem tiếp: Từ vựng IELTS Reading: Chủ đề Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence) - Phần 3

Tóm tắt

Bài viết đã giới thiệu một số từ vựng quan trọng liên quan đến lĩnh vực Trí tuệ Nhân tạo (Artificial Intelligence - AI) và cách chúng được áp dụng trong ngữ cảnh. Đồng thời, nó cung cấp các bài tập ôn tập để giúp người học chuẩn bị cho các bài đọc trong kỳ thi IELTS liên quan đến AI. Chúng ta hy vọng rằng thông qua bài viết này, người học sẽ hiểu rõ hơn về nội dung các đoạn văn trong phần đọc IELTS về Trí tuệ Nhân tạo và có khả năng đạt được kết quả ấn tượng trong kỳ thi của mình.

Nguồn tham khảo

• Cambridge University Press. (2021). Cambridge IELTS 16 academic student's book with answers.

• Cambridge University Press. (2023). Cambridge IELTS 18 academic student's book with answers.