Shadowing · Bài 49 — Trí tuệ nhân tạo và robot

This robot can move.

Robot này có thể di chuyển.

AI can recognize patterns.

AI có thể nhận biết các mẫu.

The computer is learning.

Máy tính đang học.

The camera detects faces.

Máy ảnh phát hiện khuôn mặt.

The robot has sensors.

Robot có các cảm biến.

This tool writes text.

Công cụ này viết văn bản.

I use a voice assistant.

Tôi dùng trợ lý giọng nói.

The model makes a prediction.

Mô hình đưa ra một dự đoán.

The machine follows instructions.

Máy làm theo chỉ dẫn.

People design these systems.

Con người thiết kế những hệ thống này.

Artificial intelligence is used in many applications.

Trí tuệ nhân tạo được dùng trong nhiều ứng dụng.

A robot can use sensors to detect its surroundings.

Robot có thể dùng cảm biến để nhận biết môi trường xung quanh.

Machine learning uses data to identify useful patterns.

Học máy dùng dữ liệu để xác định mẫu có ích.

Some AI systems can understand and generate language.

Một số hệ thống AI có thể hiểu và tạo ra ngôn ngữ.

A model can make mistakes even when it sounds confident.

Mô hình có thể mắc lỗi ngay cả khi nghe rất tự tin.

Robots are used in factories and research laboratories.

Robot được sử dụng trong nhà máy và phòng thí nghiệm nghiên cứu.

Training data influences how an AI model behaves.

Dữ liệu huấn luyện ảnh hưởng đến cách mô hình AI hoạt động.

A human should review important AI-generated information.

Con người nên rà soát thông tin quan trọng do AI tạo ra.

AI can help organize information and automate repetitive tasks.

AI có thể giúp sắp xếp thông tin và tự động hóa nhiệm vụ lặp lại.

Not every automated system uses artificial intelligence.

Không phải hệ thống tự động nào cũng dùng trí tuệ nhân tạo.

Speech recognition converts spoken language into text.

Nhận dạng giọng nói chuyển lời nói thành văn bản.

Text-to-speech systems generate audio from written words.

Hệ thống chuyển văn bản thành giọng nói tạo âm thanh từ chữ viết.

Image recognition can help identify objects in pictures.

Nhận dạng hình ảnh có thể giúp xác định đồ vật trong ảnh.

AI models learn statistical relationships from examples.

Mô hình AI học các mối quan hệ thống kê từ ví dụ.

Robots combine software with sensors and physical components.

Robot kết hợp phần mềm, cảm biến và bộ phận vật lý.

If a model receives poor-quality data, its performance may suffer.

Nếu mô hình nhận dữ liệu chất lượng kém, hiệu năng có thể bị ảnh hưởng.

An AI assistant can support learning but should not replace critical thinking.

Trợ lý AI có thể hỗ trợ học tập nhưng không nên thay thế tư duy phản biện.

Different tasks require different models, tools, and evaluation methods.

Những nhiệm vụ khác nhau cần mô hình, công cụ và cách đánh giá khác nhau.

Human oversight is especially important in high-stakes decisions.

Giám sát của con người đặc biệt quan trọng trong quyết định có hệ quả lớn.

I test generated answers rather than assuming they are always correct.

Tôi kiểm tra các câu trả lời được tạo ra thay vì mặc định chúng luôn đúng.

Machine learning can help detect patterns that are difficult to define manually.

Học máy có thể phát hiện mẫu khó định nghĩa thủ công.

Some systems perform well on familiar examples but struggle in new situations.

Một số hệ thống làm tốt với ví dụ quen thuộc nhưng gặp khó trong tình huống mới.

A robot must perceive its environment, plan actions, and control movement.

Robot phải nhận biết môi trường, lập kế hoạch hành động và điều khiển chuyển động.

Evaluating an AI system requires testing accuracy, reliability, and failure cases.

Đánh giá hệ thống AI cần kiểm tra độ chính xác, độ tin cậy và các trường hợp lỗi.

I use AI to draft ideas and then revise them with my own judgment.

Tôi dùng AI phác thảo ý tưởng rồi sửa lại bằng phán đoán của mình.

Although AI can process information quickly, it does not guarantee factual accuracy.

Dù AI xử lý thông tin nhanh, nó không bảo đảm độ chính xác sự thật.

Developers should consider privacy when collecting data to train or operate models.

Nhà phát triển nên cân nhắc quyền riêng tư khi thu thập dữ liệu để huấn luyện hoặc vận hành mô hình.

Bias in training data may lead to unfair results for certain groups.

Thiên lệch trong dữ liệu huấn luyện có thể dẫn đến kết quả bất công cho một số nhóm.

AI-generated content should be verified when errors could cause harm.

Nội dung AI tạo ra nên được xác minh khi lỗi có thể gây hại.

Clear documentation helps users understand a system's purpose and limitations.

Tài liệu rõ ràng giúp người dùng hiểu mục đích và giới hạn của hệ thống.

The design of a robot depends on the physical tasks it must perform.

Thiết kế robot phụ thuộc vào những nhiệm vụ vật lý nó phải thực hiện.

Some AI systems use reinforcement learning to improve decisions through feedback.

Một số hệ thống AI dùng học tăng cường để cải thiện quyết định qua phản hồi.

There is a difference between generating convincing language and understanding verified facts.

Có sự khác biệt giữa tạo ngôn ngữ thuyết phục và hiểu những sự thật đã được xác minh.

Responsible AI development involves transparency, testing, security, and accountability.

Phát triển AI có trách nhiệm bao gồm minh bạch, kiểm thử, bảo mật và trách nhiệm giải trình.

Researchers investigate ways to make models more efficient and dependable.

Nhà nghiên cứu tìm cách làm mô hình hiệu quả và đáng tin cậy hơn.

An AI system should be evaluated in the environment where it will actually be used.

Hệ thống AI nên được đánh giá trong môi trường mà nó thực sự được sử dụng.

The benefits of automation need to be balanced against potential social and economic costs.

Lợi ích tự động hóa cần được cân bằng với chi phí xã hội và kinh tế tiềm ẩn.

Human expertise remains essential for setting goals and judging whether outputs are appropriate.

Chuyên môn con người vẫn thiết yếu để đặt mục tiêu và đánh giá đầu ra có phù hợp không.

The future of robotics will depend on progress in perception, control, hardware, and safety.

Tương lai robot học phụ thuộc vào tiến bộ trong nhận thức, điều khiển, phần cứng và an toàn.

Understanding both the possibilities and limitations of AI helps people use it more wisely.

Hiểu cả khả năng lẫn giới hạn của AI giúp mọi người sử dụng nó khôn ngoan hơn.