100 từ vựng chủ đề Artificial intelligence: Pros and cons

Danh sách 100 từ vựng tiếng Anh chủ đề “Artificial intelligence: Pros and cons” theo dạng Từ vựng – Nghĩa tiếng Việt kèm ví dụ minh họa cho mỗi từ. Các từ được chọn lọc để phù hợp với chủ đề và có tính ứng dụng cao.

Đọc thêm: 1 số từ vựng tiếng anh cơ bản.

Đọc thêm: 1000 từ vựng tiếng Anh cơ bản PDF

1. Artificial Intelligence (AI) – Trí tuệ nhân tạo
   Example: AI is transforming industries by automating complex tasks.
2. Machine Learning – Học máy
   Example: Machine learning helps computers improve through experience.
3. Neural Network – Mạng nơ-ron
   Example: Neural networks mimic the human brain to process data.
4. Algorithm – Thuật toán
   Example: AI systems rely on algorithms to make decisions.
5. Automation – Tự động hóa
   Example: Automation in factories increases production efficiency.
6. Data Processing – Xử lý dữ liệu
   Example: AI excels at data processing for large datasets.
7. Deep Learning – Học sâu
   Example: Deep learning powers advanced image recognition systems.
8. Natural Language Processing (NLP) – Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
   Example: NLP enables chatbots to understand human speech.
9. Computer Vision – Thị giác máy tính
   Example: Computer vision allows cars to detect obstacles.
10. Big Data – Dữ liệu lớn
    Example: AI analyzes big data to predict trends.

Pros of AI

11. Efficiency – Hiệu quả
    Example: AI improves efficiency by automating repetitive tasks.
12. Accuracy – Độ chính xác
    Example: AI’s accuracy in diagnostics surpasses human capabilities.
13. Productivity – Năng suất
    Example: AI boosts productivity in manufacturing industries.
14. Innovation – Sự đổi mới
    Example: AI drives innovation in healthcare and technology.
15. Scalability – Khả năng mở rộng
    Example: AI systems offer scalability for growing businesses.
16. Cost-saving – Tiết kiệm chi phí
    Example: AI reduces labor costs through automation.
17. Precision – Độ chính xác cao
    Example: AI’s precision improves surgical outcomes.
18. Accessibility – Khả năng tiếp cận
    Example: AI makes education more accessible through online tools.
19. Personalization – Cá nhân hóa
    Example: AI personalizes shopping experiences for users.
20. Convenience – Sự tiện lợi
    Example: AI assistants like Siri offer convenience daily.

Cons of AI

21. Unemployment – Thất nghiệp
    Example: AI automation may lead to unemployment in some sectors.
22. Bias – Thiên kiến
    Example: AI can perpetuate bias in decision-making.
23. Privacy – Quyền riêng tư
    Example: AI raises concerns about privacy violations.
24. Security – An ninh
    Example: AI systems are vulnerable to security breaches.
25. Ethics – Đạo đức
    Example: AI poses ethical dilemmas in warfare.
26. Dependence – Sự phụ thuộc
    Example: Over-dependence on AI may weaken human skills.
27. Misuse – Lạm dụng
    Example: AI misuse can lead to harmful deepfakes.
28. Transparency – Tính minh bạch
    Example: AI lacks transparency in its decision processes.
29. Accountability – Trách nhiệm
    Example: AI raises questions about accountability for errors.
30. Inequality – Bất bình đẳng
    Example: AI may widen inequality between tech-rich nations.

AI Applications

31. Chatbot – Trò chuyện tự động
    Example: Chatbots handle customer inquiries efficiently.
32. Virtual Assistant – Trợ lý ảo
    Example: Virtual assistants like Alexa simplify daily tasks.
33. Autonomous Vehicle – Xe tự hành
    Example: Autonomous vehicles use AI to navigate roads.
34. Facial Recognition – Nhận diện khuôn mặt
    Example: Facial recognition enhances smartphone security.
35. Predictive Maintenance –
    Example: AI enables predictive maintenance in industrial equipment.
36. Recommendation System – Hệ thống đề xuất
    Example: Netflix uses AI for recommendation systems.
37. Fraud Detection – Phát hiện gian lận
    Example: AI improves fraud detection in banking.
38. Healthcare Diagnostics – Chẩn đoán y tế
    Example: AI aids healthcare diagnostics for early cancer detection.
39. Smart Home – Nhà thông minh
    Example: AI controls smart home devices like thermostats.
40. Robotics – Robot tự động
    Example robot: AI powers robotics in manufacturing plants.

Technical AI Concepts

41. Training Data – Dữ liệu huấn luyện
    Example: AI models require training data to learn.
42. Overfitting – Quá khớp
    Example: Overfitting reduces AI model performance.
43. Underfitting – Dưới khớp
    Example: Underfitting occurs with insufficient training.
44. Hyperparameter – Siêu tham số
    Example: Tuning hyperparameters improves AI accuracy.
45. Model – Mô hình
    Example: AI models predict outcomes based on data.
46. Inference – Suy luận
    Example: AI uses inference to make real-time decisions.
47. Feature Engineering – Kỹ thuật đặc trưng
    Example: Feature engineering enhances AI performance.
48. Cloud Computing – Điện toán đám mây
    Example: AI leverages cloud computing for scalability.
49. Edge Computing – Điện toán biên
    Example: Edge computing enables faster AI processing.
50. Reinforcement Learning – Học tăng cường
    Example: Reinforcement learning trains AI through rewards.

AI Development and Implementation

51. Deployment – Triển khai
    Example: AI deployment requires rigorous testing.
52. Integration – Tích hợp
    Example: AI integration streamlines business operations.
53. Scalability – Khả năng mở rộng
    Example: AI systems need scalability for large-scale use.
54. Maintenance – Bảo trì
    Example: AI systems require regular maintenance.
55. Upgrading – Nâng cấp
    Example: Upgrading AI models improves performance.
56. Compatibility – Tính tương thích
    Example: AI must ensure compatibility with existing systems.
57. Testing – Kiểm thử
    Example: Testing AI ensures reliability.
58. Debugging – Gỡ lỗi
    Example: Debugging fixes AI system errors.
59. Optimization – Tối ưu hóa
    Example: Optimization enhances AI efficiency.
60. Version Control – Kiểm soát phiên bản
    Example: Version control tracks AI model updates.

Social and Economic Impacts

61. Job Displacement – Thay thế công việc
    Example: AI causes job displacement in manual labor.
62. Upskilling – Nâng cao kỹ năng
    Example: Workers need upskilling to adapt to AI.
63. Economic Growth – Tăng trưởng kinh tế
    Example: AI drives economic growth through innovation.
64. Digital Divide – Khoảng cách số
    Example: AI may widen the digital divide.
65. Sustainability – Bền vững
    Example: AI supports sustainability in energy management.
66. Regulation – Quy định
    Example: AI requires regulation to ensure safety.
67. Governance – Quản trị
    Example: AI governance addresses ethical concerns.
68. Monopoly – Độc quyền
    Example: AI development risks tech monopolies.
69. Globalization – Toàn cầu hóa
    Example: AI accelerates globalization of services.
70. Workforce Transformation – Chuyển đổi lực lượng lao động
    Example: AI drives workforce transformation in industries.

Ethical and Philosophical Terms

71. Autonomy – Tính tự chủ
    Example: AI autonomy raises ethical questions.
72. Consciousness – Ý thức
    Example: Can AI ever achieve consciousness?
73. Fairness – Công bằng
    Example: AI must ensure fairness in decisions.
74. Trust – Lòng tin
    Example: Building trust in AI is challenging.
75. Responsibility – Trách nhiệm
    Example: Who bears responsibility for AI mistakes?
76. Moral Dilemma – Tình thế tiến thoái lưỡng nan về đạo đức
    Example: AI creates moral dilemmas in warfare.
77. Human Rights – Quyền con người
    Example: AI must respect human rights.
78. Value Alignment – Sự phù hợp giá trị
    Example: AI needs value alignment with humans.
79. Existential Risk – Rủi ro tồn tại
    Example: AI poses an existential risk if uncontrolled.
80. Singularity – Điểm kỳ dị
    Example: The singularity predicts AI surpassing humans.

AI Risks and Challenges

81. Cybersecurity – An ninh mạng
    Example: AI systems face cybersecurity threats.
82. Hacking – Tin tặc
    Example: Hacking AI can lead to dangerous outcomes.
83. Malfunction – Trục trặc
    Example: AI malfunctions can cause accidents.
84. Obsolescence – Lỗi thời
    Example: AI systems risk obsolescence without updates.
85. Complexity – Phức tạp
    Example: AI’s complexity makes it hard to understand.
86. Unpredictability – Tính không thể đoán trước
    Example: AI’s unpredictability can lead to errors.
87. Data Quality – Chất lượng dữ liệu
    Example: Poor data quality affects AI performance.
88. Scalability Issues – Vấn đề mở rộng
    Example: Scalability issues limit AI adoption.
89. Cost – Chi phí
    Example: Developing AI involves high costs.
90. Energy Consumption – Tiêu thụ năng lượng
    Example: AI’s energy consumption raises environmental concerns.

Future of AI

91. Advancement – Tiến bộ
    Example: AI advancements will shape the future.
92. Collaboration – Hợp tác
    Example: Humans and AI will collaborate closely.
93. Transformation – Chuyển đổi
    Example: AI drives transformation in industries.
94. Evolution – Tiến hóa
    Example: AI’s evolution raises philosophical questions.
95. Breakthrough – Đột phá
    Example: AI breakthroughs improve healthcare.
96. Adoption – Áp dụng
    Example: AI adoption is growing rapidly.
97. Standardization – Tiêu chuẩn hóa
    Example: AI needs standardization for safety.
98. Interoperability – Tính tương tác
    Example: AI systems require interoperability.
99. Futurism – Tương lai học
    Example: Futurism explores AI’s long-term impact.
100. Utopia – Không tưởng
     Example: Some envision AI creating a utopia.