Từ Vựng Trí Tuệ Nhân Tạo IELTS: Nâng Cao Điểm Reading

Trong bối cảnh công nghệ phát triển không ngừng, Trí tuệ nhân tạo (AI) đã trở thành một chủ đề vô cùng phổ biến, đặc biệt xuất hiện thường xuyên trong các đề thi IELTS, nhất là kỹ năng Reading. Việc trang bị vốn từ vựng chuyên sâu về Trí tuệ nhân tạo không chỉ giúp bạn hiểu rõ các bài đọc phức tạp mà còn là chìa khóa để đạt được điểm số cao, đặc biệt là mục tiêu 6.5 trở lên trong phần thi này.

Tại sao từ vựng Trí tuệ nhân tạo quan trọng với IELTS Reading?

Chủ đề Trí tuệ nhân tạo đang ngày càng trở nên quan trọng và được đưa vào các bài thi học thuật bởi sự ảnh hưởng sâu rộng của nó đến mọi mặt đời sống xã hội. Trong IELTS Reading, đặc biệt là Passage 3, các bài viết về AI thường chứa đựng nhiều thuật ngữ khoa học, khái niệm trừu tượng và lập luận phức tạp. Nếu không nắm vững các từ vựng cốt lõi và ngữ cảnh sử dụng chúng, thí sinh sẽ rất khó để theo kịp luồng thông tin, xác định ý chính và trả lời chính xác các câu hỏi.

Việc làm quen với các thuật ngữ chuyên ngành về AI không chỉ giúp bạn giải mã nhanh chóng các đoạn văn khó mà còn tăng cường khả năng suy luận, liên kết thông tin. Các từ khóa liên quan đến công nghệ thông minh, máy học, hay tự động hóa thường là chìa khóa để mở khóa những câu trả lời phức tạp, giúp bạn tiết kiệm thời gian và giảm bớt áp lực trong phòng thi. Hơn nữa, những kiến thức này còn là nền tảng vững chắc để bạn phát triển ý tưởng trong các bài thi Writing và Speaking liên quan đến chủ đề công nghệ.

Hiểu sâu các thuật ngữ cốt lõi về Trí tuệ nhân tạo

Các từ vựng về trí tuệ nhân tạo thường xuất hiện trong các bài đọc IELTS không chỉ đơn thuần là các định nghĩa mà còn mang nhiều sắc thái ngữ nghĩa tùy thuộc vào ngữ cảnh. Việc nắm bắt sâu sắc ý nghĩa và cách dùng của chúng sẽ giúp độc giả vượt qua những thách thức trong phần thi Reading, đồng thời làm giàu thêm vốn từ để ứng dụng linh hoạt trong các kỹ năng khác của bài thi IELTS.

Highly Specialized

Thuật ngữ này mang ý nghĩa là mang tính chuyên môn hóa cao. Nó được ghép từ trạng từ “Highly” (rất, cực kì) và tính từ “Specialized” (chuyên sâu/chuyên môn).

Trong bối cảnh các bài đọc về Trí tuệ nhân tạo, cụm từ Highly Specialized thường được dùng để mô tả những thành tựu của AI hẹp (narrow AI), tức là các hệ thống AI được thiết kế để thực hiện một tác vụ cụ thể với độ chính xác và hiệu quả vượt trội so với khả năng của con người. Ví dụ, một hệ thống AI được huấn luyện để chẩn đoán bệnh tật, nhận diện khuôn mặt, hoặc chơi cờ vua là một minh chứng điển hình cho khả năng chuyên môn hóa cao của máy móc thông minh. Sự phát triển của những hệ thống này thể hiện bước tiến lớn trong khả năng của công nghệ tự động hóa khi chúng có thể xử lý các nhiệm vụ phức tạp trong các lĩnh vực rất cụ thể.

<>Xem Thêm Bài Viết:<>

• Từ Vựng Tiếng Anh Về Tóc: Nắm Vững Để Giao Tiếp Tự Tin
• Tuyệt Chiêu Học Tiếng Anh Hiệu Quả Với Podcast
• Tổng Hợp Các Dạng Bài Listening IELTS Phổ Biến Nhất
• Nắm Vững Các Cách Phát Âm O Tiếng Anh Chuẩn Quốc Tế
• Từ Vựng Vải Tiếng Anh: Đặc Điểm & Ứng Dụng Chi Tiết

Ví dụ: The researchers are conducting experiments in a highly specialized field of quantum mechanics, pushing the boundaries of our understanding of subatomic particles. (Những nhà nghiên cứu đang tiến hành các thí nghiệm trong lĩnh vực cực kỳ chuyên sâu của cơ học lượng tử, làm sâu sắc thêm sự hiểu biết của chúng ta về các hạt cơ bản)

Moral Reasoning

Đây là quá trình suy luận và đánh giá đạo đức, đặc biệt quan trọng trong việc đưa ra quyết định hoặc hành động dựa trên các nguyên tắc và giá trị đạo đức. Thuật ngữ này được cấu thành từ “Moral” (thuộc về đạo đức hoặc đạo lý) và “Reasoning” (quá trình suy luận hoặc suy nghĩ logic).

Trong các cuộc thảo luận về trí tuệ nhân tạo, khái niệm Moral Reasoning trở nên then chốt khi đề cập đến khả năng của máy móc thông minh trong việc đưa ra các quyết định có tính đạo đức. Nếu con người trao cho hệ thống thông minh quyền năng của trí tuệ tổng quát (general AI), liệu chúng ta có cần trang bị cho chúng khả năng suy luận đạo đức? Đây là một câu hỏi lớn mà nhiều triết gia và nhà khoa học đang nghiên cứu, đặc biệt liên quan đến việc định hình vai trò của con người trong tương lai khi công nghệ tự động hóa ngày càng phát triển. Thảo luận về Moral Reasoning trong AI thường xoay quanh việc liệu một cỗ máy có thể thực sự hiểu và áp dụng các nguyên tắc đạo đức phức tạp như con người hay không.

Ví dụ: The philosophers engaged in moral reasoning to determine whether the use of artificial intelligence in autonomous weapons systems aligns with ethical principles and human rights. (Các nhà triết học tham gia vào quá trình suy luận đạo đức để xác định việc sử dụng trí tuệ nhân tạo trong các hệ thống vũ khí tự động có phù hợp với nguyên tắc đạo đức và quyền con người không)

Utopian Vision

Thuật ngữ này ám chỉ một tưởng tượng hoặc ý niệm về một thế giới hoàn hảo, không có vấn đề, bất công hoặc khó khăn. Nó bao gồm tính từ “Utopian” (liên quan đến một trạng thái hoàn hảo) và danh từ “Vision” (một hình dung hoặc tưởng tượng về tương lai).

Trong ngữ cảnh Trí tuệ nhân tạo, một Utopian Vision thường mô tả một tương lai nơi công nghệ thông minh giải quyết mọi vấn đề của nhân loại, từ nghèo đói, bệnh tật đến xung đột xã hội. Tuy nhiên, các bài đọc IELTS thường đưa ra những vấn đề thực tiễn liên quan đến việc hiện thực hóa tầm nhìn lý tưởng này. Chẳng hạn, làm thế nào để khởi đầu cho máy móc trên hành trình phát triển khả năng tự chủ, và ý nghĩa sâu xa của việc đạt được một xã hội do AI hỗ trợ toàn diện là gì. Việc thảo luận về Utopian Vision trong bối cảnh AI khuyến khích người đọc suy nghĩ về cả tiềm năng và những thách thức tiềm ẩn của sự phát triển công nghệ.

Ví dụ: The novel presents a utopian vision of a society where poverty and inequality have been eradicated through technological advancements and collective cooperation. (Cuốn tiểu thuyết trình bày một trạng thái lý tưởng về một xã hội nơi nghèo đói và bất bình đẳng đã bị loại bỏ thông qua sự tiến bộ công nghệ và sự hợp tác tập thể.)

Autonomy

Autonomy là tính tự chủ và độc lập của một thực thể hoặc hệ thống. Đây là một khái niệm quan trọng khi bàn về sự phát triển của Trí tuệ nhân tạo và mối quan hệ giữa con người và máy móc.

Trong các bài đọc về AI, Autonomy thường được dùng để chỉ khả năng tự quản lý và tự quyết định của các hệ thống thông minh. Tuy nhiên, tác giả cũng bày tỏ lo ngại về việc liệu con người có đang hy sinh sự tự chủ của chính mình khi quá phụ thuộc vào các hướng dẫn và kiểm soát của máy móc. Ví dụ, trong các phương tiện tự lái hay hệ thống ra quyết định tự động, mức độ tự chủ của AI đặt ra nhiều câu hỏi về trách nhiệm và quyền kiểm soát của con người. Việc cân bằng giữa sự tiện ích của công nghệ tự động hóa và việc duy trì quyền tự quyết của con người là một chủ đề phức tạp và được khai thác nhiều trong các văn bản học thuật.

Ví dụ: Ensuring autonomy in decision-making empowers individuals to shape their own destinies and fosters a sense of responsibility for their actions. (Bảo đảm tính tự chủ trong quyết định giúp mọi người có quyền tự do quyết định số phận của mình và thúc đẩy ý thức trách nhiệm đối với hành động của họ.)

Coexistence

Coexistence đề cập đến trạng thái của việc hai hoặc nhiều thực thể, ý kiến, giá trị hoặc tư tưởng khác nhau tồn tại cùng một lúc mà không có mâu thuẫn lớn hoặc xung đột. Từ này được hình thành từ tiền tố “Co-” (biểu thị sự cùng tồn tại hoặc liên kết) và danh từ “Existence” (sự tồn tại, sự hiện diện).

Trong các bài viết về Trí tuệ nhân tạo, Coexistence thường ám chỉ sự chung sống an toàn và có ý nghĩa giữa con người và AI. Với sự phát triển vượt bậc của công nghệ thông minh, việc đảm bảo rằng máy móc có thể hoạt động song song với con người mà không gây ra những nguy hại hay mất cân bằng xã hội là điều tối quan trọng. Tác giả thường nhấn mạnh tầm quan trọng của việc đặt ra các mục tiêu và giới hạn rõ ràng cho sự phát triển của AI để đảm bảo chúng phát triển tích cực và phục vụ lợi ích của con người, chứ không phải trở thành một mối đe dọa. Khái niệm chung sống hòa bình này không chỉ áp dụng cho cá nhân mà còn cho các hệ thống và xã hội nói chung khi công nghệ tự động hóa ngày càng lan rộng.

Ví dụ: The city prides itself on its cultural diversity, with the peaceful coexistence of people from various backgrounds and races. (Thành phố tự hào về sự đa dạng văn hóa của mình, với sự chung sống hòa bình của mọi người từ nhiều nền văn hóa và chủng tộc khác nhau)

Embodied Artificial Intelligence (AI)

Embodied AI là công nghệ Trí tuệ nhân tạo được tích hợp trực tiếp vào các thiết bị vật lý, cho phép chúng tương tác trực tiếp với thế giới xung quanh một cách hữu hình. Cụm từ này bao gồm “Embodied” (được thể hiện qua hình thể vật lý) và “Artificial Intelligence” (trí tuệ nhân tạo).

Trong các bài đọc về tự động hóa và tương lai của công việc, Embodied AI thường được nhắc đến như một phần quan trọng của quá trình tự động hóa, đặc biệt trong các lĩnh vực đòi hỏi thao tác vật lý. Ví dụ điển hình là các robot công nghiệp có khả năng thực hiện nhiệm vụ sản xuất phức tạp, hoặc robot dịch vụ có thể tương tác trực tiếp với con người trong các môi trường như bệnh viện, nhà hàng. Những hệ thống AI hữu hình này không chỉ xử lý thông tin mà còn có khả năng di chuyển, cảm nhận và thực hiện các hành động vật lý, mô phỏng khả năng của con người trong môi trường thực. Sự phát triển của Embodied AI cho thấy xu hướng ngày càng tăng của máy móc thông minh trong việc đảm nhận các công việc vật lý, từ đó thay đổi cấu trúc lực lượng lao động toàn cầu.

Ví dụ: Robotics engineers are developing embodied AI systems that can independently navigate and perform tasks in a warehouse environment. (Các kỹ sư robot đang phát triển hệ thống AI hữu hình có thể tự động điều hướng và thực hiện nhiệm vụ trong môi trường kho bãi.)

Disembodied AI

Ngược lại với Embodied AI, Disembodied AI là công nghệ Trí tuệ nhân tạo hoạt động không thông qua một thể chất vật lý. Các hệ thống này thường tập trung vào việc xử lý dữ liệu, phân tích thông tin và ra quyết định mà không cần sự tương tác vật lý trực tiếp. Thuật ngữ này kết hợp “Disembodied” (không có thể chất, vô hình) và “AI” (trí tuệ nhân tạo).

Disembodied AI đóng vai trò quan trọng trong nhiều lĩnh vực, từ các thuật toán tìm kiếm trên internet, hệ thống gợi ý sản phẩm trên các nền tảng thương mại điện tử, đến các chương trình phân tích tài chính phức tạp. Những hệ thống AI vô hình này thường tối ưu hóa quyết định và phân tích dữ liệu một cách nhanh chóng và hiệu quả, giảm thiểu hoặc loại bỏ nhu cầu can thiệp trực tiếp của con người. Mặc dù không có hình hài vật lý, Disembodied AI lại có sức ảnh hưởng rất lớn đến cách chúng ta thu thập, xử lý và sử dụng thông tin trong thời đại số. Đây là loại công nghệ thông minh đằng sau hầu hết các ứng dụng kỹ thuật số mà chúng ta sử dụng hàng ngày.

Ví dụ: The company’s customer service platform uses disembodied AI to analyze inquiries and provide automated responses. (Nền tảng dịch vụ khách hàng của công ty sử dụng AI vô hình để phân tích các yêu cầu và cung cấp phản hồi tự động.)

Algorithmication

Algorithmication là quá trình biến đổi công việc hoặc các hoạt động để dựa vào các thuật toán, đặc biệt trong việc xử lý và phân tích dữ liệu. Từ này được tạo thành từ “Algorithm” (thuật toán, một quy trình hoặc bộ quy tắc trong tính toán) và hậu tố “-ication” (biểu thị quá trình hoặc hành động).

Trong bối cảnh của nền kinh tế hiện đại và sự phát triển của trí tuệ nhân tạo, Algorithmication ám chỉ sự chuyển dịch sâu rộng về cách thức làm việc, nơi dữ liệu và thông tin trở thành trọng tâm. Nó đại diện cho việc áp dụng rộng rãi AI và tự động hóa vào các tác vụ dựa trên dữ liệu, từ phân tích tài chính, đọc hợp đồng pháp lý, cho tới dự báo xu hướng thị trường. Quá trình này không chỉ thay đổi nhu cầu về kỹ năng trong lực lượng lao động mà còn tạo ra cơ hội và thách thức mới trong việc đào tạo và phát triển chuyên môn. Sự thuật toán hóa đã cách mạng hóa nhiều ngành nghề, cho phép các hệ thống thông minh thực hiện các phân tích phức tạp nhanh hơn và chính xác hơn con người.

Ví dụ: The algorithmication of financial analysis has allowed for real-time market predictions and automated trading strategies. (Sự thuật toán hóa của phân tích tài chính đã cho phép dự đoán thị trường theo thời gian thực và các chiến lược giao dịch tự động.)

Knowledge Economy

Nền kinh tế tri thức là một hệ thống kinh tế được xác định bởi sự quan trọng của dữ liệu, thông tin và kiến thức chuyên môn trong việc tạo ra giá trị và đổi mới. Nó bao gồm “Knowledge” (kiến thức) và “Economy” (hệ thống sản xuất, phân phối, và tiêu dùng hàng hóa và dịch vụ).

Trong bối cảnh các bài đọc về Trí tuệ nhân tạo và tương lai của công việc, Knowledge Economy nhấn mạnh sự chuyển dịch từ nền kinh tế dựa trên sản xuất vật lý sang nền kinh tế dựa trên tri thức và thông tin. Công nghệ AI và tự động hóa được xem là lực lượng chính thúc đẩy sự chuyển dịch này, tạo ra cơ hội mới và yêu cầu những kỹ năng mới từ lực lượng lao động. Trong nền kinh tế tri thức, giá trị không còn chủ yếu nằm ở sản phẩm vật chất mà ở khả năng tạo ra, quản lý và ứng dụng kiến thức một cách hiệu quả. Điều này đòi hỏi người lao động phải không ngừng học hỏi, thích nghi và phát triển các kỹ năng liên quan đến việc xử lý thông tin và giải quyết vấn đề bằng hệ thống thông minh.

Ví dụ: Companies in the knowledge economy leverage data analytics and AI to develop new products and services, such as personalized medicine or customized learning platforms. These advancements illustrate how knowledge and information are key drivers of innovation and economic growth in today’s world. (Các công ty trong nền kinh tế tri thức tận dụng phân tích dữ liệu và AI để phát triển sản phẩm và dịch vụ mới, như y học cá nhân hóa hoặc nền tảng học tập cá nhân hóa. Những tiến bộ này minh họa cách kiến thức và thông tin là những động lực chính của đổi mới và tăng trưởng kinh tế trong thế giới ngày nay.)

Legitimate Peripheral Participation

Legitimate Peripheral Participation là một phương pháp học tập dựa trên việc tham gia và quan sát trong một môi trường làm việc thực tế, nơi người mới học hỏi từ việc tương tác và quan sát các chuyên gia trong quá trình làm việc của họ. Cụm từ này bao gồm “Legitimate” (chính đáng, hợp pháp), “Peripheral” (ở biên giới, không trực tiếp) và “Participation” (sự tham gia).

Trong ngữ cảnh các bài đọc về giáo dục và phát triển kỹ năng trong thời đại AI, phương pháp này được đề cập như một cách để phát triển kỹ năng và chuyên môn trong một lĩnh vực, đặc biệt khi công nghệ thông minh bắt đầu thực hiện các nhiệm vụ tư duy mà trước đây được con người đảm nhận. Nó đặt ra câu hỏi về cách thức các chuyên gia tương lai sẽ học hỏi và phát triển kỹ năng của mình khi nhiều công việc đã được tự động hóa. Đây là một cách tiếp cận thực tiễn, cho phép người học dần dần hòa nhập vào cộng đồng thực hành và tiếp thu kiến thức một cách tự nhiên thông qua quan sát và tham gia ở mức độ ban đầu, trước khi tiến sâu hơn vào chuyên môn.

Ví dụ: In the context of a teaching hospital, a medical student participates as part of the team, where they do not directly perform surgeries but learn from experienced surgeons by attending clinical meetings and observing medical procedures. This method of “legitimate peripheral participation” allows the student to gradually acquire knowledge and skills in a real-world setting, bridging the gap between theoretical education and practical expertise. (Một sinh viên y khoa tham gia vào một bệnh viện như một phần của đội ngũ, nơi họ không trực tiếp thực hiện các ca phẫu thuật nhưng được quan sát và học hỏi từ các bác sĩ chuyên khoa thông qua việc tham gia vào các cuộc họp lâm sàng và quan sát các thủ tục y tế.)

Phương pháp học và ghi nhớ từ vựng Trí tuệ nhân tạo hiệu quả

Để thực sự nắm vững các từ vựng về Trí tuệ nhân tạo và áp dụng chúng một cách hiệu quả trong bài thi IELTS, việc học thuộc lòng đơn thuần là chưa đủ. Bạn cần có những phương pháp học tập tích cực và có hệ thống.

Học theo ngữ cảnh và ví dụ thực tế

Thay vì chỉ ghi nhớ định nghĩa, hãy cố gắng đặt mỗi từ vào một ngữ cảnh cụ thể. Mỗi từ vựng về Trí tuệ nhân tạo đều có sắc thái riêng và cách dùng đặc trưng. Việc tìm kiếm các ví dụ trong các bài báo khoa học, tin tức công nghệ, hoặc các bài viết học thuật về AI sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn cách từ đó được sử dụng trong tình huống thực tế. Hãy tạo ra các câu ví dụ của riêng mình, liên hệ chúng với những ứng dụng của công nghệ thông minh mà bạn biết. Chẳng hạn, khi học từ “Autonomy“, hãy nghĩ đến xe tự lái hoặc robot hút bụi, và cách chúng thể hiện sự tự chủ trong hoạt động của mình. Điều này giúp kiến thức trở nên sống động và dễ ghi nhớ hơn rất nhiều.

Luyện tập kết hợp các kỹ năng

Từ vựng không chỉ phục vụ cho Reading mà còn là nền tảng cho Writing và Speaking. Sau khi đã hiểu rõ một từ vựng, hãy cố gắng sử dụng nó trong các bài viết ngắn, đoạn văn tự luận hoặc khi luyện nói về chủ đề Trí tuệ nhân tạo. Ví dụ, bạn có thể thử viết một đoạn văn ngắn bàn về tiềm năng của Embodied AI trong ngành y tế hoặc thảo luận về những thách thức đạo đức của Moral Reasoning trong hệ thống thông minh. Việc kết hợp các kỹ năng sẽ giúp bạn củng cố kiến thức, biến từ vựng thụ động thành chủ động và nâng cao khả năng sử dụng tiếng Anh một cách linh hoạt, tự nhiên. Đồng thời, bạn cũng có thể tìm kiếm các bài tập điền từ hoặc nối câu liên quan đến AI để kiểm tra lại mức độ nắm vững từ vựng của mình.

Bài tập ứng dụng từ vựng chủ đề Artificial Intelligence

Điền từ/ cụm từ thích hợp vào chỗ trống:

Các từ/ cụm từ: Highly Specialized, Moral Reasoning, Utopian Vision, Autonomy, Coexistence, Embodied Artificial Intelligence (AI), Disembodied AI, Algorithmication, Knowledge economy, Legitimate Peripheral Participation

1. In his speech, the leader outlined a _____ where poverty and inequality no longer exist.

2. On the other hand, _____ AI exists purely within the realm of computer systems.

3. The transition to a _____ requires a workforce skilled in handling and analyzing information.

4. _____ involves the ability to discern right from wrong and make ethical decisions.

5. _____ refers to the process of turning various aspects of life into algorithms for optimization and control.

6. _____ seeks to create AI systems that interact with and understand the physical world like humans.

7. The field of medicine has become increasingly _____, with doctors focusing on narrow areas of expertise.

8. In communities of practice, newcomers engage in _____ as they gradually gain expertise and integrate into the group.

9. Global peace relies on the principle of _____ among nations with differing ideologies.

10. Employees value _____ in the workplace, as it allows them to work independently and make decisions.

Đáp án

1. Utopian Vision
2. Disembodied AI
3. Knowledge economy
4. Moral Reasoning
5. Algorithmication
6. Embodied Artificial Intelligence (AI)
7. Highly Specialized
8. Legitimate Peripheral Participation
9. Coexistence
10. Autonomy

Hỏi đáp thường gặp về từ vựng Trí tuệ nhân tạo trong IELTS

Dưới đây là một số câu hỏi thường gặp về từ vựng Trí tuệ nhân tạo trong ngữ cảnh kỳ thi IELTS:

1. Từ vựng Trí tuệ nhân tạo có xuất hiện nhiều trong IELTS Reading không?

   • Có, chủ đề Trí tuệ nhân tạo ngày càng trở nên phổ biến, đặc biệt là trong các bài đọc Passage 3 của IELTS Reading, do tính thời sự và tầm ảnh hưởng sâu rộng của nó.

2. Làm sao để phân biệt Embodied AI và Disembodied AI?

   • Embodied AI là trí tuệ nhân tạo được tích hợp vào các thiết bị vật lý (ví dụ: robot), có khả năng tương tác vật lý với thế giới. Ngược lại, Disembodied AI là AI không có hình thể vật lý, hoạt động chủ yếu trong các hệ thống phần mềm để xử lý dữ liệu và ra quyết định (ví dụ: thuật toán gợi ý).

3. Có cần phải học tất cả các từ chuyên ngành về Trí tuệ nhân tạo để thi IELTS không?

   • Không nhất thiết phải học tất cả các từ chuyên ngành sâu nhất. Tuy nhiên, việc nắm vững các thuật ngữ cốt lõi và các từ liên quan đến tác động xã hội, đạo đức của AI là rất quan trọng để hiểu bài đọc và phát triển ý tưởng trong Writing/Speaking.

4. Làm thế nào để ghi nhớ hiệu quả các từ vựng về AI?

   • Hãy học theo ngữ cảnh, tạo ra ví dụ của riêng mình, sử dụng flashcards, và luyện tập sử dụng các từ này trong cả bốn kỹ năng IELTS (Reading, Listening, Speaking, Writing) để củng cố kiến thức.

5. Ngoài từ vựng, cần lưu ý gì khi đối mặt với bài đọc về Trí tuệ nhân tạo trong IELTS?

   • Ngoài từ vựng, bạn cần luyện tập kỹ năng đọc lướt (skimming) và đọc quét (scanning) để nhanh chóng tìm kiếm thông tin, đồng thời chú ý đến cấu trúc lập luận của bài viết để hiểu rõ quan điểm của tác giả về công nghệ thông minh.

Việc nắm vững các từ vựng về Trí tuệ nhân tạo không chỉ là một lợi thế lớn trong phần thi IELTS Reading mà còn là hành trang quan trọng giúp bạn tiếp cận và hiểu rõ hơn về một trong những chủ đề công nghệ có sức ảnh hưởng nhất hiện nay. Với những kiến thức và phương pháp học được chia sẻ trong bài viết này, hy vọng bạn đọc sẽ tự tin hơn khi đối mặt với các bài đọc về trí tuệ nhân tạo và đạt được mục tiêu điểm số của mình. Đừng quên rằng việc học tiếng Anh là một hành trình liên tục, và Anh ngữ Oxford luôn sẵn sàng đồng hành cùng bạn trên con đường chinh phục ngôn ngữ này.