Prova de IA Tiago Santana Bezerra

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NOME: Tiago Santana Bezerra NOTA 
RA: 058.020.391-32 DATA: 29/09/2021 
 
CURSO: ENGENHARIA DA COMPUTAÇÃO 
AVALIAÇÃO: 1° BIMESTRE TURMA: N101 
DISCIPLINA: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL PROF.: NOIZA WALTRICK TRINDADE 
 
 
INSTRUÇÕES 
A prova será realizada individualmente, com consulta, e tem como objetivo a verificação de seu 
conhecimento adquirido nas aulas, aliando o material disponível às leituras complementares. 
Todas as questões devem ser justificadas obrigatoriamente. A questão será validada de acordo com a 
justificativa apresentada, logo ela deve ser condizente com a resposta escolhida. 
As questões valem 100 pontos cada uma, sendo que existe apenas 01 (uma) única alternativa correta. 
Os arquivos da prova devem ser enviados para noiza@anhanguera.com. 
Serão validados apenas os arquivos recebidos até as 23h59 do dia 29/09 (horário local). 
Arquivos recebidos após o prazo serão desconsiderados. A ausência de recebimento ou atraso acarreta a 
situação de ausente em relação a avaliação do 1° Bimestre. 
BOA PROVA! 
 
QUADRO DE RESPOSTAS 
 
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 
A A A A A A A A A A 
B B B B B B B B B B 
C C C C C C C C C C 
D D D D D D D D D D 
E E E E E E E E E E 
 
 
 
Questão 1. 
Levando em consideração os conceitos de inteligência artificial estudados, assinale V ou F para os 
itens a seguir e depois escolha a alternativa que expressa as respostas corretas: 
( ) Uma contribuição prática de Alan Turing foi o que se chamou depois de Teste de Turing, de 
1950: em lugar de responder à pergunta “podem-se ter computadores inteligentes?”. 
( ) Segundo o Teste de Turing, diz-se que a máquina passou no teste se o interrogador não 
pode diferenciar os interrogados, ou “chuta” qual dos interrogados é a máquina 
( ) O Teste de Turing funciona de forma unânime entre os pesquisadores como garantia para 
testar a habilidade de "pensar" das máquinas. 
( ) Segundo a experiência mental da “sala chinesa”, que se contrapõe ao Teste de Turing, 
computadores não entendem nem a entrada nem a saída, apesar de poder produzi-la, sendo 
apenas manipuladores não conscientes de símbolos. 
a. V, F, V, V 
b. F, F, F, F 
c. V, V, V, V 
d. V, V, F, V 
e. V, F, F, F 
 
(V) O teste de Turing, trata-se da noção de como lidar com problemas não determinísticos, ele 
formulou seu teste, que se tornou praticamente o ponto de partida da pesquisa em "Inteligência 
Artificial. 
 
(V) A visão de Turing era que qualquer máquina que passa no teste deve ser considerada 
inteligente, ou mais precisamente, com a habilidade de “pensar”. Em outras palavras, Turing propôs 
que o teste é um critério adequado para avaliar inteligência artificial. 
(F) Ele e um dos testes possíveis, mais em nenhuma hipótese ele se torna uma forma unanime 
(V) O experimento de Searle consiste no seguinte: hipoteticamente, Searle entra numa sala e, 
mesmo desconhecendo o idioma chinês, recebe dois papéis escritos em chinês e uma folha escrita 
em inglês, explicando que, sempre que na primeira linha da primeira folha ocorresse certo grupo 
de símbolos e na primeira linha da segunda folha, outro grupo de símbolos, ele deveria escrever 
um grupo diferente de símbolos num terceiro papel, o qual deveria estar em chinês e ser enviado 
por uma janela para alguém do lado de fora da sala. As folhas em chinês eram perguntas, e a folha 
que Searle escreveu, mesmo sem saber chinês, resultou numa perfeita resposta às perguntas; ou 
seja, Searle está apenas manipulando símbolos; ele não sabe o conteúdo daquilo que escreve, 
apenas a forma. 
 
 
 
Questão 2. 
Jaokar (2017) especifica 12 categorias de problemas que envolvem heurística e aprendizado, para 
as quais a Inteligência Artificial é especialmente adequada para prover soluções. Uma dessas 
categorias é a categoria de problemas de especialidade em domínio de conhecimento. 
Tomando como referência os problemas de especialidade em domínio de conhecimento, julgue 
as afirmativas a seguir em (V) Verdadeiras ou (F) Falsas. 
( ) são problemas que envolvem raciocínio em algum domínio complexo de conhecimento. 
( ) problemas que envolvem melhorar a qualidade das comunicações entre partes, sejam elas 
partes humanas ou não. 
( ) são problemas em que a máquina deve aprender algum corpo complexo de conhecimento e 
demonstrar expertise no assunto. 
( ) um exemplo são sistemas especialistas médicos e jurídicos. 
Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA: 
a. V - F - V - V 
b. F - V - V - V 
c. V - F - V - F 
d. V - V - F - F 
e. V - V - V - V 
 
(V) Problemas em que a máquina deve aprender algum corpo complexo de conhecimento, e 
demonstrar expertise no assunto 
(F) Essa alternativa entra em outro problema, tratasse de problemas de comunicação 
(V) Este ramo da IA utiliza técnicas que fazem extensivo uso de conhecimento especializado, para 
resolver problemas no nível de um especialista humano, problemas estes suficientemente difíceis 
para requererem para a sua solução significativa experiência humana; por isso sua atuação é em 
um restrito domínio; usa também um complexo encadeamento de inferências para desempenhar 
tarefas, as quais um especialista poderia executar. 
(V) sistemas especialistas jurídicos e médicos, capazes de aprender sobre o assunto e de realizar 
consultas em questões a respeito do referido assunto, para auxiliar os especialistas 
 
Questão 3. 
Os programas construídos para tentar passar no teste de Turing dependem da manipulação de 
linguagem natural (o idioma em que o teste é conduzido) e são considerados sistemas simbólicos 
(como já definimos anteriormente nessa mesma seção). Essa manipulação simbólica deu origem à 
principal crítica ao Teste de Turing: o argumento do Quarto Chinês, proposto como experimento 
mental por Searle (1980). 
I. Uma máquina (hardware mais software) que simule compreender chinês (como no caso do Quarto 
Chinês) é uma Inteligência Artificial Forte. 
PORQUE 
II. Falta intencionalidade em uma Inteligência Artificial Forte. 
A respeito dessas asserções, assinale a alternativa correta. 
a. A asserção I é uma proposição verdadeira, e a II é uma proposição falsa. 
b. As asserções I e II são proposições verdadeiras, mas a II não é uma justificativa da I. 
c. As asserções I e II são proposições verdadeiras, e a II é uma justificativa da I. 
 
d. A asserção I é uma proposição falsa, e a II é uma proposição verdadeira 
e. As asserções I e II são proposições falsas. 
 
(I) Esta perspectiva está relacionada com a criação de computadores com consciência e que 
possam pensar, e não somente simular raciocínios, como escrever uma poesia ou uma música, e 
não somente organizar palavras e sons de forma coerente. 
(II) Uma máquina (hardware mais software) que literalmente compreenda chinês é uma IA Forte. 
Nesse caso, existe o que o autor chama de intencionalidade, com isso uma máquina que simule 
compreender chinês (como no caso do Quarto Chinês) é uma IA Fraca. Nesse caso, falta 
intencionalidade. 
 
Questão 4. 
A figura ao lado apresenta uma rede bayesiana de cinco nós: A, B, 
C, D, E e F. Esses nós podem ter probabilidades independentes ou 
não, de acordo com o que é apresentado. Observe a figura e 
identifique quais são independentes e quais não são; em seguida, 
assinale a alternativa que contém a quantidade de estados possíveis 
para a rede bayesiana representada: 
a. 8. b. 10. c. 13. d. 16. e. 32. 
 
 
 
Questão 5. 
Russell e Norvig (2013) apontam alguns algoritmos de classificação especialmente adequados para 
uso em Inteligência Artificial para reconhecimento de padrões. De acordo com as informações 
apresentadas na tabela a seguir, faça a associação dos conceitos contidos na coluna A com suas 
respectivas características na coluna B. 
Coluna A Coluna B 
I. Naive Bayes A. Utiliza um grau de dependência para as variáveis que assim demandam. 
II. AODE B. Classifica os elementos em seu redor como pertencendo à classe de 
vizinhos. 
III. KNN C. Algoritmo derivado da aplicação do Teorema de Bayes em redes com alto 
grau de independênciaentre os nós. 
Assinale a alternativa que apresenta a associação CORRETA. 
a. I-B; II-A; III-C; 
b. I-C; II-A; III-B; 
c. I-C; II-B; III-A; 
d. I-A; II-B; III-C; 
e. I-A; II-C; III-B; 
 
(I-C) Algoritmo derivado da aplicação do Teorema de Bayes em redes com alto grau de 
independência entre os nós. Em outras palavras, lembra-se daquela capacidade de identificar a 
probabilidade de um evento dado que outro acontece? Essa característica indica que uma 
ocorrência depende de uma outra ocorrência. No algoritmo Naive Bayes, assumimos a 
independência entre as variáveis e montamos uma tabela com os valores assumindo que não se 
influenciam. Bastante utilizado na mineração de dados em textos 
F 
 
(II-A) AODE – Do inglês Averaged One-Dependence Estimator (Estimador com uma dependência 
ponderada). Algoritmo que utiliza um grau de dependência para as variáveis que assim demandam, 
sacrificando um pequeno percentual de desempenho por uma precisão bastante superior ao que se 
consegue com o Naive Bayes (a precisão obtida supera com vantagem a pequena perda de 
desempenho). 
(III-B) Do inglês K Nearest Neighbors, ou os K elementos vizinhos mais próximos de um dado 
elementos. Dado um ponto, o KNN classifica os K elementos mais próximos a ele como 
pertencentes à classe de vizinhos. Este algoritmo também pode ser usado para processos de 
regressão, isto é, quando queremos encontrar o ponto mais adequado para representar K 
elementos próximos uns aos outros. 
 
 
Questão 6. 
A Inteligência Artificial vem sendo desenvolvida em paralelo com o desenvolvimento dos 
computadores eletrônicos, desde o fim da década de 1940 e o início da década de 1950. Já nesse 
princípio a preocupação dos pesquisadores era aplicar os computadores na resolução de problemas 
que até então apenas os seres humanos eram capazes de agir com eficiência. Nesse sentido, 
podemos identificar os principais problemas clássicos da Inteligência Artificial, problemas esses que 
vêm passando por ciclos evolutivos nas várias décadas desde então. 
Com base nas informações disponíveis associe a Coluna A, que apresenta esses problemas, com 
a Coluna B, que apresenta suas definições: 
Coluna A Coluna B 
1. Reconhecimento de 
Padrões Sensoriais 
I. Os jogos de tabuleiro, Xadrez e Damas, por exemplo, são jogos 
formais (com regras definidas, imutáveis e não-ambíguas) em que 
o conjunto de estados forma um ambiente complexo permeado 
pela imprecisão. 
2.Tomada de Decisões em 
Ambientes Complexos e 
Incertos 
II. Uma classe desses problemas especialmente é relacionada à 
Inteligência Artificial e no que concerne a questões como visão e 
audição, certamente se enquadra no conjunto de capacidades em 
que os seres orgânicos ainda são imensamente superiores aos 
sistemas cibernéticos. 
3. Processamento de 
Linguagem Natural 
III. Área da Inteligência Artificial que estuda as interações entre 
computadores e linguagens humanas, em especial como permitir 
que os computadores obtenham significado não-ambíguo a partir de 
grandes quantidades de dados. 
A seguir assinale a alternativa que apresenta a associação correta. 
a. 1-II; 2-I; 3-III. 
b. 1-III; 2-II; 3-I. 
c. 1-I; 2-III; 3-II. 
d. 1-III; 2-I; 3-II. 
e. 1-I; 2-II; 3-III. 
 
(1-II) Russell e Norvig (2013) caracterizam o reconhecimento de padrões como uma classe de 
problemas especialmente afeita à inteligência artificial e no que concerne à questão sensorial (em 
especial visão e audição), certamente se enquadra no conjunto de capacidades em que os seres 
orgânicos ainda são imensamente superiores aos sistemas cibernéticos 
(2-I) Yannakakis e Togelius (2018) exemplificam, por meio dos jogos de tabuleiro, a questão central 
desse tipo de problema 94 U2 - Resolução de problemas em inteligência artificial clássico da 
inteligência artificial. Os jogos de tabuleiro, xadrez e damas, por exemplo, são jogos formais (com 
regras definidas, imutáveis e não-ambíguas) em que o conjunto de estados forma um ambiente 
complexo permeado pela incerteza. 
(3-III) partir de Cardey (2013) e Bender (2013) podemos entender o Processamento de Linguagem 
Natural (ou, em inglês, NLP, Natural Language Processing) como sendo a área da inteligência 
artificial que estuda as interações entre computadores e linguagens humanas (ditas “naturais”), em 
especial como permitir que os computadores obtenham significado não-ambíguo a partir de grandes 
quantidades de dados de linguagem natural. 
 
 
Questão 7. 
Há alguns tipos de problemas cuja resposta não é atingível por meio de uma fórmula simples. Estes 
problemas dependem de um enfoque prático, baseado em tentativa e erro, em muitos casos 
gerando respostas errôneas que podem ser melhoradas com mais prática e rodadas adicionais de 
análise. 
O método que envolve um enfoque prático, baseado em tentativa e erro leva o nome de: 
a. determinística. 
b. heurística. 
c. análise. 
d. inteligência artificial. 
e. tentativa e erro. 
 
Contudo, há alguns tipos de problema cuja resposta não é atingível por meio de uma 
fórmula simples. Estes problemas dependem de um enfoque prático, baseado em tentativa 
e erro, em muitos casos gerando respostas errôneas que podem ser melhoradas com mais 
prática e rodadas adicionais de análise. Estes problemas são ditos por Rothlauf (2011) 
como sendo de natureza heurística. 
 
Questão 8. 
Um agente racional é aquele agente que, para cada sequência possível de percepções, seleciona 
a ação que maximiza sua medida de desempenho, dadas as evidências disponibilizadas pela 
sequência de percepções e qualquer conhecimento prévio do agente. 
Para que um agente racional seja considerado inteligente, deve exibir que características 
adicionais? 
a. Inteligência e onisciência. 
b. Aprendizado e onisciência. 
c. Autonomia e onisciência. 
d. Criatividade e autonomia. 
e. Aprendizado e autonomia. 
 
Um agente inteligente é um agente racional, isto é, que sempre busca o melhor desempenho e que 
é dotado das capacidades de aprendizado e autonomia. 
 
Questão 9. 
Um cientista de dados deve utilizar uma técnica de mineração de dados que não usa regras ou 
árvore de decisão ou qualquer outra representação explícita do classificador, mas que usa o ramo 
da matemática conhecido como teoria das probabilidades para encontrar a mais provável das 
possíveis classificações. Sabendo disso, assinale a alternativa que apresenta corretamente o nome 
da técnica a ser utilizada pelo cientista de dados. 
a. Regras de decisão. 
b. Árvore binária. 
c. Entropia. 
d. Classificação Naive Bayes. 
e. Agrupamento. 
 
Algoritmo derivado da aplicação do Teorema de Bayes em redes com alto grau de 
independência entre os nós. Em outras palavras, lembra-se daquela capacidade de 
identificar a probabilidade de um evento dado que outro acontece? Essa característica 
indica que uma ocorrência depende de uma outra ocorrência. No algoritmo Naive Bayes, 
assumimos a independência entre as variáveis e montamos uma tabela com os valores 
assumindo que não se influenciam. Bastante utilizado na mineração de dados em textos 
 
Questão 10. 
Sobre modelos de mineração de dados assinale a alternativa correta. 
a) O algoritmo de k-nearest neighbors (KNN) usa um modelo preditivo complexo baseado na média 
das distâncias. 
b) KNN é um método de aprendizado não supervisionado. 
 
c) Ao contrário de muitos outros métodos (como regressão linear), este método não usa 
nenhuma suposição específica sobre a distribuição dos dados é conhecido como um 
classificador não paramétrico. 
d) O algoritmo KNN é baseado na comparação de uma nova observação com as 2*K instâncias 
mais 
semelhantes. 
e) Uma suposição do KNN de que pontos próximos uns dos outros não sejam semelhantes 
 
 KNN não faz suposições sobre a forma funcional do problema a ser resolvido. Como tal, o 
KNN é referido como um algoritmo de aprendizagem de máquina não paramétrico .