Semana 4 - Inteligência Artificial

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Fazer teste: Semana 4 - Atividade AvaliativaInteligência Arti�cial - EEI101 - Turma 002 Atividades
Fazer teste: Semana 4 - Atividade Avaliativa 
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Várias tentativas Este teste permite 3 tentativas. Esta é a tentativa número 1.
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PERGUNTA 1
Considere a árvore abaixo, em que △ representam nós MAX, ▽
representam nós MIN e ○ representam nós de acaso. Os valores
juntos às arestas que saem dos nós de acaso representam a
probabilidade de ocorrência do valor que está no nó abaixo do nó
de acaso. Os valores entre parênteses correspondem à utilidade
do nó que acompanham.
 
 
Com base nessa figura, qual o valor esperado da utilidade no nó
raiz?
3,1
1,5
2,6
1,0
2,0
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https://ava.univesp.br/webapps/blackboard/execute/courseMain?course_id=_4738_1
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PERGUNTA 2
Considere a seguinte árvore:
 
 
Considerando a árvore acima, quais nós não precisarão ser
analisados (ou seja, serão podados) pelo algoritmo minimax, com
poda α-β, e com ordem de visita dos nós da esquerda para a
direita?
G – N – O
D – H – I
C – F – G – L – M – N – O
F – L – M
E – J – K
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PERGUNTA 3
Para as questões 3 a 5, considere a seguinte árvore:
Nela, o valor entre parênteses corresponde à utilidade do estado,
conforme vista em aula. O nó A corresponde a MAX, os nós no
nível de B a MIN, e assim por diante.
Na figura acima, que nós seriam podados, se o algoritmo minimax,
com poda α-β, for rodado com ordem de visita dos nós da direita
para a esquerda (ou seja na ordem inversa a comumente vista em
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d.
e.
para a esquerda (ou seja, na ordem inversa a comumente vista em
aula)?
 
F, L
J, G
G
E, J, K
D, I, N
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c.
d.
e.
PERGUNTA 4
A figura abaixo ilustra uma árvore que representa um jogo no qual
os nós ▲ representam o jogador MAX e os nós ▼ representam o
jogador MIN. Uma das utilidades é desconhecida e denotada pela
variável x na figura. Como resultado da aplicação da estratégia de
poda alpha-beta (com a ordem da esquerda para a direita na
árvore) foi observado que um dos nós não precisou ser expandido,
conforme indicado na figura. Assim, podemos afirmar que: 
 
 
x = 15
x < 5
x = 7
x = 6
x > 10
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PERGUNTA 5
Considere verdadeiras (V) ou falsas (F) as afirmações abaixo: 
 
( ) Um jogo adversarial com a presença de dois agentes é
caracterizado por objetivos conflitantes, de modo que é impossível
que os dois agentes saiam vencedores. 
( ) Um jogo adversarial com a presença de dois agentes é
caracterizado por objetivos cooperativos, de modo que é possível
que os dois agentes sejam vencedores. 
( ) Em jogos de soma zero, pode haver um estado de equilíbrio no
qual todos os agentes são vencedores. 
( ) O uso de estratégias de busca em árvore no contexto de jogos
adversariais sempre permite para qualquer tipo de jogo explorar
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adversariais sempre permite, para qualquer tipo de jogo, explorar
todos os nós das árvores em pouquíssimo tempo, mesmo em
sistemas computacionais simples. 
 
A sequência correta de preenchimento dos parênteses, de cima
para baixo, é 
F – V – F – F
V – F – F – F 
V – F – V – V
V – V – F – F
F – V – V – V
a.
b.
c.
d.
e.
PERGUNTA 6
Com relação à técnica de poda alpha-beta, é possível afirmar que: 
a poda alpha-beta não se aplica a buscas em árvores, uma
vez que não pode ser utilizada em jogos adversariais.
a poda alpha-beta, assim como na busca minimax exata,
deve necessariamente examinar todos os nós da árvore.
a poda alpha-beta é uma aproximação da
estratégia minimax, de modo que o resultado final fornecido
pela poda alpha-beta não é o mesmo que o valor fornecido
pela estratégia minimax. 
a poda alpha-beta é capaz de calcular a
decisão minimax correta, porém avaliando um número
menor de nós na árvore referente ao jogo.
a poda alpha-beta permite resolver, mesmo em sistemas
computacionais simples, qualquer tipo de jogo, incluindo
aqueles que requerem a avaliação de muitos passos até os
estados terminais.
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PERGUNTA 7
Métodos de poda, como a poda alpha-beta, são importantes em
jogos adversariais pois permitem: 
melhorar a decisão tomada na estratégia minimax.
obter exatamente as utilidades dos estados terminais a partir
da aplicação de funções heurísticas em estados não
terminais.
reduzir o número de estados a serem avaliados.
fazer cálculos extremamente rápidos, o que o torna apto a
resolver qualquer tipo de problema em poucos segundos.
avaliar todos os estados que não influenciam no resultado
do jogo.
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PERGUNTA 8 1 pontos Salva
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PERGUNTA 8
Com relação à escolha de funções heurísticas em cenários de
decisões imperfeitas, considere verdadeiras (V) ou falsas (F) as
afirmações abaixo: 
 
( ) É importante que o cálculo da função heurística não seja
custoso do ponto de vista computacional. 
( ) A função heurística deve estar associada, de alguma maneira,
às chances de o jogador vencer. 
( ) Um exemplo de função heurística nesse contexto é a
combinação linear de diferentes atributos associados ao estado
atual. 
( ) A aplicação de funções heurísticas nesse contexto é rara, pois
mesmo em jogos complexos, com muitas ações necessárias para
alcançar os estados terminais, a busca minimax exata pode ser
utilizada. 
 
A sequência correta de preenchimento dos parênteses, de cima
para baixo, é 
V – F – V – V
V – V – V – V
V – V – V – F
F – V – V – F
V – V – F – V
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PERGUNTA 9
Uma característica de uma busca baseada na estratégia minimax é
que: 
cada jogada não leva em consideração a ação oponente.
a busca minimax não requer uma busca em profundidade,
pois bastar expandir somente alguns nós.
cada jogada é feita considerando que o oponente fará a
melhor jogada possível.
o jogador fica igualmente satisfeito nos casos em que a
utilidade do nó terminal é maximizada ou minimizada.
não é feita para jogos adversariais, pois opera com conceito
de ganha-ganha. 
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PERGUNTA 10
Uma característica de uma busca em cenários de decisão
imperfeita é que: 
ao invés de avaliar as utilidades dos nós terminais, a busca
vai necessariamente até os nós terminais, porém
considerando funções heurísticas para avaliação de tais
nós. 
ao invés de avaliar a utilidade dos nós terminais, é utilizada
uma função heurística para avaliar nós não terminais
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uma função heurística para avaliar nós não terminais.
tal estratégia aplica-se unicamente para jogos estocásticos.
tal estratégia aplica-se quando não é possível formular o
jogo por meio de uma árvore de busca.
todos os nós terminais são avaliados nessa estratégia, de
modo que se torna possível obter a decisão minimax correta.
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