Apol Objetiva 1 Inteligência Artificia Aplicadal

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Apol Objetiva 1 – Inteligência Artificial Aplicada 
 
Q1 - Classifique as técnicas descritas a seguir, conforme as linhas de pesquisa de IA e 
depois marque a alternativa correta: 
 
() Redes neurais artificiais 
() Algoritmos genéticos 
() Sistemas imunológicos artificiais 
() Ontologias 
() Sistemas especialistas 
() Programação genética 
 
Linhas de Pesquisa em Inteligência Artificial. 
 
I. Conexionista 
II. Simbólica 
III. Evolucionária 
Não se esqueça de marcar, entre as alternativas a seguir, aquela que contém a ordem 
certa de classificação 
B) I – III – I – II – II – III 
Você acertou! 
Redes neurais artificiais e sistemas imunológicos artificiais buscam imitam o funcionamento do 
cérebro ou de células para expressar o comportamento inteligente. Sistemas especialistas e 
ontologias lidam com símbolos para a representação de conhecimento tal como na mente humana. 
E os algoritmos genéticos e a programação genética se baseiam na teoria da evolução para 
executar processamento inteligente. Assim, a alternativa correta é a b. 
 
 
 
Q2 - Assinale com “V” ou “F” as alternativas a seguir e depois marque a alternativa 
correta: 
() Nem sempre o método da “força bruta” para calcular todas as rotas no problema de 
roteirização pode ser uma alternativa de abordagem. 
() Problemas do mundo real são aqueles problemas abstraídos do mundo real que 
tendem a ter uma descrição exata e concisa. 
() Uma solução ótima é aquela que apresenta o menor custo dentre todas as soluções 
possíveis. 
() Uma função sucessor pode gerar árvores de busca a partir do estado inicial de um 
certo problema. 
() Enquanto que o puzzle de 24 peças (5x5) pode ser resolvido com facilidade, o de 8 
peças (3x3) ainda é bastante difícil de resolver de forma ótima. 
E) V-F-V-V-F 
Você acertou! 
Nem sempre o método da “força bruta” para calcular todas as rotas no problema de roteirização 
pode ser uma alternativa de abordagem. Miniproblemas são aqueles problemas abstraídos do 
mundo real que tendem a ter uma descrição exata e concisa. Uma solução ótima é aquela que 
apresenta o menor custo dentre todas as soluções possíveis. Uma função sucessor pode gerar 
árvores de busca a partir do estado inicial de um problema. Enquanto que o puzzle de 8 peças (3x3) 
pode ser resolvido com facilidade, o de 24 peças (5x5) ainda é bastante difícil de resolver de forma 
ótima. 
 
 
 
 
 
Q3 - Na análise do miniproblema do Jogo da Velha (em inglês, Tic-Tac-Toe), os 
estados representam qualquer combinação disposta sobre o tabuleiro de nove 
posições dos oponentes “X” e “O”, enquanto que o estado inicial seria o próprio 
tabuleiro vazio. Para a função sucessor, poderíamos definir da seguinte forma: 
C) Gera os estados válidos a partir da colocação de um “X” ou um “O” de forma 
alternada e incremental. 
Você acertou! 
Para a definição da função sucessor, os estados válidos são expandidos a partir das possibilidades 
de jogadas sendo posicionadas de forma alternada entre “X” e “O”. Uma função heurística só pode 
ser elaborada a partir da forma expandida dos estados conforme a função sucessor. Esta função 
não pode considerar apenas um dos oponentes para a sua definição, nem permitir que sejam 
posicionadas marcações do mesmo oponente em sequência, o que viola as próprias regras do jogo. 
 
 
 
Q4 - Marque as alternativas a seguir com “V” para verdadeiro e “F” para falso e depois 
assinale a alternativa correta com relação aos agentes inteligentes: 
() Os sensores permitem que o agente perceba o que acontece no ambiente onde ele 
(o agente) está inserido. 
() Hoje em dia os robôs são construídos tendo atuadores tais como câmeras e 
dispositivos de captação de infravermelho e som. 
() As percepções são processadas pelo agente para depois se transformarem em 
ações sobre o ambiente por meio de atuadores. 
() A sequência de percepções permite que se mapeie as ações com a memória do 
agente. 
() Um programa de agente é uma implementação concreta de uma função do agente 
enquanto uma função abstrata. 
 
C) V-F-V-F-V 
 
Você acertou! 
A correta é a letra “c”. Os sensores permitem que o agente perceba o que acontece no ambiente 
onde ele (o agente) está inserido. Hoje em dia os robôs são construídos tendo sensores tais como 
câmeras e dispositivos de captação de infravermelho e som. As percepções são processadas pelo 
agente para depois se transformarem em ações sobre o ambiente por meio de atuadores. A função 
do agente permite que se mapeiem as ações com as percepções do agente. Um programa de 
agente é uma implementação concreta de uma função do agente enquanto uma função abstrata. 
 
 
 
 
Q5 - Os sistemas especialistas podem ser classificados quanto às definições da IA no 
quadrante “agir como humanos”. Consiste assim numa ferramenta que possui a 
capacidade de entender o conhecimento sobre um problema específico e usar este 
conhecimento de maneira inteligente para sugerir alternativas de ação. Podemos 
enumerar assim os componentes de um SE: 
C) Base de conhecimento, quadro negro e mecanismo de inferência. 
Você acertou! 
Os componentes de um SE são a base de conhecimento (que contém os fatos e as regras), o 
quadro negro (onde são feitas as consultas à base de conhecimento) e o mecanismo de inferência 
(modo pelo qual o sistema especialista “raciocina” sobre o problema). 
 
 
 
 
 
 
Q6 - Cientista cognitivo, considerado co-fundador da área de IA, desenvolveu uma 
teoria da mente como uma sociedade de agentes, onde a inteligência surge como um 
produto da interação de partes não-inteligentes. Estamos falando de: 
A) Marvin Minsky 
Você acertou! 
Marvin Minsky foi co-fundador do laboratório de Inteligência Artificial do MIT. Tem como principal 
contribuição a construção do primeiro computador baseado em redes neurais. Escreveu com 
Seymour Papert o livro “Perceptrons”, no qual descreveu a incapacidade do perceptron simples para 
resolver certos problemas, como o problema do XOR. Desenvolveu uma teoria da mente como uma 
sociedade de agentes, onde a inteligência surge como um produto da interação de partes não-
inteligentes. 
 
 
 
 
 
 
 
Q7 - Relacione as estruturas de agentes com as afirmações e depois marque a 
alternativa correta: 
 
1. Agentes reativos simples 
2. Agentes reativos baseados em modelos 
3. Agentes baseados em objetivos 
4. Agentes baseados em utilidade 
5. Agentes com aprendizagem 
( ) agentes que tem o conhecimento de como o mundo funciona 
( ) dotados de mecanismos que possibilitam aprender na experiência com o ambiente. 
( ) usam uma função que permite quantificar o mapeamento de um estado ou uma 
sequência de estados em um número que descreve o grau de “felicidade” alcançado. 
( ) selecionam as ações a serem executadas com base na percepção atual, 
desconsiderando o histórico de percepções. 
( ) além de saberem uma descrição do estado atual, é necessário ainda alguma 
informação que se relacione a situações ou cenários desejáveis. 
B) 2-5-4-1-3 
Você acertou! 
Os agentes reativos simples selecionam as ações a serem executadas com base na percepção 
atual, desconsiderando o histórico de percepções.; os agentes reativos baseados em modelos são 
agentes que tem o conhecimento de como o mundo funciona; os agentes baseados em objetivos, 
além de saberem uma descrição do estado atual, possuem alguma informação que se relacione a 
situações ou cenários desejáveis; os agentes baseados em utilidade usam uma função de utilidade 
que permite quantificar o mapeamento de um estado ou uma sequência de estados em um número 
que descreve o grau de “felicidade” alcançado; e os agentes com aprendizagem são dotados de 
mecanismos que possibilitam aprender na experiência com o ambiente. 
 
 
 
 
 
Q8 - O campeão mundial de xadrez Garry Kasparov enfrentou o computador Deep 
Blue (um computador da IBM que tinha 256 coprocessadores e que podia 
processar 200 milhões de jogadas por segundo) em 1997, em um torneio de seis 
partidas, no qual venceu duas partidas,empatou três e perdeu duas. Deep Blue foi 
considerado o primeiro computador a vencer um campeão mundial de xadrez. 
Relacionando às definições de Inteligência Artificial, poderíamos afirmar que: 
 
I. Deep Blue pode ser considerado como um artefato que podia pensar como um ser 
humano; 
II. Deep Blue pode ser considerado como um computador que tinha uma mente quase 
humana; 
III, Deep Blue, como um software com um algoritmo que processava as 200 milhões de 
jogadas por segundo, pode ser classificado no quadrante de “pensar racionalmente” 
IV. Deep Blue pode ser considerado como um artefato que agia como um ser humano. 
Com relação às afirmativas anteriores, assinale a alternativa correta: 
D) A alternativa III está correta; 
 
Você acertou! 
Se Deep Blue podia processar 200 milhões de jogadas por segundo, não poderia ser classificado 
como pensando como ser humano. Deep Blue fornecia as jogadas, mas não era um robô 
manipulando diretamente as peças, então, não acontecia uma ação direta sobre o ambiente, não 
sendo possível classificá-lo como nos quadrantes de agir como ser humano ou agir racionalmente. 
Dessa forma, a única alternativa que podemos classificar é pensar racionalmente, o que indica a 
afirmativa III como a correta. 
Q9 – Relacione os critérios com as proposições sobre os ambientes de tarefa a seguir 
e depois marque a alternativa correta: 
1. Completamente x Parcialmente observável 
2. Determinístico x Estocástico 
3. Episódico x Sequencial 
4. Estático x Dinâmico 
5. Discreto x Contínuo 
 
 
( ) Se há dependência dos estados atuais com os estados anteriores ou não. 
( )Se o ambiente se modifica ou não enquanto o agente executa a tarefa 
( ) Se o agente acessa de forma completa ou não os estados do ambiente a cada 
instante 
( ) Se há uma mudança brusca ou suave na sequência de estados que o agente 
experimenta. 
( ) Se o próximo estado é completamente conhecido pelo estado atual ou não por 
parte do agente. 
D) 3-4-1-5-2 
Você acertou! 
Pelo critério completamente x parcialmente observável, se os sensores do agente acessam de 
forma completa aos estados do ambiente em cada instante, o ambiente é completamente 
observável. Se houver ruído, sensoriamento impreciso ou lacunas nos estados, é parcialmente 
observável; pelo critério determinístico x estocástico, se o próximo estado é completamente 
determinado pelo estado atual e pela ação executada pelo agente, o ambiente é dito determinístico, 
senão, é estocástico. Se o sistema é determinístico mas apresenta elementos estocásticos, o 
ambiente é dito estratégico; pelo critério episódico x sequencial, num ambiente de tarefa episódico o 
agente experimenta os eventos de maneira atômica, com os episódios começando com a percepção 
do agente e na execução de uma única ação. Num ambiente sequencial, há a dependência dos 
estados atuais com os estados anteriores; pelo critério estático x dinâmico, caso o ambiente se 
altere enquanto o agente está executando a tarefa, ele é dinâmico. Se o ambiente não se modifica 
ao longo da execução, é estático (Há situações em que os ambientes podem ser caracterizados 
como semidinâmicos); e o critério discreto x contínuo refere-se ao modo como o tempo é 
considerado, e também ao estado do ambiente e das percepções e ações. Uma sequência de 
estados discretos muda de forma brusca de um estado para outro. Uma sequência de estados 
contínua muda de forma suave. 
 
 
 
 
 
 
Q10 - Relacione as afirmações com as estratégias de busca a seguir e depois marque 
a alternativa com a sequência correta: 
I. Busca em amplitude 
II. Busca de custo uniforme 
III. Busca em profundidade 
IV. Busca em profundidade limitada 
V. Busca em aprofundamento iterativo 
 
( ) Caso se tenha algum conhecimento sobre o problema, pode-se restringir a busca a 
um nível limite de expansão dos nós. 
( ) Combina os benefícios da busca em profundidade e da busca em extensão. 
( ) O nó raiz é expandido, depois os nós sucessores do nó raiz, depois os sucessores 
dos sucessores e assim por diante. 
( ) Variante da busca em amplitude por considerar a expansão do nó que possui o 
custo mais baixo. 
( ) Pode ser implementada por um algoritmo de busca em árvore com uma estrutura 
de pilha. 
C) IV-V-I-II-III 
Você acertou! 
No caso da busca em profundidade limitada, caso se tenha algum conhecimento sobre o problema, 
pode-se restringir a busca a um nível limite de expansão dos nós. O aprofundamento iterativo 
combina os benefícios da busca em profundidade e da busca em extensão. Na busca em amplitude, 
o nó raiz é expandido, depois os nós sucessores do nó raiz, depois os sucessores dos sucessores e 
assim por diante. A busca de custo uniforme é uma variante da busca em amplitude por considerar a 
expansão do nó que possui o custo mais baixo. A busca em profundidade pode ser implementada 
por um algoritmo de busca em árvore com uma estrutura de pilha.