Inteligência Artificial - Semana 4 - UNIVESP 2022 - NOTA 10

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15/11/2022 04:05 Fazer teste: Semana 4 - Atividade Avaliativa – ...
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Fazer teste: Semana 4 - Atividade Avaliativa 
Informações do teste
Descrição
Instruções
Várias tentativas Este teste permite 3 tentativas. Esta é a tentativa número 3.
Forçar conclusão Este teste pode ser salvo e retomado posteriormente.
Suas respostas foram salvas automaticamente.
a.
b.
PERGUNTA 1
Russell e Norvig (2021) ressaltam que o “algoritmo minimax
gera o espaço de busca do jogo inteiro, enquanto o algoritmo
alfa-beta nos permite podar grandes partes desse espaço”
(RUSSELL; NORVIG, 2021, p. 144).
Fonte: RUSSELL, S.; NORVIG, P. Inteligência artificial. Rio de
Janeiro: Grupo GEN, 2021.
Sobre isso, observe as asserções a seguir e as relações
propostas entre elas.
I. Acerca do algoritmo alfa-beta, ao fazer uma busca por toda a
distância, até alcançar os estados terminais, em pelo menos
para uma parte do espaço de busca, destaca-se que,
geralmente, essa profundidade não é prática.
PORQUE
II. Há um tempo razoável para a movimentação, comumente por
alguns segundos. 
Analisando as asserções anteriores, conclui-se que:
a primeira asserção é falsa, e a segunda é verdadeira.
as duas asserções são verdadeiras, e a segunda não
justifica a primeira.
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 Estado de Conclusão da Pergunta:
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c.
d.
e.
as duas asserções são falsas.
a primeira asserção é verdadeira, e a segunda é falsa.
as duas asserções são verdadeiras, e a segunda justifica
a primeira.
a.
b.
c.
d.
e.
PERGUNTA 2
Russell e Norvig (2021), ao se referirem às decisões
consideradas ótimas em jogos, observam que, em “um problema
de busca normal, a solução ótima seria uma sequência de ações
que levasse a um estado objetivo — um estado terminal que
representa uma vitória” (RUSSELL; NORVIG, 2021, p. 138).
Fonte: RUSSELL, S.; NORVIG, P. Inteligência artificial. Rio de
Janeiro: Grupo GEN, 2021.
Em relação a decisões ótimas em jogos, observe as afirmativas
a seguir.
I. Em um jogo, a função MIN tem alguma relação com o estado
objetivo.
II. A função MAX deve encontrar uma estratégia de contingência
que especifique o movimento de MAX no estado inicial.
III. A função MAX deve encontrar uma estratégia de
contingência que especifique os movimentos de MAX nos
estados resultantes de cada resposta possível.
IV. Uma ótima estratégia leva a resultados pelo menos tão bons
como qualquer outra estratégia quando se está jogando com um
adversário infalível.
Com base nas afirmações apresentadas a fim de ilustrar
conceitos relacionados às decisões ótimas em jogos, está(ão)
correta(as):
II, apenas.
I e III, apenas.
I e II, apenas.
 I, II, III e IV.
 I, II e III, apenas.
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a.
b.
c.
d.
e.
PERGUNTA 3
Russell e Norvig (2021) destacam que “o aprofundamento
iterativo em uma árvore de jogo exponencial acrescenta apenas
uma fração constante para o tempo total de busca, que pode ser
mais do que compensado por uma melhor ordenação de
movimento. As melhores jogadas são muitas vezes chamadas
de lances mortais e tentá-los de primeira é chamado de
heurística de lance mortal” (RUSSELL; NORVIG, 2021, p. 144).
Fonte: RUSSELL, S.; NORVIG, P. Inteligência artificial. Rio de
Janeiro: Grupo GEN, 2021.
Com base na citação feita, assinale a alternativa que melhor
descreve o conceito de transposição.
Transposição são configurações diferentes da mesma
sequência que terminam na mesma posição.
Transposição são permutações diferentes de sequências
diferentes que terminam na mesma posição.
Transposição são permutações diferentes da mesma
sequência que terminam na mesma posição.
Transposição são permutações diferentes da mesma
sequência que terminam em diferentes posições.
Transposição são configurações diferentes de sequências
diferentes que terminam na mesma posição.
1,25 pontos   Salva
PERGUNTA 4
Russell e Norvig (2021) esclarecem que “o problema da busca
minimax é que o número de estados de jogo que ela tem de
examinar é exponencial em relação ao número de movimentos.
Infelizmente, não podemos eliminar o expoente, mas resulta que
podemos efetivamente reduzi-lo pela metade. O artifício é a
possibilidade de calcular a decisão minimax correta sem
examinar todos os nós na árvore de jogo” (RUSSELL; NORVIG,
2021, p. 141).
Fonte: RUSSELL, S.; NORVIG, P. Inteligência artificial. Rio de
Janeiro: Grupo GEN, 2021.
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a.
b.
c.
d.
e.
Com base na citação feita, assinale a alternativa que melhor
descreve o conceito de poda alfa-beta.
A poda alfa-beta, quando se aplica a uma árvore minimax
padrão, suspende as ramificações que não influenciam a
decisão final.
A poda alfa-beta, quando se aplica à árvore minimax
padrão, encurta as ramificações que não influenciam a
decisão final.
A poda alfa-beta, quando se aplica a uma árvore minimax
padrão, poda as ramificações que não influenciam a
decisão final.
A poda alfa-beta, quando se aplica a uma árvore minimax
padrão, não poda as ramificações que influenciam a
decisão final.
A poda alfa-beta, quando se aplica à árvore minimax
padrão, encurta as ramificações que influenciam a decisão
final.
PERGUNTA 5
Russell e Norvig (2021), ao mencionarem o algoritmo “minimax”,
destacam que o mesmo tem a função de calcular “a decisão
minimax a partir do estado corrente” por meio de “uma
computação recursiva simples dos valores minimax de cada
estado sucessor, implementando diretamente as equações da
definição” (RUSSELL; NORVIG, 2021, p. 139).
Fonte: RUSSELL, S.; NORVIG, P. Inteligência artificial. Rio de
Janeiro: Grupo GEN, 2021.
Sobre o algoritmo minimax, observe as afirmações a seguir e
assinale verdadeiro (V) ou falso (F).
I. ( ) Uma recursão é capaz de percorrer o caminho
descendente até as folhas da árvore.
II. ( ) Os valores de um algoritmo minimax podem ser
propagados de volta na árvore, conforme a recursão retorna.
III. ( ) Um algoritmo de cálculo de decisões minimax não retorna
uma ação correspondente ao melhor movimento possível.
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a.
b.
c.
d.
e.
IV. ( ) As funções denominadas como VALOR-MAX e VALOR-
MIN não passam por toda a árvore de um jogo.
Assinale a alternativa que descreve a sequência correta das
afirmações apresentadas.
F; F; V; V.
V; V; V; V.
V; V; V; F.
V; V; F; F.
 F; V; F; V.
a.
b.
PERGUNTA 6
Russell e Norvig (2021), ao trabalharem o conceito do algoritmo
minimax, também observam que esse apresenta um problema
de busca. Como solução, os autores destacam a ideia de poda,
uma vez que essa possibilidade deixa de considerar grandes
partes da árvore (RUSSELL; NORVIG, 2021).
Fonte: RUSSELL, S.; NORVIG, P. Inteligência artificial. Rio de
Janeiro: Grupo GEN, 2021.
Sobre o conceito de poda alfa-beta, observe as sentenças a
seguir e assinale verdadeiro (V) ou falso (F).
I. ( ) A poda alfa-beta retorna o mesmo movimento que minimax
retornaria, quando aplicada a uma árvore minimax padrão.
II. ( ) A poda alfa-beta é passível deser aplicada a árvores de
qualquer profundidade.
III. ( ) A poda alfa-beta traz seu nome conforme dois parâmetros
que descrevem limites sobre os valores que foram propagados.
IV. ( ) A busca alfa-beta é capaz de atualizar dois valores (α e β)
conforme prossegue e poda as ramificações restantes num nó.
Assinale a alternativa que descreve a sequência correta das
afirmações apresentadas.
V; V; V; F.
F; V; F; V.
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c.
d.
e.
V; V; F; F.
 V; V; V; V.
F; F; V; V.
a.
b.
c.
d.
e.
PERGUNTA 7
Russell e Norvig (2021), quando abordam o conceito de busca
competitiva, salientam que a mesma busca examinar “os
problemas que surgem quando tentamos planejar com
antecedência em um mundo no qual outros agentes estão
fazendo planos contra nós” (RUSSELL; NORVIG, 2021, p. 136).
Fonte: RUSSELL, S.; NORVIG, P. Inteligência artificial. Rio de
Janeiro: Grupo GEN, 2021.
Com base nos textos de Russell e Norvig (2021) a respeito de
ambientes multiagentes, assinale a alternativa que melhor
define esse conceito.
 Um par de agentes precisa considerar as ações de outros
dois agentes e o modo como essas ações afetam seu
próprio bem-estar.
Um único agente precisa considerar as ações de outros
agentes e o modo como essas ações afetam seu próprio
bem-estar.
Um par de agentes precisa considerar as ações de outros
agentes e o modo como essas ações afetam seu próprio
bem-estar.
Cada agente precisa considerar as ações de outros
agentes e o modo como essas ações afetam seu próprio
bem-estar.
Um único agente precisa considerar as ações de outros
dois agentes e o modo como essas ações afetam seu
próprio bem-estar.
1,25 pontos   Salva
PERGUNTA 8
Russell e Norvig (2021), quando abordam o conceito de jogos
em Inteligência Artificial (IA), observam que “é fácil representar o
estado de um jogo e, em geral, os agentes se restringem a um
pequeno número de ações cujos resultados são definidos por
1,25 pontos   Salva
 Estado de Conclusão da Pergunta:
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a.
b.
c.
d.
e.
p q ç j p
regras precisas”. Por exemplo, “jogos físicos como críquete e
hóquei sobre o gelo, têm descrições muito mais complicadas,
uma faixa muito maior de ações possíveis e regras bastante
imprecisas definindo a legalidade das ações. Com exceção do
futebol de robôs, esses jogos físicos não atraíram muito
interesse na comunidade de IA” (RUSSELL; NORVIG, 2021, p.
136).
Fonte: RUSSELL, S.; NORVIG, P. Inteligência artificial. Rio de
Janeiro: Grupo GEN, 2021.
Com base nos textos de Russell e Norvig (2021), assinale a
alternativa que melhor define a relevância do estudo dos jogos
em IA.
Os jogos, diferentemente da maior parte dos
miniproblemas estudados, são interessantes porque são
muito intrincados de resolver.
Os jogos, diferentemente da maior parte dos
miniproblemas estudados, são interessantes porque são
muito simples de resolver.
Os jogos, diferentemente da maior parte dos
miniproblemas estudados, são interessantes porque são
muito difíceis de resolver.
Os jogos, diferentemente da maior parte dos
miniproblemas estudados, são interessantes porque são
muito fáceis de resolver.
 Os jogos, diferentemente da maior parte dos
miniproblemas estudados, são interessantes porque são
muito complexos de resolver.
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