TESTE DE CONHECIMENTO - INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

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Teste de
Conhecimento
 avalie sua aprendizagem
De acordo com os paradigmas de Inteligência Artificial, pode-se afirmar que um modelo simbolista
A introdução da Inteligência Artificial em nossas rotinas trouxe o termo casa inteligente. Sobre o assunto, julgue as
opções.
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Lupa 
 
DGT0141_202008191076_TEMAS
Aluno: YURI CID DA SILVA LIMA Matr.: 202008191076
Disc.: INTELIGÊNCIA ARTIF 2023.1 EAD (G) / EX
Prezado (a) Aluno(a),
Você fará agora seu TESTE DE CONHECIMENTO! Lembre-se que este exercício é opcional, mas não valerá ponto para
sua avaliação. O mesmo será composto de questões de múltipla escolha.
Após responde cada questão, você terá acesso ao gabarito comentado e/ou à explicação da mesma. Aproveite para se
familiarizar com este modelo de questões que será usado na sua AV e AVS.
02492FUNDAMENTOS DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
 
1.
lida apenas com símbolos gráficos.
é formado por uma rede de elementos conectados por pesos que detêm o conhecimento.
lida com conhecimento explícito e representado simbolicamente.
é um modelo que aprende a partir dos dados.
não possui conhecimento representado explicitamente.
Data Resp.: 24/02/2023 07:23:54
Explicação:
A Inteligência Artificial possui vários paradigmas. Um deles é o paradigma simbólico, que consiste em estruturas
simbólicas que podem ser compreendidas por seres humanos. Dessa maneira, é correto afirmar que o modelo
simbolista lida com conhecimento explícito, facilmente interpretado por humanos. Os resultados são descrições
simbólicas das entidades dadas e devem ser compreensíveis como simples pedaços de informação e diretamente
interpretáveis em linguagem natural.
 
2.
As casas inteligentes têm o objetivo de oferecer diversos recursos de automação que prometem tornar a vida
mais tranquila.
Atualmente, as casas inteligentes são a realidade em uma grande maioria de cidades pelo mundo,
principalmente no Brasil.
Com a possibilidade de ajustar intensidade e potência e personalizar a usabilidade de aparelhos e
eletrodomésticos, devido à ausência de economia de energia, o preço que se paga pelos gadgets não é viável.
As vantagens de uma casa inteligente são: segurança e personalização, porém, devido ao elevado custo, ainda
não saíram do papel, atualmente, são apenas projetos.
As casas inteligentes são uma das tecnologias mais antigas da IA, com seu modelo projetado nos anos 1960.
Data Resp.: 24/02/2023 07:24:25
javascript:voltar();
javascript:voltar();
javascript:diminui();
javascript:aumenta();
A estratégia de alguns algoritmos para resolver problemas em espaços de estados é explorar a vizinhança de uma
determinada solução com a garantia qualidade. Nesse sentido, selecione a opção correta que trata esta classe de
problemas.
Um dos problemas de otimização mais conhecidos é o do caixeiro viajante. Nesse problema, o caixeiro deve visitar de
modo eficiente um conjunto de cidades e voltar para o ponto inicial. Nesse sentido, selecione a opção correta sobre
as estratégias de busca.
É possível aplicar algoritmos de inteligência artificial em equipamentos que utilizam informações vagas com uma
habilidade que simulam a intuição humana. Nesse sentido, selecione a opção correta sobre essa técnica de
Inteligência Artificial.
Explicação:
A casa inteligente, também conhecida como casa conectada - do inglês, Connected Home - é uma casa que possui
sistemas avançados de automação para providenciar monitoramento e controle sobre as funções de toda a
construção, como, por exemplo, controles de temperatura, multimídia, portas e janelas. 
02811TÉCNICAS DE BUSCA PARA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
 
3.
Técnicas de pesquisa informadas.
Técnicas de pesquisa desinformadas.
Heurísticas.
Algoritmo A*.
Técnicas de pesquisa local.
Data Resp.: 24/02/2023 07:24:51
Explicação:
Os algoritmos de busca global são muito importantes, pois garantem a solução ótima de um problema, quando ela
existe. No entanto, para problemas práticos, obter a solução ótima global pode ser um processo muito custoso do
ponto de vista computacional. Uma estratégia bastante utilizada é a dos algoritmos de busca local que exploram o
entorno de uma determinada solução na tentativa de obter uma solução melhor que a atual, mas não garantem
uma solução global.
 
4.
Esse problema não pode ser resolvido por uma busca local.
O problema do caixeiro viajante é usado apenas como uma referência acadêmica sem aplicações práticas.
Esse problema é bastante complexo do ponto de vista computacional e, sob determinadas condições, pode ser
resolvido por um algoritmo de busca local.
Devido às características complexas desse problema, não é possível resolvê-lo.
Por se tratar de um problema bem documentado, ele pode ser resolvido eficientemente por métodos
determinísticos.
Data Resp.: 24/02/2023 07:24:53
Explicação:
O problema do caixeiro viajante é um exemplo clássico de problemas muito difíceis de serem resolvidos. Isso
ocorre pela natureza combinatória do problema em que existem muitas possibilidades que precisam ser testadas
para garantir a solução ótima. A utilização de algoritmos de busca local é uma estratégia muita adequada para
encontrar soluções viáveis que, na prática, são úteis.
02775REPRESENTAÇÃO DE CONHECIMENTO, RACIOCÍNIO AUTOMÁTICO E APRENDIZADO
 
5.
Lógica de segunda ordem.
Lógica das sentenças.
Observe a tabela verdade a seguir:
Escolha a opção correta que contém a proposição que satisfaz a tabela verdade.
Considere o problema dos robôs autônomos do porto. Considere um dos estados do problema definido na figura a
seguir: 
state = {attached(p1,loc1), attached(p2,loc1), in(c1,p1), in(c3,p1), top(c3,p1), on(c3,c1), on(c1,pallet), in(c2,p2),
top(c2,p2), on(c2,pallet), belong(crane1,loc1),
 
empty(crane1),adjacent(loc1,loc2), adjacent(loc2, loc1), at(r1,loc2), occupied(loc2),
 
unloaded(r1)}
Considere a ação a = load(crane1,loc1,c3,r1). Assinale a afirmativa verdadeira:
Lógica booleana.
Lógica de primeira ordem.
Lógica fuzzy.
Data Resp.: 24/02/2023 07:24:56
Explicação:
A lógica booleana, ou lógica das sentenças, trata de valores lógicos binários. As lógicas de primeira e de segunda
ordem não são adequadas para representação da incerteza. As redes neurais artificiais são úteis para resolver
muitos problemas práticos. Essa capacidade está associada à característica de flexibilidade da rede que pode
conter diversas camadas ocultas. Dessa forma, comportamentos nebulosos, representados pela lógica fuzzy,
podem ser representados por uma rede neural.
 
6.
p v ~q
q → p
~p ^ ~q
p → q
~p ^ q
Data Resp.: 24/02/2023 07:24:58
Explicação:
É necessário substituir os valores lógicos de entrada na tabela verdade na proposição ~p ^ ~q. O único caso que
ela retorna verdade é quando o valor lógico da proposição p é F e o valor lógico da proposição q é falso, pois os
valores de entrada serão negados resultando na operação lógica V ^ V que resulta em V.
02706PLANEJAMENTO EM INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
 
7.
Ação é aplicável no estado da figura.
Ação não é aplicável e somente o átomo holding(k,c) da pré-condição não é verdadeiro.
Considere o problema de satisfação com restrições, a seguir, que consiste em colorir o mapa da figura, utilizando três
cores somente, de modo que países vizinhos não possuam a mesma cor. Utilizando a heurística MRV, ou seja,
selecionaremos primeiro as variáveis que possuem a menor quantidade possível de valores para atribuir, e em caso
de empate usar outra heurística de escolher primeiro a variável com o maior número de restrições com outras
variáveis (a variável de maior grau de restrições), qual seria o primeiro país a começar a ser preenchido?
(COPPIN, 2010 - adaptado) Considere a rede bayesiana a seguir em que os nós representam as seguintes sentenças:
C = que você ingressará em uma faculdade
Ação não é aplicável e somente o átomo belong(k,c) da pré-condição não é verdadeiro.
Ação não é aplicável e os átomos holding(k,c) e at(r,l) da pré-condição não são verdadeiro.
Ação não é aplicável e somente o átomo unload(r)da pré-condição não é verdadeiro.
Data Resp.: 24/02/2023 07:25:02
Explicação:
A ação não é aplicável, porque o guindaste deve estar segurando um container, e o robô tem que estar na
plataforma loc1. Ambas as condições devem ser satisfeitas, mas não são. Logo: Ação não é aplicável e os átomos
holding(k,c) e at(r,l) da pré-condição não são verdadeiros.
 
8.
E
D
A
B
C
Data Resp.: 24/02/2023 07:25:05
Explicação:
No início, todos os países podem assumir 3 cores, e por isso, a heurística MRV não consegue decidir por onde
começar. Para critério de desempate, selecionamos o país com maior grau de restrições, que é o país C, que
possui grau 4, fazendo fronteira com A, B, D, E. Por isso, o primeiro país a começar a ser preenchido é o C.
02764RACIOCÍNIO AUTOMÁTICO EM SITUAÇÕES DE INCERTEZA E IMPRECISÃO
 
9.
S = que você estudará
P = que você frequentará festas
E = que você será bem-sucedido nos seus exames
F = que você se divertirá
As tabelas de probabilidades condicionadas associadas à rede são as seguintes:
Para a situação apresentada, analise as afirmações a seguir:
I - Como E não depende diretamente de C, então o cálculo de P(E | C, S, P) pode ser simplificado para P(E | S, P).
II - A probabilidade de você ingressar na faculdade, estudar e ser bem-sucedido nos exames, mas não frequente festas
e nem se divirta é igual a 0,01728.
III - A probabilidade de você não ser bem-sucedido nos exames sabendo que estudou e não frequentou festas é de
40%.
Estão corretas apenas as afirmações:
 
Considere um conjunto nebuloso A definido em um universo de discurso X = [0, 100]. Sabendo que A é um conjunto
triangular, cujos vértices são a = 20, b = 60 e c = 80, o grau de inclusão de x = 70 no conjunto A é:
I e II
I, III e IV
I, II e III
I
II
Data Resp.: 24/02/2023 07:25:09
Explicação:
A afirmação I está correta, pois, como é possível observar no grafo da rede bayesiana, a ocorrência do evento E
não depende diretamente de C, apenas de S e de P. Portanto, a probabilidade P(E | C, S, P) pode ser escrita de
forma simplificada como P(E | S, P). A afirmação II também está correta e pode ser obtida por meio da
distribuição de probabilidades conjuntas associadas à rede bayesiana. A probabilidade desejada é dada por:
P(C, S, P, E, F) = P(C) × P(S | C) × P( P | C) × P(E | S, P) × P( F | P)
 = 0,2 × 0,8 × 0,4 × 0,9 × 0,3 = 0,01728
Por fim, a afirmação III está incorreta. A probabilidade desejada pode ser representada por P( E | S, P).
Consultando a tabela de distribuição de probabilidade referente a E, tem-se que P(E | S, P) é igual a 0,9. Como
P( E | S, P) é complementar P(E | S, P), tem-se:
P( E | S, P) = 1 - P(E | S, P)
P( E | S, P) = 1 - 0,9 = 0,1 (10%)
 
10.
0,3
0,2
¬ ¬ ¬ ¬ ¬ ¬
¬ ¬
¬
¬ ¬ ¬
¬ ¬ ¬
¬ ¬
0,5
0,4
0,6
Data Resp.: 24/02/2023 07:25:13
Explicação:
 Não Respondida Não Gravada Gravada
Exercício inciado em 24/02/2023 07:23:39.