INTELIGENCIA ARTIFICIAL

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Disc.: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL   
	Aluno(a): 
	
	Acertos: 10,0 de 10,0
	05/05/2023
		1a
          Questão
	Acerto: 1,0  / 1,0
	
	De acordo com os paradigmas de Inteligência Artificial, pode-se afirmar que um modelo simbolista
		
	 
	lida com conhecimento explícito e representado simbolicamente.
	
	não possui conhecimento representado explicitamente.
	
	é formado por uma rede de elementos conectados por pesos que detêm o conhecimento.
	
	lida apenas com símbolos gráficos.
	
	é um modelo que aprende a partir dos dados.
	Respondido em 05/05/2023 20:09:52
	
	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.
	
		2a
          Questão
	Acerto: 1,0  / 1,0
	
	Nos últimos anos, a Inteligência Artificial tem buscado evoluir sobre as teorias existentes, em vez de buscar soluções completamente novas. Em parte, isso se deve ao fato de hoje em dia possuirmos poder computacional e recursos suficientes para aplicar técnicas que antigamente eram impensáveis devido principalmente às restrições de hardware. Em relação à utilização da inteligência artificial atualmente, avalie as afirmações a seguir:
I - A biometria é uma das áreas mais beneficiadas com a inteligência artificial.
II - Os sistemas de diagnóstico médico auxiliado por computador foram praticamente abandonados, especialmente devido ao grau de incerteza dos diagnósticos fornecidos.
III - Graças aos recursos praticamente infinitos das grandes empresas.com, a Inteligência Artificial tem avançado muito nos últimos anos.
IV - Uma das aplicações da Inteligência Artificial que efetivamente utilizamos no dia a dia são as pesquisas na internet.
Assinale a alternativa que somente possui afirmações corretas:
		
	 
	Os itens I, III e IV estão corretos.
	
	Os itens I, II, III e IV estão corretos.
	
	Os itens I, II e III estão corretos.
	
	Os itens I, II e IV estão corretos.
	
	Os itens II, III e IV estão corretos.
	Respondido em 05/05/2023 20:08:31
	
	Explicação:
As aplicações de IA nos dias de hoje são possíveis devido à evolução do hardware. Quando a IA surgiu nos anos 1950, não foi possível implementá-la pois o hardware ainda estava surgindo também. Atualmente, entre as aplicações de IA que mais se tornam populares são os sistemas de diagnósticos médicos, pois a IAM, isto, é a inteligência artificial na medicina está evoluindo muito, principalmente após o surgimento do paradigma conexionista e também do método de deep learning, que são redes neurais complexas aplicadas em grandes volumes de dados.
	
		3a
          Questão
	Acerto: 1,0  / 1,0
	
	As estratégias que podem ser aplicadas a um método de busca visam aumentar as chances de alcançar a solução alvo (ou solução meta) do problema de um modo mais eficiente. Nesse sentido, selecione a opção correta que trata sobre as estratégias de um método de busca no espaço de estados.
		
	
	Uma das vantagens de utilizar estratégias em um método de busca de estados é o determinismo das escolhas dos estados ao longo das iterações.
	
	Quando uma estratégia é eficiente para um problema, pode-se afirmar que ela é ideal para resolver qualquer problema semelhante.
	
	As estratégias mais eficientes que podem ser aplicadas a um método de busca no espaço de estados são Best First, Breadth First Search e Depth First Search.
	
	A eficiência de um método é medida através das estratégias que são aplicadas.
	 
	Uma estratégia não garante que a solução alvo será obtida da forma mais eficiente.
	Respondido em 05/05/2023 20:09:36
	
	Explicação:
Os métodos para explorar os espaços de estados, normalmente, são algoritmos heurísticos. Esses algoritmos são caracterizados por incorporar comportamentos que funcionam bem na prática, mas que não dão garantias a respeito da qualidade da solução. Portanto esses métodos não garantem que a solução é obtida da forma mais eficiente, apesar de que, normalmente, funcionam muito bem.
	
		4a
          Questão
	Acerto: 1,0  / 1,0
	
	Os métodos de busca em espaço de estados fazem parte da Inteligência Artificial. Eles podem ser aplicados em áreas como robótica e jogos digitais, por exemplo. Nesse sentido, selecione a opção correta a respeito dos métodos de busca no espaço de estados.
		
	
	A função de utilidade é uma forma de verificar se o método é útil para resolver problemas para os quais ele foi projetado.
	
	São métodos exatos e não dependem de como são implementados.
	
	O seu desempenho é medido de forma exata, analisando apenas a estrutura do método.
	 
	Esses métodos podem não ser exatos. Além disso, eles são sensíveis ao modo como é feita o mapeamento entre condições, ações e estados.
	
	Devido ao não determinismo, não é possível medir seu desempenho.
	Respondido em 05/05/2023 20:10:24
	
	Explicação:
Existem métodos exatos para resolver problemas de espaços de estados, no entanto, normalmente, esses algoritmos são lentos para produzir respostas. Ora, o tempo de resposta é fundamental em muitas aplicações, outra coisa a qualidade da resposta, em muitos casos precisa satisfazer algumas condições e não precisa ser, necessariamente, ótima. É por isso que métodos não exatos são utilizados na prática, apesar de serem sensíveis ao mapeamento entre condições, ações e estados.
	
		5a
          Questão
	Acerto: 1,0  / 1,0
	
	As redes neurais são úteis para modelar e resolver diversas categorias de problemas. Nesse sentido, selecione a opção correta a respeito das aplicações das redes neurais.
		
	
	São aplicadas em contextos em que há limitação de dados.
	
	São capazes de desenvolver processos criativos sem a necessidade de base de conhecimento.
	
	Devem ser aplicadas para demonstração de teoremas.
	
	São indicadas para substituir os profissionais em atividades complexas e eventuais.
	 
	Problemas linearmente separáveis estão entre as categorias que podem ser modelados por redes neurais.
	Respondido em 05/05/2023 20:11:36
	
	Explicação:
As redes neurais são modelos computacionais que servem para dar suporte para os profissionais de atividades complexas. As redes neurais extraem conhecimento de uma base de treinamento, portanto são limitadas ao contexto de treinamento. As redes neurais artificiais podem ser aplicadas a diversas categorias de problemas, entre elas, os de classificação. Em especial, quando os problemas de classificação são linearmente separáveis, ou seja, aqueles que podem ser separados por linhas, trata-se de um exemplo clássico que pode ser resolvido por modelos de redes neurais. As redes neurais devem ser aplicadas a situações para as quais foram treinadas. As redes neurais são adequadas para tratar de problemas probabilísticos.
	
		6a
          Questão
	Acerto: 1,0  / 1,0
	
	A respeito do uso dos sistemas especialistas, selecione a opção correta sobre o uso de ferramentas para desenvolvimento de aplicações.
		
	
	As ferramentas de desenvolvimento já fazem a validação de um modelo sem dependência do programador.
	
	Escrever programas que podem ser aplicados para um sistema operacional específico.
	
	Ter à disposição recursos que elaboram todas as etapas criativas do processo de desenvolvimento.
	
	Apresentar as lacunas sobre a base de conhecimento.
	 
	Uma das vantagens é ter à disposição frameworks que impõem uma estrutura de desenvolvimento.
	Respondido em 05/05/2023 20:11:28
	
	Explicação:
Programar um sistema especialista envolve diversos desafios, como a interface de interação do usuário com o sistema e o algoritmo que faz o processamento dos dados e a sugestão de recomendações. Portanto, é uma vantagem usar de frameworksque facilitem esse processo, pois é uma forma de guiar o programador. A criatividade de uma solução depende do desenvolvedor, as ferramentas apenas dão suporte para esse processo. A validação do modelo é dependente das escolhas que foram feitas no processo de desenvolvimento. Ficar limitado a um sistema operacional é desvantajoso. A base de conhecimento está relacionada às regras do negócio e não ao processo de desenvolvimento.
	
		7a
          Questão
	Acerto: 1,0  / 1,0
	
	Dado abaixo as suposições restritivas de um problema de planejamento clássico:
	Suposição Restritiva
	Descrição
	A0
	Sistema tem um número finito de estados
	A1
	Sistema é completamente observável.
	A2
	Sistema é determinístico.
	A3
	Sistema é estático
	A4
	O planejador só lida com metas restritivas que são explícitas.
	A5
	Um plano é uma sequência linear finita de ações
	A6
	Ações e eventos não têm duração.
A transição de estado é instantânea.
	A7
	O planejador não se preocupa em qualquer mudança
que pode acontecer no ambiente, enquanto estiver planejando
(offline planning)
Considere um robô que tem como objetivo explorar a superfície da lua. No desenvolvimento do robô, fazemos diversas suposições:
· O ambiente é estático
· O ambiente só é observável em um raio de 2 metros de distância do robô
· O robô demora na duração de suas ações, por ter muita cautela na exploração.
· O ambiente é contínuo, ou seja, o número de estados do ambiente é infinito.
Marque a alternativa que caracteriza as relaxações que deverão ser feitas a respeito das restrições do planejamento clássico:
		
	
	Relaxar somente A0 e A6.
	 
	Relaxar somente A0, A1 e A6.
	
	Relaxar somente A6.
	
	Relaxar A1 somente.
	
	Relaxar somente A0 e A1.
	Respondido em 05/05/2023 20:12:48
	
	Explicação:
Como o ambiente é estático, não precisamos fazer nenhuma relaxação do planejamento clássico (que assume as 8 restrições). O sistema não é completamente observável, pelo fato de o robô só perceber 2 metros de distância, logo precisamos relaxar a suposição restritiva que diz que o ambiente é observável A1. Como as ações demoram, precisamos relaxar a suposição restritiva A6, por considerar que as ações têm duração. Como o ambiente é contínuo, precisamos relaxar A0, que considera um ambiente com um número finito de estados, e não contínuo. Sendo assim, precisamos relaxar A0, A1 e A6.
	
		8a
          Questão
	Acerto: 1,0  / 1,0
	
	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:
		
	
	Ação não é aplicável e somente o átomo unload(r) da pré-condição não é verdadeiro.
	
	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 holding(k,c) da pré-condição não é verdadeiro.
	
	Ação é aplicável no estado da figura.
	Respondido em 05/05/2023 20:29:01
	
	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.
	
		9a
          Questão
	Acerto: 1,0  / 1,0
	
	Seja S uma variável nebulosa com a seguinte descrição:
Supondo a inferência usando o método de corte para a implicação e a condensação pelo centro de gravidade e considerando que os valores de x estão discretizados de 10 em 10, o valor de saída obtido é:
		
	
	25
	
	10
	
	7
	 
	16
	
	32
	Respondido em 05/05/2023 20:14:06
	
	Explicação:
Como as regras combinam seus antecedentes por meio do operador AND, o valor de inclusão no conjunto que está no consequente é dado pelo mínimo entre os graus de inclusão nos antecedentes. Portanto, após a execução das regras, os resultados obtidos são: C2(0,20) e C1(0,60). Considerando o método de corte para a implicação, a região de resposta obtida é representada pelo gráfico a seguir:
	
		10a
          Questão
	Acerto: 1,0  / 1,0
	
	Um sistema nebuloso pode ser entendido como um aproximador de função em que a base de regras é responsável pelo mapeamento entre os valores das variáveis de entrada e o valor da variável de saída. Diante disso, imagine que um processo industrial foi observado e para um conjunto de valores de entrada foram medidas suas respectivas saídas. A partir dessas observações, foi possível construir o gráfico a seguir, que ilustra a relação existente entre os dados de entrada e de saída.
Imagine ainda que a função analítica que mapeia corretamente as entradas em suas saídas não é conhecida. Supondo que seja necessário identificar essa função e que alguma imprecisão na identificação é tolerada, considere um sistema nebuloso para aproximar a função desejada em que estejam definidas as seguintes variáveis nebulosas:
De acordo com as variáveis definidas, qual a base de regras que melhor aproxima a função desejada?
		
	 
	
	
	
	
	
	
	
	
	
	Respondido em 05/05/2023 20:17:38
	
	Explicação:
as variáveis nebulosas X e Y da forma como foram definidas (com três conjuntos nebulosos cada), as regiões formadas por essas variáveis no plano XY podem ser representadas conforme a figura a seguir:
Considerando ainda que a variável nebulosa Z também foi definida por três conjuntos nebulosos, as regiões obtidas nos planos XZ e YZ também são semelhantes àquelas representadas no plano XY. Portanto, há 27 regiões formadas por todas as combinações possíveis entre os conjuntos nebulosos que compõem as variáveis X, Y e Z. Para cada uma das 9 combinações dos conjuntos que formam as variáveis X e Y, é preciso associar uma região em Z que melhor aproxima a função representada pelo gráfico. Ao observar o gráfico da função, nota-se que Z assume valores mais baixos nos cantos, que correspondem às regiões formadas pelas seguintes combinações de conjuntos de XY: x-baixo e y-baixo; x-baixo e y-alto; x-alto e y-baixo; x-alto e y-alto. Nota-se ainda que Z assume valores médios nas regiões de XY que estão nos centros das bordas, ou seja, nas regiões formadas pelas combinações: x-médio e y-baixo; x-baixo e y-médio; x-médio e y-alto; x-alto e y-médio. Por fim, Z assume valores mais altos na região central de XY, correspondente à combinação: x-médio e y-médio.