Simulado Inteligencia Artificial AV2 Estacio

Prévia do material em texto

Meus
Simulados
Teste seu conhecimento acumulado
Disc.: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL   
Aluno(a): JOAO LUCAS DA SILVA TEIXEIRA 201902466314
Acertos: 9,0 de 10,0 29/05/2023
Acerto: 1,0  / 1,0
Nos últimos anos, a Inteligência Arti�cial 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 su�cientes para aplicar técnicas que antigamente eram impensáveis devido principalmente às
restrições de hardware. Em relação à utilização da inteligência arti�cial atualmente, avalie as a�rmações a
seguir:
I - A biometria é uma das áreas mais bene�ciadas com a inteligência arti�cial.
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 in�nitos das grandes empresas.com, a Inteligência Arti�cial tem
avançado muito nos últimos anos.
IV - Uma das aplicações da Inteligência Arti�cial que efetivamente utilizamos no dia a dia são as pesquisas na
internet.
Assinale a alternativa que somente possui a�rmações corretas:
Os itens I, II, III e IV estão corretos.
Os itens I, II e III estão corretos.
 Os itens I, III e IV estão corretos.
Os itens I, II e IV estão corretos.
Os itens II, III e IV estão corretos.
Respondido em 29/05/2023 22:11:44
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 arti�cial 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.
Acerto: 1,0  / 1,0
 Questão1
a
 Questão2
a
https://simulado.estacio.br/alunos/inicio.asp
javascript:voltar();
De acordo com os paradigmas de Inteligência Arti�cial, para que um problema possa ser representado como um
grafo de estados é necessário
que o grafo seja unidimencionado, ou seja, todas as arestas sejam de mão única.
conhecer o modo de como chegar à resposta.
todos os possíveis estados sejam conhecidos.
 que sejam de�nidos os estados inicial, �nal ou �nais e as operações possíveis.
haver uma de�nição precisa de como proceder a busca pelos estados de interesse.
Respondido em 29/05/2023 22:11:46
Explicação:
O conjunto de todos os estados acessíveis a partir de um estado inicial é chamado de espaço de estados. E o espaço de
estados pode ser interpretado como um grafo em que os nós são estados e os arcos são ações. Sendo assim, para que
um problema possa ser representado como um grafo de estados é necessário que sejam de�nidos os estados inicial,
�nal ou �nais, as operações possíveis e suas direções.
Acerto: 1,0  / 1,0
As estratégias aplicadas aos métodos de busca em espaço de estados devem ser feitas conforme características
do problema. Por exemplo, suponha o seguinte caso: ''Um robô pode se locomover por meio de nós que são
conectados entre si, de modo que ele possa visitar alguns lugares. Ele começa em um nó e depois vai visitar
todos os nós conectados a esse nó e assim por diante''. Nesse sentido, selecione a opção correta a respeito dos
métodos de busca no espaço de estados e de suas estratégias para o exemplo apresentado.
O problema não apresenta nenhuma característica que possa ser explorada, portanto, qualquer
estratégia pode ser aplicada.
Como a descrição do problema não destaca uma característica que possa ser usada como referência na
escolha da melhor estratégia, deve-se aplicar a busca pelo melhor primeiro (Best First Search).
 Trata-se de um exemplo em que a melhor estratégia é a busca em largura (Breadth First Search).
A estratégia que deve ser aplicada é a de busca em profundidade (Depth First Search).
O problema não informa quais as ações que o robô pode executar, portanto, o mais adequado é não
aplicar nenhuma estratégia especí�ca até que haja um maior detalhamento do problema.
Respondido em 29/05/2023 22:12:46
Explicação:
As estratégias de como um agente faz as suas escolhas são fundamentais, de modo a ter um tempo de resposta
adequado para obter uma solução de qualidade aceitável. Entre essas estratégias, estão os algoritmos baseados em
busca em largura que são caraterizados por explorarem soluções vizinhas. No caso do cenário descrito no exercício,
não cabe a busca em profundidade, pois a busca ocorre nos nós vizinhos.
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 e�ciente. Nesse sentido, selecione a opção correta que
trata sobre as estratégias de um método de busca no espaço de estados.
A e�ciência de um método é medida através das estratégias que são aplicadas.
As estratégias mais e�cientes que podem ser aplicadas a um método de busca no espaço de estados são
Best First, Breadth First Search e Depth First Search.
 Uma estratégia não garante que a solução alvo será obtida da forma mais e�ciente.
 Questão3
a
 Questão4
a
Quando uma estratégia é e�ciente para um problema, pode-se a�rmar que ela é ideal para resolver
qualquer problema semelhante.
Uma das vantagens de utilizar estratégias em um método de busca de estados é o determinismo das
escolhas dos estados ao longo das iterações.
Respondido em 29/05/2023 22:13:32
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 e�ciente, apesar
de que, normalmente, funcionam muito bem.
Acerto: 1,0  / 1,0
Observe a frase: ''todos os quadros são azuis''. Em relação à lógica de primeira ordem, selecione a opção correta.
A frase pode ser representada por três variáveis:''todos'', ''os quadros'' e ''são azuis''.
A frase é equivalente a: ''para qualquer quadro existente, ele pode ser azul''.
A frase pode ser representada pela lógica sentencial, mas não pela lógica de primeira ordem.
 A negação da frase é: ''existe pelo menos um quadro que não é azul''.
A negação da frase é: ''existe pelo um quadro branco''.
Respondido em 29/05/2023 22:14:25
Explicação:
Os quanti�cadores lógicos podem ser universais e existenciais. Os quanti�cadores universais são usados para
generalizar proposições, como, por exemplo: ''qualquer quadro que exista é azul''. No caso do quanti�cador
existencial, indica a existência de pelo menos uma situação em que a proposição é verdadeira, como, por exemplo:
''existe pelo menos uma casa azul''. A negação de uma proposição com quanti�cador universal é equivalente à
existência de, pelo menos, uma exceção.
Acerto: 1,0  / 1,0
Em relação à lógica proposicional, temos os seguintes argumentos:
Hipótese 1: p ^ s → q ^ r
Hipótese 2:  q ^ r → w ^ s
Conclusão:  p ^ s → w ^ s.
Escolha a opção correta sobre o nome desse argumento.
A tabela verdade possui 8 linhas.
 Silogismo hipotético.
Simpli�cação conjuntiva.
Modus ponens.
Modus tollens.
Respondido em 29/05/2023 22:14:57
Explicação:
 Questão5
a
 Questão6
a
A tabela-verdade da sentença possui 32 linhas, pois temos 5 proposições de entrada que são: p, s, q, r e w. Devemos
nos lembrar de que no Modus ponens, usamos uma premissa verdadeira para provar que a consequência da
implicação é verdadeira. A resposta correta é aquela que demonstra que o silogismo hipotético tem a forma: a → b, b
→ c Ⱶ a → c. No caso da questão, basta fazer as substituições das proposições p ^ s por a,  q ^ r por b e w ^ s por c. No
caso do Modustollens, temos o formato p → q, ~q Ⱶ ~p. A simpli�cação conjuntiva só se aplica quando temos
proposições de valores lógicos verdadeiros associadas a um operador lógico E.
Acerto: 1,0  / 1,0
Considere o problema dos robôs autônomos do porto. Considere um dos estados do problema de�nido na �gura
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)}
 
Após o robô r1 entrar na plataforma loc1, quais predicados teriam seus valores alterados:
attached(p1,loc1) e attached(p2,loc1) seriam modi�cados.
somente occupied(loc2) seria modi�cado.
 at(r1,loc2), occupied(loc2) seriam modi�cados.
on(c2,pallet) e belong(crane1,loc1) seriam modi�cados.
adjacent(loc1,loc2) seriam modi�cados.
Respondido em 29/05/2023 22:19:11
Explicação:
Após o robô r1 entrar na plataforma loc1, at(r1,loc2)  e occupied(loc2) seriam modi�cados, porque o robô r1 não
estaria mais em loc2 (at(r1,loc2)), e assim loc2 não estaria mais ocupado, modi�cando também occupied(loc2).
Acerto: 1,0  / 1,0
Considere o problema dos robôs autônomos do porto. Considere um dos estados do problema de�nido na �gura
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),
 Questão7
a
 Questão8
a
 
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 a�rmativa verdadeira:
Ação não é aplicável e somente o átomo unload(r) da pré-condição não é verdadeiro.
Ação é aplicável no estado da �gura.
 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 não é aplicável e somente o átomo belong(k,c) da pré-condição não é verdadeiro.
Respondido em 29/05/2023 22:16:22
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.
Acerto: 1,0  / 1,0
(COPPIN, 2010 - adaptado) Imagine que em uma cidade há duas companhias de táxi, sendo que uma usa táxis
amarelos e a outra táxis brancos. A companhia de táxis amarelos tem 90 carros e a de brancos, apenas 10. Foi
relatado um incidente de atropelamento, com fuga do motorista, e uma testemunha ocular declarou estar certa
de que o carro envolvido no acidente era um táxi branco. Devido ao mau tempo no momento do incidente, que
pode ter prejudicado a visibilidade, especialistas a�rmam que a chance de a testemunha ter identi�cado
corretamente o táxi é de 75%.
Para a situação apresentada têm-se todos os elementos necessários para calcular a probabilidade de a
testemunha estar certa ao dizer que o táxi era branco
porque
para isso, é preciso conhecer apenas a probabilidade de o culpado estar dirigindo um táxi branco e a
probabilidade de a testemunha a�rmar que o táxi é branco dado que o culpado está realmente conduzindo um
táxi branco.
Assinale a opção correta a respeito dessas asserções.
 As duas asserções são proposições falsas.
A primeira asserção é uma proposição verdadeira, e a segunda é uma proposição falsa.
As duas asserções são proposições verdadeiras, e a segunda não é uma justi�cativa correta da primeira.
A primeira asserção é uma proposição falsa, e a segunda é uma proposição verdadeira.
As duas asserções são proposições verdadeiras, e a segunda é uma justi�cativa correta da primeira.
Respondido em 29/05/2023 22:20:58
Explicação:
Inicialmente é preciso identi�car os eventos envolvidos no problema proposto:
A = táxi amarelo
B = táxi branco
 Questão9
a
CA = culpado dirigindo um táxi amarelo
CB = culpado dirigindo um táxi branco
TA = testemunha viu um táxi amarelo
TB = testemunha viu um táxi branco
A probabilidade desejada, ou seja, de a testemunha estar certa ao dizer que o táxi era branco, pode ser representada
por P(CB | TB). Para obter esse valor, aplica-se diretamente o Teorema de Bayes. No entanto, para isso, é necessário
conhecer P(TB | CB), P(CB) e P(TB). O enunciado a�rma que existe uma chance de 75% de a testemunha ter
identi�cado corretamente o carro, o que corresponde ao valor de P(TB | CB). O enunciado a�rma ainda que dos 100
táxis existentes na cidade, 10 são brancos. Portanto, a probabilidade de o culpado estar dirigindo um táxi branco,
representada por P(CB), é de 0,1. Contudo, o enunciado não fornece informações su�cientes para que se possa
estimar a probabilidade de a testemunha ter visto um carro branco, ou seja, P(TB). Para isso, seria necessário, por
exemplo, submeter a testemunha a um teste em que lhe fosse apresentada uma sequência aleatória de carros brancos
e amarelos a �m de estimar P(TB). Assim, uma vez que não se tem todos os elementos necessários para o cálculo, a
primeira asserção é falsa. A segunda asserção menciona apenas duas das três probabilidades necessárias para se
efetuar o cálculo (P(CB) e P(TB | CB)) e, por isso, também está incorreta.
Acerto: 0,0  / 1,0
Considere um sistema nebuloso com as seguintes especi�cações:
Considerando as entradas E1 = 38 e E2 = 62, a resposta nebulosa obtida na variável S de saída é formada por
uma combinação de partes dos conjuntos s1 e s2
porque
o processo de inferência aciona todas as regras que mapeiam para os conjuntos s1 e s2 da variável de saída.
Assinale a opção correta a respeito dessas asserções.
As duas asserções são proposições verdadeiras, e a segunda é uma justi�cativa correta da primeira.
 A primeira asserção é uma proposição verdadeira, e a segunda é uma proposição falsa.
As duas asserções são proposições verdadeiras, e a segunda não é uma justi�cativa correta da primeira.
 Questão10
a
As duas asserções são proposições falsas.
 A primeira asserção é uma proposição falsa, e a segunda é uma proposição verdadeira.
Respondido em 29/05/2023 22:22:10
Explicação:
Para a entrada E1 = 38, observa-se que esse valor tem grau de inclusão maior que zero nos conjuntos e11 e e12. No
caso da entrada E2 = 62, os graus de inclusão maiores que zero estão nos conjuntos e22 e e23. Assim, as regras
acionadas para essas entradas são:
se e11 e e22 então s1
se e11 e e23 então s1
se e12 e e22 então s2
se e12 e e23 então s1
Portanto, a resposta nebulosa resultante da inferência é uma região formada por uma combinação de partes dos
conjuntos s1 e s2. Contudo, nem todas as regras que mapeiam para s1 ou s2 foram acionadas. Com isso, conclui-se
que a primeira a�rmação está correta e a segunda não está.