TESTE-6-INT

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Exercício por Temas 
avalie sua aprendizagem 
Lupa 
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL 
ARA0085_201903372577_TEMAS 
Aluno: GLEIDSON CARVALHO DOS REIS Matr.: 201903372577 
Disc.: INTELIGÊNCIA ART 2023.2 (G) / EX 
Prezado (a) Aluno(a), 
Você fará agora seu EXERCÍCIO ! 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. 
02764 - RACIOCÍNIO AUTOMÁTICO EM SITUAÇÕES DE INCERTEZA E IMPRECISÃO 
Considere uma região do Brasil em que se tenha o seguinte conhecimento a respeito do comportamento do tempo em uma determinada 1. 
época do ano. Sabe-se que a probabilidade de chover é de 0,5 e que a probabilidade de o tempo estar nublado é de 0,8. Sabe-se ainda que a 
probabilidade de o tempo estar nublado quando chove é de 0,4. Diante disso, a probabilidade de chover quando o tempo está nublado é de: 
50% 
15% 
25% 
30% 
40% 
Data Resp.: 23/11/2023 09:46:17 
Explicação: 
A solução desse problema envolve a aplicação direta do Teorema de Bayes. Antes disso, porém, é preciso identificar os eventos 
envolvidos na situação apresentada: 
A = chuva 
B = tempo nublado 
Em seguida, identifica-se as probabilidades fornecidas: 
P(A) = 0,5 
P(B) = 0,8 
P(B | A) = 0,4 
Com isso, têm-se disponíveis todos os elementos necessários para calcular P(A | B) que corresponde à probabilidade de chover, dado que 
o tempo está nublado. Agora, basta aplicar a regra de Bayes: 
Considere um conjunto nebuloso A definido em um universo de discurso X = [0, 100]. Sabendo que A é um conjunto triangular, cujos vértices 2. 
são a = 20, b = 60 e c = 80, o grau de inclusão de x = 70 no conjunto A é: 
0,3 
0,4 
0,6 
0,2 
0,5 
Data Resp.: 23/11/2023 09:46:58 
Explicação: 
O raciocínio nebuloso se aplica a situações práticas em que algum grau de imprecisão nos resultados é tolerado. Nesses casos, além de a 3. 
imprecisão não comprometer os resultados, em geral as soluções são obtidas com mais facilidade do que quando obtidas com métodos mais 
precisos. Contudo, há diversas situações práticas em que a precisão é um requisito inegociável e, portanto, o raciocínio nebuloso não se 
aplica. Diante disso, analise as situações a seguir: 
I - Piloto automático capaz de manter uma distância segura entre o carro onde está implantado e o carro imediatamente à sua frente em uma 
rodovia. 
II - Braço robótico capaz de soldar as partes que compõem a lataria de um veículo em uma linha de montagem. 
III - Impressora 3D capaz de imprimir peças para a indústria de equipamentos hospitalares. 
São situações em que o raciocínio impreciso se aplica apenas: 
I, II e III 
II 
I 
I e III 
II e III 
Data Resp.: 23/11/2023 09:47:35 
Explicação: 
A situação apresentada no item I estabelece que o piloto automático deve manter uma distância segura em relação ao veículo logo à 
frente e, nesse caso, fica claro que o termo "segura" sugere alguma imprecisão. Afinal, na prática, não há a necessidade de que essa 
distância a ser respeitada seja um valor exato, ou seja, alguma imprecisão é tolerada. Por outro lado, nos itens II e III são apresentadas 
situações práticas em que a precisão é um requisito fundamental. No caso do robô soldador, a solda deve ser aplicada com exatidão nos 
mesmos pontos e, com isso, não há margem de imprecisão. No caso da impressão 3D acontece o mesmo. Afinal, qualquer variação de 
formato, por mais sutil que seja, e que esteja fora do padrão, pode invalidar aquela peça. Portanto, o raciocínio impreciso se aplica apenas 
à situação I. 
(MORETTIN, BUSSAB, 2002 - adaptado) Considere a tabela a seguir que mostra os dados referentes aos alunos matriculados em quatro 4. 
cursos de uma universidade em um certo ano: 
Imagine que um estudante, escolhido ao acaso, esteja cursando Física. Qual a probabilidade de esse aluno ser uma mulher? 
35% 
26% 
24% 
9% 
67% 
Data Resp.: 23/11/2023 09:47:55 
Explicação: 
Para solucionar o problema apresentado, basta aplicar a definição de probabilidade condicional. A probabilidade desejada é dada por: 
Os conjuntos nebulosos são uma extensão dos conjuntos tradicionais que ampliam a ideia de pertinência binária para a ideia de pertinência 5. 
parcial. Com isso, torna-se possível representar com maior fidelidade situações ou conceitos que envolvem alguma forma de imprecisão. 
Considere os conjuntos a seguir: 
I - réplicas de obras de arte 
II - animais velozes 
III - ganhadores do Prêmio Nobel 
IV - frutas maduras 
São melhor representados por conjuntos nebulosos apenas: 
II, III e IV 
II e IV 
Nenhum 
I e III 
I, II e III 
Data Resp.: 23/11/2023 09:48:14 
Explicação: 
Quando se fala em obras de arte, só existem duas possibilidades, ou a obra é genuína ou não. Portanto, não há qualquer imprecisão na 
identificação dos elementos que pertencem em relação aos que não pertencem ao conjunto das réplicas. O mesmo acontece com os 
ganhadores do Prêmio Nobel. Portanto, os conjuntos tradicionais são adequados para a representação desses dois casos. Por outro lado, 
quando se fala em animais velozes e frutas maduras, os termos "velozes" e "maduras" são inerentemente imprecisos, ou seja, não existe 
uma fronteira nítida (precisa) que separa "velozes" de "não velozes" e "maduras" de "não maduras". Portanto, são melhor representados 
por conjuntos nebulosos os itens II e IV. 
Considere a variável nebulosa especificada a seguir: 6. 
Para o valor x = 3,5 pertencente ao universo de discurso da variável, os valores simbólicos e numéricos assumidos pela variável são, 
respectivamente: 
C1 (0,50) e C2 (0,33) 
C1 (0,50) e C2 (0,25) 
C2 (0,17) e C3 (0,75) 
C2 (0,25) e C3 (0,50) 
C1 (0,25) e C2 (0,50) 
Data Resp.: 23/11/2023 09:48:39 
Explicação: 
De acordo com as especificações fornecidas, a variável V tem a seguinte representação gráfica: 
(COPPIN, 2010 - adaptado) Imagine que em uma cidade há duas companhias de táxi, sendo que uma usa táxis amarelos e a outra táxis 7. 
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 afirmam que a chance de a testemunha ter identificado 
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 afirmar 
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 falsa, e a segunda é uma proposição verdadeira. 
As duas asserções são proposições verdadeiras, e a segunda é uma justificativa correta da primeira. 
As duas asserções são proposições verdadeiras, e a segunda não é uma justificativa correta da primeira. 
A primeira asserção é uma proposição verdadeira, e a segunda é uma proposição falsa. 
Data Resp.: 23/11/2023 09:49:25 
Explicação: 
Inicialmente é preciso identificar os eventos envolvidos no problema proposto: 
A = táxi amarelo 
B = táxi branco 
C = culpado dirigindo um táxi amarelo A 
C = culpado dirigindo um táxi branco B 
T = testemunha viu um táxi amarelo A 
T = testemunha viu um táxi branco B 
A probabilidade desejada, ou seja, de a testemunha estar certa ao dizer que o táxi era branco, pode ser representada por P(C | T ). Para B B 
obter esse valor, aplica-se diretamente o Teorema de Bayes. No entanto, para isso, é necessário conhecer P(T| C ), P(C ) e P(T ). O B B B B 
enunciado afirma que existe uma chance de 75% de a testemunha ter identificado corretamente o carro, o que corresponde ao valor de 
P(T | C ). O enunciado afirma ainda que dos 100 táxis existentes na cidade, 10 são brancos. Portanto, a probabilidade de o culpado estar B B 
dirigindo um táxi branco, representada por P(C ), é de 0,1. Contudo, o enunciado não fornece informações suficientes para que se possa B 
estimar a probabilidade de a testemunha ter visto um carro branco, ou seja, P(T ). Para isso, seria necessário, por exemplo, submeter a B 
testemunha a um teste em que lhe fosse apresentada uma sequência aleatória de carros brancos e amarelos a fim de estimar P(T ). B 
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(C ) e P(T | C )) e, por isso, também está incorreta. B B B 
Considere uma base de conhecimento relacionada a problemas observados em pneus de carros. Esses problemas se resumem a pneu furado 8. 
e pneu vazio, que podem exigir o uso de um macaco para serem solucionados. A base de conhecimento é representada pela distribuição 
conjunta total apresentada da tabela a seguir: 
A partir dessa distribuição, analise as afirmações a seguir: 
I - P(PneuFurado = verdadeiro) = 0,187 
II - P(PneuFurado = falso ^ Macaco = verdadeiro) = 0,979 
III - P(PneuVazio = verdadeiro v PneuFurado = falso) = 0,940 
IV - P(PneuFurado = verdadeiro | PneuVazio = verdadeiro) = 0,632 
Estão corretas apenas as afirmações: 
I e II 
Todas 
III e IV 
I e III 
I, III e IV 
Data Resp.: 23/11/2023 09:49:35 
Explicação: 
A seguir são apresentados os cálculos envolvidos em opção: 
I - P(PneuFurado = verdadeiro) = 0,006 + 0,054 + 0,015 + 0,112 = 0,187 
II - P(PneuFurado = falso ^ Macaco = verdadeiro) = 0,126 + 0,021 = 0,147 
III - P(PneuVazio = verdadeiro v PneuFurado = falso) = 0,053 + 0,021 + 0,015 + 
0,112 + 0,613 + 0,126 = 0,940 
IV - P(PneuFurado = verdadeiro | PneuVazio = verdadeiro) = 
(P(PneuFurado = verdadeiro ^ PneuVazio = verdadeiro) / P(PneuVazio = verdadeiro) = 
(0,015 + 0,112) / (0,053 + 0,021 + 0,015 + 0,112) = 0,127 / 0,201 = 0,632 
Portanto, estão corretas as afirmações I, III e IV. 
Considere um sistema nebuloso com as seguintes especificações: 9. 
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 não é uma justificativa correta da primeira. 
As duas asserções são proposições falsas. 
A primeira asserção é uma proposição falsa, e a segunda é uma proposição verdadeira. 
A primeira asserção é uma proposição verdadeira, e a segunda é uma proposição falsa. 
As duas asserções são proposições verdadeiras, e a segunda é uma justificativa correta da primeira. 
Data Resp.: 23/11/2023 09:49:42 
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 afirmação está correta e 
a segunda não está. 
Sistemas Especialistas (SE) e Sistemas Nebulosos (SN) apresentam algumas características em comum. Uma delas é que em ambos o 10. 
conhecimento é representado por meio de regras do tipo se-então. No entanto, no caso dos SE as regras manipulam termos precisos em seus 
antecedentes e consequentes, enquanto os SN manipulam termos imprecisos. Diante disso, analise as regras a seguir: 
I - se (dor lombar = SIM) e (condicionamento físico = 4) então (nadar peito = NÃO) 
II - se (pluviosidade = ALTA) ou (nível = MÉDIO) então (vazão = MUITA) 
III - se (umidade = BAIXA) e (temperatura = MÉDIA) então (ligar = SIM) 
Podem ser consideradas regras nebulosas apenas: 
I, II e III 
I e III 
II 
I e II 
II e III 
Data Resp.: 23/11/2023 09:49:47 
Explicação: 
Na regra I, observa-se que os valores associados aos termos manipulados pela regra, tanto no antecedente quanto no consequente, são 
precisos. Essa característica descarta a possibilidade de essa regra ser nebulosa. Por outro lado, na regra II os valores associados aos 
termos, tanto no antecedente quanto no consequente, são imprecisos, caracterizando assim uma regra nebulosa. No caso da regra III, 
observa-se que o valor associado ao termo no consequente é preciso, mas os valores associados aos temos no antecedente são 
imprecisos, o que também caracteriza uma regra nebulosa. Portanto, apenas as regras II e III são nebulosas. 
N ão Respondida Não Gravada Gravada 
Exercício por Temas inciado em 23/11/2023 09:45:45. 
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