Teste_ AO2 Substitutiva

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19/12/2023, 14:28 AO2 Substitutiva: Inteligência Artificial e Computacional
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AO2 Substitutiva
Entrega 18 dez em 23:59 Pontos 6 Perguntas 10
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0 / 0,6 ptsPergunta 1
Leia o texto a seguir
Assim, ML, ou “aprendizagem de máquinas”, em português, é um
campo da IA que lida com algoritmos que permitem que um programa
“aprenda” – ou seja, os programadores humanos não precisam
especificar um código que determine as ações ou previsões que o
programa deve realizar em certa situação. Em vez disso, o código
reconhece padrões e similaridades das suas experiências anteriores e
assume a ação apropriada baseado nesses dados. Isso permite uma
melhor automação, na qual o programa não para quando encontra algo
novo, mas trará dados de suas experiências para lidar suavemente
com a tarefa que precisa fazer. (GABRIEL, 2022, p. 72).
A+
A
A-
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Kaufman (2022, p. 17) então diz que a técnica de aprendizado de
máquina (machine learning), que permeia a maior parte das
implementações atuais de inteligência artificial, redes neurais
profundas (deep learning), consiste em extrair padrões de grandes
conjuntos de dados, origem de seu sucesso, mas igualmente de sua
fragilidade. Durante anos, diversas bases de dados tendenciosas
foram usadas para desenvolver e treinar algoritmos de IA, sem
nenhum escrutínio. “Reunir dados de qualidade em grande escala é
caro e difícil. Criar grandes conjuntos de dados logo se tornou a versão
da IA para a fabricação de salsichas: tedioso e difícil, com alto risco de
usar ingredientes ruins”, pondera Hutson.
Seria então a machine learning (ML) tão importante e presente assim
nas tecnologias hoje em dia? Qual o seu impacto na sociedade? Como
ela tem colaborado para aprimorar os sistemas? Essas são algumas
questões que os cientistas da computação procuram responder, e, é
claro, tudo isso fica cada vez mais evidenciado no nosso dia a dia ao
passo que interagimos com novos e variados aparatos tecnológicos
dotados de sistemas computacionais inteligentes.
Fontes: GABRIEL, M. Inteligência Artificial: Do Zero ao Metaverso.
São Paulo: Grupo GEN, 2022, p. 72.
KAUFMAN, D. Desmistificando a inteligência artificial. São Paulo:
Autêntica Editora, 2022, p. 17.
Considerando o aprendizado de máquina ou machine learning (ML),
avalie as seguintes asserções e a relação proposta entre elas.
I - A machine learning está presente em diversas aplicações
atualmente, e muitas delas estão bem próximas de nós, e, por vezes,
nem percebemos. No entanto, ao assistir um filme na Netflix ou
comprar um produto pelo site da Magazine Luiza, temos uma interação
direta com a ML.
PORQUE
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A
A-
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II - Um sistema de aprendizado é apropriado de um algoritmo
específico chamado Depp Learning, que aprende por meio do
treinamento de dados, classificando-os e integrando e analisando
novos dados que entram no sistema.
A respeito dessas asserções, assinale a opção correta:
 
As asserções I e II são proposições verdadeiras, mas a II não é uma
justificativa da I.
 
A asserção I é uma proposição falsa, e a II é uma proposição
verdadeira.
 As asserções I e II são ambas proposições falsas. 
 
As asserções I e II são proposições verdadeiras, e a II é uma
justificativa da I.
ocê respondeuocê respondeu
Alternativa incorreta. A asserção I é uma proposição verdadeira, e
a II é uma proposição falsa.
A asserção I é verdadeira, pois a presença do aprendizado de
máquina pode ser observada em diversos ambientes, como:
plataformas de streaming, sugestões de conteúdo e amizades
nas mídias sociais, em e-commerce das empresas, nos
ambientes virtuais de ensino e aprendizagem, no reconhecimento
facial, na previsão do tempo, entre muitos outros.
A asserção II é falsa, pois, de acordo com Luger (2013), um
sistema de aprendizado é tipicamente dotado de um conjunto de
dados de treinamento, esses que manualmente foram
classificados. O autor ainda informa que, dessa maneira, o
sistema tentará então aprender por meio desses dados de
treinamento. E o que o sistema tenta aprender, conforme Luger
diz, é como classificar esses mesmos dados e igualmente como
classificar novos dados ainda não observados.
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A asserção I é uma proposição verdadeira, e a II é uma proposição
falsa.
esposta corretaesposta correta
0,6 / 0,6 ptsPergunta 2
Leia o texto a seguir:
“Inteligência Artificial envolve utilizar métodos baseados no
comportamento inteligente de humanos e outros animais para
solucionar problemas complexos.” (COPPIN, 2013, p. 3).
No entanto, não há apenas a Inteligência Artificial, e sim os níveis de
Inteligência Artificial, e dentro deles algumas expectativas de
realizações. Muito embora ainda estejamos vivendo apenas o seu
primeiro estágio, em que as suas aplicações não são tão evoluídas
como a inteligência dos seres humanos, que é complexa, hábil, lida
com diversas variações de problemas e soluções, além de ser capaz
de realizar multitarefas e não apenas aplicações em blocos.
Considerando, então, os estágios da Inteligência Artificial, Broilo (2022)
nos questiona, perguntando se de fato a máquina poderia ficar tão
inteligente quanto o homem, ou se ela seria capaz até mesmo de
superar os seres humanos? Por fim, a autora reflete dizendo que “há
quem duvide, mas há também quem não discorde.” (p. 12).
Fontes: BROILO, L. B. Entendendo a inteligência artificial: sem
programação e sem enrolação. Caxias do Sul - RS, 2022. 53 p.
Disponível em:
https://d1fdloi71mui9q.cloudfront.net/LAnAJqvsSNuH5LyiN87Z_En
(https://d1fdloi71mui9q.cloudfront.net/LAnAJqvsSNuH5LyiN87Z_Entenden
. Acesso em: 03 mar. 2023.
COPPIN, B. Inteligência artificial. Rio de Janeiro: LTC, 2013. p. 3.
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A
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https://d1fdloi71mui9q.cloudfront.net/LAnAJqvsSNuH5LyiN87Z_Entendendo%20a%20Intelig%C3%AAncia%20Artificial%20sem%20programa%C3%A7%C3%A3o%20e%20sem%20enrola%C3%A7%C3%A3o.pdf
https://d1fdloi71mui9q.cloudfront.net/LAnAJqvsSNuH5LyiN87Z_Entendendo%20a%20Intelig%C3%AAncia%20Artificial%20sem%20programa%C3%A7%C3%A3o%20e%20sem%20enrola%C3%A7%C3%A3o.pdf
https://d1fdloi71mui9q.cloudfront.net/LAnAJqvsSNuH5LyiN87Z_Entendendo%20a%20Intelig%C3%AAncia%20Artificial%20sem%20programa%C3%A7%C3%A3o%20e%20sem%20enrola%C3%A7%C3%A3o.pdf
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Considerando os três níveis de Inteligência Artificial (IA), avalie as
afirmações abaixo.
I. A IA tem quatro níveis, sendo eles a Narrow, a Inteligência Artificial
Restrita, a Inteligência Artificial Geral e a Super Inteligência
Artificial.
II. A IA Narrow é uma das mais presentes, um exemplo disso é a sua
atuação no corretorortográfico.
III. A IA Geral seria o segundo estágio da tecnologia, estando ela mais
próxima da inteligência humana.
IV. A Super IA é o quarto nível da inteligência artificial, sendo ela capaz
de operar em blocos ou em multitarefas.
É correto o que se afirma em:
 I, apenas. 
 IV, apenas 
 III e IV, apenas. 
 I e II, apenas. 
 II e III, apenas. Correto!Correto!
Alternativa correta. É correto o que se afirma em II e III, apenas.
A afirmativa I está incorreta, pois a IA tem três níveis, sendo eles:
Narrow ou também chamada de Inteligência Artificial Restrita;
Inteligência Artificial Geral e Super Inteligência Artificial.
A afirmativa II está correta, pois o primeiro nível da IA é conhecido
como Narrow ou Inteligência Artificial Restrita, sendo ele o mais
presente atualmente em muitos sistemas. Exemplo: Corretor
ortográfico do celular.
A afirmativa III está correta, pois o segundo nível da IA é a
Inteligência Artificial Geral, em que a tecnologia se aproxima mais
ainda na inteligência humana.
A afirmativa IV está incorreta, pois o terceiro estágio da IA é a
Super Inteligência Artificial. Nele, a tecnologia estaria um nível
acima da inteligência dos seres humanos, sendo capaz de fazer
coisas muito aquém da capacidade dos homens.
A+
A
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0,6 / 0,6 ptsPergunta 3
Leia os textos a seguir:
Texto I
“Deep Learning ou Aprendizado Profundo
Deep Learning segue a linha das técnicas de Aprendizado de Máquina
e Redes Neurais Artificias, e vem sendo utilizado em diversas áreas de
estudos como: Reconhecimento de imagens, de áudio, de caracteres e
para o reconhecimento facial. Hoje, grandes corporações têm utilizado
dessa técnica em seus projetos [...].
O Deep Learning surgiu como o paradigma que trata a dificuldade de
arquiteturas frequentemente utilizadas, as RNAs ou máquina de
vetores de suporte (SVM, do inglês Support Vector Machine), que
possuem alta dimensão de dados. Esta é proporcional ao volume em
que os dados são inseridos, sendo mais difundidos quanto maior a
dimensionalidade (ARNOLD et al., 2011).” (PACHECO, 2018, p. 34-
49).
Texto II
O Deep Learning está presente na Inteligência Artificial (IA) e vem
sendo utilizado para que os sistemas computacionais se tornem,
assim, cada vez mais potentes, ou seja, mais inteligentes e capazes de
solucionarem questões complexas.
Fonte: PACHECO, C. A. R. Deep Learning: Conceitos e Utilização nas
Diversas Áreas do Conhecimento. Revista Ada Lovelace, n. 2, p. 34-
49, 2018, p. 41. Disponível em:
A+
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anais.unievangelica.edu.br/index.php/adalovelace/article/view/4132.
Acesso em: 06 mar. 2023.
Considerando as reflexões apresentadas, assinale a opção correta.
 
Utilizando o Deep Learning, os engenheiros de software que buscam
aprimorar a Inteligência Artificial precisam entender que essa
apropriação é menos avançada que o machine learning, pois ainda não
há muitos estudos que fortalecem essa área.
 
Ao utilizar o Deep Learning em um software que tem a intenção de se
tornar inteligente, faz-se então necessária a aplicação de alguns
processos, como: aprendizado supervisionado, aprendizado por reforço
e, até mesmo, o aprendizado não supervisionado.
 
Utilizando o Deep Learning é possível fazer com que um sistema
computacional se torne inteligente, pois ele foi a primeira subcategoria
utilizada na Inteligência Artificial, sendo uma técnica percursora no que
diz respeito ao aprendizado de máquina.
 
Ao utilizar o Deep Learning em um sistema computacional inteligente
não se faz necessário ensinar a máquina, como no Machine Learning,
pois ela utiliza redes neurais profundas e algoritmos para que possa,
sozinha, descobrir a solução para o problema.
Correto!Correto!
A alternativa está correta, pois fazendo uso de um conjunto de
algoritmos, que podem ser redes neurais profundas, o Deep
Learning é capaz de descobrir, sozinho, a solução de um
problema, por isso não é preciso ensinar a máquina, como no
Machine Learning.
 
Utilizar o Deep Learning (DL) na Inteligência Artificial é um pouco
diferente do uso do Machine Learning (ML). Enquanto o ML aprende
sozinha, no DP é preciso ensinar a máquina a partir de redes neurais
profundas, algoritmos e processos.
A+
A
A-
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0 / 0,6 ptsPergunta 4
Leia o texto a seguir:
Nos dias de hoje, diversos tipos de máquinas são capazes de resolver
problemas com base na execução de algoritmos. Previamente escritos
por algum ser humano, esses algoritmos têm sua concepção e seu
desenvolvimento profundamente conectados à lógica.
[...]
A lógica computacional é proveniente da lógica matemática, que, por
sua vez, foi formada por pensamentos filosóficos que interpretam o
mundo por meio de cálculos simbólicos.
[...]
A computação se encontra cada dia mais presente em nossa vida. Por
meio dela, é possível resolver questões de maneira ágil e eficaz. Para
isso, utiliza-se, sobretudo, a lógica de computação, que consiste na
aplicação do raciocínio lógico em forma de ferramentas automatizadas
que são executadas em computadores. Há, de fato, alguns tipos de
lógica, a exemplo da lógica dos predicados.
[...]
Pereira (2009) afirma que, na lógica de predicados, o objeto é utilizado
em um sentido muito amplo. Eles podem ser concretos, como, por
exemplo “esse livro”, abstratos, como “a paz”, ou fictícios, como “um
unicórnio”. Objeto pode ser qualquer coisa sobre a qual precisa-se
dizer algo.
Fonte: COPPIN, B. Inteligência Artificial. São Paulo: Grupo GEN,
2010, p. 137-138,174. 
Refletindo sobre a lógica de predicados, avalie as seguintes asserções
e a relação proposta entre elas.
I - A lógica de predicados pode ser percebida como a parte lógica
formal ou simbólica moderna, de modo que por meio dela seja possível
constatar as relações lógicas que se dão entre as sentenças, haja vista
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como os predicados são apresentados tendo como base os intervalos
de sujeitos.
PORQUE
II - Regras como a conjunção “E”, a disjunção “OU”, a implicação
“SE...ENTÃO...” e a negação “NÃO”, permitem que abordagens mais
complexas sejam estruturadas atribuindo valores a essas operações
para que seja possível chegar a um resultado qualificado.
A respeito dessas asserções, assinale a opção correta:
 
A asserção I é uma proposição verdadeira, e a II é uma proposição
falsa.
esposta corretaesposta correta
 As asserções I e II são ambas proposições falsas. 
 
As asserções I e II são proposições verdadeiras, e a II é uma
justificativa da I
 
As asserções I e II são proposições verdadeiras, mas a II não é uma
justificativa da I.
ocê respondeuocê respondeu
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Alternativa incorreta. A asserção I é uma proposição verdadeira, e
a II é uma proposição falsa.
A asserção I é verdadeira, pois, conforme Santos et al. (2021), a
lógica de predicados é a parte lógica formal ou simbólica
moderna em que é possível demonstrar as relações lógicas entre
as sentenças pelo modo como os predicados ou as expressões
nominais são distribuídos considerando os intervalos de sujeitos
por meio de quantificadores como “todos” e “alguns”, deixando de
lado os significados conceituais de predicados em particular.
A asserção II é falsa, pois as informações que a sentença traz se
fundem com o que conhecemos sobre lógica proposicional
clássica, na qual podemos tratar de enunciados em que é
possível atribuir valores (as proposições) eas operações que
permitem estruturar proposições complexas por meio de
proposições mais simples.
 
A asserção I é uma proposição falsa, e a II é uma proposição
verdadeira.
0 / 0,6 ptsPergunta 5
Observe a figura e leia as informações a seguir:
Figura 1: Exemplo de uma Rede Neural Artificial de duas camadas com
quatro entradas e duas saídas
A+
A
A-
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Fonte: Tafner, (1998, [n.p.]).
Quando analisamos a arquitetura de uma rede neural artificial
podemos observar que ela é dividida em camadas, em que unidades
se conectam com outras unidades. Temos, então, conforme
apresentado na Figura 1, as camadas de entrada, as camadas
intermediárias e as camadas de saída. Visto que cada uma dessas
exerce uma função de modo que a rede como um todo possa, na
saída, ter respostas para os dados que foram imputados na entrada.
Cada camada tem a sua função para solução final de um problema.
Sendo assim, quando os dados passam por cada estágio, eles são
elencados ou descartados a fim de que uma resposta coerente seja
obtida conforme a demanda que o homem faz à máquina. Por isso, a
importância das redes neurais artificiais para realizar tarefas
complexas no que diz respeito à tomada de decisão a partir de
questões que lhe são inqueridas.
Fonte: TAFNER, M. A. Redes neurais artificiais: aprendizado e
plasticidade. Revista Cérebro e Mente, n. 2, v. 5, mar./mai. 1998.
Disponível em:
https://cerebromente.org.br/n05/tecnologia/rna_i.htm
(https://cerebromente.org.br/n05/tecnologia/rna_i.htm) . Acesso em: 06
mar. 2023.
Considerando a figura e as informações apresentadas, analise as
seguintes afirmações acerca das funções dessas camadas:
I. Na camada de entrada, em uma rede neural artificial, os neurônios
receberão estímulos para que comecem a funcionar, ou melhor
dizendo, a buscarem soluções para um determinado problema.
II. Após as camadas de entrada, em uma rede neural artificial, temos
as camadas internas que também podem ser chamadas de
camadas intermediárias ou ocultas/escondidas, em que é feito o
processamento dos dados.
III. Em uma rede neural artificial, encontra-se a camada variante,
responsável por estabelecer os valores dos pesos inquiridos aos
A+
A
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https://cerebromente.org.br/n05/tecnologia/rna_i.htm
https://cerebromente.org.br/n05/tecnologia/rna_i.htm
https://cerebromente.org.br/n05/tecnologia/rna_i.htm
https://cerebromente.org.br/n05/tecnologia/rna_i.htm
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dados de entrada para que eles possam gerar resultados melhores
na camada de saída.
IV. Na última camada, temos a saída, que, em uma rede neural
artificial, tem como função a comunicação com o exterior, é dali que
sairão os resultados obtidos conforme o processamento dos dados.
É correto o que se afirma em:
 I e II, apenas. 
 II, III e IV, apenas. ocê respondeuocê respondeu
Alternativa incorreta. É correto o que se afirma em I, II e IV,
apenas.
A afirmativa I está correta, pois é observada em uma rede neural
artificial a camada de entrada, que tem como função o estímulo
aos neurônios, de modo que os padrões sejam apresentados à
rede.
A afirmativa II está correta, pois em uma rede neural artificial,
depois da camada de entrada, observa-se a camada
intermediária (também chamada de camada oculta, camada
escondida ou Hidden), e é ali que o processamento, em sua
maioria, ocorre, possibilitado pelas conexões ponderadas.
A afirmativa III está incorreta, pois em uma rede neural artificial
não há uma camada denominada como variante, que é
responsável por estabelecer os valores dos pesos inquiridos aos
dados de entrada para que eles possam gerar resultados
melhores na camada de saída.
A afirmativa IV está correta, pois, depois da camada de entrada e
da camada intermediária, uma rede neural artificial está pronta
para emitir seu veredito, que é dado pela camada de saída, onde
o resultado final é finalizado e apresentado.
 IV, apenas. 
 I, II e IV, apenas. esposta corretaesposta correta
 III e IV, apenas. 
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0 / 0,6 ptsPergunta 6
Leia o texto a seguir:
Algoritmos Genéticos (Gas-Genetic Algorithms) constituem uma
técnica de busca e otimização, altamente paralela, inspirada no
princípio Darwiniano de seleção natural e reprodução genética.
Os princípios da natureza nos quais os GAs se inspiram são simples.
De acordo com a teoria de C. Darwin, o princípio de seleção privilegia
os indivíduos mais aptos com maior longevidade e, portanto, com
maior probabilidade de reprodução. Indivíduos com mais descendentes
têm mais chance de perpetuarem seus códigos genéticos nas
próximas gerações. Tais códigos genéticos constituem a identidade de
cada indivíduo e estão representados nos cromossomas.
Esses princípios são imitados na construção de algoritmos
computacionais que buscam uma melhor solução para um determinado
problema, por meio da evolução de populações de soluções
codificadas através de cromossomas artificiais.
Em GAs, um cromossoma é uma estrutura de dados que representa
uma das possíveis soluções do espaço de busca do problema.
Cromossomas são então submetidos a um processo evolucionário que
envolve avaliação, seleção, recombinação sexual (crossover) e
mutação. Após vários ciclos de evolução a população deverá conter
indivíduos mais aptos.
Fonte: PACHECO, M. A. C. Algoritmos genéticos: princípios e
aplicações. INTERCON99: V Congreso Internacional de Ingeniería
Electrónica, Elétrica Y Sistemas, 1999, p. 1-2.
Refletindo sobre a estrutura básica de um algoritmo genético, avalie as
seguintes asserções e a relação proposta entre elas.
I - A estrutura básica de um algoritmo genético é composta por cinco
etapas, sendo elas: população, critério de seleção, critério de exclusão
de partes, conexão e camada de saída.
A+
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PORQUE
II - Espera-se que na camada de saída o algoritmo genético tenha
conseguido, em todo o seu processo de funcionamento, retornar como
melhor indivíduo, integrando a população mais bem avaliada.
A respeito dessas asserções, assinale a opção correta:
 
As asserções I e II são proposições verdadeiras, mas a II não é uma
justificativa da I.
 
A asserção I é uma proposição falsa, e a II é uma proposição
verdadeira.
 
As asserções I e II são proposições verdadeiras, e a II é uma
justificativa da I
 
A asserção I é uma proposição verdadeira, e a II é uma proposição
falsa.
ocê respondeuocê respondeu
Alternativa incorreta. As asserções I e II são ambas proposições
falsas.
A asserção I é falsa, pois a estrutura básica de um algoritmo
genético compreende: população, avaliação de aptidão, seleção,
cruzamento, mutação, critério de parada (caso necessário) e, por
fim, retornar melhor indivíduo, ou seja, são sete etapas.
A asserção II é falsa, pois, considerando a estrutura básica de um
algoritmo genético, não identificamos, entre as sete etapas, a
camada de saída e nem podemos afirmar que é partir dali que, ao
se tornar um melhor indivíduo, ele retornará e integrará uma
população mais bem avaliada.
A+
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 As asserções I e II são ambas proposições falsas. esposta corretaesposta correta
0 / 0,6 ptsPergunta 7
Leia o texto a seguir:
Para que os sistemas computacionais inteligentes funcionem, são
utilizadas as operações lógicas. Elas têm a capacidade de auxiliar o
software a chegar a conclusões conforme a demanda que lhe foi
inquirida.
Entre as lógicas conhecidas dos engenheirosde software temos a
lógica fuzzy e a lógica proposicional, ambas desempenham funções
distintas. Ao passo que uma opera a partir de um sistema “nebuloso”,
lidando com incertezas, a outra realiza as suas ações a partir de
fórmulas que representam proposições e faz uso também de um
sistema de regras.
Simões (2007, p. 29) explica que a comunicação humana contém
diversas incertezas na forma de expressões verbais, que são vagas,
imprecisas, com pouca resolução. Às vezes, utilizam das mesmas
palavras com significados diferentes. Para os seres humanos, as
palavras não representam uma ideia única, mas representam um
conjunto de ideias: por exemplo, casa, escola, carro. Nós usamos um
julgamento intuitivo para se avaliar em que grau, a casa, a escola, ou o
carro pertencem à nossa concepção dos mesmos. Talvez uma cabana
seja uma casa com um grau de 5%, um prédio de escola seja uma
escola com um grau de 50%, e um carro BMW seja um carro com grau
de 100%. Os conjuntos “casa”, “escola”, e “carro” são conjuntos fuzzy,
e os seres humanos conseguem raciocinar com eles.
Por outro lado, os computadores podem apenas “raciocinar” de forma
bivalente: 0 e 1. Os computadores não conseguem entender os termos
fuzzy da comunicação humana. A lógica fuzzy pode preencher esse
vazio e traduzir os graus de verdade das afirmações de uma maneira
que os computadores possam processar tal informação. A lógica fuzzy
pode fazer com que os computadores “raciocinem” conforme os
humanos. 
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A
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Fonte: SIMÕES, M. G. Controle e modelagem fuzzy. 2. ed. São
Paulo: Editora Blucher, 2007.
Considerando a lógica fuzzy e a lógica proposicional, avalie as
afirmações abaixo:
I. A probabilidade serve para que possamos dar ênfase às nossas
certezas, investindo tempo e esforços nisso.
II. Na lógica proposicional, o resultado é obtido a partir de operações
difusas, com um raciocínio construído com base em incertezas.
III. A lógica fuzzy chega a soluções com base em leis de teoria da
probabilidade, avaliando, assim, as incertezas.
IV. A lógica fuzzy tem a capacidade de tornar os sistemas
caracterizados como "inteligentes", pois ela emula a inteligência
humana.
É correto o que se afirma em:
 II e III, apenas. 
 III e IV, apenas. esposta corretaesposta correta
 II, apenas. 
 I, apenas. 
 I e II, apenas. ocê respondeuocê respondeu
A+
A
A-
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Alternativa incorreta. É correto o que se afirma em III e IV,
apenas.
A afirmativa I está incorreta, pois quando fazemos uso da
probabilidade para chegar a conclusões, resumimos as nossas
incertezas e, assim, poupamos tempo e esforços.
A afirmativa II está incorreta, pois as informações apresentadas
se referem à lógica fuzzy.
A afirmativa III está correta, pois a lógica fuzzy também pode ser
chamada de lógica difusa. Ela parte de um raciocínio
probabilístico, ou seja, é construído um raciocínio sob incertezas,
tendo como base leis de teoria da probabilidade.
A afirmativa IV está correta, pois, com certa constância, sistemas
apropriados com a lógica fuzzy são conhecidos como
inteligentes, isso porque eles emulam a inteligência humana.
0,6 / 0,6 ptsPergunta 8
Leia o texto a seguir:
Hoje em dia, a Inteligência Artificial já está presente em diversas
aplicações para otimizar processos e melhorar a execução de tarefas.
Um exemplo disso está nos sistemas de conversa e nas mensagens
trocadas entre os usuários e a empresa dentro do seu website. 
Qual é o tipo de tecnologia apresentada no texto?
 Software. 
 WhatsApp. 
 E-commerce. 
 Chatbot. Correto!Correto!
A+
A
A-
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O chatbot é um software que simula um ser humano conversando
com outras pessoas.
 Sistema de gestão organizacional. 
0,6 / 0,6 ptsPergunta 9
Leia o texto a seguir:
O termo machine learning (ML) foi cunhado em 1959 por Arthur
Samuel, um pioneiro no campo de games computacionais e IA, que o
define como um “campo de estudo que dá aos computadores a
habilidade de aprender sem serem explicitamente programados”.
(GABRIEL, 2022, p. 72).
Fonte: GABRIEL, M. Inteligência Artificial: Do Zero ao Metaverso.
São Paulo: Grupo GEN, 2022.
Considerando alguns tipos de aprendizado de máquina, entendemos o
aprendizado supervisionado como um modelo
 
em que a máquina aprende de acordo com a sua base de experiência. 
 em que o sistema opera de maneira completamente autônoma. 
 
em que são usados como estratégia de aprendizado a tentativa e o
erro.
 
em que a aprendizagem ocorre a partir de exemplos rotulados e não
rotulados.
 em que algo é ensinado aos algoritmos a partir de exemplos. Correto!Correto!
A+
A
A-
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A alternativa está correta, pois no aprendizado supervisionado os
algoritmos são “ensinados” conforme exemplos, ou seja, é
apresentado ao software o que é um círculo e um quadrado e
depois disso ele precisa identifica-los sozinho.
0 / 0,6 ptsPergunta 10
Leia os textos a seguir:
Texto I
"Em 1958, McCarthy inventou a linguagem de programação LISP que
ainda hoje é amplamente utilizada na pesquisa em Inteligência
Artificial." (COPPIN, p. 8).
Fonte: COPPIN, B. Inteligência Artificial. São Paulo: Grupo GEN,
2010.
Texto II
Os autores Alves et al (2020, p. 14) destacam que a LISP é “utilizada
pelos norte-americanos nos programas de inteligência artificial, é
bastante experimentada e bem confiável.".
Fonte: ALVES, I. C. et al. Sistemas Especialistas. Porto Alegre: Grupo
A, 2020.
Texto III
A+
A
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“A linguagem Lisp nasceu como uma ferramenta matemática,
independente de qualquer computador e só posteriormente se
procedeu à sua adaptação a uma máquina. Uma vez que em Lisp não
existia qualquer dependência, à priori, do processador que iria executar
a linguagem, a linguagem também não podia tirar partido das suas
potencialidades, sendo as primeiras versões muito ineficientes. Esta
ineficiência resultava de os programas Lisp serem interpretados, sendo
por isso muito mais lentos do que o que uma compilação permite ao
reescrever um programa na linguagem do processador. No entanto,
com o aparecimento de compiladores eficazes e de um suporte cada
vez maior da parte dos processadores, Lisp possui, atualmente, uma
eficiência comparável à das restantes linguagens.
Lisp dá ao programador a capacidade de estender a linguagem como
entender, permitindo incorporar outros estilos de programação, como
programação orientada para objetos, programação orientada para
regras, etc. Quando surgem novos paradigmas de programação, o Lisp
incorpora-os facilmente enquanto as antigas linguagens morrem. Isto
permite adaptar a linguagem ao problema que estamos a resolver em
vez de termos de adaptar o problema à linguagem que estamos a usar.
A facilidade de utilização, adaptação e extensão da linguagem Lisp fez
com que surgissem dezenas de versões diferentes: FranzLisp,
ZetaLisp, LeLisp, MacLisp, InterLisp, Scheme, T, Nil, XLisp, AutoLisp,
etc, para nomear apenas as mais relevantes. Esta multitude de dialetos
começou a tornar difícil a livre comunicação entre os membros da
comunidade Lisp. Para obviar este problema, criou-se um standard
denominado Common Lisp com o objetivo de facilitar a troca de ideias
(e programas).” (LEITÃO, 1996, p. 3-4).
Fonte: LEITÃO, A. M. Introdução à linguagem Lisp. Revisão de João
Cachopo, out. 1995. Disponível em:
https://www.dca.fee.unicamp.br/courses/EA072/lisp9596/Lisp9596.h
(https://www.dca.fee.unicamp.br/courses/EA072/lisp9596/Lisp9596.html).
Acesso em: 06 mar. 2023. 
Com base no texto proposto acima, analise as seguintes afirmações:
I. LISt Programming, ou lista de programação, é o nome dado para a
sigla LISP que opera com listas de dados, de modo que a partir das
A+
A
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listas, ela possa então representar os dados e também representar
programas.
II. É possível, por meio do LISP, escrever programas
automodificáveis, bem como um programa escrito por meio do LISP
pode evoluir conforme a utilização de algumas técnicas.
III. O LISP é uma linguagem de programação que já esteve presente
em muitos programas, muito embora agora ela esteja perdendo
espaço para o Prolog, pois o LISP é uma linguagem mais
complexa.
IV. Também considerado uma linguagem de programação
multiparadigma, o Common Lisp foi criado a partir do Lisp e é
capaz de se adaptar a alguns estilos, no entanto, é possível vê-lo
mais presente na programação funcional.
É correto o que se afirma em:
 I, apenas. 
 I, II e III. esposta corretaesposta correta
 II e III, apenas. ocê respondeuocê respondeu
Alternativa incorreta. É correto o que se afirma em I, II e III.
A afirmativa I está correta, pois LISP é a sigla utilizada para LISt
Programming que, em tradução literal para o português significa
lista de programação. O LISP tem como função operar com listas
de dados. Pode-se definir uma lista LISP da seguinte forma: (A B
C). Além disso, Coppin (2010) explica que a LISP faz uso de
listas para representar dados, contudo ela também é capaz de
representar programas.
A afirmativa II está correta, pois é possível escrever programas
em LISP automodificáveis, e o programa também pode “evoluir” a
partir de técnicas utilizadas.
A afirmativa III está correta, pois se comparada ao Prolog, a LISP,
segundo Coppin é uma linguagem bem mais complexa, sendo ela
uma linguagem formal matemática e primariamente projetada
para processar dados simbólicos.
A afirmativa IV está incorreta, pois as informações contidas na
sentença se referem à linguagem de programação Scheme,
enquanto a Common Lisp é pertencente à família de linguagens
de programação LISP.
A+
A
A-
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 III, apenas. 
 I e III, apenas. 
Pontuação do teste: 2,4 de 6
A+
A
A-