Planejamento Em Inteligência Artificia

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1 Marcar para revisão
Assinale a afirmativa verdadeira a respeito do planejamento de agentes inteligentes em inteligência artificial:
O controlador é responsável por elaborar planos e executá-los.
Uma função de transição de estados relaciona um determinado estado a outros estados ao executar
uma determinada ação.
O planejador sempre assume que o sistema não muda enquanto elabora um plano para ser executado.
O planejador sempre assume que suas ações são realizadas com perfeição pelo controlador.
O planejador precisa do conhecimento completo do ambiente para executar um plano.
Resposta correta
Parabéns, você selecionou a alternativa correta. Confira o gabarito comentado!
Gabarito Comentado
A função de transição é responsável por mapear estados, ao se executar uma determinada ação. Já o
planejador elabora os planos. E as suposições feitas não são sempre assumidas pelo planejador.
2 Marcar para revisão
A arquitetura de um agente racional envolve a integração de diversos elementos que viabilizam sua atuação deli
O conjunto de câmeras e sensores que captam as imagens utilizadas para tomada de decisão do agent
A matriz de avaliação de desempenho que determina a eficácia das ações do agente
A lista de metas intermediárias que norteiam a formulação do plano do agente
Questão 1 de 10
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1 2 3 4 5
6 7 8 9 10
Lista de exercícios Planejamento Em Inteligência Artificial Sair
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D
E
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B
C
D
E
O sistema de exibição de comandos que permite ao agente interagir fisicamente com o ambiente
O conjunto de restrições ambientais que definem o comportamento permitido no ambiente
Resposta correta
Parabéns, você selecionou a alternativa correta. Confira o gabarito comentado!
Gabarito Comentado
Atuadores são os componentes responsáveis por permitir que o agente execute ações no ambiente. Eles estão diretamente associados à
3 Marcar para revisão
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)}
Após o robô entrar na plataforma loc1. Considere a ação a = load(crane1,loc1,c3,r1).
Assinale a afirmativa verdadeira:
Ação é aplicável no estado da figura.
Ação não é aplicável e somente o átomo holding(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 belong(k,c) da pré-condição não é verdadeiro.
Ação não é aplicável e somente o átomo unload(r) da pré-condição não é verdadeiro.
Resposta incorreta
Opa! A alternativa correta é a letra B. Confira o gabarito comentado!
Gabarito Comentado
Com o robô entrando na plataforma loc1, o guindaste ainda não está segurando o container, por isso ação
não é aplicável. Assim: Ação não é aplicável e somente o átomo holding(k,c) da pré-condição não é
verdadeiro.
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Considere um robô inteligente desenvolvido para jogar futebol. Em relação a classificação do ambiente, marque
a alternativa verdadeira:
Os jogadores não fazem parte do ambiente do agente.
O ambiente é multiagente.
O ambiente é discreto.
O ambiente é estático.
Não há necessidade de uma medida de performance do agente.
Resposta incorreta
Opa! A alternativa correta é a letra B. Confira o gabarito comentado!
Gabarito Comentado
Nas aplicações inteligentes, os agentes inteligentes são capazes de perceber seu ambiente por meio de
sensores e assim agir sobre esse ambiente por meio de atuadores. Na questão esse agente inteligente é
um robô atuando em um ambiente multiagente, pois os outros jogadores podem mudar o estado completo
do ambiente.
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Considere o pseudocódigo de implementação da Busca por Retrocesso, abaixo:
Selecione a afirmativa verdadeira:
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Para implementar a heurística que seleciona uma variável não atribuída, de modo a selecionar a
variável mais restrita, podemos modificar a função PickUnassignedVariable(V).
Para implementar a heurística que seleciona uma variável não atribuída, de modo a selecionar a
variável mais restrita, podemos modificar a função Domain(V).
Para implementar a heurística que percorre os valores possíveis das Variáveis, na ordem cujo os
valores restringem menos seus vizinhos, podemos modificar a função PickUnassignedVariable(V).
No pior caso, esse algoritmo é de ordem O(n²).
No pior caso, esse algoritmo é de O(n).
Resposta incorreta
Opa! A alternativa correta é a letra A. Confira o gabarito comentado!
Gabarito Comentado
Na implementação da busca por retrocesso, se o objetivo é selecionar a variável que não foi atribuída,
porém a variável mais restrita, teremos que mudar a função que tem por objetivo selecionar a variável em
questão, e essa função é a PickUnassugnedVariable.
6 Marcar para revisão
A respeito dos métodos de planejamento vistos: planejamento progressivo, regressivo e o strips. Assinale a
alternativa verdadeira:
Planejamento progressivo não requer uso de muita memória.
Strips sempre acha um plano de execução ao objetivo, se existir um plano.
Planejamento progressivo é mais eficiente que o regressivo.
As buscas são de ordem linear em relação ao número de estados.
Strips implementa um tipo de busca regressiva.
Resposta incorreta
Opa! A alternativa correta é a letra E. Confira o gabarito comentado!
Gabarito Comentado
Sobre os métodos de planejamento progressivo, regressivo e  strips, é correto afirmar que os strips
implementam um tipo de busca regressiva, modificando-o, sendo assim a alternativa verdadeira
corresponde ao strips implementa um tipo de busca regressiva. Em relação ao planejamento progressivo,
este requer muito uso de memória, strips nem sempre acha o melhor plano ou um plano (mesmo que
exista), não podemos afirmar que planejamento progressivo é mais eficiente que regressivo e as buscas
não são de ordem linear em relação ao número de estados.
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Prolog utiliza cláusulas para definir relações e regras.
O que significa a cláusula mortal(X) :- humano(X). em Prolog?
Todos os mortais são humanos.
X é mortal e humano.
Se X é humano, então X é mortal.
Se X é mortal, então X é humano.
X é uma variável indefinida.
Resposta incorreta
Opa! A alternativa correta é a letra C. Confira o gabarito comentado!
Gabarito Comentado
Esta cláusula define uma regra que diz que se X satisfaz a condição de ser humano, então X também é
mortal. A direção da implicação é importante.
8 Marcar para revisão
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 quantidadepossível 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?
A
B
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Resposta incorreta
Opa! A alternativa correta é a letra C. Confira o gabarito comentado!
Gabarito Comentado
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. 
9 Marcar para revisão
A aplicação de programação em lógica na resolução de problemas de satisfação com restrições mostrou-se
uma abordagem eficaz. Especialistas em IA utilizam essa técnica para modelar problemas complexos, onde a
dedução lógica determina a solução ótima.
Qual técnica é empregada por especialistas em IA para modelar problemas complexos e encontrar soluções
ótimas através da dedução lógica?  
A criação de algoritmos lineares sem restrições.
A programação em lógica para resolver problemas de satisfação com restrições.
A utilização exclusiva de redes neurais para todas as tarefas de modelagem.
O desenvolvimento de agentes que operam baseados em tentativa e erro.
A aplicação de técnicas de visualização de dados para dedução lógica.
Resposta incorreta
Opa! A alternativa correta é a letra B. Confira o gabarito comentado!
Gabarito Comentado
A programação em lógica é uma técnica crucial empregada por especialistas em inteligência artificial para
modelar problemas complexos, especialmente aqueles envolvendo satisfação com restrições. Através
dela, é possível aplicar a dedução lógica para encontrar soluções ótimas, diferentemente de outras
técnicas que podem não ser tão eficazes ou direcionadas para este tipo específico de problema.
10 Marcar para revisão
Dado abaixo as suposições restritivas de um problema de planejamento clássico:
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A
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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 com 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 A1.
Relaxar A1 somente.
Relaxar somente A0, A1 e A6.
Relaxar somente A6.
Relaxar somente A0 e A6.
Resposta incorreta
Opa! A alternativa correta é a letra C. Confira o gabarito comentado!
Gabarito Comentado
Para entender a resposta correta, é importante analisar as suposições feitas no desenvolvimento do robô.
O ambiente é estático, o que está de acordo com a suposição restritiva A3, portanto, não é necessário
relaxar essa suposição. No entanto, o ambiente só é observável em um raio de 2 metros de distância do
robô, o que contradiz a suposição restritiva A1 que afirma que o sistema é completamente observável.
Portanto, é necessário relaxar a suposição A1. Além disso, o robô demora na duração de suas ações, o que
contradiz a suposição restritiva A6 que afirma que as ações e eventos não têm duração. Portanto, é
necessário relaxar a suposição A6. Por fim, o ambiente é contínuo, o que contradiz a suposição restritiva
A0 que afirma que o sistema tem um número finito de estados. Portanto, é necessário relaxar a suposição
A0. Portanto, as suposições que precisam ser relaxadas são A0, A1 e A6.
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