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O perceptron foi um dispositivo eletrônico construído de acordo com princípios biológicos e que mostrava capacidade de aprendizado. Considerando a figura a seguir, que representa um perceptron, explique o que está representado pelas variáveis w
A arquitetura de um perceptron. As variáveis x-valores de entrada, w – valores dos pesos; d – saída intermediária; 0 – saída ativa.
O perceptron obtém sinais do ambiente por meio das entradas, nas quais são apresentados os valores correspondentes aos padrões que queremos classificar, por exemplo: valores de pixels de imagem ou características de um produto. Na fig. 3 o perceptron possui cinco entradas. Fazendo parte da estrutura interna do perceptron temos os pesos ou sinapses. Os pesos assumirão valores tais que, quando aplicarmos um padrão na entrada, obteremos uma saída intermediária d. O aprendizado da rede ficará armazenado nos pesos e seus valores são obtido mediante a um processo de treinamento . O valor Wo é chamado de bias, sendo fixo e entendido como uma espécie de ajusto fino, o qual não multiplica com entrada nenhuma.
Os w representam os pesos aplicados a cada entrada ou , o bias aplicado a cada entrada, ou ainda, o conhecimento armazenado da rede. Qualquer uma das resposta é válida.
Na criação de um sistema especialista usamos regras do tipo Se- Então. Estas regras são ditas determinísticas, pois quando a premissa for verdadeira, sempre acontecerá a ação da conclusão da regra. Qual a diferença entre as regras determinísticas e as regras probabilísticas.
Regras determinísticas são ditas determinísticas, pois quando a premissa for verdadeira sempre acontecerá a ação de da conclusão da regra. As regras podem ainda ter um coeficiente de confiança ou de probabilidade. Dessa forma, as regras se tornam probabilísticas, e a ação está condicionada a um fator que indica a probabilidade ou confiança de que irá acontecer.
Regras Probabilísticas- são importantes para SE, que trabalham com informações incertas, que farão inferências sobre o diagnóstico para indicar ações com mais “força” que outras.
()Ver aula 4 para completar abaixo:
Regras podem ainda ter um coeficiente de confiança ou de probabilidade. Dessa forma, as regras se tornam probabilísticas, e a ação está condicionada a um fator que indica a probabilidade ou confiança de……
Uma das áreas mais importantes da inteligencia artificial é a criação de agentes inteligentes. Este é um conceito importan] que permite a diferenciação entre vários tipos de aplicação da inteligência artificial. Vimos um exemplo importante de conceituação de agentes inteligentes quando analisamos o problema do robô aspirador de pó. E, neste momento foi possível perceber algumas características interessantes do agente inteligente e de sua interação com o ambiente. Sendo assim, podemos definir agente inteligente como sendo um artefato equipado com sensores com capacidade de perceber o ambiente mas incapaz de agir sobre o meio ambiente. Você concorda ou discorda desta afirmação? Caso concorde ou discorde, deverá explicar o por quê desta opção.
Concordo, nesta perspectiva, se compararmos com um SER HUMANO, os sensores podem ser os olhos, ouvidos, nariz, e aqueles que permitem o tato. Quanto aos atuadores, podemos relacionar as mãos, pernas e bocas, bem como outras partes.
Se considerarmos um mapa rodoviário, tal como o da figura abaixo, se o objetivo é sair da cidade de Foz do Iguaçu em direção até a cidade de Curitiba, o agente deve escolher aquelas rotas ou cursos de ação que permitem chegar ao destino, e aqueles que não permitem chegar em um tempo aceitável podem ser rejeitado, simplificando assim a tarefa do agente.
Esse tipo de problema caracteriza qual área da inteligência artificial?
É pensar como ser humano.
Ele tem que escolher a melhor rota que chega ao destino e descartar as demais.
Podemos conceituar uma rede neural artificial como um processador maciçamente e paralelamente distribuido constituído de unidades de processamento simples, que têm a propensão natural para armazenar conhecimento experimental e torná-lo disponível para o uso. São propriedades de uma rede neural artificial:
Não-linearidade, mapeamento entrada-saída, adaptabilidade e resposta a evidências. (ok)
Um sistema de refrigeração, tal como uma geladeira comum, utiliza um sistema que aciona um compressor que resfria a temperatura até um limiar específico a partir do qual o compressor é desligado. O sistema tende a voltar para a temperatura ambiente e quando esta temperatura está acima de um nível máximo, ela religa novamente o compressor. Tais sistemas são ditos auto-regulados e utilizam retroalimentação negativa para que o sistema possa operar de forma autônoma. O sistema é dito cibernético. O fundador desta ciência que faz parte dos fundamentos da IA é:
Norbert Wiener
Relacione as afirmações com as estratégias de busca a seguir e depois marque a alternativa com a sequência correta:
I. Busca em amplitude
II. Busca de custo uniforme
III. Busca em profundidade
IV. Busca em profundidade limitada.
V. Busca em aprofundamento iterativo.
(IV ) Caso se tenha algum conhecimento sobre o problema, pode-se restringir a busca a um nível limite de expansão dos nós.
( V ) Combina os benefícios da busca em profundidade e da busca em extensão.
( I ) O nó raiz é expandido, depois os nós sucessores do nó raiz, depois os sucessores dos sucessores e assim por diante
( II ) Variante da busca em amplitude por considerar a expansão do nó que possui o custo mais baixo
( III ) Pode ser implementada por um algorítimo de busca em árvore com uma estrutura de pilha.
Letra C(ok)
No caso de um AG utilizar como alfabeto a numeração hexadecimal com 10 genes, qual o cromossomo abaixo seria um exemplo de representação de um indivíduo.
A 11AF09921B
Cientista cognitivo, considerado co-fundador da área de IA, desenvolveu uma teoria da mente como uma sociedade de agentes, onde a inteligência surge como um produto da interação de partes não-inteligentes. Estamos falando de :
A Marvin Minsky
A arquitetura em camadas ocultas reque algorítimos de aprendizagem que contemplem a atualização dos pesos relacionados às camadas internas. O processo de ativação acontece primeiramente nas camadas ocultas para depois chegar até a camada de saída. A retroalimentação do erro também é feita nos pesos que conectam a(s) camada(s) oculta(s). O algoritimo mais comum utilizado para o treinamento de um perceptron multicamada é:
Algoritmo de retropropagação
Assinale as afirmações com V ou F
Num sistema PROLOG, o componente de controle estabelece como a solução pode ser obtida
Num sistema PROLOG, o componente lógico estabelece como a solução pode ser obtida.
Uma cláusula pode ser um fato, regra ou consulta.
“filho (X,Y) : - pai (Y,X)”é um fato.
A programação procedural é o paradigma fundamental da programação lógica. (ok)
Assinale com V ou F
Sistema Especialista consiste numa técnica da IA desenvolvida para resolver problemas em um determinado domínio, cujo conhecimento utilizado é obtido de pessoas que são especialistas naquele domínio.
DENDRAL foi um sistema desenvolvido em 1965 contendo redes neurais artificiais para resolver problemas relacionados à química orgânica.
MYCIN foi um sistema especialista desenvolvido para resolver o problema do diagnóstico e tratamento de doenças infecciosas do sangue através de um conjunto de 450 regras.
A fase da implementação do Sistema Especialista é considerada a parte mais sensível no desenvolvimento de um SE, muitas vezes o gargalo do processo.
Nas regras determinísticas, quando a premissa for verdadeira, sempre acontecerá a ação da conclusão da regra. (ok)
Com relação ao mapa rodoviário definido a seguir, responda ao que é solicitado.
Se considerarmos a origem do percurso a cidade de Maringá e o destino final a cidade de Curitiba, assinale V ou F sobre a definição formal do problema:
O estado inicial é descrito
como Origem (Maringá)
Um par da função sucessor do estado de origem seria <Destino (Guarapuava), Origem (Maringá)>
A função custo para ir da origem para a cidade de Maringá até Foz do Iguaçu pode retornar o custo mínimo de 426 .
O teste de objetivo compararia o estado atual ocupado pelo agente com Origem(Cutitiba)
O custo de passo relativo ao par <Destino(Irati), Origem (Guarapuava)> é de 154. (ok)
Um perceptron simples, com duas entradas e uma saída para classificar “+1” ou “-1”, sem camada oculta, possui os valores de pesos e a tabela com as quatro amostras descritos a seguir. Com base no preenchimento da tabela de amostras de acordo com as fórmulas o perceptron simples. Assinale V ou F
O perceptron classifica erroneamente as amostras “2” e “3”.
O perceptron tem o somatório do erro quadrático igual a 8
As amostras “1” e “2” são classificadas corretamente.
Para a amostra 2, d= 2,9
Para a amostra “3”, d = 1 (ok)
Relacione os critérios com as proposições sobre os ambientes de tarefa a seguir e depois marque a alternativa correta:
1. Completamente x Parcialmente observável
2. Determinístico x Estocástico
3. Episódico x Sequencial
4. Estático x Dinâmico
5. Discreto x Contínuo.
(3 ) Se há dependência dos estados atuais com os estados anteriores ou não.
(4 ) Se o ambiente se modifica ou não enquanto o agente executa a tarefa.
(1 ) Se o agente acessa de forma completa ou não os estados do ambiente a cada instante.
(5 ) Se há uma mudança brusca ou suave na sequência de estados que o agente experimenta
(2 ) Se o próximo estado é completamente conhecido pelo estado atual ou não por parte do agente. (ok)
Relacione os conceitos de AG com as afirmações a seguir
I. Seleção
II. Crossover
III. Mutação
IV. Gene
V. Fitness
(IV ) Compõe um cromossomo. Referindo-se geralmente a um bit
(III) Altera levemente a característica de um indivíduo
(V) Uma medida de quão boa é a adaptação ou adequação de um indivíduo
(II) Ocorre pela mistura de dois (ou mais) indivíduos
(I) Análogo à sobrevivência dos mais adaptados no mundo natural.(ok)
Assinale as afirmações com V ou F
A separabilidade linear de um perceptron simples permite constatar se o mesmo conseguirá dividir corretamente o espaço de classificação com uma reta
O método de aprendizagem por correção de erros aumenta a força dos pesos positivamente correlacionados ou diminui daqueles negativamente correlacionados.
A função sigmoide é um tipo de função de transferência para RNA.
A taxa de aprendizagem permite que uma pequena parcela do erro de classificação seja propagada de volta no perceptron.
O problema do XOR só consegue ser classificado corretamente por um perceptron simples se colocarmos uma camada oculta. (ok)
A aplicação de uma RNA a um problema qualquer com uma grande quantidade de sinais de entrada exige que seja feita a normalização para padronizar o cálculo internamente à RNA. Considerando a normalização de um sinal de entrada para um neurônio relativo à que tenha o valor mínimo de 100 (zero), o sinal máximo de 10.000 e um valor qualquer de entrada de 3450, o valor normalizado para esta entrada específica(com duas casas decimais) será de :
0,34 (ok)
No caso de um agente com aprendizagem, assinale o elemento que é responsável para sugestão de novas regras e ações que podem levar a novas experiências:
Gerador de problemas (ok)
...>
Considerando uma busca em extensão para um problema que tenha expansão b=6 nós com a solução no nível d = 4, podemos afirmar que o número de nós gerados será de :
9325 (ok)
Marque com V ou F
( ) Nem sempre o método da “força bruta ” para calcular todas as rotas no problema de roteirização pode ser uma alternativa de abordagem. 
( ) Problemas do mundo real são aqueles problemas abstraídos do mundo real que tendem a ter uma descrição exata e concisa. 
( ) Uma solução ótima é aquela que apresenta o menor custo dentre todas as soluções possíveis. 
( ) Uma função sucessor pode gerar árvores de busca a partir do estado inicial de um certo problema. 
( ) Enquanto que o puzzle de 24 peças (5 x5) pode ser resolvido co m facilidade, o de 8 peças (3 x3) ainda é bastante difícil de resolver de forma ótima. (ok)
Considere o sistema especialista descrito abaixo para o comportamento de um robô, com um sensor de distância equipado na frente e movido com rodas, monitorando o nível de tensão da bateria e o movimento (se está movendo - se à frente ou está parado ). 
Uma variável guarda a velocidade do robô, que pode ser 5 c m/s o u 10 c m/s. O robô pode se movimentar em um ambiente retangular com paredes. Este sistema é composto das seguintes regras : 
I. SE distância < 10c m E estado = movendo à frente EN TÃO pare o movimento 
II. SE distância < 10c m E estado = parado ENTÃO dê gire aleatoriamente 
III. SE distância >= 10c m E estado = parado ENTÃO mova - se para frente 
IV. SE nível da bateria < 2 Volts EN TÃO velocidade = 5 c m/s 
V. SE nível da bateria >= 2 Volts EN TÃO velocidade = 10 c m/ s 
Supondo que o monitora mento dos sensores alimente os seguintes fatos ao sistema especialista : 
Distância = 12 c m. 
Estado parado. 
Nível da bateria = 2,5 Volts. 
Velocidade = 10 c m/s. 
Assinale a alternativa que contém quais as regras que serão exec utadas :
C III e IV
Os sistemas especialistas podem ser classificados quanto às definições da IA no quadrante “agir como humanos”. Consiste assim numa ferramenta que possui a capacidade de entender o conhecimento sobre um problema específico e usar este conhecimento de maneira inteligente para sugerir alternativas de ação. Podemos 
enumerar assim os componentes de um SE :
Base de conhecimento, quadro negro e mecanismo de inferência (ok) <-
Considere o problema puzzle de 8 peças, com os estados descritos abaixo:
Se utilizarmos a função heurística da distância de Manhattan considerando o estado atual em relação ao estado final, temos que a distância será de:
C 16 (ok)
-_-- > Apol1
Marque as alternativas a seguir com “V” para verdadeiro e “F” para falso e depois assinale a alternativa correta com relação aos agentes inteligentes: 
( ) Os sensores permitem que o agente perceba o que acontece no ambiente onde ele (o agente) está inserido. 
( ) Hoje em dia os robôs são construídos tendo atuadores tais como câmeras e dispositivos de captação de infravermelho e som. 
( ) As percepções são processadas pelo agente para depois se transformarem em ações sobre o ambiente por meio de atuadores. 
( ) A sequência de percepções permite que se mapeie as ações com a memória do agente. 
( ) Um programa de agente é uma implementação concreta de uma função do agente enquanto uma função abstrata.(ok)
Fábricas de automóveis ou eletrodomésticos utilizam em larga escala robôs para automatizar as linhas de produção, padronizando as atividades e minimizando o nível operacional de erros. Como exemplo, robôs de soldagem podem ser programados para executar soldas em pontos programados no espaço com altíssima precisão. Tais robôs são construídos na forma de braços robóticos, tais como o ilustrado na figura abaixo
Podemos classificar o robô de soldagem quanto às definições de IA como: 
Escolha, entre as alternativas a seguir, a alternativa correta.
Agir racionalmente (ok)
Assinale as afirmativas a seguir com os cientistas respectivos e depois marque a 
alternativa correta: 
(III ) Propôs um teste no qual uma pessoa precisa descobrir se está falando com outro humano ou com uma máquina. 
(I ) Cria o software ELIZA para simular diálogos, o programa ancestral dos chatterbots atuais. 
(II ) Em 1962, publica sobre a evolução e recombinação para resolver problemas de otimização
(V ) Criador da rede neural NETtalk para a pronúncia de palavras em inglês 
(IV ) Cria a linguagem LISP, uma linguagem para manipular listas encadeadas como forma de representação de conhecimento. (ok)
I. Joseph Weizenbaum 
II. Jans-Joachim Bremermann 
III. Alan Turing 
IV. John McCarthy 
V. Terence Sejnowski
O campeão mundial de xadrez Garry Kasparov enfrentou o computador Deep Blue (um computador da IBM que tinha 256 coprocessadores e que podia processar 200 milhões de jogadas por segundo) em 1997, em um torneio de seis partidas, no qual venceu duas partidas, empatou três e perdeu duas. Deep Blue foi considerado o primeiro computador a vencer um campeão mundial de xadrez. Relacionando às definições de Inteligência Artificial, poderíamos afirmar que: 
I. Deep Blue pode ser considerado como um artefato que podia pensar como um ser humano; 
II. Deep Blue pode ser considerado como um computador que tinha uma mente quase humana; 
III, Deep Blue, como um software com um algoritmo que processava as 200 milhões de jogadas por segundo, pode ser classificado no quadrante de “pensar racionalmente” (ok)
IV. Deep Blue pode ser considerado como um artefato que agia como um ser humano. 
< ------
-------- > Apol 2
Na análise do miniproblema do Jogo da Velha, os estados representam qualquer combinação disposta sobre o tabuleiro de nove posições dos oponentes “X” e “O”, enquanto que o estado inicial seria o próprio tabuleiro vazio. Para a função sucessor, poderíamos definir da seguinte forma:
Gera os estados válidos a partir da colocação de um “X” ou um “O” de forma alternada e incremental.(ok)
Relacione as estruturas de agentes com as afirmações e depois marque a alternativa correta
1. Agentes reativos simples
2. Agentes reativos baseados em modelos.
3. Agentes baseados em objetivos
4. Agentes baseados em utilidade
5. Agentes com aprendizagem
(2) agentes que tem o conhecimento de como o mundo funciona
(5) dotados de mecanismos que possibilitam aprender na experiência com o ambiente
(4) usam uma função que permite quantificar o mapeamento de um estado ou uma sequência de estados em um número que descreve o grau de “felicidade” alcançado.
(1) selecionam as ações a serem executadas com base na percepção atual, desconsiderando o histórico de percepções
(3) além de saberem uma descrição do estado atual, é necessário ainda alguma informação que se relacione a situações ou cenários desejáveis. (ok)
Um agente inteligente tem definido o seu grau de inteligência a partir da sua racionalidade, que depende de quatro fatores:
Sequência de percepções, ações, conhecimento prévio e medida de desempenho
Na execução de um AG, considere os seguintes cromossomos: 
Cromossomo 1: 110001001 
Cromossomo 2: 101111101 
Considerando o ponto de corte após o gene de número 5, como seriam os descendentes destecromossomos em caso de crossover?
B 110001101 e 101111001
Suponha o sistema abaixo em PROLOG para a descoberta de conhecimento sobre árvore genealógica. Existe a cláusula “progenitor” indicando que o indivíduo no primeiro argumento é progenitor do indivíduo no segundo argumento. Duas regras são criadas para inferir “irmão” e “primo”, a partir de “progenitor”. 
progenitor(José, Luiz). 
progenitor(José, Carlos). 
progenitor(Carlos, Maria). 
progenitor(Luiz,Sandro). 
irmão(X,Y) :- progenitor(Z,X),progenitor(Z,Y). 
primo(X,Y) :- progenitor(Z,X),progenitor(W,Y), irmão(Z,W). 
Após a execução deste programa no PROLOG, assinale as consultas a seguir com “V” para verdadeira ou “F” 
para falsa: 
( ) irmão(Maria,Sandro). 
( ) primo(Maria, Sandro). 
( ) progenitor(José, Y), com Y = Luiz, Y = Carlos. 
( ) primo(Carlos, Luiz). 
( ) progenitor(Maria,Y). (ok)
A arquitetura com camadas ocultas requer algoritmos de aprendizagem que contemplem a atualização dos pesos relacionados às camadas internas. O processo de ativação acontece primeiramente nas camadas ocultas para depois chegar até a camada de saída. A retroalimentação do erro também é feita nos pesos que conectam a(s) camada(s) oculta(s). O algoritmo mais comum utilizado para o treinamento de um perceptron multicamada é:
Algoritmo de retropropagação (ok)
Assinale as afirmações sobre Algoritmos Genéticos (AG) a seguir com “V” para verdadeiro ou “F” para falso e depois marque a alternativa correta: 
( ) Um AG é considerado um algoritmo de busca em feixe estocástica, onde os estados sucessores são criados a partir da combinação de dois (ou mais) estados “pais”. 
( ) AG usa estruturas de neurônios para executar a sua busca por um estado ótimo. 
( ) Um AG contém regras com premissas e consequentes para executar o seu algoritmo. 
( ) Os AG perfazem uma busca cega, sendo a única exigência o conhecimento da função objetivo de cada indivíduo. 
( ) Um AG procura uma solução dentro de um espaço para um problema de otimização. (ok)
A 
V-V-F-F-V 
B 
V-F-V-V-F 
C 
Classifique as técnicas descritas a seguir, conforme as linhas de pesquisa de IA e depois marque a alternativa correta: 
(I ) Redes neurais artificiais 
(III ) Algo ritmos genéticos 
(I ) Sistemas imunológicos artificiais 
(II ) Ontologias 
(II ) Sistemas especialistas 
(III ) Programação genética (ok)
Linhas de Pesquisa em Inteligência Artificial. 
I. Conexionista 
II. Simbólica 
III. Evolucionária
Assinale a alternativa que conterá, após a reordenação, 33% da população a qual será considerada para a próxima geração:
A 001011(5) e 001010 (2)
(A reordenação por ordem descendente fará com que a população seja ordenada com 5, 2, 0, -1, -3 e -4. Como próxima geração contará com os indivíduos 5 e 2). (ok)
Você completou seus estudo da disciplina de IA. E durante este processo foi exposto a vários conceitos, técnicas e algoritmos mas, sem dúvida, uma das coisas mais importantes para o entendimento desta disciplina está exatamente na compreensão dos conceitos de IA. Estudamos vários conceitos e condensamos todos eles no conceito de comportamento inteligente. Dessa forma, considerando os sistemas de inteligência artificial, notadamente os voltados para robótica podemos indicar que para que haja um comportamento inteligente é necessário que exista uma ação sobre o ambiente. Você concorda ou discorda desta afirmação e caso concorde ou não, explique sua posição
Deve concordar: Ver na aula 1(e descrever): o comportamento inteligente requer que exista uma ação sobre o ambiente
No campo da inteligência artificial, mais especificamente no estudo de agentes inteligentes, é possível classificar os tipos de agentes em:
Agentes reativos simples
Agentes reativos baseados em modelo
Agentes baseados em objetivos
Agentes baseados na utilidade.
Podemos afirmar que os agentes reativos simples são estruturados em torno de um conjunto de regras SE <condição> ENTÃO <ação> também conhecidas como regras de produção. Desenvolva um conjunto de regras Se<condição>ENTÃO<ação> que poderiam ser aplicadas a um agente responsável por manter as duas lâmpadas de um ambiente acesa sabendo que se existir duas ou mais pessoas no ambiente as duas luzes devem ficar acesas, e que as luzes devem ficar apagadas caso não existam pessoas neste ambiente:
SE <nenhuma pessoa> ENTÃO <luz1 apagada E luz 2 apagada>
SE <uma pessoa> ENTÃO <luz 1 acesa E luz 2 apagada>
Se<duas ou mais pessoas>ENTÃO <luz1 acesa E luz 2 acesa>