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Sistemas Inteligentes (Simulado) 
(Profa Rejane Frozza) 
Questão 1: 
Na implementação de um sistema especialista, determinados elementos devem estar presentes, 
para garantir a sua eficácia na solução de problemas. Dentre eles, destaca-se a base de 
conhecimento. O nível de desempenho de um sistema especialista está relacionado ao tamanho e 
à qualidade de sua base de conhecimento. Essa base consegue atribuir uma característica 
específica de funcionamento ao sistema especialista. Porém, sua construção acarreta um problema 
comum, devido à necessidade de se fornecer conhecimento para a operacionalização do sistema. 
Se a base de conhecimento for projetada para receber informações de um determinado domínio, 
o sistema será especialista somente nesse domínio da ciência. Ou seja, para cada situação de 
problema, haverá uma solução específica e adequada para a representação do conhecimento. Cabe 
ao engenheiro do conhecimento delinear com extrema meticulosidade a melhor estrutura da base 
de conhecimento. 
REZENDE, S. O. Sistemas inteligentes: fundamentos e aplicações. Barueri, SP: Manole, 2005. 
 
Diante disso, considere a situação apresentada a seguir: 
Um estagiário foi contratado para auxiliar no desenvolvimento de um sistema especialista. No 
primeiro dia de seu estágio, o jovem questionou ao seu coordenador sobre a importância da base 
de conhecimento. 
Considerando a explicação que o coordenador pode dar ao estagiário, avalie as asserções a seguir 
e a relação proposta entre elas. 
 
I. O coordenador pode explicar ao estagiário que a busca por encontrar uma solução otimizada ou 
exata de um problema se baseia na necessidade de se ter sempre um modo frequente de atualizar 
a base de conhecimento e efetuar a criação e a manutenção de meios de representação do 
conhecimento, seja ele exato ou incerto. 
 PORQUE 
 II. A base de conhecimento é um componente que contém todo o conhecimento disponível sobre 
o domínio do problema, na forma de fatos, situações, regras lógicas ou imprecisas e regras de 
conhecimento heurístico, que vão determinar a melhor solução ou oferecer a melhor opção para 
uma tomada de decisão. 
A respeito dessas asserções, assinale a opção correta. 
Alternativas 
 
A) 
As asserções I e II são proposições verdadeiras, e a II é uma justificativa da I. 
 
B) 
As asserções I e II são proposições verdadeiras, mas a II não é uma justificativa da I. 
C) 
A asserção I é uma proposição verdadeira, e a II é uma proposição falsa. 
D) 
A asserção I é uma proposição falsa, e a II é uma proposição verdadeira. 
E) 
As asserções I e II são proposições falsas. 
Questão 2: 
A lógica fuzzy, também conhecida como lógica nebulosa, é um sistema lógico que vai além das 
lógicas aristotélica (clássica) e multivalorada. Ela surgiu em razão da necessidade de incluir, 
matematicamente, questões imprecisas acerca de determinados problemas. Dessa forma, a lógica 
fuzzy é importante para criação de metodologias que auxiliam na tomada de decisão e controle 
de processos, de forma a ser frequentemente utilizada na engenharia, uma vez que, com ela, é 
possível obter resultados diferentes de 0 e 1 (utilizado pela lógica multivalorada), utilizando 
valores reais infinitos entre 0 e 1. 
 DE PAULA, A. N. Sistemas de controle. Porto Alegre: Sagah, 2019 (adaptado). 
 
Sobre a lógica fuzzy, julgue os itens a seguir. 
I. O processo de fuzzificação tem a função de traduzir os valores numéricos armazenados nas 
variáveis de entrada para valores de pertinência das variáveis fuzzy. 
II. O processo de inferência fuzzy é usado com objetivo de mapear uma entrada e uma saída por 
intermédio da lógica fuzzy, utilizando, para isso, funções de pertinência, regras fuzzy e operações 
lógicas. 
III. O processo de agregação tem o objetivo de interpretar o resultado de uma inferência e da 
defuzzificação num valor numérico de saída. Já o processo de defuzzificação tem a função de 
desunir, através de meios específicos, as atribuições de pertinência truncada de uma determinada 
variável de saída. 
 
É correto o que se afirma em: 
Alternativas 
A) 
I, apenas. 
B) 
III, apenas. 
C) 
I e II, apenas. 
D) 
II e III, apenas. 
E) 
I, II e III. 
 
 
Questão 3: 
Um software com uma comunidade de Agentes é chamado de Sistema Multiagente (SMA). Esses 
agentes podem trabalhar juntos para resolver uma tarefa ou mesmo competirem entre si. A 
plataforma de agentes FIPA (Foundation for Intelligent Physical Agents) define algumas 
especificações para desenvolvimento de SMA. 
 
Diante disso, avalie as assertivas a seguir, referentes a componentes arquiteturais necessários para 
se implementar um SMA. 
 
 
I. É obrigatório um serviço de comunicação entre agentes, de forma que eles possam comunicar 
diretamente entre si ou por meio de serviços disponibilizados em um catálogo (Páginas 
Amarelas). 
II. É obrigatório um gerenciamento do ciclo de vida dos agentes, para controlar os agentes que 
são criados, os que estão em execução e os que já terminaram a execução na plataforma. 
III. É obrigatório um componente que permita a interação com o ser humano, para que este possa 
gerenciar manualmente os agentes e a execução das tarefas. 
 
Está correto o que se afirma em: 
Alternativas 
A) 
I, apenas. 
B) 
I e II, apenas. 
C) 
I e III, apenas. 
D) 
II e III, apenas. 
E) 
I, II e III. 
 
Questão 4: 
Modelos de aprendizagem que possuem embasamento na representação conexionista podem, de 
acordo com a técnica necessária para treinamento, utilizar uma técnica 
chamada Backpropagation. O objetivo dessa técnica é: 
 
Alternativas 
A) 
ajustar os valores de entrada da rede. 
B) 
otimizar os ajustes dos pesos durante o treinamento da rede. 
C) 
avaliar quais os melhores agrupamentos para geração das classes. 
D) 
identificar a correlação entre as variáveis de entrada da rede neural. 
E) 
definir a quantidade de entradas necessárias para se criar um bom modelo. 
 
 
 
 
 
 
Questão 5: 
Considerando os conceitos e abordagens da lógica fuzzy, marque a alternativa correta. 
Alternativas 
A) 
Em sistemas de inferência fuzzy, consideram-se as entradas imprecisas e resultantes de 
observações não exatas, semelhantes à grande maioria das aplicações práticas. Em virtude disso, 
são aplicadas as regras de inferência a cada entrada individualmente. 
B) 
Uma vez obtido o conjunto fuzzy de saída através do processo de inferência, no estágio de 
defuzzificação é efetuada uma interpretação dessa informação. Neste a saída é imprecisa e obtida 
tomando-se a média dos valores de entrada e aplicando-se a função de pertinência. 
C) 
As regras de inferência são fornecidas por especialistas em forma de equação algébrica e se 
constituem em um aspecto fundamental no desempenho de um sistema de inferência fuzzy. 
Extrair regras de especialistas na forma de equações algébricas é uma tarefa fácil, pois eles são 
conhecedores do problema em questão. 
D) 
O fator de pertinência pode assumir qualquer valor. O valor 0 indica uma completa exclusão e, 
quanto maior o valor, maior a pertinência. Como não há um limite de valores, existe um aumento 
do poder de expressão da função característica à medida que o valor aumenta. 
E) 
Um controlador fuzzy é um sistema a base de regras, composto de um conjunto de regras de 
produção do tipo “Se <premissa> Então <conclusão>”, que definem ações de controle em função 
das diversas faixas de valores que as variáveis de estado do problema podem assumir. 
 
Questão 6: 
Sobre Redes Neurais Artificiais, marque a alternativa CORRETA. 
Alternativas 
A) 
As redes neurais artificiais podem classificar diversos padrões, mas não permitem o 
reconhecimento de padrões de áudio e imagem. 
B) 
As redes neurais artificiais são consideradas ferramentas de grande potencial em diversas áreas 
do conhecimento; isso ocorre devido a sua grande capacidade de realização de cálculos 
complexos. 
C) 
As redes neurais artificiais são sistemas paralelosdistribuídos compostos por unidades de 
processamentos simples que computam determinadas funções matemáticas, dispostas em uma ou 
mais camadas e interligadas por um grande número de conexões. 
D) 
Diversos métodos para treinamento de redes foram desenvolvidos, no entanto apenas o método 
de Aprendizado Supervisionado apresentou resultados satisfatórios, por isso é o método mais 
adotado no desenvolvimento de redes neurais artificiais. 
E) 
O funcionamento das redes neurais artificiais é inspirado no modelo de aprendizado do cérebro 
humano. Na maioria das redes neurais é possível implementar um procedimento capaz de 
aprender quando é fornecida uma grande quantidade de exemplos. Com os vários exemplos, é 
possível identificar qual ação tomar em cada situação apresentada. 
 
Questão 7: 
Um agente é um sistema computacional capaz de 
I. perceber alterações no ambiente. 
II. agir com o intuito de atingir seus objetivos, ou seja, de transformar o ambiente de seu estado 
atual em um outro estado desejado pelo agente. 
III. comunicar-se com o meio externo, mas, como as ações são independentes, não é possível a 
comunicação com outros agentes. 
IV. decidir, dentre os estados de ambiente possíveis de ocorrerem no futuro, quais de fato serão 
os objetivos a serem seguidos por ele. 
V. obter uma representação de estados do ambiente bem determinada; como consequência, o 
agente age sobre o ambiente não por iniciativa própria, mas por objetivos especificados por 
agentes externos, pois não é autônomo. 
 
É correto apenas o que se afirma em 
Alternativas 
A) 
I e IV. 
B) 
I, II e IV. 
C) 
II, III e V. 
D) 
I, II, III e V. 
E) 
II, III, IV e V. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Gabarito 
Questão 1: A 
Questão 2: C 
Questão 3: B 
Questão 4: B 
Questão 5: E 
Questão 6: C 
Questão 7: B