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3. Algumas características do conhecimento são consideradas dentro das pesquisas da inteligência artificial. Com base em seu estudo dentro da Disciplina Inteligência Artificial (IA), analise as seguintes asserções: I O conhecimento é indispensável para a inteligência artificial. II O conhecimento é volumoso, de modo que é fácil caracterizá-lo com precisão e muda com pouca frequência. III O conhecimento é volumoso, de modo que é difícil caracterizá-lo com precisão e está mudando constantemente. IV As técnicas de IA podem considerar a representação de conhecimento válido e útil, ainda que incompleto ou com determinado fator de certeza ou incerteza. V O conhecimento não é indispensável para a inteligência artificial. É VERDADEIRO o que se afirma em

a. III e IV, apenas.
b. I, III e IV, apenas.
c. I, apenas.
d. I e II, apenas.
e. I e V, apenas.
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Exercícios Para o Conhecimento

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Vamos analisar cada afirmativa: I. O conhecimento é indispensável para a inteligência artificial. Verdadeiro, o conhecimento é fundamental para o funcionamento da inteligência artificial, pois é a partir dele que os sistemas são capazes de tomar decisões e realizar tarefas. II. O conhecimento é volumoso, de modo que é fácil caracterizá-lo com precisão e muda com pouca frequência. Falso, o conhecimento é volumoso e muitas vezes difícil de caracterizar com precisão, além de estar em constante mudança devido ao avanço do conhecimento e das informações. III. O conhecimento é volumoso, de modo que é difícil caracterizá-lo com precisão e está mudando constantemente. Verdadeiro, essa afirmativa está correta, como mencionado anteriormente. IV. As técnicas de IA podem considerar a representação de conhecimento válido e útil, mesmo que incompleto ou com determinado fator de certeza ou incerteza. Verdadeiro, as técnicas de IA são capazes de lidar com conhecimento incompleto ou incerto, utilizando métodos como lógica difusa e redes neurais para lidar com essa incerteza. V. O conhecimento não é indispensável para a inteligência artificial. Falso, como mencionado anteriormente, o conhecimento é fundamental para a inteligência artificial. Portanto, os itens verdadeiros são III e IV. A alternativa que contém ambos os itens verdadeiros é: a) III e IV, apenas.

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4. Considerando que existem algumas classificações para inteligência artificial e uma das quais divide o estudo em dois enfoques ou abordagens principais, assinale a alternativa CORRETA:

a. Modelo ou enfoque simbólico: sistemas e ações inteligentes baseados em sistemas de símbolos físicos. Modelo ou enfoque conexionista: baseia-se na hipótese de causa-efeito, utilizando um modelo preciso do cérebro humano que seria suficiente para reproduzir a inteligência, o raciocínio, a inferência; inteligência baseada em estruturas de redes – neurais, por exemplo.
b. Padrão ou enfoque lógico: sistemas e ações inteligentes baseados em sistemas de símbolos. Modelo ou enfoque clássico: baseia-se na hipótese de causa-efeito, utilizando um modelo preciso do cérebro humano que seria suficiente para reproduzir a inteligência, o raciocínio, a inferência; inteligência baseada em estruturas de redes – neurais, por exemplo.
c. Estrutura ou enfoque orientado a objetos: sistemas e ações inteligentes considerando como base o paradigma da programação orientada a objetos e às suas características. Modelo ou enfoque funcional: considera os elementos inteligentes dentro do paradigma da programação funcional, suas relações e parâmetros.
d. Modelo ou enfoque simbólico: sistemas e ações inteligentes nomeados com os símbolos do alfabeto grego, sem considerar outros caracteres. Modelo ou enfoque conexionista: considera as conexões do homem com a coletividade, seu comportamento inteligente dentro da sociedade contemporânea.
e. Modelo ou enfoque conexionista: sistemas e ações inteligentes baseados em sistemas de símbolos. Modelo ou enfoque simbólico: baseia-se na hipótese de causa-efeito, utilizando um modelo preciso do cérebro humano que seria suficiente para reproduzir a inteligência, o raciocínio, a inferência; inteligência baseada em estruturas de redes – neurais, por exemplo.

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