Grátis: Comparando inteligência humana com inteligência artificial, os sistemas que pensam e agem como humanos, e os sistemas que pensam e agem racionalmen... – Questões Respondidas

Biologia Molecular

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Comparando inteligência humana com inteligência artificial, os sistemas que pensam e agem como humanos, e os sistemas que pensam e agem racionalmente são, respectivamente:
A Lógica, Teste de Turing, Ciência Cognitiva e Agentes racionais.
C Ciência Cognitiva, Teste de Turing, Lógica e Agentes racionais.
C Ciência Cognitiva, Teste de Turing, Agentes racionais e Lógica.
D Lógica, Teste de Turing, Agentes racionais e Ciência Cognitiva.
E Ciência Cognitiva, Lógica, Teste de Turing e Agentes racionais.

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ESTÁCIO

Respostas

Ed

há 11 meses

Para responder a essa pergunta, precisamos entender os conceitos envolvidos na comparação entre inteligência humana e inteligência artificial. 1. Inteligência que pensa e age como humanos: Isso se refere à Ciência Cognitiva, que estuda como os humanos pensam e agem. 2. Inteligência que pensa e age racionalmente: Isso se refere a Agentes Racionais, que são sistemas que tomam decisões baseadas em lógica e raciocínio. Agora, vamos analisar as alternativas: A) Lógica, Teste de Turing, Ciência Cognitiva e Agentes racionais. B) Ciência Cognitiva, Teste de Turing, Lógica e Agentes racionais. C) Ciência Cognitiva, Teste de Turing, Agentes racionais e Lógica. D) Lógica, Teste de Turing, Agentes racionais e Ciência Cognitiva. E) Ciência Cognitiva, Lógica, Teste de Turing e Agentes racionais. A alternativa que melhor representa a comparação correta é a C: Ciência Cognitiva (para sistemas que pensam e agem como humanos) e Agentes racionais (para sistemas que pensam e agem racionalmente), com o Teste de Turing e Lógica como conceitos relacionados, mas não diretamente comparativos. Portanto, a resposta correta é: C.

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ESTÁCIO

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Acerca da utilização do aprendizado de máquina, complete o texto: Na busca de padrões, é comum a utilização do aprendizado __, em que um agente externo apresenta ao algoritmo alguns conjuntos de padrões de entrada e seus correspondentes padrões de saída, comparando-se a resposta fornecida pelo algoritmo com a resposta esperada.
A Supervisionado
B Não supervisionado
C Inteligente
D Por reforço
E Tradicional

Correlacione os itens a seguir: (S) Treinamento supervisionado (N) Treinamento não supervisionado com I - A rede neural artificial aprende a partir de padrões conhecidos. II - O treinamento é direcionado para diminuir o erro na saída. III - Os padrões de treinamento possuem apenas entradas. Assinale a alternativa correta:
A I(N), II(N) e III(N)
B I(N), II(S) e III(S)
C I(S), II(S) e III(S)
D I(S), II(S) e III(N)
E I(N), II(N) e III(S)

Acerca dos conceitos de aprendizado de máquina, julgue os itens seguintes: I. Em aprendizado de máquina, as árvores de decisão podem ser usadas com sistemas de classificação, para atribuir informação de tipo. II. As aglomerações, tipos de informação obtidos por meio do aprendizado de máquina, caracterizam-se por se ligarem a um único e específico evento, em torno do qual ocorrem várias ações, com produção sistêmica de informações gerenciais que apoiarão uma nova ocorrência do mesmo tipo de evento. III. Para a realização de prognósticos por meio de técnicas de aprendizado de máquina, part-se de uma série de valores existentes obtidos de dados históricos, bem como de suposições controladas a respeito das condições futuras, para prever outros valores e situações que ocorrerão e, assim, planejar e preparar as ações organizacionais. Assinale a alternativa correta:
A Apenas I está correta.
B Apenas II está correta.
C Apenas III está correta.
D I e II estão corretas.
E I e III estão corretas.

Com o objetivo de obter informações por meio do aprendizado de máquina, verificou-se que o processo que estava sendo realizado consistia em usar o valor de densidade para agrupar os objetos e identificar vizinhanças densas nas quais a maioria dos objetos está contida; verificou-se também o uso de algoritmos de aprendizado não supervisionados. Identifique que ação está sendo realizada:
A Regressão
B Classificação
C Clustering
D Estimativa de densidade
E Redução dimensional

Considerando os conceitos de aprendizado de máquina, julgue as afirmações a seguir: I - Na ação de obtenção de informações por meio do aprendizado de máquina, verificou-se que o processo que estava sendo realizado consistia em examinar as características de determinado objeto e atribuir-lhe uma ou mais classes; verificou-se também que os algoritmos utilizados eram embasados em algoritmos de aprendizagem supervisionados. Nessa situação, a ação em realização está relacionada ao processo de classificação. II - O aprendizado de máquina, para detecção de fraude, baseia-se em equações matemáticas e algoritmos, e funciona em duas etapas: na primeira, o sistema recebe exemplificações de compras legítimas e ilegítimas; na segunda, a máquina avalia compras reais, considerando os padrões observados. III - No aprendizado supervisionado os padrões apresentados não possuem classificação conhecida. IV - No aprendizado semi-supervisionado os padrões de treinamento possuem entradas e saídas desejadas. E o treinamento é direcionado para auto-organizar os padrões de entrada semelhantes em grupos (clusters). Após a análise das sentenças, podemos afirmar que:
A Apenas I e II são corretas.
B Apenas I e IV são corretas.
C Apenas III é errada.
D Apenas II e III são corretas.
E Apenas I, II e III são erradas.

A respeito dos modelos de aprendizado de máquina, assinale a opção correta:
As regras de associação identificam grupos de dados, em que estes têm características semelhantes aos do mesmo grupo, e os grupos têm características diferentes entre si.
A regressão ou predição promove o aprendizado de uma função que pode ser usada para mapear dados em uma de várias classes discretas definidas previamente, bem como encontrar tendências que possam ser usadas para entender e explorar padrões de comportamento dos dados.
O agrupamento (ou clustering) realiza identificação de grupos de dados que apresentam co-ocorrência.
A classificação realiza o aprendizado de uma função que pode ser usada para mapear os valores associados aos dados em um ou mais valores reais. Os métodos de classificação supervisionada podem ser embasados em separabilidade (entropia), utilizando árvores de decisão e variantes, e em particionamento, utilizando SVM (support vector machines).

A mineração de dados é a tarefa de encontrar estruturas interessantes em uma estrutura de dados, por exemplo, padrões estatísticos, modelos preditivos, relacionamentos escondidos etc. Considerando a figura a seguir, que mostra as áreas relacionadas à mineração de dados, assinale a opção correta:
A imagem mostra um diagrama com quatro áreas relacionadas à mineração de dados: Aprendizado de Máquina, Banco de Dados, Visualização e Estatística. No centro, está a área de Mineração de Dados.
A visualização é usada apenas de uma forma ilustrativa, sem facilitar a descoberta humana, e o banco de dados contém os dados a serem pesquisados.
B As estatísticas têm como foco a teoria e a avaliação de hipóteses, irrelevante no processo de aprendizado de máquina.
C O machine learning tem uma índole heurística, que foca na melhoria de desempenho de um agente de aprendizagem.
D A classificação encontra agrupamentos naturais de instâncias dado um grupo de dados não etiquetado.
E A regressão é uma tarefa de prever um rótulo de classe discreto. E a classificação é a tarefa de prever um valor contínuo.