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Inteligência Artificial

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Um engenheiro de software está desenvolvendo um robô autônomo para realizar a tarefa de limpar o chão em um ambiente específico. O robô utiliza um agente baseado em regras simples, com uma tabela de regras que define suas ações com base nas condições atuais do ambiente. A tabela possui as seguintes entradas: Se a área estiver suja, o robô deve aspirar o chão. Se a área estiver limpa, o robô deve se mover para a próxima área. O robô não possui sensores avançados, exceto por um sensor de sujeira que indica se o chão da área onde ele está está limpo ou sujo.
Considerando essa implementação, qual seria o comportamento do robô se ele for colocado em um ambiente inicialmente sujo e, após limpar essa área, for para outra área limpa?
A O robô limpará a área suja e ficará parado na área limpa, pois sua tarefa já foi concluída.
B O robô continuará limpando a área limpa, mesmo que não haja sujeira detectada.
C O robô aspirará a área suja e, ao detectar que a área seguinte está limpa, se moverá para a próxima área.
D O robô detectará que a área inicial está suja e tentará retornar para a área suja anterior após limpá-la.
E O robô será incapaz de mover-se para a área limpa, pois a tabela de regras não cobre essa situação.
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Questão 1_10 - Introdução à Inteligência Artificial
11 pág.

Questão 1_10 - Introdução à Inteligência Artificial

Respostas

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Vamos analisar o comportamento do robô com base nas regras que ele segue: 1. Se a área estiver suja, o robô deve aspirar o chão. 2. Se a área estiver limpa, o robô deve se mover para a próxima área. Agora, considerando a situação descrita: - O robô é colocado em um ambiente inicialmente sujo. Portanto, ele irá aspirar essa área. - Após limpar a área suja, ele irá para a próxima área, que está limpa. De acordo com a regra, ao detectar que a próxima área está limpa, o robô deve se mover para a próxima área. Agora, vamos analisar as alternativas: A) O robô limpará a área suja e ficará parado na área limpa, pois sua tarefa já foi concluída. - Incorreta, pois ele se moverá para a próxima área limpa. B) O robô continuará limpando a área limpa, mesmo que não haja sujeira detectada. - Incorreta, pois ele não tem essa regra. C) O robô aspirará a área suja e, ao detectar que a área seguinte está limpa, se moverá para a próxima área. - Correta, pois é exatamente o que as regras definem. D) O robô detectará que a área inicial está suja e tentará retornar para a área suja anterior após limpá-la. - Incorreta, pois ele não tem essa lógica de retorno. E) O robô será incapaz de mover-se para a área limpa, pois a tabela de regras não cobre essa situação. - Incorreta, pois a regra diz que ele deve se mover para a próxima área se estiver limpa. Portanto, a alternativa correta é: C) O robô aspirará a área suja e, ao detectar que a área seguinte está limpa, se moverá para a próxima área.

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Questão 1_10 - Introdução à Inteligência Artificial

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Em um estudo de desenvolvimento de agentes inteligentes, dois tipos de agentes foram comparados: um agente reativo básico e um agente com aprendizado. O agente reativo toma decisões com base em regras simples e predefinidas, sem levar em consideração o histórico de suas ações ou mudanças no ambiente. Por outro lado, o agente com aprendizado adapta seu comportamento ao longo do tempo, ajustando suas decisões com base nas experiências passadas e no feedback recebido do ambiente.
Dada essa diferença conceitual, qual das seguintes afirmacoes melhor descreve uma característica exclusiva de um agente com aprendizado, em comparação a um agente reativo básico?
A O agente com aprendizado utiliza sensores mais avançados para detectar melhor o ambiente, enquanto o agente reativo utiliza sensores limitados.
B O agente reativo é capaz de prever eventos futuros, enquanto o agente com aprendizado só reage aos estímulos atuais.
C Ambos os agentes adaptam suas ações de acordo com o histórico completo do ambiente, mas o agente com aprendizado faz isso de maneira mais eficiente.
D O agente com aprendizado precisa de regras mais complexas para funcionar, enquanto o agente reativo pode operar com regras mais simples, mas mais lentas.
E O agente reativo toma decisões com base em regras fixas, enquanto o agente com aprendizado pode modificar suas regras de ação ao longo do tempo.

Durante a execução de um algoritmo genético, a mutação é um dos operadores responsáveis por introduzir variação genética na população. Esse operador tem como objetivo evitar a convergência prematura da população para soluções subótimas. Considerando o papel da mutação, qual das alternativas abaixo melhor descreve sua função no contexto de um algoritmo genético? A A mutação elimina os indivíduos com baixa aptidão da população. B A mutação garante que apenas os indivíduos com maior aptidão sejam mantidos para a próxima geração. C A mutação introduz pequenas alterações aleatórias nos indivíduos, com o objetivo de explorar novas regiões do espaço de solução. D A mutação seleciona os indivíduos mais aptos para realizar o cruzamento com outros indivíduos da população. E A mutação define o critério de parada do algoritmo genético, interrompendo o processo de evolução.

Durante o treinamento de uma rede neural, o processo de ajuste dos pesos ocorre por meio de um algoritmo que minimiza a função de erro da rede, utilizando uma técnica de descida no gradiente da função de custo. Esse algoritmo calcula os gradientes das funções de custo em relação aos pesos e, a partir disso, atualiza os valores dos pesos para melhorar o desempenho do modelo.
Com base nesse contexto, qual das alternativas a seguir corresponde ao nome do algoritmo mais comumente utilizado para realizar esse ajuste dos pesos em uma rede neural?
A Forward Propagation - Processo que consiste em calcular as saídas da rede a partir das entradas, mas não ajusta os pesos.
B Softmax - Função de ativação usada para classificação de múltiplas classes, mas não ajusta os pesos.
C Regularization - Técnica usada para evitar overfitting, mas não ajusta diretamente os pesos da rede neural.
D Pooling - Técnica usada em redes neurais convolucionais para reduzir a dimensionalidade dos dados, mas não está relacionada ao ajuste de pesos.
E Backpropagation - Algoritmo que calcula o gradiente da função de erro em relação aos pesos e os ajusta durante o treinamento da rede.

Dois suspeitos, A e B, são presos por um crime e interrogados separadamente. Cada um deles tem duas opções: confessar (trair) ou permanecer em silêncio (cooperar). Se ambos permanecerem em silêncio, eles recebem uma sentença leve de 1 ano de prisão. Se ambos confessarem, recebem uma sentença de 5 anos. Se um confessar e o outro permanecer em silêncio, o que confessar é libertado enquanto o outro recebe uma sentença de 10 anos.
Com base no cenário descrito, qual seria a decisão mais racional para os prisioneiros se ambos agirem de forma egoísta, considerando que o jogo é jogado apenas uma vez e não há confiança mútua?
A Ambos permanecerão em silêncio para garantir a menor sentença conjunta.
B O Prisioneiro A confessará, mas o Prisioneiro B permanecerá em silêncio para evitar a sentença mais longa.
C Ambos confessarão, pois a traição é a estratégia dominante.
D Um dos prisioneiros confessará, enquanto o outro permanecerá em silêncio, resultando em uma libertação para um deles.
E Ambos permanecerão em silêncio, pois a cooperação traz o melhor resultado para o grupo.

Considere um cenário onde dois jogadores participam repetidamente de uma versão iterada do Dilema do Prisioneiro. Cada jogador tem duas opções: Cooperar ou Trair. Após cada rodada, os jogadores têm acesso às informações sobre as decisões passadas do outro jogador, o que lhes permite ajustar suas estratégias nas rodadas subsequentes.
Com base nas características do Dilema do Prisioneiro Iterado e nas estratégias adotadas, qual seria o comportamento mais provável de longo prazo entre os dois jogadores?
A O Jogador A continuará cooperando em todas as rodadas, enquanto o Jogador B eventualmente começará a cooperar.
B O Jogador A irá continuar cooperando, e o Jogador B irá alternar entre cooperar e trair.
C Ambos os jogadores continuarão cooperando mutuamente, resultando em um equilíbrio estável.
D O Jogador A começará a trair após a primeira rodada e ambos os jogadores continuarão traindo indefinidamente.
E O Jogador B mudará sua estratégia para 'Olho por Olho' e os dois jogadores passarão a alternar entre cooperar e trair em diferentes rodadas.

Uma rede neural artificial é composta por várias camadas, onde cada neurônio de uma camada está conectado a neurônios da próxima camada. Essas conexões possuem pesos, que são ajustados durante o treinamento. A função de ativação desempenha um papel fundamental em uma rede neural, pois ajuda a rede a modelar relações complexas não-lineares entre os dados de entrada e saída.
Com base nisso, qual das alternativas abaixo melhor descreve o papel da função de ativação em uma rede neural?
A Calcular o erro da rede durante o treinamento, para que os pesos possam ser ajustados corretamente.
B Normalizar os dados de entrada para garantir que a rede tenha um desempenho mais estável durante o treinamento.
C Propagar o erro de uma camada para outra, garantindo que o modelo aprenda de forma eficiente.
D Atualizar os pesos da rede com base no gradiente calculado, ajustando o modelo durante o treinamento.
E Introduzir não-linearidade no modelo, permitindo que a rede aprenda relações complexas entre as entradas e saídas.

No ambiente Frozen Lake, o agente interage com o ambiente, tomando decisões sobre qual ação executar em cada estado, com o objetivo de maximizar a recompensa acumulada ao longo do tempo. O agente aprende a melhorar suas ações a partir das consequências de suas decisões.
Qual técnica de inteligência artificial está sendo utilizada nesse contexto para que o agente aprenda por meio de tentativa e erro, ajustando suas decisões com base nas recompensas recebidas?
A Algoritmos Genéticos: técnica de otimização inspirada na evolução biológica, onde soluções são geradas e selecionadas com base na sua adequação.
B Teoria dos Jogos: abordagem matemática que analisa decisões estratégicas entre múltiplos agentes que interagem de maneira competitiva ou cooperativa.
C Redes Neurais: técnica de aprendizado de máquina que se baseia em simulações inspiradas pela estrutura do cérebro humano, utilizando camadas de neurônios artificiais.
D Algoritmos Baseados em Heurísticas: técnicas de otimização que utilizam regras empíricas para encontrar soluções próximas das ótimas em um curto espaço de tempo.
E Aprendizado por Reforço: técnica em que um agente aprende a tomar decisões através de tentativa e erro, utilizando recompensas e punições para ajustar seu comportamento.

Em um algoritmo genético, o processo de crossover (ou recombinação) é utilizado para gerar novos indivíduos a partir de dois pais selecionados da população. Essa operação combina as características dos pais, criando uma nova solução que pode herdar qualidades de ambos.
Qual das alternativas a seguir explica corretamente o propósito do operador de crossover em algoritmos genéticos?
A O crossover é o responsável por eliminar os indivíduos de baixa aptidão da população, garantindo que apenas os melhores sobrevivam.
B O crossover é o processo de combinar características de dois indivíduos para gerar novos descendentes com potencial para serem melhores que seus pais.
C O crossover gera novos indivíduos copiando exatamente as características dos indivíduos de maior aptidão da geração anterior.
D O crossover é utilizado apenas no início do algoritmo para gerar a população inicial.
E O crossover impede que a população sofra mudanças genéticas, mantendo as soluções inalteradas ao longo das gerações.

Em um ambiente simulado, como o Frozen Lake do OpenAI Gym, o objetivo do agente é encontrar o caminho até o objetivo sem cair em buracos, recebendo recompensas com base nas suas ações. O aprendizado por reforço envolve a interação do agente com o ambiente, aprendendo a partir das recompensas obtidas após cada ação. Considerando este cenário, qual das afirmações abaixo descreve corretamente um conceito fundamental do aprendizado por reforço aplicado ao Frozen Lake? A No aprendizado por reforço, o agente escolhe suas ações com base em um modelo pré-determinado do ambiente, garantindo que ele sempre atinja o objetivo sem falhar. B O agente em aprendizado por reforço aprende por tentativa e erro, sendo recompensado quando toma uma ação correta, o que influencia suas futuras escolhas. C No ambiente Frozen Lake, o agente nunca precisa explorar novas ações, já que as recompensas são conhecidas desde o início e podem ser previstas com precisão. D O aprendizado por reforço só pode ser aplicado em ambientes onde o agente conhece antecipadamente todas as possíveis recompensas e penalidades. E Em ambientes como o Frozen Lake, o aprendizado por reforço requer que o agente aprenda as regras explícitas do jogo para tomar decisões.

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