Title: Análise de Dados / Fundamentos de Inteligência Artificial
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On every note of this deck, unless a note says otherwise:
tldr: - 1956: workshop de Dartmouth cunha “Inteligência Artificial” (McCarthy, Minsky, Shannon, Rochester); ambição de formalizar a inteligência; Logic Theorist é mostrado como primeiro programa de IA funcional.
- IA Simbólica domina por décadas: raciocínio lógico e bases de conhecimento em vez de imitar o cérebro.
- Representação do conhecimento: necessidade de modelos formais e bases de conhecimento.
- Lógica proposicional: simples, mas pouco expressiva.
- Lógica de primeira ordem: variáveis, predicados e quantificadores (preferida).
- Lógica nebulosa: graus de pertinência para decisões flexíveis.
- Outros: Redes Bayesianas, Redes Neurais Profundas, Modelos de Markov.
- Ontologias: organizam o domínio com indivíduos, classes, propriedades e axiomas para semântica consistente.
- Sistemas especialistas: base de conhecimento + motor de inferência (heurísticas); úteis, mas caros, frágeis e difíceis de escalar/manter.
- IA Sub-simbólica: perceptron e redes neurais iniciais sofreram críticas (Minsky), atrasando o campo.
- Inverno(s) da IA: anos 1970 e fim dos 1980/início 1990 por promessas não cumpridas e limitações práticas (especialistas).
- Tempos modernos: virada para aprendizado de máquina; de “programar conhecimento” para “programar para aprender”; 2012 AlexNet impulsiona o deep learning e a nova “primavera”.
- Conceitos de “inteligência”/IA variam (pensar/agir como humano vs com racionalidade); não há consenso único.
- Foco atual: IA como agentes que agem racionalmente; agente → agente racional → agente inteligente (acrescenta aprendizado e autonomia) com sensores e atuadores em um ambiente.
link: https://documentacao.online/estudos/bgrb.html
title: Fundamentos de Inteligência Artificial

front: Analista de Controle Externo (TCE-MG)/Ciência da Computação/2018 Em machine learning, a categoria de aprendizagem por reforço identifica as tarefas em que
A) um software interage com um ambiente dinâmico, como, por exemplo, veículos autônomos.
B) as etiquetas de classificação não sejam fornecidas ao algoritmo, de modo a deixá- lo livre para entender as entradas recebidas.
C) o aprendizado pode ser um objetivo em si mesmo ou um meio para se atingir um fim.
D) o objetivo seja aprender um conjunto de regras generalistas para converter as entradas em saídas predefinidas.
E) são apresentados ao computador exemplos de entradas e saídas desejadas, fornecidas por um orientador.
response: Alternativa A
comment: A Aprendizagem Por Reforço é o treinamento de modelos de aprendizado de máquina para tomar uma sequência de decisões. O agente aprende a atingir uma meta em um ambiente incerto, dinâmico e potencialmente complexo. No aprendizado por reforço, o sistema de inteligência artificial enfrenta uma situação. O computador utiliza tentativa e erro para encontrar uma solução para o problema. Para que a máquina faça o que o programador deseja, a inteligência artificial recebe recompensas ou penalidades pelas ações que executa. Seu objetivo é maximizar a recompensa total. Cabe ao modelo descobrir como executar a tarefa para maximizar a recompensa, começando com testes totalmente aleatórios e terminando com táticas sofisticadas. Um exemplo é a utilização em veículos autônomos. Vamos imaginar que o veículo deve Supervisionado Dados rotulados Feedback direto Previsão de resultado/futuro Não supervisionado Sem rótulos Sem feedback Procura uma estrutura escondida nos dados Por Reforço Processo de decisão Sistema de recompensas Aprende com a série de ações chegar a um destino, porém há muitos obstáculos no caminho. O veículo deve encontrar o melhor caminho possível para alcançar a recompensa e quando encontrar um obstáculo, deve ser penalizado (pois ele deve escolher o caminho sem obstáculos). Com a Aprendizagem Por Reforço, podemos treinar o sistema do veículo autônomo para encontrar o melhor caminho. Logo, temos a resposta na alternativa A.
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back: Alternativa A - A Aprendizagem Por Reforço é o treinamento de modelos de aprendizado de máquina para tomar uma sequência de decisões. O agente aprende a atingir uma meta em um ambiente incerto, dinâmico e potencialmente complexo. No aprendizado por reforço, o sistema de inteligência artificial enfrenta uma situação. O computador utiliza tentativa e erro para encontrar uma solução para o problema. Para que a máquina faça o que o programador deseja, a inteligência artificial recebe recompensas ou penalidades pelas ações que executa. Seu objetivo é maximizar a recompensa total. Cabe ao modelo descobrir como executar a tarefa para maximizar a recompensa, começando com testes totalmente aleatórios e terminando com táticas sofisticadas. Um exemplo é a utilização em veículos autônomos. Vamos imaginar que o veículo deve Supervisionado Dados rotulados Feedback direto Previsão de resultado/futuro Não supervisionado Sem rótulos Sem feedback Procura uma estrutura escondida nos dados Por Reforço Processo de decisão Sistema de recompensas Aprende com a série de ações chegar a um destino, porém há muitos obstáculos no caminho. O veículo deve encontrar o melhor caminho possível para alcançar a recompensa e quando encontrar um obstáculo, deve ser penalizado (pois ele deve escolher o caminho sem obstáculos). Com a Aprendizagem Por Reforço, podemos treinar o sistema do veículo autônomo para encontrar o melhor caminho. Logo, temos a resposta na alternativa A.

front: (IBFC/AJ TRF5/TRF 5/Apoio Especializado/Análise de Sistemas de Informação/2024) Assinale a alternativa que apresenta qual foi o ponto de partida para o desenvolvimento da Inteligência Artificial (IA) e como ela evoluiu ao longo das décadas.
a) O desenvolvimento da IA começou na década de 1960 com a criação de redes neurais
b) A IA surgiu em 1980, com a criação de sistemas capazes de raciocinar como humanos
c) O projeto Dartmouth, em 1950, foi o marco inicial da IA, e ao longo das décadas, o estudo das redes neurais se tornou uma base fundamental para o desenvolvimento da IA
d) A IA começou na década de 1990 com a criação dos primeiros computadores de grande porte
response: C
comment: Marcar como corretas alternativas como “A IA surgiu em …” ou “A IA começou em…” é sempre muito perigoso porque autores divergem sobre esses marcos iniciais. Porém, é local comum na literatura que o termo “Artificial Intelligence” seja creditado a John McCarthy, sendo sua primeira utilização oficial atribuída ao convite elaborado para o seu workshop no verão de 1956 em Dartmouth College, iniciando, assim, essa área de estudo.
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back: C - Marcar como corretas alternativas como “A IA surgiu em …” ou “A IA começou em…” é sempre muito perigoso porque autores divergem sobre esses marcos iniciais. Porém, é local comum na literatura que o termo “Artificial Intelligence” seja creditado a John McCarthy, sendo sua primeira utilização oficial atribuída ao convite elaborado para o seu workshop no verão de 1956 em Dartmouth College, iniciando, assim, essa área de estudo.

front: (IDECAN - 2024 - Analista Bancário (BANDES)/Tecnologia da Informação/Analista de Sistema) Na Inteligência Artificial, a representação do conhecimento é essencial para permitir que os sistemas compreendam e ajam de maneira inteligente. Dentre as diversas formas de representação do conhecimento, a Lógica de Primeira Ordem é uma abordagem poderosa. Considere o seguinte enunciado: "Para todo x, se x é um humano, então x é mortal." A forma lógica mais apropriada para representar essa afirmação na Lógica de Primeira Ordem é
a) ∀x Humano(x)→Mortal(x)
b) ∃x Humano(x)→Mortal(x)
c) ∀x Mortal(x)→Humano(x)
d) ∃x Mortal(x)→Humano(x)
response: Alternativa A
comment: Em questões lógicas de primeira ordem, a primeira coisa que devemos descobrir é o domínio de conhecimento em que estamos trabalhando, isto é, quais os elementos que podemos associar às variáveis ou constantes utilizadas. Ocorre que o mais comum é o examinador não dar essa informação, cabendo a nós, por meio de uma investigação do enunciado, descobrir. Pois bem, do enunciado temos apenas a fórmula "Para todo x, se x é um humano, então x é mortal.". Vejam que o examinador institui a variável “x”, em “Para todo x”, sem dizer seu domínio. Ocorre que, na sequência, o examinador pede para examinarmos se “x é humano”. Ou seja, podemos supor que estamos trabalhando em um domínio de seres que podem ou não podem ser humanos. Então, temos nosso domínio definido: humanos e não humanos (animais, plantas, extraterrestres...). Voltando à “Para todo x”, vimos que tal expressão se trata de um quantificador universal, representado por “∀”. Assim, nossa fórmula em primeira ordem deve começar com “ ”.∀𝑥 Continuando, em “x é um humano” o examinador cria uma regra aos elementos do domínio, para avaliarmos como verdadeira ou falsa. Assim, devemos criar um predicado aqui, como “ÉHumano” ou simplesmente “humano”. Assim, nossa fórmula em primeira ordem cresce para “ ”.∀𝑥 𝐻𝑢𝑚𝑎𝑛𝑜(𝑥) Vejam que “x é um humano” está envolto em uma expressão se... então..., que vimos, do estudo da lógica proposicional, que se trata de uma condicional material, cujo símbolo é “⇒”. Finalmente, o examinador pede para avaliarmos se “x é mortal”. Assim, criamos o predicado “ÉMortal” ou só “Mortal” mesmo. Assim, nossa fórmula em primeira ordem cresce para: .∀𝑥 𝐻𝑢𝑚𝑎𝑛𝑜 𝑥( )⇒𝑀𝑜𝑟𝑡𝑎𝑙 𝑥( )
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back: Alternativa A - Em questões lógicas de primeira ordem, a primeira coisa que devemos descobrir é o domínio de conhecimento em que estamos trabalhando, isto é, quais os elementos que podemos associar às variáveis ou constantes utilizadas. Ocorre que o mais comum é o examinador não dar essa informação, cabendo a nós, por meio de uma investigação do enunciado, descobrir. Pois bem, do enunciado temos apenas a fórmula "Para todo x, se x é um humano, então x é mortal.". Vejam que o examinador institui a variável “x”, em “Para todo x”, sem dizer seu domínio. Ocorre que, na sequência, o examinador pede para examinarmos se “x é humano”. Ou seja, podemos supor que estamos trabalhando em um domínio de seres que podem ou não podem ser humanos. Então, temos nosso domínio definido: humanos e não humanos (animais, plantas, extraterrestres...). Voltando à “Para todo x”, vimos que tal expressão se trata de um quantificador universal, representado por “∀”. Assim, nossa fórmula em primeira ordem deve começar com “ ”.∀𝑥 Continuando, em “x é um humano” o examinador cria uma regra aos elementos do domínio, para avaliarmos como verdadeira ou falsa. Assim, devemos criar um predicado aqui, como “ÉHumano” ou simplesmente “humano”. Assim, nossa fórmula em primeira ordem cresce para “ ”.∀𝑥 𝐻𝑢𝑚𝑎𝑛𝑜(𝑥) Vejam que “x é um humano” está envolto em uma expressão se... então..., que vimos, do estudo da lógica proposicional, que se trata de uma condicional material, cujo símbolo é “⇒”. Finalmente, o examinador pede para avaliarmos se “x é mortal”. Assim, criamos o predicado “ÉMortal” ou só “Mortal” mesmo. Assim, nossa fórmula em primeira ordem cresce para: .∀𝑥 𝐻𝑢𝑚𝑎𝑛𝑜 𝑥( )⇒𝑀𝑜𝑟𝑡𝑎𝑙 𝑥( )

front: (AOCP/PEBTT - Computação/2022) Sobre a lógica fuzzy e seus conceitos, assinale a alternativa correta.
a) Conjuntos fuzzy são definidos para representar informações vagas ou imprecisas em que um elemento pode pertencer a dois conjuntos aparentemente disjuntos.
b) O grau de pertinência em lógica fuzzy indica se um nó pertence ou não a um conjunto de soluções.
c) O grau de pertinência em lógica fuzzy indica se um nó pertence ou não ao caminho em um processo de busca.
d) Em lógica fuzzy, há uma fronteira bem definida entre a pertinência ou não de um elemento a um conjunto.
e) Em lógica fuzzy, o grau de pertinência de um elemento a um conjunto é sempre dividida de forma igualitária.
response: Alternativa A
comment: De fato, conjuntos fuzzy, da lógica fuzzy, permitem representações com graus de imprecisão, em que um dado pode não estar completamente contido no conjunto, estando apenas parcialmente. Por exemplo, no antigo Orkut avaliávamos o quão sexy era uma pessoa (!!!), ou seja, ao invés de avaliar a pessoa como pertencente ou não ao conjunto das pessoas sexy, era possível dar uma nota do grau de pertinência dela ao conjunto das pessoas sexy. Algo como 80% sexy. É mole? Bom, na mesma ferramenta era possível avaliar também o quão confiável e o quão legal ela era, atribuindo graus de pertinência a esses conjuntos também. Então, a pessoa poderia ser 80%sexy, 85% legal e 95% confiável. a) Correta. A alternativa explica bem a ideia por detrás dos conjuntos fuzzy, e, consequentemente, da lógica fuzzy: representar informações que não são exatas, isto é, com algum grau de imprecisão. A passagem “conjuntos aparentemente disjuntos” ficou meio esquisita, mas acredito que a ideia do examinador era passar a sensação de grau de pertencimento a mais de um conjunto mesmo (lembrem-se que em concurso público algumas vezes temos que marcar a “mais certa”). b) Errada. O grau de pertinência indica o nível ou a intensidade com que um elemento pertence a um conjunto fuzzy, variando entre 0 e 1, onde 0 significa nenhuma pertinência e 1 significa pertinência total. c) Errada. Em lógica fuzzy, o grau de pertinência é utilizado para expressar a extensão à qual um elemento pertence a um conjunto fuzzy, não se relacionando a “avaliar caminhos em processos de busca”. d) Correta. É justamente ao contrário, em lógica fuzzy, a principal característica é que não há uma fronteira bem definida entre pertencente e não pertencente a um conjunto, uma vez que as fronteiras são nebulosas. e) Correta. O grau de pertinência de um elemento a um conjunto é dividido da forma que quem modelou o problema deseja que seja, podendo ser igualitário ou não. Assim, o valor do grau de pertinência pode variar e é determinado pela função de pertinência definida para o conjuntofuzzy, sendo que, quem define essa função de pertinência é a pessoa responsável por modelar matematicamente o problema real em lógica fuzzy.
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back: Alternativa A - De fato, conjuntos fuzzy, da lógica fuzzy, permitem representações com graus de imprecisão, em que um dado pode não estar completamente contido no conjunto, estando apenas parcialmente. Por exemplo, no antigo Orkut avaliávamos o quão sexy era uma pessoa (!!!), ou seja, ao invés de avaliar a pessoa como pertencente ou não ao conjunto das pessoas sexy, era possível dar uma nota do grau de pertinência dela ao conjunto das pessoas sexy. Algo como 80% sexy. É mole? Bom, na mesma ferramenta era possível avaliar também o quão confiável e o quão legal ela era, atribuindo graus de pertinência a esses conjuntos também. Então, a pessoa poderia ser 80%sexy, 85% legal e 95% confiável. a) Correta. A alternativa explica bem a ideia por detrás dos conjuntos fuzzy, e, consequentemente, da lógica fuzzy: representar informações que não são exatas, isto é, com algum grau de imprecisão. A passagem “conjuntos aparentemente disjuntos” ficou meio esquisita, mas acredito que a ideia do examinador era passar a sensação de grau de pertencimento a mais de um conjunto mesmo (lembrem-se que em concurso público algumas vezes temos que marcar a “mais certa”). b) Errada. O grau de pertinência indica o nível ou a intensidade com que um elemento pertence a um conjunto fuzzy, variando entre 0 e 1, onde 0 significa nenhuma pertinência e 1 significa pertinência total. c) Errada. Em lógica fuzzy, o grau de pertinência é utilizado para expressar a extensão à qual um elemento pertence a um conjunto fuzzy, não se relacionando a “avaliar caminhos em processos de busca”. d) Correta. É justamente ao contrário, em lógica fuzzy, a principal característica é que não há uma fronteira bem definida entre pertencente e não pertencente a um conjunto, uma vez que as fronteiras são nebulosas. e) Correta. O grau de pertinência de um elemento a um conjunto é dividido da forma que quem modelou o problema deseja que seja, podendo ser igualitário ou não. Assim, o valor do grau de pertinência pode variar e é determinado pela função de pertinência definida para o conjuntofuzzy, sendo que, quem define essa função de pertinência é a pessoa responsável por modelar matematicamente o problema real em lógica fuzzy.

front: (CEBRASPE (CESPE)/Pesq A,I (INSA)/INSA/Desertificação/2025) No estudo de modelagem de vulnerabilidade à desertificação de determinada região semiárida do Nordeste brasileiro, foram utilizadas as seguintes variáveis, que serão analisadas por meio da lógica booleana ou da lógica fuzzy: índices de vegetação derivados de imagens de satélite, tipos predominantes de solos e uso da terra. Tendo em vista essas informações, julgue o item a seguir, no que se refere à modelagem ambiental. A lógica fuzzy permite o uso de diferentes valores dentro do intervalo entre 0 (falso) e 1 (verdadeiro), ao contrário da lógica booleana, que assume somente dois valores, 0 ou 1.
response: Certo
comment: A lógica nebulosa (fuzzy logic) difere da lógica booleana ao permitir que um elemento tenha graus de pertinência intermediários entre 0 e 1, em vez de apenas pertencer ou não a um conjunto de forma absoluta. No contexto da modelagem de vulnerabilidade à desertificação, as variáveis como índices de vegetação, tipos de solo e uso da terra raramente se apresentam de forma estritamente binária (verdadeiro/falso). Por exemplo, suponha que, em uma determinada área semiárida, foi medido um índice de vegetação (NDVI) “baixo”, ao qual podemos atribuir um grau de pertinência de 0,4 (40%) ao conjunto fuzzy “boa cobertura vegetal”, indicando que a vegetação está abaixo do ideal.
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back: Certo - A lógica nebulosa (fuzzy logic) difere da lógica booleana ao permitir que um elemento tenha graus de pertinência intermediários entre 0 e 1, em vez de apenas pertencer ou não a um conjunto de forma absoluta. No contexto da modelagem de vulnerabilidade à desertificação, as variáveis como índices de vegetação, tipos de solo e uso da terra raramente se apresentam de forma estritamente binária (verdadeiro/falso). Por exemplo, suponha que, em uma determinada área semiárida, foi medido um índice de vegetação (NDVI) “baixo”, ao qual podemos atribuir um grau de pertinência de 0,4 (40%) ao conjunto fuzzy “boa cobertura vegetal”, indicando que a vegetação está abaixo do ideal.

front: (CESGRANRIO/Analista (BNDES)/Análise de Sistemas - Desenvolvimento/2024 ) A lógica fuzzy é uma extensão da lógica booleana. Embora as técnicas de controle possam ser implementadas por modelos matemáticos, as implementações baseadas na lógica fuzzy apresentam um melhor desempenho. Qual é o aspecto fundamental da lógica fuzzy?
a) É ideal para sistemas em que as variáveis de entrada têm limites bem definidos e não variam.
b) Permite modelar situações em que os limites entre categorias são difusos e não nitidamente definidos.
c) Requer que todas as regras sejam expressas em termos de “se-então” para funcionar corretamente.
d) Utiliza sempre conjuntos crisp para representar valores de entrada e saída.
e) Utiliza somente funções lineares para representar a pertinência dos elementos aos conjuntos fuzzy.
response: Alternativa B
comment: a) Errada. Esta alternativa descreve justamente o oposto do que a lógica fuzzy busca: em sistemas com variáveis de entrada de limites bem definidos e estáveis, a lógica booleana tradicional já é suficiente, não havendo necessidade de graus de pertinência nem de fronteiras nebulosas. b) Correta. O aspecto fundamental da lógica fuzzy é permitir que um elemento possa pertencer simultaneamente a vários conjuntos, cada um com um determinado grau de pertinência entre 0 e 1, de modo a modelar situações em que as fronteiras entre categorias não são claramente definidas. c) Errada. Embora regras “se–então” sejam comuns em implementações fuzzy, não é imprescindível que todas as regras sejam formuladas nesse formato para que a lógica fuzzy funcione. O cerne da fuzzy está nos conjuntos nebulosos e nos graus de pertinência. d) Errada. Em lógica fuzzy, justamente não se usam conjuntos crisp (“nítidos”) para representar entradas e saídas, mas sim conjuntos fuzzy cujas fronteiras são graduais e permitem graus de pertencimento intermediários. e) Errada. A lógica fuzzy não exige que as funções de pertinência sejam sempre lineares. Quem define a forma dessas funções é o modelador daquele domínio, que pode escolher funções lineares, trapezoidais, gaussianas ou qualquer outra forma adequada para representar o grau de pertencimento ao conjunto fuzzy.
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back: Alternativa B - a) Errada. Esta alternativa descreve justamente o oposto do que a lógica fuzzy busca: em sistemas com variáveis de entrada de limites bem definidos e estáveis, a lógica booleana tradicional já é suficiente, não havendo necessidade de graus de pertinência nem de fronteiras nebulosas. b) Correta. O aspecto fundamental da lógica fuzzy é permitir que um elemento possa pertencer simultaneamente a vários conjuntos, cada um com um determinado grau de pertinência entre 0 e 1, de modo a modelar situações em que as fronteiras entre categorias não são claramente definidas. c) Errada. Embora regras “se–então” sejam comuns em implementações fuzzy, não é imprescindível que todas as regras sejam formuladas nesse formato para que a lógica fuzzy funcione. O cerne da fuzzy está nos conjuntos nebulosos e nos graus de pertinência. d) Errada. Em lógica fuzzy, justamente não se usam conjuntos crisp (“nítidos”) para representar entradas e saídas, mas sim conjuntos fuzzy cujas fronteiras são graduais e permitem graus de pertencimento intermediários. e) Errada. A lógica fuzzy não exige que as funções de pertinência sejam sempre lineares. Quem define a forma dessas funções é o modelador daquele domínio, que pode escolher funções lineares, trapezoidais, gaussianas ou qualquer outra forma adequada para representar o grau de pertencimento ao conjunto fuzzy.

front: (CEBRASPE (CESPE)/CTI - Inteligência Artificial e Ciência de Dados/2024) Na ciência de dados, as cadeias de Markov podem ser aplicadas a ferramentas de previsão do clima e de espalhamento de doenças, por exemplo.
response: Correta
comment: Cadeias de Markov são adequadas para modelar sistemas cujas características evoluem ao longo do tempo. Assim, quando analisamos sistemas dinâmicos em que há informações que se modificam temporalmente, como o clima, por exemplo, podemos representar esse conhecimento através das Cadeias de Markov.
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back: Correta - Cadeias de Markov são adequadas para modelar sistemas cujas características evoluem ao longo do tempo. Assim, quando analisamos sistemas dinâmicos em que há informações que se modificam temporalmente, como o clima, por exemplo, podemos representar esse conhecimento através das Cadeias de Markov.

front: (CEBRASPE (CESPE)/CTI/Inteligência Artificial e Ciência de Dados/2024) Na inteligência artificial, a representação completa de determinado assunto constitui uma ontologia.
response: Correta
comment: A representação completa e estruturada de uma área de interesse, com seus conceitos, categorias e relacionamentos, constitui uma ontologia.
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back: Correta - A representação completa e estruturada de uma área de interesse, com seus conceitos, categorias e relacionamentos, constitui uma ontologia.

front: (CEBRASPE (CESPE)/CTI/Inteligência Artificial e Ciência de Dados/2024) Na ontologia, o conjunto de axiomas do domínio é aquele que serve para modelar restrições e regras inerentes às instâncias.
response: Correta
comment: Na ontologia, axiomas servem para estabelecer regras e relações que devem ser respeitadas dentro do domínio modelado, governando a estrutura e o comportamento dos objetos descritos pela ontologia. Em termos mais simples, são afirmações sempre verdadeiras em determinado assunto.
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back: Correta - Na ontologia, axiomas servem para estabelecer regras e relações que devem ser respeitadas dentro do domínio modelado, governando a estrutura e o comportamento dos objetos descritos pela ontologia. Em termos mais simples, são afirmações sempre verdadeiras em determinado assunto.

front: (CESGRANRIO/TRANSPETRO/Análise de Sistemas/2018) Sistemas especialistas ocupam lugar privilegiado na área de Inteligência Artificial, mesmo com o avanço de outras áreas. Esses sistemas capturam conhecimento tácito de especialistas e podem ser utilizados em processos complexos de tomada de decisão como, por exemplo, diagnósticos médicos. NÃO é característica dos sistemas especialistas
a) lidar com incerteza.
b) manipular informações simbólicas.
c) avaliar relacionamentos complexos.
d) contemplar hipóteses múltiplas e simultâneas.
e) operar em domínios abrangentes do conhecimento.
response: Alternativa E
comment: Sistemas especialistas são programas de computador projetados para responder como se tivessem o conhecimento e a habilidade de um especialista humano em um domínio específico, como diagnóstico médico, engenharia ou finanças. a) Correta. Alternativa bem esquisita, porém, não é a “mais errada”. Lidar com incertezas não pode ser considerada uma característica inerente aos sistemas especialista, uma vez que, para exibir essa capacidade, será necessário que sua Base de Conhecimento tenha sido modelada em alguma linguagem que capture essa característica, como a lógica fuzzy, por exemplo. b) Correta. Sistemas especialistas trabalham com informações simbólicas, que são representações abstratas do conhecimento e das regras em forma de símbolos e estruturas lógicas, uma vez que esses símbolos, inseridos em sua Base de Conhecimento, representam conceitos e relacionamentos no domínio de aplicação. Por exemplo, se modelarmos a Base de Conhecimento em Lógica de Primeira Ordem, teremos a manipulação de símbolos como “∨” (a disjunção, chamado de “ou”) e “∧” (a conjunção, chamada de “e”). c) Correta. Lidar com e avaliar relacionamentos complexos entre diferentes variáveis e fatores dentro do domínio específico é justamente uma das pretensões de sistemas especialistas, já que buscam resolver problemas complexos em determinada área de conhecimento. d) Correta. Sistemas especialistas podem gerar e considerar várias hipóteses ou possíveis soluções simultaneamente. Eles podem usar técnicas como dedução por múltiplas hipóteses para explorar diferentes caminhos de solução. e) Errada. Essa é a alternativa mais errada, já que vai de encontro ao que os sistemas especialistas propõem. Sistemas especialistas são geralmente projetados para um domínio específico e não têm a capacidade de operar de forma eficaz em domínios abrangentes ou diversos. Eles são altamente especializados, não tendo capacidade de generalização.
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back: Alternativa E - Sistemas especialistas são programas de computador projetados para responder como se tivessem o conhecimento e a habilidade de um especialista humano em um domínio específico, como diagnóstico médico, engenharia ou finanças. a) Correta. Alternativa bem esquisita, porém, não é a “mais errada”. Lidar com incertezas não pode ser considerada uma característica inerente aos sistemas especialista, uma vez que, para exibir essa capacidade, será necessário que sua Base de Conhecimento tenha sido modelada em alguma linguagem que capture essa característica, como a lógica fuzzy, por exemplo. b) Correta. Sistemas especialistas trabalham com informações simbólicas, que são representações abstratas do conhecimento e das regras em forma de símbolos e estruturas lógicas, uma vez que esses símbolos, inseridos em sua Base de Conhecimento, representam conceitos e relacionamentos no domínio de aplicação. Por exemplo, se modelarmos a Base de Conhecimento em Lógica de Primeira Ordem, teremos a manipulação de símbolos como “∨” (a disjunção, chamado de “ou”) e “∧” (a conjunção, chamada de “e”). c) Correta. Lidar com e avaliar relacionamentos complexos entre diferentes variáveis e fatores dentro do domínio específico é justamente uma das pretensões de sistemas especialistas, já que buscam resolver problemas complexos em determinada área de conhecimento. d) Correta. Sistemas especialistas podem gerar e considerar várias hipóteses ou possíveis soluções simultaneamente. Eles podem usar técnicas como dedução por múltiplas hipóteses para explorar diferentes caminhos de solução. e) Errada. Essa é a alternativa mais errada, já que vai de encontro ao que os sistemas especialistas propõem. Sistemas especialistas são geralmente projetados para um domínio específico e não têm a capacidade de operar de forma eficaz em domínios abrangentes ou diversos. Eles são altamente especializados, não tendo capacidade de generalização.

front: (CEBRASPE (CESPE) - 2024 - Analista (CAU BR)/Infraestrutura de Tecnologia da Informação) O denominado motor de inferência é o núcleo dos sistemas de IA que oferece soluções possíveis para um problema apresentado.
response: Correta
comment: O motor de inferência é o núcleo que simula o raciocínio, ou seja, é o sistema que, a partir do conhecimento armazenado na base de conhecimento, desenvolve um processo lógico de conclusão utilizando-se de regras matemáticas pré-estabelecidas.
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back: Correta - O motor de inferência é o núcleo que simula o raciocínio, ou seja, é o sistema que, a partir do conhecimento armazenado na base de conhecimento, desenvolve um processo lógico de conclusão utilizando-se de regras matemáticas pré-estabelecidas.

front: (CEBRASPE (CESPE) - Tecno P2 (CTI)/CTI/Tecnologias Habilitadoras/Inteligência Artificial e Ciência de Dados/2024) Os processos heurísticos buscam, primeiramente, estabelecer soluções teóricas para, depois, avançar para uma única tentativa de solução.
response: Errada
comment: Heurísticas trabalham de forma oposta ao que foi afirmado, já que são soluções práticas para a resolução de problemas sem forte embasamento científico. Assim, são frequentemente derivadas da experiência prática, e não de soluções teóricas formais. Um exemplo do dia a dia é quando ignoramos o GPS e seguimos por um caminho já conhecido. Talvez não seja de fato a solução ótima, mas é a solução que temos a intuição de ser a melhor.
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back: Errada - Heurísticas trabalham de forma oposta ao que foi afirmado, já que são soluções práticas para a resolução de problemas sem forte embasamento científico. Assim, são frequentemente derivadas da experiência prática, e não de soluções teóricas formais. Um exemplo do dia a dia é quando ignoramos o GPS e seguimos por um caminho já conhecido. Talvez não seja de fato a solução ótima, mas é a solução que temos a intuição de ser a melhor.

front: (FGV/AFFC (STN)/STN/Tecnologia da Informação/Transformação Digital/2024 - ADAPTADA) Na trajetória evolutiva da Inteligência Artificial (IA), diversos marcos e transições têm delineado seu progresso e desafios. Nesse contexto, avalie se as afirmativas a seguir, que destacam momentos críticos na história da IA, são verdadeiras (V) ou falsas (F).
( ) Os Invernos da IA representam períodos de avanço tecnológico acelerado e investimento maciço em pesquisa de IA, marcados pela rápida adoção de tecnologias de IA em diversos setores sem qualquer ceticismo ou crítica.
( ) Introduzida em 2012, AlexNet é uma rede neural convolucional que competiu no desafio ImageNet, marcando um ponto de inflexão significativo para o campo do Deep Learning ao demonstrar a capacidade das redes neurais profundas em tarefas de visão computacional.
( ) O aprendizado de máquina (Machine Learning) foi abandonado nos anos 90 e 2000 devido à falta de progresso teórico e prático, com a comunidade de IA se movendo unicamente para o estudo teórico da computação.
As afirmativas são, respectivamente,
a) V – V – F.
b) V – F – V.
c) F – F – F.
d) F – V – F
e) F – F – V.
response: Alternativa D
comment: Falsa. Os invernos da IA são, na verdade, períodos de decepção e desilusão, quando as promessas não se concretizaram e os investimentos caem drasticamente. II. Verdadeira. AlexNet, ao vencer o desafio ImageNet em 2012, evidenciou o poder do deep learning e impulsionou uma nova “primavera da IA”. III. Falsa. Embora a área tenha passado por períodos de menor financiamento e otimismo (os invernos da IA), o aprendizado de máquina nunca foi abandonado completamente, Inclusive, ele continuou evoluindo e se consolidou como uma das principais abordagens de IA.
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back: Alternativa D - Falsa. Os invernos da IA são, na verdade, períodos de decepção e desilusão, quando as promessas não se concretizaram e os investimentos caem drasticamente. II. Verdadeira. AlexNet, ao vencer o desafio ImageNet em 2012, evidenciou o poder do deep learning e impulsionou uma nova “primavera da IA”. III. Falsa. Embora a área tenha passado por períodos de menor financiamento e otimismo (os invernos da IA), o aprendizado de máquina nunca foi abandonado completamente, Inclusive, ele continuou evoluindo e se consolidou como uma das principais abordagens de IA.

front: (Instituto Verbena/CM Anápolis-Técnico de Informática/2024) O conceito que representa a capacidade de um computador/dispositivo eletrônico de se comportar assemelhando-se à forma de pensar de um ser humano, em que pode, usando variáveis do ambiente, tomar decisões e resolver problemas é
a) a realidade aumentada.
b) o metaverso.
c) a internet das coisas.
d) a inteligência artificial.
response: Alternativa D
comment: a) Errada. Realidade aumentada é a tecnologia que expande ao mundo real informações digitais (como imagens, vídeos ou dados), através de dispositivos como smartphones, tablets ou óculos especiais. Tal tecnologia tem o objetivo de melhorar a percepção da realidade introduzindo elementos virtuais. Um exemplo é o jogo Pokémon Go. b) Errada. Metaverso é espaço virtual coletivo onde as pessoas podem interagir entre si e com o ambiente digital usando avatares e outras ferramentas virtuais. É como se fosse um universo paralelo digital. Um exemplo era quele jogo Second Life. c) Errada. Internet das Coisas ( Internet of Things - IoT) é uma rede de dispositivos físicos conectados à internet para coleta e compartilhamento de informações. Aqui temos vários exemplos de aparelhos domésticos conectados na internet, como smart TVs, carros e até refrigeradores. d) Correta. Vejam que a questão aborda um dos conceitos possíveis de Inteligência Artificial: a capacidade de comportar (agir) como um humano. Nessa abordagem, evitamos analisar se a máquina está pensando de fato, para analisar apenas se ela está se comportando como nós. Um bom exemplo dessa abordagem é o robô “Data” de “Star Trek: A Nova Geração”.3
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back: Alternativa D - a) Errada. Realidade aumentada é a tecnologia que expande ao mundo real informações digitais (como imagens, vídeos ou dados), através de dispositivos como smartphones, tablets ou óculos especiais. Tal tecnologia tem o objetivo de melhorar a percepção da realidade introduzindo elementos virtuais. Um exemplo é o jogo Pokémon Go. b) Errada. Metaverso é espaço virtual coletivo onde as pessoas podem interagir entre si e com o ambiente digital usando avatares e outras ferramentas virtuais. É como se fosse um universo paralelo digital. Um exemplo era quele jogo Second Life. c) Errada. Internet das Coisas ( Internet of Things - IoT) é uma rede de dispositivos físicos conectados à internet para coleta e compartilhamento de informações. Aqui temos vários exemplos de aparelhos domésticos conectados na internet, como smart TVs, carros e até refrigeradores. d) Correta. Vejam que a questão aborda um dos conceitos possíveis de Inteligência Artificial: a capacidade de comportar (agir) como um humano. Nessa abordagem, evitamos analisar se a máquina está pensando de fato, para analisar apenas se ela está se comportando como nós. Um bom exemplo dessa abordagem é o robô “Data” de “Star Trek: A Nova Geração”.3

front: (CEBRASPE (CESPE)/CTI/Inteligência Artificial e Ciência de Dados/2024) O dispositivo computacional da inteligência artificial engloba, entre outros elementos, a percepção, que é a capacidade de provocar mudanças no ambiente.
response: Errada
comment: A questão cobra a diferenciação entre a percepção e a ação de um agente. Enquanto a percepção é a capacidade de interpretar e entender informações do ambiente, a ação se refere a capacidade de provocar mudanças. Vejam que a questão erra por inverter os conceitos.
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back: Errada - A questão cobra a diferenciação entre a percepção e a ação de um agente. Enquanto a percepção é a capacidade de interpretar e entender informações do ambiente, a ação se refere a capacidade de provocar mudanças. Vejam que a questão erra por inverter os conceitos.

front: (CEBRASPE (CESPE)/CTI/Inteligência Artificial e Ciência de Dados/2024) Na inteligência artificial, o agente inteligente deve ser capaz de ter autonomia, isto é, deve ter a capacidade de acumular conhecimento que seja útil em suas ações.
response: Errada
comment: A questão cobra a diferenciação entre os conceitos de autonomia e aprendizado. Enquanto a autonomia refere-se à capacidade do agente para operar de forma independente e tomar decisões com base em seu conhecimento e percepções do ambiente, o aprendizado diz respeito ao processo pelo qual o agente adquire e atualiza esse conhecimento ao longo do tempo. Vejam que a questão erra por inverter os conceitos.
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front: (SELECON/Pref L do Rio Verde/Informática/2021) A correta definição do termo “inteligência artificial” é tratar-se de:
a) uma tecnologia que interliga uma rede de computadores conectando dispositivos, pessoas e até animais através da nuvem
b) uma tecnologia que visa facilitar o trabalho com marketing digital, ao mesmo tempo em que traz mais eficiência e otimiza os processos dessa estratégia, aumentando as chances de sucesso
c) um sistema de identificação que permite rastrear e categorizar itens ou dispositivos, por meio da internet
d) uma ciência multidisciplinar que busca desenvolver e aplicar técnicas computacionais que simulem o comportamento humano em atividades específicas
response: Alternativa D
comment: a) Errada. Internet das Coisas (Internet of Things - IoT) é uma rede de dispositivos físicos conectados à internet para coleta e compartilhamento de informações. Aqui temos vários exemplos de objetos do cotidiano que se conectem à internet para interagir entre si e com sistemas externos a fim de oferecer funcionalidades inteligentes e automatizadas. b) Errada. A alternativa se refere às vantagens da Inteligência Artificial especificadamente na área de Marketing Digital. c) Errada. A alternativa apresenta uma definição genérica de possíveis aplicações de Inteligência Artificial, como categorizar itens por meio da internet.. d) Correta. Inteligência artificial (IA) é uma ciência multidisciplinar que combina conceitos de várias áreas, como computação, matemática, psicologia, e neurociência, para desenvolver sistemas que simulam aspectos do comportamento humano, como processamento de linguagem natural, capacidade de compreensão, capacidade de raciocínio e capacidade de aprendizado, por exemplo.
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front: (QUADRIX/CFO/Desenvolvimento de Sistemas de Informação/2017) Inteligência computacional é um conjunto de métodos e(ou) técnicas que procura desenvolver sistemas dotados de comportamento semelhante a certos aspectos do comportamento inteligente.
response: Certa
comment: Inteligência Computacional refere-se a um conjunto de métodos em computação que visam desenvolver sistemas que simulem aspectos do comportamento inteligente, como processamento de linguagem natural, capacidade de compreensão, capacidade de raciocínio e capacidade de aprendizado, por exemplo.
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front: (CEBRASPE (CESPE)/Ana Proc (DATAPREV)/DATAPREV/2023) A inteligência artificial é um sistema com capacidade de ponderar, aprender e agir para resolver um problema complexo.
response: Errado
comment: Confesso que é muito difícil marcar essa questão como errada no dia da prova, por estar escrita de uma forma muito “bonitinha”. Porém, pensando mais a fundo, veremos que está de fato errada. Sabemos que a inteligência artificial é uma capacidade de um sistema não orgânico “agir” ou “pensar” de forma “semelhante a um humano” ou “com racionalidade”. Assim, não é certo afirmar que “A inteligência artificial é um sistema”, sendo que, a afirmativa corrigida seria “A inteligência artificial é a capacidade de um sistema em ponderar, aprender e agir para resolver um problema complexo”.
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back: Errado - Confesso que é muito difícil marcar essa questão como errada no dia da prova, por estar escrita de uma forma muito “bonitinha”. Porém, pensando mais a fundo, veremos que está de fato errada. Sabemos que a inteligência artificial é uma capacidade de um sistema não orgânico “agir” ou “pensar” de forma “semelhante a um humano” ou “com racionalidade”. Assim, não é certo afirmar que “A inteligência artificial é um sistema”, sendo que, a afirmativa corrigida seria “A inteligência artificial é a capacidade de um sistema em ponderar, aprender e agir para resolver um problema complexo”.

front: (ADAPTADA - QUADRIX/CFO/Desenvolvimento de Sistemas de Informação/2017) São exemplos de técnicas de inteligência computacional (...) a lógica nebulosa ( fuzzy).
response: Certa
comment: De fato, a lógica nebulosa pertence ao campo de estudo da inteligência artificial uma vez que permite modelar e resolver problemas complexos cujas características principais são a imprecisão e a incerteza.
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back: Certa - De fato, a lógica nebulosa pertence ao campo de estudo da inteligência artificial uma vez que permite modelar e resolver problemas complexos cujas características principais são a imprecisão e a incerteza.

front: (CEBRASPE (CESPE)/CTI/ Inteligência Artificial e Ciência de Dados/2024) A representação formal de ontologias é utilizada para que estas sejam consumidas por computadores, enquanto a representação gráfica é utilizada para compreensão humana.
response: Certa
comment: Embora a questão trate de ontologia, podemos resolvê-la de uma forma genérica, uma vez que representações formais de conhecimento tem o intuito de serem precisas e rigorosas, evitando ambiguidades para uma interpretação consistente dos dados por sistemas computacionais. Vejamos uma representação formal, em Web Ontology Language (OWL), de um domínio com livros e autores: Complicado entender, não? Agora vejamos a representação gráfica dessa ontologia. Muito mais fácil!
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back: Certa - Embora a questão trate de ontologia, podemos resolvê-la de uma forma genérica, uma vez que representações formais de conhecimento tem o intuito de serem precisas e rigorosas, evitando ambiguidades para uma interpretação consistente dos dados por sistemas computacionais. Vejamos uma representação formal, em Web Ontology Language (OWL), de um domínio com livros e autores: Complicado entender, não? Agora vejamos a representação gráfica dessa ontologia. Muito mais fácil!

front: (CEBRASPE (CESPE)/CTI/Inteligência Artificial e Ciência de Dados/2024) Ontologias podem ser entendidas como aplicações criadas para simular a ação de especialistas humanos, com o propósito de solucionar problemas específicos em um dado domínio.
response: Errada
comment: A questão inverte o conceito de ontologia com o de sistema especialista. Uma ontologia é uma representação formal e estruturada do conhecimento dentro de um domínio específico. Ela descreve conceitos (ou entidades), relacionamentos e regras que definem como esses conceitos estão inter-relacionados. Já os sistemas especialistas são um tipo de sistema de inteligência artificial projetado para simular o raciocínio e a tomada de decisão de um especialista humano em um domínio específico, desenvolvidos para resolver problemas complexos e fornecer conselhos ou soluções em áreas onde o conhecimento especializado é necessário.
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back: Errada - A questão inverte o conceito de ontologia com o de sistema especialista. Uma ontologia é uma representação formal e estruturada do conhecimento dentro de um domínio específico. Ela descreve conceitos (ou entidades), relacionamentos e regras que definem como esses conceitos estão inter-relacionados. Já os sistemas especialistas são um tipo de sistema de inteligência artificial projetado para simular o raciocínio e a tomada de decisão de um especialista humano em um domínio específico, desenvolvidos para resolver problemas complexos e fornecer conselhos ou soluções em áreas onde o conhecimento especializado é necessário.

front: (IESES - Ass (CRC SC)/CRC SC/Jurídico/2015) Uma linguagem de programação é um conjunto de convenções e regras que especificam como instruir o computador a executar determinadas tarefas. Os sistemas que utilizam mecanismos da área da Inteligência Artificial, como por exemplo, sistemas especialistas são denominados de:
a) Linguagem de montagem.
b) Linguagem orientada ao usuário.
c) Linguagem em nível de máquina.
d) Linguagem do conhecimento.
response: Alternativa D
comment: Que questão esquisita! Embora o enunciado tenha pedido para encontrarmos um sinônimo para “sistemas especialistas”, acredito que a forma correta de se chegar na resposta era entendendo qual conceito se encaixa, de alguma forma, no estudo desse tópico. a) Errada. Linguagem de montagem é uma notação legível por humanos para código de máquina (ou seja, Assembly). Ou seja, é uma notação feita para conseguirmos entender programas escritos para microprocessadores ou microcontroladores em Assembly. Não tem nada a ver com Inteligência Artificial e com sistemas especialistas. b) Errada. Linguagens orientadas ao usuário são aquelas linguagens que facilitam a interação entre o programador e o computador, proporcionando uma interface amigável. Um exemplo é Python. Não há uma relação direta com sistemas especialistas. c) Errada. Linguagem em nível de máquina é a forma mais baixa de programação, cujo código é composto apenas por binários (sequências de 0s e 1s) que o processador pode entender diretamente. Aqui também não há uma relação direta com sistemas especialistas. d) Correta. Linguagem do conhecimento é a linguagem utilizada para representar o conhecimento nas bases de conhecimento dos sistemas especialistas. Além disso, permitem aos sistemas especialistas raciocinar sobre o conhecimento específico do seu domínio, usando regras, fatos e inferências.
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back: Alternativa D - Que questão esquisita! Embora o enunciado tenha pedido para encontrarmos um sinônimo para “sistemas especialistas”, acredito que a forma correta de se chegar na resposta era entendendo qual conceito se encaixa, de alguma forma, no estudo desse tópico. a) Errada. Linguagem de montagem é uma notação legível por humanos para código de máquina (ou seja, Assembly). Ou seja, é uma notação feita para conseguirmos entender programas escritos para microprocessadores ou microcontroladores em Assembly. Não tem nada a ver com Inteligência Artificial e com sistemas especialistas. b) Errada. Linguagens orientadas ao usuário são aquelas linguagens que facilitam a interação entre o programador e o computador, proporcionando uma interface amigável. Um exemplo é Python. Não há uma relação direta com sistemas especialistas. c) Errada. Linguagem em nível de máquina é a forma mais baixa de programação, cujo código é composto apenas por binários (sequências de 0s e 1s) que o processador pode entender diretamente. Aqui também não há uma relação direta com sistemas especialistas. d) Correta. Linguagem do conhecimento é a linguagem utilizada para representar o conhecimento nas bases de conhecimento dos sistemas especialistas. Além disso, permitem aos sistemas especialistas raciocinar sobre o conhecimento específico do seu domínio, usando regras, fatos e inferências.

front: (CEBRASPE (CESPE)/PC PB/Desenvolvimento de Sistemas/2022) A capacidade de um agente computacional de alterar o próprio comportamento com base em situações anteriores é chamada de
a) autonomia.
b) cooperatividade.
c) inteligência.
d) aprendizagem.
e) proatividade.
response: Alternativa D
comment: Um agente inteligente tem como características adicionais ao agente racional a autonomia e a aprendizagem. Dito isso, vamos explicar tais conceitos nas alternativas. a) Errada. A autonomia refere-se à capacidade de um agente computacional de operar de forma independente, sem necessidade de intervenção humana. b) Errada. A cooperatividade refere-se à capacidade de um agente trabalhar em conjunto com outros agentes para alcançar um objetivo comum. c) Errada. Inteligência é um conceito genérico no campo da IA que abarca, de forma ampla, a capacidade do agente se comportar racionalmente. d) Correta. A aprendizagem refere-se à capacidade de um agente computacional de melhorar seu desempenho ao longo do tempo com base em experiências passadas. e) Errada. Proatividade é a capacidade de um agente computacional de tomar a iniciativa e agir antecipadamente para alcançar seus objetivos ou lidar com situações, em vez de apenas reagir a eventos conforme eles ocorrem.
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back: Alternativa D - Um agente inteligente tem como características adicionais ao agente racional a autonomia e a aprendizagem. Dito isso, vamos explicar tais conceitos nas alternativas. a) Errada. A autonomia refere-se à capacidade de um agente computacional de operar de forma independente, sem necessidade de intervenção humana. b) Errada. A cooperatividade refere-se à capacidade de um agente trabalhar em conjunto com outros agentes para alcançar um objetivo comum. c) Errada. Inteligência é um conceito genérico no campo da IA que abarca, de forma ampla, a capacidade do agente se comportar racionalmente. d) Correta. A aprendizagem refere-se à capacidade de um agente computacional de melhorar seu desempenho ao longo do tempo com base em experiências passadas. e) Errada. Proatividade é a capacidade de um agente computacional de tomar a iniciativa e agir antecipadamente para alcançar seus objetivos ou lidar com situações, em vez de apenas reagir a eventos conforme eles ocorrem.