Inteligência Artificial

Qual é o objetivo primordial da Inteligência Artificial (IA)?

Permitir que máquinas executem tarefas que tradicionalmente demandam inteligência humana, como aprendizado e tomada de decisões. //

A IA é fundamentalmente interdisciplinar, baseando-se em quais disciplinas principais?

Estatística, matemática, ciência da computação, lógica e psicologia cognitiva. //

Como se define a área de Big Data?

Área que estuda como tratar, analisar e obter informações a partir de grandes conjuntos de dados impossíveis de analisar por sistemas tradicionais. //

O que caracteriza o mundo atual como sendo "data driven" (orientado por dados)?

O crescimento constante do volume de dados armazenados, tornando a análise dessas informações essencial para decisões corretas. //

O que é a Ciência de Dados (Data Science)?

Área interdisciplinar que combina matemática, estatística e computação para extrair conhecimento, detectar padrões e apoiar tomadas de decisão. //

Na IA e Ciência de Dados, o que define o termo "ontologia"?

Uma representação formal e explícita de um conjunto de conceitos dentro de um domínio e as relações entre eles. //

Quais são os quatro componentes fundamentais de uma Ontologia?

Conceitos (Classes), Relações, Axiomas e Instâncias. //

Em uma ontologia, o que representam os "Axiomas"?

Regras que especificam restrições ou relações adicionais entre os conceitos definidos. //

Como as ontologias auxiliam na interoperabilidade entre sistemas?

Facilitando o entendimento comum de informações entre diferentes sistemas e aplicações de forma consistente. //

Qual a principal diferença entre soluções de IA e softwares convencionais no ambiente corporativo?

A capacidade de as soluções de IA "aprenderem" a melhorar o próprio serviço ao qual se destinam continuamente. //

Qual o objetivo central do Teste de Turing, proposto em 1950?

Determinar a capacidade de uma máquina de exibir comportamento inteligente indistinguível do de um ser humano. //

Passar no Teste de Turing implica que a máquina possui consciência?

Não, implica apenas que ela pode simular conversas humanas de forma convincente, sem entendimento real. //

O que define um "agente" em Inteligência Artificial?

Uma entidade capaz de perceber o ambiente através de sensores e executar ações sobre ele através de atuadores. //

A capacidade de um agente de operar de forma independente, sem intervenção humana contínua, chama-se _____.

Autonomia //

Por que a onisciência não é viável em sistemas de IA reais atualmente?

Devido à complexidade e imprevisibilidade dos ambientes, que tornam impossível prever todos os resultados com 100% de certeza. //

No ciclo de interação de um agente, para que servem os sensores?

Para coletar dados e informações do ambiente, permitindo que o sistema "enxergue" ou "sinta" o mundo. //

No ciclo de um agente inteligente, os _____ são utilizados para provocar mudanças no ambiente.

Atuadores //

Como a IA pode contribuir para a gestão de recursos naturais na sustentabilidade?

Otimizando o uso de água e energia e prevendo padrões climáticos para melhorar a eficiência agrícola. //

O que é Machine Learning (Aprendizado de Máquina)?

Subcampo da IA focado no uso de dados e algoritmos para que computadores aprendam a identificar padrões sem programação explícita. //

No Aprendizado Supervisionado, como os algoritmos aprendem?

A partir de dados rotulados, onde as respostas ou saídas esperadas já são conhecidas pelo sistema. //

O Aprendizado _____ ocorre quando os algoritmos identificam padrões ou agrupamentos em dados sem rótulos pré-definidos.

Não Supervisionado //

Qual a base do Aprendizado por Reforço?

O aprendizado por tentativa e erro, onde o modelo é guiado por recompensas ou penalidades baseadas em suas ações. //

O que caracteriza o Aprendizado Profundo (Deep Learning)?

O uso de redes neurais artificiais profundas com múltiplas camadas para imitar o funcionamento do cérebro humano. //

Qual o objetivo do Processamento de Linguagem Natural (PLN)?

Capacitar máquinas a entender, interpretar e gerar a linguagem humana escrita e falada. //

A _____ é o ramo da IA focado em capacitar sistemas a interpretarem imagens e vídeos, replicando a visão humana.

Visão Computacional //

O que diferencia a Computação Cognitiva de outras formas de IA?

Seu foco em emular processos mentais humanos de alto nível, como julgamento e tomada de decisão em contextos incertos. //

Como funcionam os sistemas de raciocínio e sistemas especialistas?

Utilizam regras previamente programadas para tomar decisões ou resolver problemas específicos de um domínio. //

Qual a principal característica da IA Generativa?

A capacidade de criar novos conteúdos, como textos, imagens ou áudios, com base em padrões aprendidos. //

O que define a IA Forte, também conhecida como Inteligência Artificial Geral (AGI)?

Sistemas que realmente entendem, percebem e têm consciência, operando em qualquer tarefa cognitiva humana. //

A IA _____ refere-se a sistemas desenvolvidos para realizar tarefas específicas ou problemas restritos, sem consciência real.

Fraca (ou Estreita) //

O que é Engenharia de Prompts?

A prática de projetar consultas (prompts) para guiar modelos de IA generativa a capturarem nuances e contextos específicos. //

O que caracteriza a técnica de Zero-Shot Prompting?

Desafiar o modelo a realizar uma tarefa sem fornecer nenhum exemplo prévio dentro do prompt. //

Qual a finalidade da técnica Few-Shot Prompting?

Fornecer exemplos precedentes no prompt para servir como guia contextual para a resposta do modelo. //

Como funciona a técnica Chain-of-Thought (CoT)?

Instrui o modelo a resolver problemas complexos passo a passo, dividindo a tarefa em etapas intermediárias de raciocínio. //

O que define o prompting de Instruções Condicionais?

A especificação de regras, restrições ou parâmetros fixos que a saída do modelo deve obrigatoriamente seguir. //

O que é IA Responsável (Responsible AI)?

Prática de projetar e utilizar sistemas de IA alinhados a princípios éticos, valores sociais e padrões legais. //

Defina IA Explicável (Explainable AI - XAI).

Capacidade dos sistemas de IA de fornecerem explicações claras e compreensíveis sobre como suas decisões foram tomadas. //

Qual a diferença temporal entre IA Responsável e IA Explicável?

A IA Responsável atua no planejamento (antes do fato), enquanto a IA Explicável foca nos resultados (após o fato). //

Na IA Responsável, o princípio da Transparência refere-se a _____.

Clareza com que os processos e decisões do sistema são comunicados aos usuários e partes interessadas. //

O que envolve o princípio da Responsabilidade (Accountability) na IA?

A atribuição clara de deveres e a garantia de que pessoas ou entidades respondam pelas ações e consequências do sistema. //

O princípio da Privacidade na IA deve ser garantido em quais fases do ciclo de dados?

Em todas as fases: coleta, armazenamento e processamento das informações pessoais. //

O que representa o "viés" (bias) em um sistema de IA?

Distorções ou preconceitos presentes nos dados ou algoritmos que levam a decisões injustas ou discriminatórias. //

Por que sistemas de IA frequentemente replicam preconceitos sociais e culturais?

Porque são treinados com dados históricos que já contêm esses preconceitos preexistentes na sociedade.