1. O que é Inteligência artificial?
São sistemas que pensam pen sam e atuam de forma racional. Pensa e atuam como os seres humanos. 2. O que é e como é o teste de Turing? T uring?
O teste de turing fornece uma definição operacional satisfatória de Inteligência. Um computador passaria em um teste se um interrogadorhumano, depois de propor algumas perguntas por escrito, nãopudesse distinguir essa ess a máquina de um ser humano. 3. O que é um agente?
Agente é tudo que é capaz de perceber seu ambiente por meio de sensores e agir através de atuadores. 4. O que é um agente racional? r acional?
É um agente que exibe um comportamento racional, fazendo o que é esperado para maximizar o alcance de performance p erformance e objetivos, o bjetivos, fornece a informação inform ação disponível baseandobaseando- se em suas percepções e nas ações de que é capaz. 5. Quais são os tipos de ambientes tipicamente classificados para a atuação de um agente? Quais suas características?
Completamente Observável (vs. Parcialmenteobservável): Um agente sensor percebe o ambiente demaneira completa para cada momento ao longo dotempo. d otempo. Determinístico (vs. estatístico): O estágio seguinte doambiente é determinado unicamente pelo estado atualsomado à ação do agente. (Se o ambiente édeterminístico exceto pela ação de outros agentes, oambiente é definido como estratégico). Episódico (vs. sequencial): A experiência do agente édividida em episódios pontuais (cada episódio consistena percepção e correspondente ação do agente) sendoa escolha da ação unicamente dependente do correnteepisódio c orrenteepisódio.. Estático (vs. dinâmico): O ambiente permaneceinalterado enquanto um agente estádeliberando. ( O ambiente é dito semi-dinâmicose o ambiente não mudar por si ao longo dotempo mas a performance do agente muda. Discreto (vs. continuo): Um número limitado deestados possíveis, discretos e passiveis depercepção e atuação. Agente único (vs. multiagente): Um agente queopera sozinho em um ambiente. 6. O que é e o que faz a função de agente?
É uma descrição matemáticas, afirmamos abstrata que mapeia qualquer seqüência de percepções eespecifica uma ação. 7. Quais as características caracterís ticas do agente reativo simples?
São agentes simples que possuem uma Inteligência limitada. Seleciona ações com base na percepção atual ignorando o histórico de percepções.
8. Quais as características do agente reativo baseado em modelo?
O agente controla o histórico de percepções, através de um estado interno, com isso é possível ter uma indicação a respeito de coisas que não podem ser percebidas. É como se algo fosse capaz de registrar um conjunto de regras ou um modelo de ambiente. 9. Quais as características dos agentes baseados em Objetivos?
O agente pode vir a precisar além do modelo de objetivos que definam seu sucesso ou fracasso. 10. Quais as características dos agentes baseados na utilidade?
Uma das características é o mapeamento de um estado ou sequencia onde um número pode ser representativo, já que os objetivos não são suficientes para gerar um comportamento de qualidade na maior parte das situações. 11. Quais as características dos agentes com aprendizagem?
É a ideia que a máquina pode aprender. O agente de aprendizado pode ser dividido em quatro componentes conceituais que são critica, elemento de aprendizagem, gerador de problema, elemento performance. 12. O que é a formulação de problema na abordagem de IA?
É o processo de decidir que ações e estados devem ser considerados para um determinado objetivo. 13. Como um problema pode ser formalmente modelado? Dê um exemplo diferente dos vistos em aula.
Cada ação abstrata deverá ser mais simples que o problema original. 14. Quais as diferenças entre um est ado e sua representação por um nó em uma árvore ou grafo?
Um nó é uma estrutura de dados que constitui parte da arvore e o estado é uma representação de uma configuração física. 15. Qual a característica de: a. Busca em extensão. y y
y
Seleciona para expansão o nó mais raso não-expandido na árvore de busca. É completa, ótima para passos de custo unitário e tem complexidade de tempo e espaço igual a O(bd) b fator de ramificação e d número de níveis. A complexidade do espaço a torna impraticável na maior parte dos casos.
b. Busca em profundidade. y y
Seleciona para expansão o nó não expandido mais profundo na árvore de busca. Não é completa nem ótima, em tem complexidade O(bm) para o tempo e O(b*m) para o espaço. Onde m é a profundidade máxima para qualquer caminho.
c. Busca por aprofundamento iterativo y
y
Chama a busca em profundidade limitada com limites crescentes até encontrar objetivo. É completa e ótima para passos de custo unitário e tem complexidade de tempo O(bd) e complexidade de espaço O(b*d)
16. O que é heurística? Dê dois exemplos explicando com suas palavras.
uma estrutura de controle, ou um conjuntode procedimentos, que não mais garanta a solução ótima, mas que namaioria dos casos encontra uma solução sub ótima, mas bem próxima dasolução ótima. A heurística é uma técnica que melhora a eficiência de um processo debusca, sacrificando retenções de completeza. A heurística aponta p ara pontos ou direções interessantes, m as podedeixar de fora pontos importantes para a solução do problema. Exemplos: no calculo de uma rota em vez de pegar a distância todo o percurso os possíveis percursos considerando apenas o que está no caminho do destino, assim dando a rota, mesmo a mesma não sendo a mais curta. Outro exemplo pode ser a mente humana: avalia a pessoa conforme o grupo é, tomando assim um atalho mas isso pode ser errado, pois o individuo pode ser diferente. 17. O que é e como funciona a Busca A*?
Busca A* é a forma mais conhecida de busca pela melhor escolha. Ela avalia nós combinando g(n), o custo decada nó, e h(n), o custo para ir do nó até oobjetivo: f(n) = g(n) + h(n) 18. Que característica faz uma heurística admissível?
Uma heurística admissível é aquela que nuncasuperestima o custo para alcançar o objetivo. Nela imaginam que o problema seja menor do que narealidade é. 19. Que característica faz uma heurística consistente?
Uma heurística é considerada consistente se: para cada nó n e cada sucessor n de n gerado poruma ação a, o custo estimado de alcançar o objetivoa partir de n não é maior que o custo do passo de sechegar a n somado ao custo estimado de alcançar oobjetivo a partir de n . 20. O que é um problema relaxado? Dê exemplo.
Um problema com menor número derestrições sobre suas ações é chamadoproblema relaxado. Exemplo: Se as regras do quebra-cabeça fossemalteradas de modo que um blo co pudessese deslocar para qualquer lugar, inclusive para um quadrad o ocupado, assim teríamos um menor número de restriçõesao problema. 21. Explique como funciona o método de busca subida de encosta em função da figura apresentada nos slides.
É um laço repetitivo que se move de forma contínua. O algoritmo termina quando encontra um pico em que nenhum vizinho tem valor maior. A busca em subida de encosta não examina antecipadamente valores de estados além dos vizinhos imediatos.
22. O que são e quais as características dos Algoritmos Genéticos? Comente inclusive os mecanismos de seleç ão, cross-over e mutação. Ilustre.
Em um algoritmos genético (AG), os estadossucessores são gerados a partir da combinaçãode dois estados pais.Os AGs começam com um conjunto de kestados gerados aleatoriamente (população). Cada estado (individuo) é representado comouma cadeia sobre um alfabeto finito (freqüentemente cadeias de 0s e 1s).Para a produção de uma nova geração cada estado éavaliado pela função de avaliação ( função de fitness). Seleção - onde os indivíduos são ordenados de acordo com a função-objetivo e lhes são atribuídas probabilidades decrescentes de serem escolhidos. A escolha é feita então aleatóriamente de acordo com essas probabilidades. Dessa forma conseguimos escolher como pais os mais bem adaptados, sem deixar de lado a diversidade dos menos adaptados. Outras formas de seleção podem ser aplicadas dependendo do problema a ser tratado. Cross-over - os descendentes recebem em seu código genético parte do código genético do pai e parte do código da mãe. Esta recombinação garante que os melhores indivíduos sejam capazes de trocar entre si as informações que os levam a ser mais aptos a sobreviver, e assim gerar descendentes ainda mais aptos. Mutação - são feitas com probabilidade a mais baixa possível, e tem como objetivo permitir maior variabilidade genética na população, impedindo que a busca fique estagnada em um mínimo local
