No que diz respeito às novas tecnologias, julgue o item.A in...

Gabarito: E

O item apresenta uma afirmação incorreta ao sugerir que a inteligência artificial (IA) não está associada à aprendizagem. Na verdade, a aprendizagem é um dos pilares fundamentais da IA, sobretudo na área de aprendizado de máquina (machine learning) e aprendizado profundo (deep learning), que trabalham com algoritmos capazes de aprender a partir de dados e melhorar suas próprias decisões e predições ao longo do tempo.

Portanto, a capacidade de aprendizagem não é exclusiva dos seres humanos e é amplamente explorada na engenharia de software voltada para inteligência artificial. Além disso, a IA também abrange o estudo e desenvolvimento de algoritmos para simular linguagem, raciocínio e resolução de problemas, entre outras capacidades cognitivas, tanto humanas quanto animais, em computadores e outros dispositivos.

Assim, fica evidenciado o erro na assertiva, reforçando que a aprendizagem é, de fato, um componente crucial na inteligência artificial contemporânea.

Na verdade, existem basicamente 4 tipos de machine learning.

Aprendizado supervisionado. No aprendizado de máquina supervisionado, os algoritmos são treinados a partir de exemplos rotulados.

Aprendizado não-supervisionado.

Aprendizado semi-supervisionado.

Aprendizado por reforço.

Fala meus alunos(as)! A questão aborda conhecimentos acerca de Inteligência Artificial (IA)

Gabarito: ERRADA.

QUESTÃO: A inteligência artificial refere-se a um campo de conhecimento que não está associado à aprendizagem, uma vez que esta é uma capacidade puramente humana; contudo, este campo está associado à linguagem e à inteligência, ao raciocínio e à resolução de problemas. ERRADA.

COMENTÁRIOS:

O que é aprendizado de máquina (Machine Learning)?

R. Aprendizado de máquina é um subcampo da inteligência artificial que lida com algoritmos de computação que podem ser melhorados via dados de treinamento sem programação explícita.

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Algoritmos de aprendizado de máquina podem ser classificados, de maneira geral, em três categorias:

Aprendizagem supervisionada: São feitas entradas de rótulos e exemplos atuais a respectiva saída desejada e isso permite ao algoritmo aprender as regras que mapeiam entradas e saídas.  

• Aprendizagem não supervisionada: Os rótulos não são fornecidos e, portanto, o algoritmo pode encontrar sua própria estrutura de processamento das entradas (por exemplo, encontrando padrões ocultos nos dados).
• Aprendizagem por reforço: O algoritmo interage repetidamente com um ambiente dinâmico com um objetivo específico como, por exemplo, ganhar um jogo ou dirigir um carro. O algoritmo chega à solução mais otimizada para o problema por meio de repetidos erros e tentativas.

Rumo à aprovação meus alunos(a)!

Bons Estudos!