ulgue os itens 115 e 116, a respeito dos conceitos de inteli...

A alternativa correta é E - errado. Para entender por que essa alternativa está correta, precisamos discutir sobre redes neurais e sua relação com os conceitos de inteligência computacional.

Redes neurais são modelos computacionais inspirados no sistema nervoso dos seres vivos, projetados para simular a maneira como o cérebro humano processa informações. Elas são compostas por unidades de processamento chamadas neurônios artificiais, que se conectam entre si e têm a capacidade de aprender a partir de dados. Os principais pontos que contrariam a afirmação da questão são:

• Redes neurais não são baseadas em codificação de conjuntos de soluções: Elas ajustam seus parâmetros internos, ou seja, os pesos sinápticos que conectam os neurônios, baseados em técnicas de otimização, a fim de minimizar erros e melhorar a capacidade de predição ou classificação.
• Parâmetros de otimização são fundamentais: Diferente do que foi afirmado, redes neurais se utilizam extensivamente de parâmetros de otimização, como taxas de aprendizagem e funções de custo/perda, para guiar o aprendizado e ajustar os pesos.
• Uso de regras: A questão sugere que redes neurais utilizam "regras" em um sentido estritamente determinístico, como em sistemas baseados em regras. No entanto, redes neurais operam através de um processo de aprendizado que envolve a adaptação contínua de seus pesos durante o treinamento, de forma a aprender padrões subjacentes nos dados de entrada, e não por meio de regras predefinidas.

Portanto, considerando o exposto, a afirmação da questão está incorreta, pois redes neurais são projetadas para aprender a partir de exemplos, adaptando seus parâmetros internos de modo iterativo a fim de alcançar uma solução ótima, e não a partir de um conjunto de regras ou soluções predefinidas.

O erro está no fato de não possuirem regras?

O erro está em "não nos parâmetros de otimização"  pois redes neurais são algoritmos de otimização.

ERRADO. São os algoritmos genéticos que tem essa característica.
ESTRATÉGIA CONCURSOS - THIAGO CAVALCANTI

Gaba: Errado

Algoritmos genéticos diferem dos algoritmos tradicionais de otimização em basicamente quatro aspectos:

– Baseiam-se em uma codificação do conjunto das soluções possíveis, e não nos parâmetros da otimização em si;

– Os resultados são apresentados como uma população de soluções e não como uma solução única;

– Não necessitam de nenhum conhecimento derivado do problema, apenas de uma forma de avaliação do resultado;

– Usam transições probabilísticas e não regras determinísticas

Fonte: Prof. Thiago Cavalcanti

Minha contribuição sobre Redes Neurais:

Redes Neurais usa:

• regressão generalizada e
• oferece um método iterativo para  executá-la.
• técnica de ajuste de curva para deduzir uma função de um conjunto de amostras

As redes neurais podem ser classificadas de modo geral em duas categorias: redes supervisionadas e não supervisionadas.

• Métodos adaptativos que tentam reduzir o erro da saída são métodos de aprendizado supervisionado
• enquanto aqueles que desenvolvem representações internas sem saídas de amostra são denominados métodos de aprendizado não supervisionado.

Fonte: Navathe 6ª edição