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Questões de Concurso sobre Inteligência Artificial
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No contexto de Inteligência Artificial (IA) Generativa multimodal, considere as seguintes afirmações:
I. O modelo CLIP (Contrastive Language-Image Pretraining) foi desenvolvido para entender a relação entre imagens e definições em texto. Ele aprende comparando pares de imagens e textos encontrados na internet, permitindo que o sistema encontre imagens relevantes a partir de uma descrição em linguagem natural, sem precisar que o usuário tenha previamente classificado cada imagem manualmente.
II. O Stable Diffusion é uma IA generativa especializada em criar imagens foto realistas e arte a partir de texto de forma eficiente a partir de descrições de textos. Em vez de processar imagens completas, que que exige computação forte, ele trabalha em uma representação otimizada das imagens, gerando resultados de qualidade com menor custo computacional.
III. O modelo GPT-4 Vision é um modelo de Inteligência Artificial multimodal consegue "ler" conteúdo visual e entenda o contexto de imagens, fotografias, gráficos, captura de telas e documentos convertendo pedaços da imagem em informações numéricas compatíveis com o processamento de texto. Essencialmente, o sistema trata as imagem inseridas na conversa, permitindo análise integrada de texto e imagem.
Após análise das afirmativas, assinale a alternativa correta:
A
Apenas a afirmativa I está correta.
B
Apenas a afirmativa II está correta.
C
As afirmativas I e II estão corretas.
D
As afirmativas II e III estão corretas.
E
As afirmativas I, II e III estão corretas.
Analise as asserções a seguir e a relação proposta entre elas.
I.Os sistemas de inteligência artificial podem reproduzir e amplificar preconceitos presentes na sociedade.
PORQUE
II.Os sistemas de inteligência artificial são capazes de processar grandes volumes de dados em curto intervalo de tempo.
A respeito dessas asserções, assinale a alternativa CORRETA:
A
As asserções I e II são falsas.
B
A asserção I é verdadeira, e a II é falsa.
C
As asserções I e II são verdadeiras, e a II é uma justificativa correta da I.
D
As asserções I e II são verdadeiras, mas a II não é uma justificativa correta da I.
E
A asserção I é falsa, e a II é verdadeira.
Com relação ao uso de ferramentas de inteligência artificial, um dos tipos de modelos de deep learning é treinado em imensas quantidades de dados, tornando-o capaz de entender e gerar linguagem natural e outros tipos de conteúdo para executar uma grande variedade de tarefas. Esse tipo e sua respectiva sigla, em inglês, são chamados de:
A
k-vizinhos mais próximos; (KNN)
B
computação de alto desempenho; (HPC)
C
automação de processos robóticos; (RPA)
D
arquitetura de computação unificada; (CUA)
E
modelos de linguagem de grande escala; (LLM)
Durante uma aula de cultura digital, os alunos utilizaram uma IA generativa para criar imagens com o seguinte comando: uma pessoa liderando uma reunião de negócios. A constatação dos alunos foi de que 90% dos resultados retratavam homens brancos. O professor, então, decide promover o uso crítico da informação e explicar a origem desse viés algorítmico.
Com base nessa situação hipotética, assinale a opção que apresenta uma explicação correta dada pelo professor.
A
O resultado caracteriza um deepfake estatístico, pois a IA generativa tende a sofrer alucinações que distorcem a realidade social representada nas imagens produzidas.
B
A tecnologia opera com neutralidade matemática, refletindo fielmente a estatística atual do mercado de trabalho global.
C
A natureza aleatória do funcionamento do algoritmo causou o padrão, pois, diante de comandos genéricos, o sistema realiza um sorteio imparcial de imagens do banco de dados.
D
Os modelos de IA reproduzem padrões e estereótipos presentes nos bancos de dados (datasets) massivos usados em seu treinamento.
E
As ferramentas de IA têm por padrão oferecer resultados técnicos, sem fazer juízo de valor sobre diretrizes de ética e inclusão.
Uma Secretaria Estadual de Saúde implantou um sistema de apoio à decisão para triagem automática da prioridade das solicitações de exames especializados recebidas por meio do portal eletrônico do cidadão. A base histórica disponível contém milhares de solicitações já analisadas por médicos reguladores, devidamente rotuladas conforme o grau de prioridade atribuído à época. A equipe técnica pretende prever automaticamente a categoria de novas solicitações, reduzindo o tempo de resposta e aumentando a eficiência e assertividade da urgência no contexto do atendimento público.
Diante dos fundamentos de Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina, a abordagem adequada para resolver o problema descrito é
A
treinar um modelo de classificação supervisionada utilizando os dados históricos rotulados para prever a categoria de prioridade das novas solicitações.
B
aplicar um método de redução de dimensionalidade para identificar padrões ocultos e, isoladamente, determinar prioridade do atendimento.
C
aplicar um algoritmo de clusterização não supervisionada para agrupar solicitações semelhantes e, posteriormente, definir manualmente as prioridades.
D
utilizar um modelo de regressão linear para estimar o tempo de espera do paciente e, a partir disso, inferir a prioridade clínica.
E
empregar técnicas de aprendizado por reforço para que o sistema aprenda a priorizar casos com base em recompensas associadas ao tempo de atendimento.
No contexto institucional, o uso de ferramentas de Inteligência Artificial exige cuidados técnicos, éticos e jurídicos. Assinale a alternativa correta.
A
Sistemas de IA são sempre neutros, infalíveis e dispensam validação humana.
B
Ferramentas de IA podem receber livremente dados pessoais sensíveis, sem base legal ou controle de acesso.
C
A adoção de IA elimina a necessidade de políticas internas de segurança, governança e conformidade.
D
O uso de IA deve considerar finalidade, qualidade dos dados, riscos de viés, proteção de dados pessoais, rastreabilidade das decisões e supervisão humana quando houver impacto relevante sobre pessoas.
A respeito do uso de ferramentas de Inteligência Artificial (IA) para auxiliar na elaboração de textos, relatórios ou estudos, uma prática ética fundamental ao usuário é
A
utilizar a IA como fonte primária do conteúdo, desde que o resultado final esteja tecnicamente correto, dispensando validação humana.
B
utilizar a IA sem declarar seu uso, desde que não haja reprodução literal de textos protegidos por direitos autorais.
C
utilizar a IA como instrumento de apoio, mantendo a responsabilidade humana pelo conteúdo final.
D
utilizar a IA livremente sem necessidade de avaliar riscos, desde que não haja intenção de causar danos.
E
inserir indiscriminadamente dados privados e sensíveis nas ferramentas de IA sempre que isso aumentar a precisão das respostas obtidas.
Em Inteligência Artificial, agentes podem ser classificados conforme a forma como utilizam percepções, memória, objetivos, utilidade e aprendizado para tomar decisões.
Com base nessas distinções, assinale a alternativa correta.
A
Um agente baseado em utilidade não usa função numérica para avaliar estados, enquanto um agente com aprendizado atua sem modificar seu comportamento ao longo do tempo.
B
Um agente baseado em objetivos utiliza uma função de utilidade para definir quais estados são aceitáveis, enquanto um agente baseado em utilidade busca satisfazer um objetivo previamente estabelecido.
C
Um agente com aprendizado substitui gradualmente os mecanismos de decisão de um agente baseado em modelo, tornando desnecessária a manutenção de representação interna do ambiente.
D
Um agente baseado em modelo seleciona ações com base na percepção atual, sem considerar estados anteriores do ambiente.
E
Um agente reativo simples não aprende, enquanto um agente baseado em modelo utiliza memória para manter uma representação interna do ambiente.
Em atividades de administração de sistemas, é comum a utilização de scripts para automação de tarefas, de ferramentas computacionais de apoio ao desenvolvimento e à operação, de mecanismos de monitoramento de serviços e aplicações, e de documentação técnica para registro de procedimentos e apoio à gestão do ambiente. Nesse contexto, ferramentas de inteligência artificial também podem ser empregadas para auxiliar no desenvolvimento, na automação e no diagnóstico de problemas, desde que seu uso observe limitações e boas práticas. Sobre esse assunto, assinale a alternativa correta.
A
A utilização de ferramentas de inteligência artificial pode ser empregada na geração automática de documentação técnica, sendo considerada suficiente como a fonte de informação para registro de procedimentos e tomada de decisão operacional.
B
O monitoramento contínuo de serviços, quando associado a mecanismos automatizados de alerta, pode substituir o uso de scripts de automação em tarefas administrativas recorrentes, pois permite reagir dinamicamente às condições do ambiente e aos eventos observados em tempo real.
C
O uso de scripts de automação em Shell ou PowerShell elimina a necessidade de validação dos procedimentos executados, desde que as rotinas tenham sido previamente testadas e homologadas para uso em produção e integradas ao ambiente operacional.
D
A utilização de scripts para automatizar tarefas repetitivas, associada ao monitoramento de serviços e ao registro das rotinas em documentação técnica, pode aumentar a eficiência da administração de sistemas, e o uso de ferramentas de inteligência artificial, como apoio, deve ser acompanhado de validação técnica.
Na área de Inteligência Artificial, os agentes inteligentes são sistemas autônomos que percebem o ambiente por meio de sensores e agem sobre esse ambiente por intermédio de atuadores. A figura abaixo representa um tipo de agente inteligente.
Assinale a alternativa que identifica CORRETAMENTE o tipo de agente ilustrado.
Adaptada de Russel e Norvig (2004). RUSSELL, Stuart; NORVIG, Peter. Inteligência artificial: tradução da terceira edição. Rio de Janeiro: Campus, 2004.
A
Agentes reativos baseados em modelos.
B
Agentes reativos simples.
C
Agentes baseados em objetivos.
D
Agentes baseados na utilidade.
E
Agentes com aprendizagem.
Um órgão de controle estuda implantar uma plataforma avançada baseada em grandes modelos de linguagem para apoiar a análise de documentos, a consulta a bases normativas e a execução de fluxos complexos (por exemplo, checagem automática em diários oficiais, sistemas internos e bases abertas). A arquitetura em estudo combina LLMs, geração aumentada por recuperação (RAG), agentes de IA com uso de ferramentas externas e mecanismos de monitoramento para riscos éticos e de segurança.
Com base em conceitos de transformers e LLMs, RAG, agentificação, engenharia de prompts, bem como ética e segurança em IA, analise as afirmativas a seguir.
I. Em uma arquitetura com RAG, o LLM é utilizado principalmente como gerador condicionado a evidências: os documentos relevantes são buscados por similaridade de embeddings em um índice vetorial e incorporados ao contexto de entrada, de modo que decisões sobre fragmentação (tamanho dos trechos, sobreposição, estratégia de indexação) influenciam diretamente tanto a recuperação quanto a qualidade e a fundamentação das respostas.
II. Em arquiteturas que combinam LLMs com RAG, o risco de exposição indevida de dados sensíveis tende a ser intrinsecamente menor do que no uso direto de LLMs, porque os documentos sigilosos não precisam ser indexados: o modelo passa a depender principalmente de representações paramétricas já aprendidas no pré-treinamento, reduzindo a necessidade de controles específicos sobre o ciclo de vida dos dados no índice vetorial.
III. Técnicas de alinhamento com preferências humanas, como Reinforcement Learning e variantes de preference optimization, são frequentemente combinadas com boas práticas de engenharia de prompts (zero-shot, few-shot, encadeamento de pensamento) e com avaliações sistemáticas de prompts e saídas, pois, mesmo após o alinhamento, permanecem desafios como viés algorítmico, suscetibilidade a jailbreaks e prompt injection, exigindo camadas adicionais de governança, monitoramento e auditoria.
Está correto o que se afirma em:
A
I, apenas;
B
I e II, apenas;
C
I e III, apenas;
D
II e III, apenas;
E
I, II e III.
Em sistemas de Inteligência Artificial voltados para controle inteligente e tomada de decisão, diferentes abordagens são utilizadas para lidar com informações incompletas, aproximadas ou incertas. Alguns métodos aplicam regras e modelos para decidir ações ou classificações a partir de dados que podem não ser precisos.
Considerando esse contexto, assinale a alternativa que apresenta corretamente uma característica de Lógica Fuzzy.
A
Trabalha com valores binários, representando fatos como verdadeiro ou falso, por exemplo: SE temperatura ≥ 30°C ENTÃO ventilador ligado.
B
Baseia-se em probabilidade estatística para estimar a ocorrência de eventos futuros, por exemplo: A probabilidade de chuva amanhã é 0,7 → ligar o guarda-chuva.
C
Trabalha com incerteza linguística, utilizando regras como: SE temperatura é alta ENTÃO ventilador é rápido.
D
Depende de funções de custo lineares e determinísticas para calcular a saída ideal, por exemplo: Se erro = 5 então ajuste do motor = 10.
E
Representa conhecimento através de árvores de decisão para realizar classificações precisas, por exemplo: SE idade < 18 ENTÃO estudante, SENÃO trabalhador.
A convergência entre a inteligência artificial (IA) e as plataformas de integração tem sido fundamental para a automação de processos e a agilidade no desenvolvimento de soluções. Diante desse cenário, analise as asserções.
I. O MCP (Model Context Protocol) estabelece um padrão aberto de modelo capaz de sugerir trechos de código e funções completas. O MCP atua de forma consultiva na resolução de dúvidas e no suporte a fluxos rotineiros, como a geração de testes unitários, a depuração de sistemas e a análise de perfil.
II. O protocolo MCP (Model Context Protocol) é um padrão aberto que permite que os modelos de IA interajam com ferramentas e serviços externos por meio de uma interface unificada, proporcionando otimização do desenvolvimento de sistemas e na automação de fluxos de trabalho.
III. O MCP (Model Context Protocol) estabelece um padrão de segurança e conformidade para o desenvolvimento de LLMs (modelos de linguagem de grande porte), assegurando a interoperabilidade técnica para a integração desses modelos em cenários de alta complexidade.
IV. Agentes de IA acoplados à IDE (Integrated Development Environment) transformam requisitos de alto nível, descritos em linguagem natural, em ações concretas na base de código. O agente orquestra desde o planejamento e edição de scripts até a execução de comandos de terminal e integração de ferramentas.
Assinale a alternativa que apresenta apenas asserções corretas.
A
I e II
B
I e III
C
II e IV
D
III e IV
O TCE-SC desenvolveu um modelo de IA para detectar fraudes em licitações. Durante o treinamento, o modelo apresentou 99% de acerto na base de dados histórica, mas, ao ser aplicado em dados novos de 2026, a precisão caiu para 55%.
Esse fenômeno técnico, no qual o modelo decora os dados de treinamento mas falha em generalizar para dados novos, é conhecido como
A
Underfitting.
B
Overfitting.
C
Normalização de Dados
D
Aprendizado não supervisionado.
E
Regressão Logística.
Felipe estava construindo um chatbot com IA Generativa e LLM. Visando melhorar as respostas fornecidas pelo chatbot, decidiu empregar a Geração Aumentada de Recuperação (Retrieval Augmented Generation - RAG).
Assinale a opção que melhor explica a escolha de Felipe pelo emprego da técnica RAG.
A
Ela permite que modelos de LLM maiores sejam carregados em memória utilizando-se um tamanho de memória menor.
B
Ela promove a recuperação de trechos relevantes de documentos para que sejam concatenados ao contexto enviado ao modelo.
C
Por meio dela realiza-se a construção de um comitê de modelos de linguagem menores, de forma que a resposta é escolhida por votação.
D
Ela possibilita chamadas recursivas ao modelo de LLM de forma a refinar a resposta. Assim a primeira resposta gerada é submetida ao modelo para uma validação.
E
Ela permitirá a construção de um modelo de LLM (menor e mais rápido) treinado para imitar o comportamento e o raciocínio de um modelo mais poderoso, mantendo o desempenho o mais próximo possível do original com muito menos custo computacional.
Em inteligência artificial, todo sistema com base em regras aprende automaticamente com novos dados, ajustando as suas próprias regras sem intervenção humana.
C
Certo
E
Errado
Sobre a Inteligência Artificial, assinale a alternativa correta.
A
É totalmente imparcial e neutra, independentemente dos dados utilizados.
B
Impede, por si só, a disseminação de informações falsas em ambientes digitais.
C
Dispensa a supervisão humana em suas aplicações, garantindo sempre decisões corretas.
D
Pode reproduzir distorções e vieses presentes nos dados utilizados em seu desenvolvimento ou funcionamento.
Redes neurais profundas e modelos de linguagem de grande escala (LLMs) representam avanços significativos no campo da inteligência artificial, sendo empregados em diferentes tipos de aplicações computacionais. Considerando as características estruturais e funcionais dessas abordagens, assinale a alternativa correta.
A
O deep learning refere-se a modelos estatísticos lineares aprimorados, que não dependem de aprendizado de representações hierárquicas.
B
Redes neurais profundas distinguem-se das redes rasas apenas pelo tamanho do conjunto de dados de treinamento, mantendo a mesma quantidade de camadas internas.
C
Modelos de linguagem de grande escala são implementados com redes neurais profundas, como arquiteturas baseadas em transformadores, capazes de aprender representações distribuídas de sequências textuais.
D
Nos modelos de linguagem de grande escala, os tokens são mapeados para embeddings semânticos estáticos e independentes de contexto, os quais são combinados segundo regras linguísticas explícitas para produzir a interpretação do texto.
Um laboratório de pesquisa médica está desenvolvendo um sistema de inteligência artificial para auxiliar no diagnóstico de uma doença de pele extremamente rara. O maior desafio do projeto é a escassez de dados: a equipe possui apenas 300 imagens dermatoscópicas rotuladas da doença, quantidade insuficiente para treinar uma rede neural convolucional (CNN) complexa do zero sem causar sobreajuste (overfitting).
Para contornar essa limitação, os cientistas de dados decidiram utilizar um modelo de arquitetura robusta (como a ResNet-50), que já foi previamente treinado em milhões de imagens genéricas do banco de dados ImageNet. A estratégia adotada consiste em manter os pesos das camadas iniciais da rede inalterados (congelados), aproveitando a capacidade do modelo de reconhecer formas e texturas, e treinar apenas as últimas camadas para distinguir a lesão de pele específica.
Essa técnica de reaproveitamento de conhecimento prévio de um domínio para resolver um problema em outro domínio com poucos dados é denominada:
A
Data Augmentation (aumento de dados);
B
Transfer Learning (Aprendizado por Transferência);
C
Reinforcement Learning (Aprendizado por Reforço);
D
Unsupervised Clustering (Agrupamento Não Supervisionado);
E
Dimensionality Reduction (Redução de Dimensionalidade).
O avanço das tecnologias de inteligência artificial tem suscitado debates relevantes no campo jurídico e institucional. Considerando o contexto atual, é correto afirmar que:
A
A regulação da inteligência artificial limita-se exclusivamente à proteção de direitos autorais.
B
O uso de inteligência artificial é plenamente neutro, inexistindo impactos sociais ou jurídicos relevantes decorrentes de sua adoção.
C
A inteligência artificial substituiu integralmente a atuação humana nos serviços públicos essenciais.
D
A principal preocupação regulatória em torno da inteligência artificial está relacionada à proteção de direitos fundamentais, à transparência algorítmica e à responsabilização pelo uso de sistemas automatizados.
E
O desenvolvimento tecnológico prescinde de qualquer marco ético ou normativo.
Gerar simulado