Questões de Concurso sobre Inteligência Artificial

O uso da Inteligência Artificial em setores críticos, como saúde e justiça, exige atenção especial aos riscos de erros e impactos sociais. Nesse contexto, qual estratégia representa uma abordagem responsável para decisões automatizadas?

As redes neurais convolucionais são uma classe de redes neurais artificiais projetadas para processar dados sequenciais, como texto ou áudio, utilizando camadas convolucionais que aplicam filtros para prever, diretamente, a saída final, isto é, sem extrair características intermediárias.

O avanço da tecnologia tem transformado o ambiente de trabalho, a comunicação e a educação. Entre essas inovações, destacam-se a inteligência artificial (IA) e os algoritmos de aprendizagem de máquina, que estão cada vez mais presentes em serviços digitais, redes sociais e plataformas de ensino.

Qual é o principal benefício da aplicação de inteligência artificial em serviços digitais?

Em uma rede neural artificial treinada por retropropagação, o objetivo principal do algoritmo durante o treinamento é aumentar o número de camadas ocultas até que a acurácia atinja 100%.

Um técnico de informática do MPRS precisa implementar uma solução de atendimento automatizado para os cidadãos e está avaliando ferramentas para criar um chatbot que possa responder a perguntas frequentes sobre processos, procedimentos e serviços oferecidos pela instituição. O sistema deve ser capaz de entender perguntas em linguagem natural e fornecer respostas precisas. Além disso, a ferramenta deve permitir a criação e o treinamento continuo do chatbot, com capacidade de processamento de linguagem natural (PNL) para aprimorar as interações ao longo do tempo.

Qual alternativa atende às necessidades do MPRS para a criação do chatbot descrito?

Com relação à área de visão computacional, avalie as afirmativas a seguir e assinale (V) para verdadeira e (F) para falsa.

( ) A tecnologia Utiliza câmeras, sensores e algoritmos avançados treinados com grandes quantidades de dados visuais e imagens para permitir que máquinas interpretem, analisem e extraiam dados significativos de imagens e vídeos, possibilitando inclusive o reconhecimento, rastreamento e classificação de itens específicos.

( ) Algoritmos de machine learning (ML) que empregam redes neurais podem ser empregados, como: aprendizado profundo, para realizar processamento automático de diferentes aspectos dos dados da imagem; redes neurais convolucionais (CNNs), que utilizam um sistema de rotulagem para categorizar dados visuais; e, redes neurais recorrentes (RNNs), que podem analisar vídeos e entender as relações entre as imagens.

( ) A visão computacional altera a imagem dando sentido ao seu conteúdo visual e realiza tarefas, como a rotulagem.

As afirmativas são, segundo a ordem apresentada,

As tecnologias generativas chamadas de Inteligências Artificias (IAs) têm alcançado diferentes públicos, sobretudo, devido à sua linguagem acessível e agilidade. Nesse sentido, seu funcionamento ganhou destaque entre as ferramentas de busca, pois contribui com:

A inteligência artificial é um ramo da Ciência da Computação cujo interesse é fazer com que os computadores pensem ou se comportem de forma inteligente. Marque a alternativa CORRETA que corresponde ao um experimento conceitual proposto por Alan Turing em 1950 como uma forma de avaliar a capacidade de uma máquina exibir comportamento inteligente indistinguível do de um ser humano.

A discussão sobre ética e responsabilidade em Inteligência Artificial tornou-se central nos últimos anos, especialmente com a adoção de IA em decisões que afetam diretamente a sociedade, como concessão de benefícios, diagnósticos automatizados e triagens judiciais. Nesse cenário, conceitos como viés algorítmico, explicabilidade e accountability ganham destaque na avaliação e no uso dessas tecnologias. De acordo com o enunciado acima, analise as afirmativas abaixo.

I. A accountability assegura que os responsáveis técnicos sejam isentos de qualquer forma de responsabilização.

II. A ausência de transparência em sistemas de IA pode agravar a reprodução de vieses históricos.

III. A explicabilidade visa tornar compreensível o funcionamento interno de modelos, especialmente os não lineares.

IV. A ética em IA envolve aspectos técnicos, jurídicos e sociais.

Estão corretas as afirmativas:

RPA é uma tecnologia que permite a automação de processos manuais repetitivos, mas não é possível integrá-la com sistemas de inteligência artificial para melhorar a tomada de decisões.

Um advogado que atua no departamento jurídico de uma empresa está avaliando o uso de ferramentas de Inteligência Artificial (IA) para otimizar a análise de contratos. O objetivo é identificar cláusulas de risco e gerar relatórios preliminares, sem que a ferramenta substitua a revisão jurídica humana. Neste contexto, qual recurso de TA seria mais adequado para automatizar essa tarefa, garantindo maior agilidade sem comprometer a responsabilidade técnica do advogado?

Quando é construído um sistema voltado para uma área muito específica e absorvendo a experiência de um especialista humano, ele é denominado. Marque a alternativa CORRETA que corresponde ao sistema descrito.

Em redes neurais artificiais, o processo de aprendizado envolve a adaptação dos pesos das conexões entre neurônios para que a rede possa realizar tarefas específicas, como classificação ou regressão. O que é o algoritmo backpropagation em redes neurais artificiais?

A Inteligência Artificial (IA) é um campo da ciência da computação dedicado ao desenvolvimento de sistemas capazes de realizar tarefas que normalmente exigiriam inteligência humana, como reconhecimento de padrões, tomada de decisão e aprendizado a partir de dados. Dentro desse campo, existem diversos ramos que abordam diferentes tipos de aplicações e técnicas. Entre essas abordagens, existe a IA generativa.

Nesse contexto, assinale a alternativa que apresenta corretamente a função da IA generativa.

Um tribunal firmou parceria com uma universidade para desenvolver uma ferramenta baseada em inteligência artificial generativa (IAG) destinada a avaliar requisitos de admissibilidade processual. A implementação dessa ferramenta levanta debates éticos e institucionais sobre a qualidade das decisões.

Tais debates se justificam na medida em que a ferramenta:

Conforme Cleyson Mello et al. no livro “Inteligência Artificial e Educação 6.0: os caminhos da educação inteligente” (2024), a Inteligência Artificial (IA) é um ramo da Ciência da Computação que visa desenvolver sistemas inteligentes que simulam o raciocínio humano, bem como sua forma de pensar e resolver problemas. Sobre o tema, analise as assertivas a seguir:

I. O desenvolvimento das linguagens de programação influenciou o avanço das novas tecnologias que serviram de base para o desenvolvimento da IA.

II. A IA utiliza uma ampla gama de tecnologias e métodos, como aprendizado de máquina, aprendizado adaptativo, processamento de linguagem natural, mineração de dados e redes neurais.

III. A IA impulsionou a implementação de tecnologias como big data e supercomputação. ,

Quais estão corretas?

No âmbito de investigações criminais, ainda são desafios da aplicação da Inteligência Artificial (IA), EXCETO:

O desenvolvimento de soluções baseadas em Inteligência Artificial envolve o uso de bibliotecas e ferramentas especializadas. Essas ferramentas são responsáveis por facilitar o treinamento, a avaliação e a implementação de modelos, cada uma com funcionalidades distintas. Compreender as características e o uso adequado de cada biblioteca é fundamental para o desempenho dos sistemas desenvolvidos. De acordo com o enunciado acima, analise as afirmativas abaixo e dê valores Verdadeiro (V) ou Falso (F).

( ) TensorFlow e Keras são amplamente utilizados na construção de modelos de aprendizado profundo, com suporte a execução distribuída.

( ) O Hugging Face Transformers é uma biblioteca para visualização gráfica de árvores de decisão.

( ) O scikit-learn oferece ferramentas para aprendizado supervisionado e não supervisionado, incluindo algoritmos como SVM e k-NN.

( ) O PyTorch permite a criação de modelos dinâmicos, com controle explícito sobre o fluxo de execução.

Assinale a alternativa que apresenta a sequência correta de cima para baixo.

No treinamento de grandes modelos de linguagem (LLMs), como o GPT-4, uma técnica importante, utilizada para estabilizar o treinamento e favorecer a convergência - especialmente ao lidar com camadas profundas -, é a normalização por camada, conhecida como Layer Normalization, que consiste em:

Em Inteligência Artificial existem diversos tipos de aprendizado sendo que cada um possui características e aplicações.

Com relação aos tipos de aprendizado, analise os itens a seguir.

I. No aprendizado não supervisionado, o agente aprende a partir de padrões na entrada, mesmo que nenhum feedback explícito tenha sido fornecido anteriormente, sendo empregadas como as técnicas mais comuns a regressão e a classificação.

II. No aprendizado acelerado, o agente usa grandes modelos de linguagens pré-existentes e aprende a partir de série de contribuições de uma rede semântica composta por conceitos, recompensas ou punições. Por exemplo, a falta de gorjeta no final da viagem dá ao agente uma indicação de que fez algo errado, cabe ao agente decidir quais das ações anteriores a contribuição foram mais responsáveis por ele.

III. No aprendizado supervisionado, o agente observa e analisa alguns pares de dados rotulados de entrada-saída como exemplo e aprende uma função que faz o mapeamento da entrada para a saída.

Está correto, o que se afirma em