INE6102 - Inteligência Artificial

Lista de Exercícios

 

  1. Explique qual a diferença entre Inteligência Racional e Inteligência Humana? Qual devemos estudar para implementar sistemas de IA?
  2. Relacione o Teste de Turing para inteligência e o argumento da sala chinesa de Searle.
  3. No passado da IA, um dos seus maiores problemas foi a expectativa de grandes realizações. Porque? Hoje, isto se constitui, ainda, num problema? Porque?
  4. Porque é difícil fazer um programa para resolver problemas em geral?
  5. Diz-se que os Sistemas de Produção são um método de representação de conhecimento que apresenta dificuldade para representação de exceções. Você concorda? Por que? Em caso afirmativo, qual o método de representação de conhecimento adequado para representação de exceções?
  6. O que é lógica monotônica? Por que se diz que a Lógica de Lukasiewicz não respeita a propriedade de monotonicidade?
  7. Qual a utilidade das lógicas não-clássicas em sistemas de IA? Como você avalia o grau de dificuldade de implementação de Sistemas Especialistas que trabalhem com estas lógicas?
  8. Discorra sobre o mecanismo de inferência da linguagem PROLOG.
  9. Discorra sobre os principais métodos de busca, citando vantagens e desvantagens.
  10. Liste três métodos de representação de conhecimento. Explique.
  11. Qual a vantagem de uma árvore de busca sobre um garfo de busca?
  12. Alguns problemas têm a propriedade de os passos não poderem ser "desfeitos", isto é, em certas situações não se pode fazer backtracking na árvore de busca. Isto é verdade no caso de jogos? Por que?
  13. De um exemplo em que a lógica dos predicados permite um poder de representação de conhecimento mais compacto do que a lógica das proposições.
  14. Compare os conceitos de "forward chaining" e de "backward chaining". Explique qual deles é "data driven" e qual é "goal driven".
  15. Seja um sistema de raciocínio baseado em regras. É possível extrair explicações deste sistema sobre como chegou a uma conclusão?
  16. Discuta como a complexidade de um problema possa depender da tecnologia/método utilizado para resolver o problema.
  17. Porque LISP é uma linguagem adequada para IA?
  18. O que é a otimalidade do algoritmo A*?
  19. Dado o problema dos missionarios e canibais, desenhe um trecho da árvore de busca e os nodos percorridos nos métodos de busca em largura e busca em profundidade.
  20. O que é um agente racional? Como definir o grau de autonomia de um agente?
  21. Considerando que antes de resolver um problema, devemos considerar quais são os dados, quais são as soluções possíveis e o que caracteriza uma solução satisfatória; exemplifique estes passos no caso de um sistema para auxílio à prospeção de petróleo.