Considere as seguintes sentenças acerca da Engenharia de Software:

I - Engenharia de software é uma disciplina de engenharia que se preocupa com todos os aspectos da produção de software.
II - Os atributos essenciais de um bom software são a funcionalidade, portabilidade e usabilidade.
III - Os engenheiros de software devem se preocupar apenas com as questões técnicas relacionadas aos softwares, especialmente os aspectos relacionados à eficiência de software.

De acordo com Sommerville (2011):

O teste de Turing foi projetado para fornecer uma definição operacional satisfatória de inteligência. O computador passará no teste se um interrogador humano, depois de propor algumas perguntas por escrito, não conseguir descobrir se as respostas escritas vêm de uma pessoa ou de um computador. O teste de Turing evitou deliberadamente a interação física direta entre o interrogador e o computador porque a simulação física de uma pessoa é desnecessária para a inteligência. Entretanto, o chamado teste de Turing total inclui um sinal de vídeo, de forma que o interrogador possa testar as habilidades de percepção do indivíduo, além de oferecer ao interrogador a oportunidade de repassar objetos físicos “pela janelinha”. Para ser aprovado no teste de Turing total, o computador precisaria ter seis capacidades. Sabendo destas informações, numere a coluna da direita (capacidade) de acordo com sua correspondência com a coluna da esquerda (funcionalidade).

1 - Processamento de linguagem natural
2 - Representação de conhecimento
3 - Raciocínio automatizado
4 - Aprendizado de máquina
5 - Visão computacional
6 - Robótica

( ) Permite manipular objetos e movimentar-se.
( ) Permite adaptar-se a novas circunstâncias, para detectar e extrapolar padrões.
( ) Permite usar as informações armazenadas com a finalidade de responder a perguntas e tirar novas conclusões.
( ) Permite perceber objetos.
( ) Permite que o computador se comunique com sucesso em uma linguagem de idioma.
( ) Permite armazenar o que sabe ou ouve. 

Assinale a alternativa que apresenta a numeração CORRETA da coluna da direita, de cima para baixo, conforme Russel e Norvig (2013):

RUSSELL, S.; NORVIG, P. Inteligência Artificial. Elsevier Bookman. 3° Ed. 1324 pg. 2013.

Analise as seguintes afirmações sobre Algoritmos Genéticos:

I – Um algoritmo genético é uma variante da busca em feixe estocástica, na qual os estados sucessores são gerados pela modificação de um único estado.
II – A analogia em relação à seleção natural é a mesma que se dá na busca em feixe estocástica, exceto pelo fato de usar a reprodução assexuada, e não a reprodução sexuada.
III – A principal desvantagem do algoritmo genético vem do cruzamento, no qual é possível combinar grandes blocos de genes que evoluem de forma independente para executar funções úteis, elevando, assim, o nível de granularidade em que a busca opera.
IV – Os algoritmos genéticos combinam uma propensão de exploração aleatória com a troca de informações entre processos de busca paralelos.

Assinale a alternativa CORRETA, conforme Russel e Norvig (2013):

RUSSELL, S.; NORVIG, P. Inteligência Artificial. Elsevier Bookman. 3° Ed. 1324 pg. 2013.

Analise as seguintes afirmações sobre tipos de aprendizados em Redes Neurais Artificiais:

I – No aprendizado por memória, o mecanismo não enxerga os neurônios individualmente, mas sim a rede como um todo. Um estado de “energia” é atribuído ao sistema, dada uma configuração, e esse estado é corrigido com base em uma pseudo-temperatura (determinado momento no tempo que reflete uma configuração qualquer). Com o uso de uma função estocástica (aleatória) de variação em alguns pesos a cada ciclo, o sistema tende a um equilíbrio após vários ciclos, gerando a resposta esperada.
II – No Aprendizado Hebbiano, o peso de uma sinapse (conexão entre dois neurônios) é aumentado se ambos os neurônios são excitados simultaneamente (no mesmo momento temporal); por outro lado, esse peso é reduzido se ambos os neurônios são excitados em momentos diferentes.
III – No aprendizado de Boltzmann, a correção dos pesos se dá pela construção de um vetor de duplas, que contém duplas de valores de entrada e valores desejados de saída. Esse vetor tem suas duplas visitadas na vizinhança dos valores ideais de entrada e saída desejados a cada iteração, com os valores mutados para corrigir os pesos de entrada dos neurônios.

Assinale a alternativa CORRETA, conforme Oliveira (2018):

OLIVEIRA, R. F. Inteligência Artificial. Editora e Distribuidora Educacional S.A. 224pg. 2018.