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Ano: 2024 Banca: CESPE / CEBRASPE Órgão: UNB Prova: CESPE / CEBRASPE - 2024 - UNB - Prova de Conhecimentos I - Inglês - 1° dia |
Q3107432 Inglês
       The term AI winter refers to a period of reduced funding in the development of AI. In general, AI has followed a path on which proponents overstate what is possible, inducing people with no technology knowledge at all, but lots of money, to make investments. A period of criticism then follows when AI fails to meet expectations, and, finally, the reduction in funding occurs.

         A number of these cycles have occurred over the years — all of them devastating to true progress. AI is currently in a new hype phase because of machine learning, a technology that helps computers learn from data. Having a computer learn from data means not depending on a human programmer to set operations (tasks), but rather deriving them directly from examples that show how the computer should behave. It’s like educating a baby by showing it how to behave through example. Machine learning has pitfalls because the computer can learn how to do things incorrectly through careless teaching.

         Scientists are working on machine learning algorithms, each one from a different point of view. At this time, the most successful solution is deep learning, which is a technology that strives to imitate the human brain. Deep learning is possible because of the availability of powerful computers, smarter algorithms, large datasets produced by the digitalization of our society, and huge investments from businesses such as Google, Facebook, Amazon, and others that take advantage of this AI renaissance for their own businesses.

         People are saying that the AI winter is over because of deep learning, and that’s true for now. However, when you look around at the ways in which people are viewing AI, you can easily figure out that another criticism phase will eventually occur unless proponents tone the rhetoric down. AI can do amazing things, but they’re a mundane sort of amazing. 


John Paul Mueller and Luca Massaron. Artificial Intelligence For Dummies.
Hoboken (New Jersey): John Wiley & Sons, 2022

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According to the second paragraph of the text, learning from data means not depending on human programming but on examples of behavior. 
Alternativas

Gabarito comentado

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Tema central da questão: O foco está em interpretação de texto (Reading comprehension), mais precisamente entender, a partir do segundo parágrafo, o conceito de machine learning – especificamente a substituição da programação tradicional por aprendizado via exemplos de comportamento.

Explicando o tema:
No machine learning (aprendizado de máquina), o computador aprende analisando dados e exemplos. Isso significa que ele deixa de depender de programação humana detalhada, como ocorre na programação convencional, onde o ser humano define cada passo. Em vez disso, o computador é exposto a exemplos (dados) que demonstram como agir, e, assim, ele internaliza padrões e consegue realizar tarefas de forma autônoma.

Justificativa da alternativa correta (“Certo”):
O segundo parágrafo destaca: “Having a computer learn from data means not depending on a human programmer to set operations (tasks), but rather deriving them directly from examples that show how the computer should behave.”
Traduzindo: Fazer um computador aprender com dados significa NÃO depender de um programador humano para definir tarefas, MAS derivá-las diretamente de exemplos que mostram como o computador deve se comportar.
Portanto, a afirmação da alternativa está completamente alinhada ao texto e aos princípios teóricos de machine learning (como apresentado em fontes consagradas como "Artificial Intelligence For Dummies", de Mueller e Massaron), validando o “C” como correta.

Análise da alternativa incorreta (“Errado”):
Caso o candidato marcasse “Errado”, ele estaria desconsiderando a informação explícita e objetiva apresentada no texto. O erro aqui geralmente deriva de não perceber que o texto contrapõe diretamente programação por humanos e aprendizado por exemplo – um ponto essencial em provas de interpretação de inglês.

Estrategicamente, vale destacar:
- Busque palavras-chave como “not depending”, “but rather”, “directly from examples”: elas evidenciam oposição e alternativa, facilitando o raciocínio.
- Cuidado com pegadinhas em provas que trocam termos (“human programmer” por “program”), pois isso altera o sentido – aqui, o texto é claro ao falar do papel do humano ser substituído pela aprendizagem via exemplos.

Conclusão:
A questão exige comparar modalidades de aprendizado (programação vs. exemplos), motivo recorrente em concursos. Dominar essa leitura crítica é decisivo para questões futuras de interpretação.

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