A principal razão para utilizar técnicas de IA é quando os problemas não possuem soluções algorítmicas conhecidas, permitindo que a IA aprenda padrões complexos e resolva desafios que não podem ser abordados por regras pré-estabelecidas. Isso é especialmente relevante em situações complexas com grandes volumes de dados e variáveis imprevisíveis (alternativa 3 correta).

Técnicas de IA para Problemas Complexos

Através de técnicas de IA, os sistemas podem aprender padrões e características dos dados para fazer previsões, tomar decisões e resolver tarefas desafiadoras. Isso é especialmente relevante em cenários onde os problemas são intrincados, envolvem grandes volumes de dados ou são influenciados por fatores imprevisíveis, tornando difícil ou inviável o desenvolvimento de algoritmos convencionais.

Problemas que não podem ser resolvidos de maneira eficaz por algoritmos tradicionais podem se beneficiar das abordagens da Inteligência Artificial (IA). A IA, incluindo o Aprendizado de Máquina, permite lidar com problemas complexos e abertos, onde as soluções não são diretamente deduzíveis por meio de regras pré-estabelecidas.

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#SPJ1

A pergunta completa é a seguinte:

Leia o trecho do artigo “Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina: estado atual e tendências”, de Teresa Bernarda Ludermir (2021): “Hoje estão disponíveis muitos dados: dados das empresas, dados das pessoas, dados dos equipamentos (por exemplo, oriundos do uso de Internet das Coisas). O aumento da capacidade dos computadores atuais é parcialmente em razão das técnicas de Aprendizado de Máquina. Entretanto, não é de hoje que se deseja fazer que o computador aprenda. Por exemplo, Alan Turing, o pai da computação, desenvolveu um teste, conhecido como teste de Turing, para saber se os computadores eram capazes de aprender. De maneira simples podemos dizer que o teste de Turing consiste em um humano conseguir saber se ele está conversando com outro humano ou com uma máquina. Se o humano não con- seguir descobrir se ele está conversando com uma máquina, é um indicativo de que o sistema é inteligente e passou no Teste de Turing (Turing, 1950). Hoje muitos sistemas de IA passam no teste de Turing, mas a capacidade de aprender dos computadores ainda não é igual à capacidade de aprender dos humanos. Ainda não se sabe como fazer os computadores aprenderem como os hu- manos aprendem. Nem sequer se sabe exatamente como os humanos aprendem, mas já existem alguns algoritmos eficientes em “ensinar” algumas tarefas especí- ficas aos computadores. Qual é a principal característica dos problemas que justifica o uso de técnicas de IA?

Alternativas

Alternativa 1: Serem simples e de fácil resolução.

Alternativa 2: Serem novos e nunca antes vistos.

Alternativa 3: Não possuírem soluções algorítmicas conhecidas.

Alternativa 4: Serem sempre relacionados à área da saúde.

Alternativa 5: Dependerem exclusivamente da intuição humana.