ATIVIDADE 1 - IA - IMERSÃO PROFISSIONAL: SISTEMAS ESPECIALISTAS E SUAS CATEGORIAS - 53_2025

ATIVIDADE 1 - IA - IMERSÃO PROFISSIONAL: SISTEMAS ESPECIALISTAS E SUAS CATEGORIAS - 53_2025

“A resolução de problemas em IA tem sido aplicada a uma vasta gama de ambientes de tarefas. Vamos explorar alguns dos problemas mais conhecidos, distinguindo entre problemas simplificados e do mundo real. Um problema simplificado é projetado para ilustrar ou exercitar vários métodos de resolução de problemas. Ele pode ser descrito de forma concisa e exata, sendo adequado como referência para pesquisadores compararem o desempenho de algoritmos. Já um problema do mundo real, como a navegação de robôs, é aquele cujas soluções são realmente usadas pelas pessoas e cuja formulação é idiossincrática, não padronizada. Isso acontece, pois, por exemplo, cada robô tem sensores diferentes, os quais produzem dados diferentes”.

Fonte: PINTO, Rafael Albuquerque. Inteligência Artificial Simbólica. Florianópolis: Arqué, 2025. p. 43.

A resolução de problemas em Inteligência Artificial representa um campo em constante expansão, abrangendo desde situações altamente controladas e idealizadas até desafios complexos e imprevisíveis do mundo real. Enquanto os problemas simplificados servem como laboratórios conceituais para testar algoritmos, os problemas reais trazem à tona variáveis contextuais como sensores defeituosos, ruídos nos dados e ambientes dinâmicos. Entender essa diferença é fundamental para qualquer profissional que deseja atuar de forma crítica e eficiente no desenvolvimento de soluções em IA.

Você, como futuro especialista em Inteligência Artificial, provavelmente enfrentará tanto problemas simplificados (em testes, simulações ou ambientes acadêmicos) quanto problemas reais (em projetos corporativos, robótica, sistemas de recomendação, entre outros). Com base nisso, reflita e responda às questões a seguir, considerando o seu papel como desenvolvedor de soluções em IA.



A) Com base na distinção entre problemas simplificados e problemas do mundo real em IA, elabore um exemplo concreto de cada tipo, explicando suas principais diferenças em termos de variáveis envolvidas, ambiente de execução e grau de controle das condições experimentais.



B) Imagine que você está participando de um projeto de navegação de robôs para uma indústria de logística. Que desafios específicos da transição de um problema simplificado para um problema real você precisaria considerar na modelagem, especialmente com relação aos sensores, aos dados coletados e à imprevisibilidade do ambiente?



C) Como profissional da área, proponha estratégias práticas para mitigar os riscos associados às incertezas de um problema do mundo real. Em sua resposta, cite pelo menos dois conceitos ou técnicas de IA que podem ser aplicados para tornar o sistema mais robusto diante de dados ruidosos e ambientes não padronizados.



IMPORTANTE:

Para facilitar a execução desta atividade, a seguir, apresentam-se mais detalhes sobre a sua realização:

- Acesse o link com um vídeo tutorial para ajudá-lo nesse processo de criação e desenvolvimento no fórum "Explicação de Atividades".

- Realize uma cuidadosa correção ortográfica em seu texto.

- Após responder e revisar sua resposta, clique no botão Responder e, posteriormente, em Finalizar.

- Não será possível reenviar a atividade ou realizar qualquer modificação após a finalização.

- Atenção ao prazo de entrega da atividade.

- Antes de enviar sua atividade, certifique-se de que respondeu a todas as perguntas da atividade e não esqueceu nenhum detalhe. Após o envio, não são permitidas alterações.



Lembre-se de que evidências de cópias de materiais, incluindo de outros acadêmicos, sem devidas referências serão inquestionavelmente zeradas. As citações e referências, mesmo que do livro da disciplina, devem ser realizadas conforme normas da Instituição de Ensino.