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Segundo a maioria dos autores AG (Algoritmo genético) é evolucionário, e não conexionista. Esta questão caberia recurso.
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Exato. Algoritmo genético é evolucionista.
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Lisp é uma linguagem do paradigma funcional, não é simbólica. Assembly é simbólica.
Prolog é uma linguagem de programação totalmente baseada em lógica de primeira ordem.
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nao faço ideia
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Gab. ERRADO
(Para não assinantes)
SONHAR, ESTUDAR, PERTENCER!
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Respondi essa questão apenas pela lógica. Veja:
Assertiva: Em inteligência computacional, pode-se adotar dois paradigmas de modelagem, o conexionista e o simbólico. Redes neurais e algoritmos genéticos estão mais associados ao primeiro, enquanto o uso de linguagens como Prolog e Lisp está relacionado ao segundo.
Percebam que a questão afirma que redes neurais e algoritmos genéticos estão ligados ao conexionista, quando na verdade, intuitivamente, redes e algoritmos estão associados a símbolo.
Pensei assim e acertei!
"Seja você quem for, seja qual for a posição social que você tenha na vida, a mais alta ou a mais baixa, tenha sempre como meta muita força, muita determinação e sempre faça tudo com muito amor e com muita fé em Deus, que um dia você chega lá. De alguma maneira você chega lá".
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Os termos “algoritmos genéticos” e “redes neurais” dão a ideia de técnicas que visam alcançar um comportamento que se assemelha aos genes e neurônios humanos.
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Questão pra desenvolvedor de sistema, Vou esquentar a cabeça aqui não
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O LISP foi a primeira linguagem usada para IA. Foi lançada em 1958 pelo próprio John McCarthy. É usada até hoje e apareceram sistemas mais modernos como o Allegro Common Lisp (v. 10.1) e o CLOS (Common Lisp Object System).
O Prolog foi criado à lançada no inicio dos anos 70, à partir do trabalho de Alain Colmerauer em cooperação com Robert Kowalski. Embora seja uma linguagem que traduz fielmente os objetivos da IA clássica (deep knowledge) o Prolog tem sido usado na prática mas não ocupa hoje os primeiros postos entre as linguagens mais difundidas e usadas no mercado. O termo significa “Programação Lógica”, e tem como objetivo facilitar a representação do conhecimento, desde o formato mais simples e especialmente a programação de processos de inferência.
fonte: Escola politécnica da USP
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A IA simbólica está relacionada com a forma que o ser humano raciocina e foi popularizada com o surgimento dos e principalmente pela influência da linguagem Prolog.
Por outro lado, a IA conexionista é baseada na simulação dos componentes do cérebro (modelagem da inteligência humana) e o principal exemplo são as redes neurais.
Há ainda mais duas classificações:
A IA evolucionista, a qual é um método probabilístico de busca para resolução de problemas (otimização) “inspirado” na teoria da evolução. Como exemplo ten-se os algoritmos genéticos.
E por fim, a IA estatística (ou probabilística) que utiliza a teoria da probabilidade e a teoria da utilidade, compondo a teoria da decisão, como base para raciocinar num mundo com incertezas (de crenças, percepções, ações, etc). Redes bayesianas e sistemas nebulosos (fuzzy systems) são os exemplos mais notáveis.
Percebam que a assertiva torna-se errada ao classificar algoritmos genéticos como IA conexionista. Na verdade os algoritmos genéticos fazem parte do ramo evolucionista de pesquisa da IA.
Fonte: https://iaexpert.academy/2017/03/23/ia-simbolica-x-ia-conexionista/, adaptado.
https://edisciplinas.usp.br/pluginfile.php/697605/mod_resource/content/2/5869_Aula1-16_Introducao4pp.pdf