Um programa de IA foi treinado com muitas fotos de gatos e cachorros para aprender a diferenciar os dois. Para…
Publicado por Alexandre Lombardi dos Santos, fundador do GeraProva
Associar os valores 'verdadeiro' e 'falso' a sentenças lógicas que dizem respeito a situações do dia a dia, fazendo uso de termos que indicam negação.
Fonte: Base Nacional Comum Curricular (MEC).Questão
Um programa de IA foi treinado com muitas fotos de gatos e cachorros para aprender a diferenciar os dois. Para que serve ter muitas fotos no treino?
- A) Para a IA ver muitos exemplos e aprender melhor os padrões de cada animal.
- B) Para a IA decorar o nome de todos os gatos do mundo.
- C) Para a IA poder mudar a cor das fotos automaticamente.
- D) Para garantir que a IA nunca mais precise ser atualizada.
- E) Para a IA funcionar sem computador, sozinha.
✅ Resposta correta: alternativa A
Resolução passo a passo
- O enunciado diz que um programa de IA foi treinado com muitas fotos de gatos e cachorros para aprender a diferenciar os dois, e pergunta para que serve ter muitas fotos no treino.
- No aprendizado de máquina, o treino consiste em mostrar muitos exemplos ao programa para que ele identifique regularidades, como formato das orelhas, do focinho e do pelo, que caracterizam cada animal.
- Por isso, a alternativa A está correta: muitos exemplos permitem que a IA aprenda melhor os padrões de cada animal e generalize para fotos novas.
- A alternativa B está errada, pois a IA não precisa decorar nomes de gatos do mundo; ela aprende características visuais para classificar imagens.
- A alternativa C está errada, pois mudar a cor das fotos não é a finalidade do treino com muitas imagens.
- A alternativa D está errada, pois nenhum volume de dados torna um sistema imune a atualizações; muitas vezes modelos precisam ser retreinados.
- A alternativa E está errada, pois a IA continua dependendo de computador para executar o treino e o processamento.
- Conclusão: o gabarito oficial A está correto e coincide com a resolução feita de forma independente.
💡 Dica: Pense no papel dos dados no treinamento de um modelo de IA.
Alternativa por alternativa
Mais exemplos ajudam a IA a perceber o que costuma aparecer em gatos e em cachorros.
O aluno acha que a IA memoriza informações específicas, como nomes de animais, em vez de aprender características visuais que permitam classificar imagens novas.
Por que engana: O aluno pode confundir o objetivo do treinamento, pensando que a IA precisa decorar informações em vez de aprender a reconhecer padrões.
O aluno confunde o objetivo do treino com um tratamento de imagem, imaginando que muitas fotos servem para alterar automaticamente suas cores.
O aluno supõe que treinar com muitos dados torna o sistema permanente e dispensa atualizações, quando na verdade modelos costumam precisar de retreino.
O aluno entende que a IA, depois de treinada, funciona independentemente de computador, ignorando que o treino e a execução dependem de processamento computacional.
Raio-X da questão
treinamento de IA, dados de treino
diagnostico
diferenciação de padrões · aprendizado de máquina
Revisar o conceito de aprendizado de máquina e importância dos dados de treino.
O aluno pode confundir o objetivo do treinamento, pensando que a IA precisa decorar informações em vez de aprender a reconhecer padrões.
ciencia_tecnologia
pensamento_critico
cientifico
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