Questão nº 174
Questão de Inteligência Artificial · CEBRASPE TCU 25 AUFC 2025 (nº 174)
O Conselho Nacional de Justiça (CNJ) e a Universidade de Brasília (UnB) desenvolvem, no âmbito do Programa Justiça 4.0, um modelo de IA que irá permitir a verificação automática de precedentes qualificados. A partir do texto da petição inicial, o modelo será capaz de identificar os precedentes qualificados dos tribunais superiores e listá-los em ordem decrescente de similaridade, até o limite mínimo de 70% de correspondência.
O modelo adota o método não supervisionado, que consiste no aprendizado de máquina de forma mais autônoma a partir da inclusão de novos dados, que não precisam ser categorizados previamente.
Tendo o texto como referência inicial, julgue os itens subsecutivos, a respeito de aprendizado de máquina.
O aprendizado por reforço é essencialmente uma forma de aprendizagem não supervisionada, pois seu objetivo principal é descobrir padrões ocultos e agrupamento nos dados, sem uso de rótulos; nesse paradigma, a recompensa funciona como um critério secundário de avaliação.
Resposta comentada
Aprendizado por reforço é um paradigma em que um agente aprende por tentativa e erro, tomando decisões sequenciais e recebendo recompensas ou punições (sinais de feedback) para maximizar um objetivo de longo prazo. Já o aprendizado não supervisionado busca encontrar padrões ou agrupamentos em dados sem rótulos e sem feedback externo. São coisas fundamentalmente diferentes: no reforço, há um "professor" indireto (a recompensa); no não supervisionado, não há nenhum sinal de correção.
- Correta: Errado. O item troca os conceitos: aprendizado por reforço não é uma forma de aprendizado não supervisionado, pois o reforço usa "recompensa" como sinal central de treinamento, e não como "critério secundário".
Como ficaria certo: "O aprendizado por reforço é essencialmente uma forma de aprendizado por tentativa e erro, pois seu objetivo principal é maximizar a recompensa acumulada; nesse paradigma, a recompensa funciona como sinal primário de avaliação, e não há agrupamento de dados sem rótulos."
Fonte: CEBRASPE TCU 25 AUFC 2025 Auditor Federal de Controle Externo - Área de Controle Externo / Orientação: Auditoria de Tecnologia da Informação. Reproduzida para fins de estudo.