O paradigma conexionista, também conhecido por redes neurais artificiais, forma um paradigma de IA que tem inspiração no comportamento do cérebro, além de outras características. Assinale a alternativa que representa uma característica desse paradigma: I - Processam a informação de forma paralela e distribuída. II - Generalizam conhecimento aprendido. III - Lidam com conhecimento não simbolicamente representado. IV - São algoritmos de otimização. V - O conhecimento é aprendido por meio do estímulo e resposta.

O paradigma conexionista (redes neurais artificiais) é caracterizado por:

I - Processam a informação de forma paralela e distribuída. Correta. Em RNAs, o processamento é distribuído por várias unidades (neurônios) e, conceitualmente, ocorre de forma paralela.

II - Generalizam conhecimento aprendido. Correta. Após o treinamento com exemplos, a rede tende a generalizar para novos dados semelhantes (capacidade de inferência a partir de padrões aprendidos).

III - Lidam com conhecimento não simbolicamente representado. Correta. Diferente do paradigma simbólico, o conhecimento nas RNAs está tipicamente subsimbolicamente codificado nos pesos e atividades das unidades, não em regras explícitas.

IV - São algoritmos de otimização. Incorreta como característica do paradigma. Embora o treinamento de redes geralmente envolva otimização (ex.: minimizar uma função de erro por descida do gradiente), o paradigma conexionista não é definido como “ser um algoritmo de otimização”; ele é um modelo de computação/aprendizado inspirado biologicamente.

V - O conhecimento é aprendido por meio do estímulo e resposta. Correta. O aprendizado ocorre por ajuste de pesos a partir de exemplos (entradas/estímulos) e saídas desejadas ou sinais de erro (resposta/feedback), especialmente em aprendizado supervisionado.

Logo, estão corretas I, II, III e V.

Alternativa correta: (D).