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No estudo dos Agentes Inteligentes, a arquitetura de um agente define como ele processa as percepções do ambiente para gerar ações. O Agente Reativo Simples fundamenta sua operação estritamente em regras de condição-ação, ignorando o histórico de percepções e focando apenas no presente. Entretanto, a maioria dos ambientes reais de computação e robótica é classificada como parcialmente observável. Nesses cenários, os sensores do agente não conseguem captar o estado completo do mundo a cada instante, gerando lacunas de informação que podem levar a decisões catastróficas. Para mitigar essa limitação, a engenharia de IA propõe o Agente Reativo Baseado em Modelo. Esta arquitetura introduz um “estado interno” ou memória, que permite ao sistema manter uma representação de como o mundo evolui de forma independente e como suas próprias ações afetam o ambiente. Assim, mesmo diante de um ponto cego ou falha momentânea de sensor, o agente possui um modelo mental para guiar sua racionalidade.
Com base no texto acima e nos conceitos sobre Inteligência Artificial, analise um cenário de veículos autônomos operando em uma via urbana com pedestres e pontos cegos. Explique, tecnicamente:
a) Por que um Agente Reativo Simples seria incapaz de garantir a segurança no cruzamento desta via?
b) Como a implementação de um Estado Interno resolveria o problema da falta de visibilidade momentânea de um pedestre atrás de um obstáculo?
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