A história dos assistentes de inteligência artificial: desde as suas origens até aos nossos dias

A história dos assistentes de inteligência artificial representa uma evolução notável de simples sistemas baseados em regras para sofisticados parceiros de conversação capazes de apoiar decisões estratégicas complexas. À medida que cada vez mais organizações utilizam estes assistentes para melhorar a produtividade e os processos de tomada de decisões, a compreensão desta evolução fornece um contexto valioso para aproveitar eficazmente estas tecnologias.

As origens: os primeiros modelos estatísticos (1906)

De acordo com a investigação de Al-Amin et al. (2023), a primeira base teórica para os futuros chatbots remonta a 1906, quando o matemático russo Andrey Markov desenvolveu a"Cadeia de Markov", um modelo estatístico fundamental para prever sequências aleatórias. Este método, embora rudimentar em comparação com as tecnologias actuais, representou um primeiro passo para ensinar as máquinas a gerar novos textos de forma probabilística.

O Teste de Turing (1950)

Um momento crucial na história da inteligência artificial conversacional foi a publicação do artigode Alan Turing "Computing Machinery and Intelligence" em 1950, onde propôs o que hoje conhecemos como o "Teste de Turing". Este teste avalia a capacidade de uma máquina exibir um comportamento inteligente indistinguível do comportamento humano através de conversas em linguagem natural.

Os primeiros chatbots baseados em regras (1960-2000)

ELIZA (1966)

O primeiro chatbot amplamente reconhecido foi o ELIZA, desenvolvido por Joseph Weizenbaum no MIT em 1966. Como referem Al-Amin et al. (2023), o ELIZA simulava um terapeuta utilizando técnicas simples de correspondência de padrões, reflectindo as respostas do utilizador para simular uma conversa. Apesar da sua simplicidade, muitos utilizadores atribuíram ao sistema uma compreensão semelhante à humana.

PARRY (1972)

Ao contrário de ELIZA, PARRY (desenvolvido em 1972 pelo psiquiatra Kenneth Colby em Stanford) simulava um paciente com esquizofrenia paranoica. Foi o primeiro chatbot submetido a uma versão do Teste de Turing, marcando o início da utilização destes testes para avaliar a inteligência conversacional dos chatbots.

Racter e outros desenvolvimentos (1980-1990)

Nos anos 80, surge o Racter (1983), capaz de gerar textos criativos através de regras gramaticais e da aleatorização, seguido do JABBERWACKY (1988) e do TINYMUD (1989), que representam novos avanços na simulação de conversas naturais.

ALICE e AIML (1995)

Um avanço significativo surgiu com o ALICE (Artificial Linguistic Internet Computer Entity), desenvolvido por Richard Wallace em 1995. O ALICE utilizou a AIML (Artificial Intelligence Markup Language), que foi criada especificamente para modelar a linguagem natural nas interações entre humanos e chatbots.

A revolução da PNL e a era dos serviços vocais (2000-2015)

O período entre 2000 e 2015 assistiu à aplicação de técnicas estatísticas mais avançadas de processamento da língua natural que melhoraram significativamente a compreensão da língua:

SmarterChild (2001)

O SmarterChild, desenvolvido pela ActiveBuddy em 2001, foi um dos primeiros chatbots integrados em plataformas de mensagens instantâneas, atingindo mais de 30 milhões de utilizadores.

CALO e Siri (2003-2011)

O projeto CALO' (Cognitive Assistant that Learns and Organises), lançado pela DARPA em 2003, lançou as bases do Siri, que foi adquirido pela Apple e lançado em 2011 como assistente virtual do iPhone 4S. Tal como referido por Al-Amin et al. (2023), o Siri representou um grande avanço na integração de assistentes de voz em dispositivos de consumo, utilizando redes neuronais profundas para processar e compreender comandos de voz.

A era dos assistentes de voz avançados e os modelos fundamentais

Siri com integração avançada de IA

A evolução do Siri* atingiu um novo marco com a integração de modelos avançados de inteligência artificial que revolucionaram as suas capacidades. De acordo com Al-Amin et al. (2023), esta nova versão melhorada do Siri utiliza arquitecturas neurais mais sofisticadas para compreender o contexto da conversa de uma forma mais profunda, mantendo a memória de interações anteriores e adaptando-se às preferências individuais do utilizador. O assistente pode agora compreender pedidos complexos e de várias voltas com uma compreensão contextual muito mais rica, permitindo interações mais naturais e menos fragmentadas. Esta integração representa um passo significativo em direção a assistentes virtuais capazes de suportar conversas verdadeiramente bidireccionais.

Alexa+ e o futuro dos cuidados ao domicílio

O Alexa+ marca uma evolução radical do ecossistema da Amazon, transformando o assistente de voz numa plataforma abrangente de IA doméstica. Al-Amin et al. (2023) salientam que o Alexa+ já não se limita a responder a comandos específicos, sendo agora capaz de antecipar as necessidades dos utilizadores através da integração de modelos preditivos avançados. O sistema pode coordenar autonomamente dispositivos domésticos inteligentes, sugerir automatizações personalizadas com base em padrões de comportamento detectados e facilitar interações mais naturais através de uma melhor compreensão do contexto. Entre as inovações mais significativas, a Alexa+ pode agora executar tarefas complexas em várias etapas sem a necessidade de activações repetidas, mantendo o contexto através de longas sequências de interações.

Assistente Cortana e Watson

A Cortana da Microsoft (agora Copilot), lançada em 2014, ofereceu capacidades de reconhecimento de voz para tarefas como a definição de lembretes, enquanto o Watson Assistant da IBM demonstrou capacidades avançadas de compreensão e análise da linguagem, vencendo o Jeopardy! em 2011 e encontrando posteriormente aplicações em vários sectores.

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Os assistentes estratégicos de hoje: a era dos transformadores (2018-presente)

ChatGPT e a revolução dos LLM (2018-2022)

A pesquisa de Al-Amin et al. (2023) destaca como a introdução do ChatGPT pela OpenAI marcou um avanço fundamental. Começando com o GPT-1 (2018) com 117 milhões de parâmetros, até ao GPT-3 (2020) com 175 mil milhões de parâmetros, estes modelos utilizam a arquitetura Transformer para compreender e gerar texto com capacidades sem precedentes. O lançamento público do ChatGPT em novembro de 2022 marcou um momento decisivo na acessibilidade da IA de conversação.

Google Bard (2023)

Em resposta ao ChatGPT, a Google lançou o Bard (atualmente Gemini) em 2023, com base no seu modelo LaMDA (Modelo de Linguagem para Aplicações de Diálogo). Al-Amin et al. (2023) salientam que o Bard utilizou uma abordagem incremental, acrescentando progressivamente caraterísticas como a capacidade multilingue e competências profissionais em programação e matemática.

O futuro: inteligência colaborativa (2025 e mais além)

Olhando para o futuro, os assistentes de IA estão a evoluir para formas mais avançadas de inteligência colaborativa. A investigação de Al-Amin et al. (2023) identifica várias áreas de desenvolvimento promissoras:

1. Assistentes personalizados: Chatbots que podem adaptar-se ao utilizador individual com base no seu perfil implícito.
2. Chatbots colaborativos: Sistemas que podem cooperar tanto com outros chatbots como com humanos para atingir objectivos comuns.
3. Chatbots criativos: Assistentes capazes de gerar conteúdos artísticos e apoiar processos criativos.

Além disso, a investigação destaca a expansão dos assistentes de IA em sectores específicos:

• Cuidados de saúde: Para gestão de consultas, avaliação de sintomas e apoio personalizado ao doente.
• Educação: Como recursos educativos abertos com conteúdos adaptáveis e personalizados.
• Gestão de recursos humanos: Para automatizar os processos de RH e melhorar a comunicação empresarial.
• Redes sociais: para análise de sentimentos e geração de conteúdos.
• Indústria 4.0: Para manutenção preditiva e otimização da cadeia de abastecimento.

Conclusão

A evolução de simples chatbots para parceiros estratégicos de IA representa uma das transformações tecnológicas mais significativas do nosso tempo. Esta progressão tem sido impulsionada por forças científicas interdisciplinares, aplicações comerciais e necessidades dos utilizadores. A integração de modelos de base avançados em assistentes como a Siri e a Alexa+ está a acelerar esta transformação, conduzindo a experiências cada vez mais personalizadas e contextualizadas. medida que estes sistemas se tornam mais influentes, torna-se crucial um desenvolvimento responsável e transparente que equilibre a inovação e as considerações éticas.

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*Na data atual (março de 2025), é importante salientar que a versão avançada do Siri descrita na passagem não foi efetivamente lançada ao público pela Apple. As possíveis razões para este não lançamento, tendo em conta as políticas habituais da Apple, podem estar relacionadas com considerações de privacidade do utilizador e com o desejo de apresentar um produto de acordo com os padrões da própria empresa.