A história dos assistentes de inteligência artificial representa umaevolução notável, desde simples sistemas baseados em regras até 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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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:
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.
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 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.
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.
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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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.
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.
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:
Além disso, a investigação destaca a expansão dos assistentes de IA em sectores específicos:
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.
Nota actualizada (novembro de 2025): A versão avançada do Siri com Apple Intelligence descrita no artigo ainda não foi lançada. A Apple adiou o lançamento da primavera de 2025 para a primavera de 2026 (iOS 26.4) e anunciou uma parceria com a Google para utilizar o Gemini como modelo subjacente para as partes principais do novo Siri . As funcionalidades avançadas - contexto pessoal, compreensão no ecrã e integração de aplicações - continuam em desenvolvimento, estando apenas disponíveis melhorias incrementais com o iOS 26.
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