Istoria asistenților de inteligență artificială reprezintă oevoluție remarcabilă, de la simple sisteme bazate pe reguli la parteneri conversaționali sofisticați, capabili să sprijine decizii strategice complexe. Pe măsură ce tot mai multe organizații utilizează acești asistenți pentru a îmbunătăți productivitatea și procesele decizionale, înțelegerea acestei evoluții oferă un context valoros pentru valorificarea eficientă a acestor tehnologii.
Conform cercetării realizate de Al-Amin et al. (2023), prima bază teoretică pentru viitoarele chatbots datează din 1906, când matematicianul rus Andrey Markov a dezvoltat"lanțul Markov", un model statistic fundamental pentru prezicerea secvențelor aleatorii. Această metodă, deși rudimentară în comparație cu tehnologiile actuale, a reprezentat un prim pas în a învăța mașinile să genereze texte noi într-o manieră probabilistică.
Un moment crucial în istoria inteligenței artificiale conversaționale a fost publicarea articoluluilui Alan Turing "Computing Machinery and Intelligence" (Mașini de calcul și inteligență ) în 1950, în care acesta a propus ceea ce astăzi cunoaștem sub numele de "testul Turing". Acest test evaluează capacitatea unei mașini de a manifesta un comportament inteligent imposibil de distins de comportamentul uman prin intermediul conversațiilor în limbaj natural.
Primul chatbot recunoscut pe scară largă a fost ELIZA, dezvoltat de Joseph Weizenbaum la MIT în 1966. După cum subliniază Al-Amin et al. (2023), ELIZA a simulat un terapeut folosind tehnici simple de potrivire a modelelor, reflectând răspunsurile utilizatorului pentru a simula o conversație. În ciuda simplității sale, mulți utilizatori au atribuit sistemului o înțelegere asemănătoare celei umane.
Spre deosebire de ELIZA, PARRY (dezvoltat în 1972 de psihiatrul Kenneth Colby la Stanford) a simulat un pacient cu schizofrenie paranoidă. Acesta a fost primul chatbot supus unei versiuni a testului Turing, marcând începutul utilizării acestor teste pentru a evalua inteligența conversațională a chatboților.
În anii 1980 a apărut Racter (1983), capabil să genereze texte creative folosind reguli gramaticale și randomizare, urmat de JABBERWACKY (1988) și TINYMUD (1989), care au reprezentat noi pași înainte în simularea conversațiilor naturale.
Un progres semnificativ a fost realizat cu ALICE (Artificial Linguistic Internet Computer Entity), dezvoltat de Richard Wallace în 1995. ALICE a utilizat AIML (Artificial Intelligence Markup Language), care a fost creat special pentru a modela limbajul natural în interacțiunile om-chatbot.
Între 2000 și 2015 au fost aplicate tehnici statistice mai avansate de prelucrare a limbajului natural, care au îmbunătățit semnificativ înțelegerea limbii:
SmarterChild, dezvoltat de ActiveBuddy în 2001, a fost unul dintre primele chatbots integrate în platformele de mesagerie instantanee, ajungând la peste 30 de milioane de utilizatori.
Proiectul CALO' (Cognitive Assistant that Learns and Organises), lansat de DARPA în 2003, a pus bazele Siri, care a fost achiziționat de Apple și lansat în 2011 ca asistent virtual al iPhone 4S. După cum au remarcat Al-Amin et al. (2023), Siri a reprezentat un progres major în integrarea asistenților vocali în dispozitivele de consum, utilizând rețele neuronale profunde pentru a procesa și înțelege comenzile vocale.
Evoluția Siri* a atins o nouă etapă prin integrarea unor modele avansate de inteligență artificială care au revoluționat capacitățile sale. Conform Al-Amin et al. (2023), această nouă versiune îmbunătățită a Siri utilizează arhitecturi neuronale mai sofisticate pentru a înțelege contextul conversației într-un mod mai profund, păstrând memoria interacțiunilor anterioare și adaptându-se la preferințele individuale ale utilizatorului. Asistentul poate acum să înțeleagă cereri complexe, cu mai multe ture, cu o înțelegere contextuală mult mai bogată, permițând interacțiuni mai naturale și mai puțin fragmentate. Această integrare reprezintă un pas important către asistenții virtuali capabili să susțină conversații cu adevărat bidirecționale.
Alexa+ marchează o evoluție radicală a ecosistemului Amazon, transformând asistentul vocal într-o platformă completă de IA pentru acasă. Al-Amin et al. (2023) subliniază modul în care Alexa+ nu se mai limitează la a răspunde la comenzi specifice, ci este acum capabil să anticipeze nevoile utilizatorilor prin integrarea unor modele predictive avansate. Sistemul poate coordona în mod autonom dispozitivele inteligente de acasă, poate sugera automatizări personalizate pe baza modelelor comportamentale detectate și poate facilita interacțiuni mai naturale prin înțelegerea contextuală îmbunătățită. Printre cele mai semnificative inovații, Alexa+ poate efectua acum sarcini complexe în mai mulți pași fără a fi nevoie de activări repetate, menținând contextul prin secvențe lungi de interacțiuni.
Cortana de la Microsoft (acum Copilot), lansată în 2014, a oferit capacități de recunoaștere vocală pentru sarcini precum setarea memento-urilor, în timp ce asistentul Watson de la IBM a demonstrat capacități avansate de înțelegere și analiză a limbajului, câștigând la Jeopardy! în 2011 și găsind ulterior aplicații în diverse industrii.
.png)
Cercetarea realizată de Al-Amin et al. (2023) subliniază modul în care introducerea ChatGPT de către OpenAI a marcat o descoperire fundamentală. Începând cu GPT-1 (2018) cu 117 milioane de parametri, până la GPT-3 (2020) cu 175 de miliarde de parametri, aceste modele utilizează arhitectura Transformer pentru a înțelege și a genera text cu capacități fără precedent. Lansarea publică a ChatGPT în noiembrie 2022 a marcat un moment decisiv în accesibilitatea inteligenței artificiale conversaționale.
Ca răspuns la ChatGPT, Google a lansat Bard (acum Gemini) în 2023, bazat pe modelul său LaMDA (Language Model for Dialogue Applications). Al-Amin et al. (2023) subliniază că Bard a utilizat o abordare incrementală, adăugând progresiv caracteristici precum capacitatea multilingvă și competențele profesionale în programare și matematică.
Privind spre viitor, asistenții AI evoluează către forme mai avansate de inteligență colaborativă. Cercetările efectuate de Al-Amin et al. (2023) identifică mai multe domenii promițătoare de dezvoltare:
În plus, cercetarea evidențiază extinderea asistenților AI în sectoare specifice:
Evoluția de la simple chatbots la parteneri AI strategici reprezintă una dintre cele mai semnificative transformări tehnologice ale timpului nostru. Această evoluție a fost determinată de forțe științifice interdisciplinare, aplicații comerciale și nevoile utilizatorilor. Integrarea modelelor fundaționale avansate în asistenți precum Siri și Alexa+ accelerează această transformare, conducând la experiențe din ce în ce mai personalizate și contextualizate. Pe măsură ce aceste sisteme devin mai influente, dezvoltarea responsabilă și transparentă, care echilibrează inovația și considerentele etice, devine crucială.
Notă actualizată (noiembrie 2025): Versiunea avansată a Siri cu Apple Intelligence descrisă în articol nu a fost încă lansată. Apple a amânat lansarea din primăvara anului 2025 până în primăvara anului 2026 (iOS 26.4) și a anunțat un parteneriat cu Google pentru a utiliza Gemini ca model de bază pentru părțile cheie ale noului Siri . Caracteristicile avansate - contextul personal, înțelegerea pe ecran și integrarea aplicațiilor - rămân în curs de dezvoltare, cu doar îmbunătățiri incrementale disponibile cu iOS 26.
.svg)
.svg)
.svg)
.jpeg)
.jpeg)
.jpeg)