Nos anos 2000, a inteligência artificial (IA) ainda era uma novidade para muitos. Entre os primeiros exemplos de chatbots que ganharam popularidade estão o Robô Ed e o Akinator. Embora menos sofisticados que as plataformas modernas como ChatGPT e Gemini, esses sistemas já permitiam interações com linguagem humana.
Robô Ed: O Pioneiro Brasileiro
Lançado em 2004 pelo Conpet, um programa da Petrobras, o Robô Ed foi um dos primeiros chatbots brasileiros a utilizar IA. Desenvolvido com a tecnologia da empresa paulista InBot, Ed tinha como objetivo promover o uso racional de combustíveis e a conservação de energia. Utilizando técnicas básicas de processamento de linguagem natural (NLP) e aprendizado de máquina, Ed conseguia responder a cerca de dois mil tipos de perguntas diferentes.
Funcionamento e Impacto
Rodrigo Siqueira, fundador da InBot, explicou que a equipe monitorava as perguntas mais frequentes dos usuários para atualizar e expandir as respostas do Ed. Em seu auge, o robô chegou a responder até um milhão de perguntas em um único dia. Após 12 anos de atividade, Ed foi aposentado em 2016, deixando um legado significativo no uso corporativo de chatbots no Brasil.
Akinator: O Gênio da Internet
Desenvolvido em 2007 por três programadores franceses da empresa Elokence, o Akinator é um jogo online que se tornou um fenômeno global. O “gênio da internet” desafia os usuários a pensar em um personagem, real ou fictício, e tenta adivinhar quem é através de uma série de perguntas simples. No Brasil, o Akinator ganhou popularidade após ser apresentado no programa ScrapMTV em 2008.
Popularidade e Evolução
O sucesso do Akinator foi tanto que uma versão em português foi lançada, e o jogo se tornou um aplicativo móvel em 2011. Utilizando algoritmos de IA e uma vasta base de dados alimentada pelos próprios usuários, o Akinator continua a surpreender com sua capacidade de “ler mentes”. Até hoje, ele está disponível em seu site e nas lojas de aplicativos.
A Evolução da IA
Os primeiros chatbots, como Ed e Akinator, utilizavam bancos de dados extensos e árvores de decisão para interagir com os usuários. Essa IA simbólica seguia regras explícitas programadas por humanos, limitando sua capacidade de aprendizado e adaptação. Com o avanço da tecnologia, o foco mudou para redes neurais e aprendizado profundo, permitindo que a IA identificasse padrões complexos em grandes volumes de dados.
O Ponto de Inflexão: GPT
O lançamento do GPT (Generative Pre-trained Transformer) em 2018 marcou um ponto de inflexão na história da IA. Baseados em redes neurais profundas, esses modelos são treinados em vastos corpos de texto e podem gerar linguagem humana de maneira coerente. As versões mais recentes, como GPT-3 e GPT-4, não apenas respondem, mas compreendem e geram textos complexos, realizando tarefas sofisticadas.
Novas Fronteiras
Outras inovações, como o Gemini do Google, combinam modelos de linguagem com outras formas de IA, capazes de processar texto, imagem e áudio simultaneamente. Essas plataformas representam um salto significativo em relação aos primeiros chatbots, oferecendo interações mais naturais e eficientes.