Alexa, ensina-me a falar contigo | tim bajarin

Quando a Apple lançou seu primeiro assistente digital pessoal (PDA), o Newton, em 1992, ficou claro desde o início que não demoraria muito para este mundo.

Como conceito, o Newton era um vira-cabeça, mas seu design e funções eram fracos, para dizer o mínimo.

Seu maior problema era a tecnologia de reconhecimento de escrita profundamente falha. Os processadores móveis disponíveis na época eram incapazes de lidar com essa tarefa com qualquer nível de exatidão ou precisão, enquanto o software era mal executado.

Lembro-me de voar para Chicago para o lançamento do Newton, a pedido do então CEO da Apple, John Sculley, que dirigiu esse projeto desde o início. Mas durante a demonstração no palco, o reconhecimento de escrita falhou repetidamente. Disseram-nos que era uma versão inicial do software, mas eu tinha uma forte sensação de que a Apple estava prometendo demais.

Durante os primeiros anos do Newton, Jeff Hawkins, fundador da Palm Computing, começou a trabalhar em sua própria versão de um PDA. Enquanto esse dispositivo ainda estava em desenvolvimento, Hawkins me convidou para o escritório dele para ver uma maquete, que era um bloco de madeira esculpido para se parecer com o que acabaria se tornando o PalmPilot.

Perguntei a Hawkins por que ele achava que o Newton havia falhado. Ele apontou seu tempo na Grid Systems, que introduziu o primeiro laptop de computação com caneta de verdade em 1989, chamado GridPad. Ele também tinha uma CPU de baixo nível e não era capaz de lidar com o reconhecimento de caracteres verdadeiro. Mas ele ensinou a Hawkins que, quando se tratava de digitação por caneta e reconhecimento de caracteres, era necessário seguir uma fórmula exata e escrever os caracteres conforme declarado no manual.

É por isso que o PalmPilot incluiu o sistema de escrita Graffiti, que ensinava ao usuário como escrever um número, letra do alfabeto ou caracteres específicos (como #, $) de maneira que o PalmPilot pudesse entender. Fui um dos primeiros a testar um PalmPilot e achei o Graffiti muito intuitivo. Pode-se chamar isso de uma forma de programação reversa, pois a máquina estava me ensinando como usá-la na linguagem que ela entendia.

Avanço rápido de hoje, e acredito que temos algo parecido com os assistentes digitais.

Uma grande diferença dessa vez é que o poder de processamento, juntamente com a IA e o aprendizado de máquina, torna esses assistentes digitais muito mais inteligentes, mas nem sempre precisos.

No que considero um movimento semelhante ao Graffiti, a Amazon me envia e-mails semanais que incluem mais de uma dúzia de novas perguntas que o Alexa pode responder. Isso também é uma espécie de programação reversa, pois me ensina a fazer as perguntas apropriadas a Alexa.

Em um e-mail recente, aqui estão algumas das novas coisas que o Alexa pode responder:

• "Alexa, o que está pensando?"

• "Alexa, qual é a outra palavra para 'feliz?'"

• "Alexa, o que posso fazer com frango e espinafre?"

• "Alexa, ligue para mamãe."

• "Alexa, teste minhas habilidades de ortografia."

• "Alexa, me acorde de manhã."

• "Alexa, quanto tempo dura o filme Pantera Negra ?"

• "Alexa, fale em pentâmetro iâmbico".

• "Alexa, quantos dias até o Memorial Day?"

Esses prompts semanais permitem que eu e outros proprietários do Echo entendamos a maneira correta de fazer uma pergunta ao Alexa e desenvolvemos nossa confiança em interagir com a plataforma.

Não tenho dúvidas de que, à medida que processadores mais rápidos, aprendizado de máquina e IA são aplicados aos assistentes digitais, eles se tornam mais inteligentes. Mas suspeito que mais e mais empresas que criam assistentes digitais também começarão a usar o modelo da Amazon de ensinar as pessoas a fazer perguntas mais alinhadas com a maneira como seus assistentes digitais desejam que uma consulta seja declarada.