De geschiedenis van kunstmatige intelligentie assistenten vertegenwoordigt een opmerkelijkeevolutie van eenvoudige regelgebaseerde systemen tot geavanceerde gesprekspartners die complexe strategische beslissingen kunnen ondersteunen. Nu steeds meer organisaties deze assistenten gebruiken om hun productiviteit en besluitvormingsprocessen te verbeteren, biedt inzicht in deze evolutie een waardevolle context om deze technologieën effectief in te zetten.
Volgens onderzoek van Al-Amin et al. (2023) dateert de eerste theoretische basis voor toekomstige chatbots uit 1906, toen de Russische wiskundige Andrey Markov de'Markov Chain' ontwikkelde, een fundamenteel statistisch model voor het voorspellen van willekeurige reeksen. Deze methode, hoewel rudimentair vergeleken met de huidige technologieën, vertegenwoordigde een eerste stap in het aanleren aan machines om nieuwe tekst te genereren op een probabilistische manier.
Een cruciaal moment in de geschiedenis van conversationele kunstmatige intelligentie was de publicatie vanAlan Turing's artikel'Computing Machinery and Intelligence' in 1950, waarin hij voorstelde wat we vandaag de dag kennen als de 'Turing Test'. Deze test beoordeelt het vermogen van een machine om intelligent gedrag te vertonen dat niet te onderscheiden is van menselijk gedrag door middel van conversaties in natuurlijke taal.
De eerste algemeen erkende chatbot was ELIZA, ontwikkeld door Joseph Weizenbaum aan het MIT in 1966. Zoals opgemerkt door Al-Amin et al. (2023), simuleerde ELIZA een therapeut met behulp van eenvoudige patroonvergelijkingstechnieken, waarbij de antwoorden van de gebruiker werden weergegeven om een gesprek te simuleren. Ondanks de eenvoud kenden veel gebruikers het systeem een soort menselijk begrip toe.
In tegenstelling tot ELIZA simuleerde PARRY (in 1972 ontwikkeld door psychiater Kenneth Colby op Stanford) een patiënt met paranoïde schizofrenie. Het was de eerste chatbot die werd onderworpen aan een versie van de Turingtest en markeerde het begin van het gebruik van deze tests om de conversatie-intelligentie van chatbots te beoordelen.
In de jaren tachtig kwam Racter (1983) op, dat creatieve teksten kon genereren met behulp van grammaticale regels en randomisatie, gevolgd door JABBERWACKY (1988) en TINYMUD (1989), die verdere stappen voorwaarts betekenden in de simulatie van natuurlijke conversaties.
Een belangrijke vooruitgang kwam met ALICE (Artificial Linguistic Internet Computer Entity), ontwikkeld door Richard Wallace in 1995. ALICE gebruikte de AIML (Artificial Intelligence Markup Language), die speciaal gemaakt was om natuurlijke taal te modelleren in mens-chatbot interacties.
In de periode tussen 2000 en 2015 werden meer geavanceerde statistische technieken voor Natural Language Processing toegepast die het taalbegrip aanzienlijk verbeterden:
SmarterChild, ontwikkeld door ActiveBuddy in 2001, was een van de eerste chatbots die werd geïntegreerd in instant messaging-platforms en meer dan 30 miljoen gebruikers bereikte.
Het CALO-project (Cognitive Assistant that Learns and Organises), dat in 2003 gelanceerd werd door DARPA, legde de basis voor Siri, dat overgenomen werd door Apple en in 2011 gelanceerd werd als de virtuele assistent van de iPhone 4S. Zoals opgemerkt door Al-Amin et al. (2023), betekende Siri een belangrijke doorbraak in de integratie van spraakassistenten in consumentenapparatuur, waarbij diepe neurale netwerken werden gebruikt om spraakopdrachten te verwerken en te begrijpen.
De evolutie van Siri* heeft een nieuwe mijlpaal bereikt met de integratie van geavanceerde modellen voor kunstmatige intelligentie die de mogelijkheden van Siri radicaal hebben veranderd. Volgens Al-Amin et al. (2023) maakt deze nieuwe, verbeterde versie van Siri gebruik van geavanceerdere neurale architecturen om de context van het gesprek op een diepere manier te begrijpen, waarbij het geheugen van eerdere interacties behouden blijft en het zich aanpast aan de individuele voorkeuren van de gebruiker. De assistent kan nu complexe, meervoudige verzoeken begrijpen met een veel rijker begrip van de context, waardoor natuurlijkere en minder gefragmenteerde interacties mogelijk zijn. Deze integratie betekent een belangrijke stap in de richting van virtuele assistenten die echt tweerichtingsgesprekken kunnen ondersteunen.
Alexa+ markeert een radicale evolutie van het Amazon ecosysteem en transformeert de spraakassistent in een uitgebreid AI-platform voor thuis. Al-Amin et al. (2023) benadrukken hoe Alexa+ niet langer beperkt is tot het reageren op specifieke commando's, maar nu in staat is om te anticiperen op gebruikersbehoeften door de integratie van geavanceerde voorspellende modellen. Het systeem kan autonoom smart home-apparaten coördineren, aangepaste automatiseringen voorstellen op basis van gedetecteerde gedragspatronen en natuurlijkere interacties mogelijk maken door een beter begrip van de context. Een van de belangrijkste innovaties is dat Alexa+ nu complexe taken kan uitvoeren die uit meerdere stappen bestaan, zonder dat herhaalde activeringen nodig zijn.
Microsoft's Cortana (nu Copilot), gelanceerd in 2014, bood spraakherkenningsmogelijkheden voor taken zoals het instellen van herinneringen, terwijl IBM's Watson Assistant geavanceerde taalbegrip- en analysemogelijkheden demonstreerde, in 2011 won bij Jeopardy! en vervolgens toepassingen vond in verschillende industrieën.
.png)
Het onderzoek van Al-Amin et al. (2023) laat zien hoe OpenAI's introductie van ChatGPT een fundamentele doorbraak betekende. Beginnend met GPT-1 (2018) met 117 miljoen parameters, tot GPT-3 (2020) met 175 miljard parameters, gebruiken deze modellen de Transformer-architectuur om tekst te begrijpen en te genereren met ongekende mogelijkheden. De publieke release van ChatGPT in november 2022 markeerde een beslissend moment in de toegankelijkheid van conversationele AI.
Als reactie op ChatGPT lanceerde Google in 2023 Bard (nu Gemini), gebaseerd op zijn LaMDA-model (Language Model for Dialogue Applications). Al-Amin et al. (2023) wijzen erop dat Bard een incrementele aanpak gebruikte, waarbij geleidelijk functies werden toegevoegd zoals meertaligheid en professionele vaardigheden in programmeren en wiskunde.
In de toekomst evolueren AI-assistenten naar meer geavanceerde vormen van collaboratieve intelligentie. Onderzoek door Al-Amin et al. (2023) identificeert verschillende veelbelovende ontwikkelingsgebieden:
Verder belicht het onderzoek de uitbreiding van AI-assistenten in specifieke sectoren:
De evolutie van eenvoudige chatbots naar strategische AI-partners vertegenwoordigt een van de belangrijkste technologische transformaties van onze tijd. Deze ontwikkeling wordt gedreven door interdisciplinaire wetenschappelijke krachten, commerciële toepassingen en gebruikersbehoeften. De integratie van geavanceerde basismodellen in assistenten zoals Siri en Alexa+ versnelt deze transformatie, wat leidt tot steeds persoonlijkere en gecontextualiseerde ervaringen. Naarmate deze systemen meer invloed krijgen, wordt een verantwoorde en transparante ontwikkeling waarbij innovatie en ethische overwegingen met elkaar in evenwicht zijn van cruciaal belang.
Bijgewerkte opmerking (november 2025): De geavanceerde versie van Siri met Apple Intelligence die in het artikel wordt beschreven, is nog niet uitgebracht. Apple heeft de release uitgesteld van voorjaar 2025 naar voorjaar 2026 (iOS 26.4) en een samenwerking met Google aangekondigd om Gemini te gebruiken als onderliggend model voor belangrijke onderdelen van de nieuwe Siri . Geavanceerde functies - persoonlijke context, begrip op het scherm en app-integratie - blijven in ontwikkeling en er zijn alleen incrementele verbeteringen beschikbaar met iOS 26.
.svg)
.svg)
.svg)
.jpeg)
.jpeg)
.jpeg)