15 marcos que moldaram a visão da Microsoft para a IA

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Apesar de poder parecer que a Inteligência Artificial (IA) surgiu nos últimos anos como uma tecnologia totalmente preparada para transformar a forma como interagimos com o mundo, a verdade é que o seu desenvolvimento levou décadas – com avanços precoces em áreas como o machine learning e o processamento de linguagem natural – e ainda há muito mais por vir.

Mesmo que Bill Gates não estivesse a pensar especificamente em IA no seu primeiro dia de trabalho em 1975, é inegável que as inovações tecnológicas impulsionadas pela Microsoft nos últimos 50 anos foram passos cruciais rumo à atual era da IA.

Desde o lançamento do primeiro sistema operativo, em 1985, até ao memorando “Tidal Wave” de Gates, dez anos depois e em que previa o impacto da internet, o superpoder da empresa sempre foi abraçar a mudança e apontar o caminho para o futuro. Uma jornada contínua com artigos fundamentais publicados pela Microsoft Research sobre Bayesian Networks e o provador de teoremas Z3, que abriram caminho para o desenvolvimento da IA.

À medida que a IA se torna cada vez mais central nas nossas vidas, vejamos agora alguns dos marcos importantes da Microsoft que ajudaram a preparar o caminho para a realidade que conhecemos hoje e como a empresa pretende desenvolver a plataforma de IA, ferramentas e infraestruturas mais confiáveis para o futuro.

Bing - Lançado com capacidades de linguagem natural

Evoluindo a partir do Windows Live Search, o lançamento do Bing em 2009 introduziu várias funcionalidades ao nível do machine learning no seu início, incluindo sugestões de pesquisa durante a introdução da consulta e uma lista de pesquisas relacionadas, conhecida como o “painel Explorar”. Estas funcionalidades aproveitaram a tecnologia semântica da Powerset, uma empresa adquirida pela Microsoft em 2008.

Muitos dos avanços técnicos da Microsoft assentam no sucesso do Azure. Este projeto com nome de código, lançado em 2015, deu aos programadores um conjunto de tecnologias dotadas de inteligência para criar aplicações como deteção facial, reconhecimento de voz e compreensão de linguagem. Atualmente é conhecido como Azure AI Foundry.

“Muito disto remonta ao Bing”, afirma Eric Boyd, Microsoft’s corporate vice president, Azure AI Platform, que iniciou o seu percurso na Microsoft no desenvolvimento do Bing Ads. “Construímos toda esta infraestrutura para treinar modelos de IA, repetidamente e a experimentar para ver qual o modelo de IA com melhor desempenho. Toda essa infraestrutura transformou-se em peças e componentes de coisas que agora disponibilizamos através do Azure AI.”

O número de produtos críticos que surgiram a partir do Azure inclui o desenvolvimento de aplicações de IA conversacional, o Microsoft Cognitive Services, um conjunto de ferramentas de IA responsável e o Azure OpenAI Service, que combina modelos de linguagem poderosos com as capacidades empresariais do Azure. Atualmente, mais de 60.000 organizações estão a utilizar o Azure AI Foundry e 65% das empresas da Fortune 500 adotaram o Azure OpenAI Service.

ResNet - Uma nova estrutura que melhora o treino e o desempenho de redes neurais profundas

Um avanço da Microsoft Research, as Redes Neurais Residuais Profundas, ou ResNet, foram introduzidas em 2015. Esta framework de aprendizagem residual melhorou significativamente o treino de redes neurais complexas, permitindo arquiteturas mais alargadas e com melhor desempenho. Abriu caminho para várias aplicações práticas, muitas das quais hoje são essenciais.

“O ResNet estabeleceu o padrão para a visão computacional que é utilizado em todo o lado”, afirma Peter Lee, President of Microsoft Research. “Se tivermos um carro autónomo, ele está a utilizar IA baseada na ResNet. Se estivermos a fazer uma ressonância magnética numa clínica, essa máquina também tem tecnologia baseada na ResNet.”

Num período de cinco anos a partir de 2015, a Microsoft alcançou paridade com o desempenho humano em vários testes de reconhecimento de fala, tradução automática, resposta a perguntas conversacionais, compreensão de leitura e legendagem de imagens.

Estes cinco avanços foram essenciais para uma evolução nas capacidades da IA, alcançando uma aprendizagem multissensorial e multilíngue mais próxima da forma como os humanos aprendem e compreendem. Conduziram ao desenvolvimento do XYZ-code, interligando três atributos da cognição humana: texto monolingue (X), sinais sensoriais visuais ou auditivos (Y) e multilingue (Z). Foram integrados nos serviços do Azure AI para ajudar os clientes a acelerar sistemas de IA mais poderosos e integrativos.

Com o objetivo de aumentar a acessibilidade, a Microsoft apresentou em 2016 a aplicação Seeing AI. Esta aplicação recorre à visão computacional e processamento de linguagem natural para descrever o ambiente, ler textos, responder a perguntas, identificar moedas e até descrever pessoas e expressões faciais.

A funcionalidade “Find My Things” permite às pessoas cegas ou com visão reduzida personalizar a experiência ensinando à ferramenta os objetos que usam e perdem com mais frequência, como chaves ou auriculares.

A acessibilidade torna as ferramentas e tecnologias da Microsoft mais úteis para todos e acelera a inovação global, com produtos como o Reading Coach, que ajuda os estudantes a aprender a ler e apoia leitores iniciantes ou com dislexia.

O ano de 2017 marcou a chegada do Brainwave, uma plataforma de aceleração de deep learning para executar cargas de trabalho em tempo real na infraestrutura cloud da Microsoft. Combinando field-programmable gate arrays (FPGAs) com software de alto desempenho, o Brainwave impulsionou significativamente o desempenho dos modelos de IA, especialmente para tarefas como reconhecimento de imagem e processamento de linguagem natural. Foi um salto importante na abordagem da Microsoft ao hardware e inferência de IA baseada na cloud.

Em 2020, a Microsoft lançou o Turing-NLG (Natural Language Generation), um dos maiores modelos de linguagem da época, com 17 mil milhões de parâmetros. Este lançamento destacou a liderança da empresa no desenvolvimento de IA para compreensão de linguagem natural, antecedendo modelos fundacionais como o Florence (reconhecimento visual).

O DAX Copilot, agora incorporado no Dragon Copilot, foi um passo importante no campo dos cuidados de saúde, ao utilizar IA habilitada para voz que permite aos médicos documentarem as consultas durante uma conversa natural entre o médico, o paciente e as famílias, permitindo que estes prestem toda a atenção aos seus pacientes e reduzindo a quantidade de trabalho após o expediente.

Em 2020, o DAX ficou disponível para todos e, em 2023, o DAX Express tornou-se a primeira solução a combinar a IA de conversação e ambiente com o GPT-4. A solução de IA ambiente tem agora a confiança de mais de 600 grandes sistemas de cuidados de saúde. Está a produzir mais de 3 milhões de episódios de cuidados por mês e continua a crescer.

Também em 2020, a Microsoft apresentou um novo supercomputador em Azure para a OpenAI, estabelecendo a infraestrutura necessária para treinar grandes modelos de IA – um primeiro passo para os tornar disponíveis como plataforma. À data do lançamento, o supercomputador estava entre os cinco primeiros do mundo no ranking TOP500. Nos anos seguintes, a Microsoft expandiu esta infraestrutura com supercomputadores de IA a uma escala sem precedentes, promovendo avanços significativos no desempenho de treino e inferência de IA.

A parceria com a OpenAI assenta na partilha de ideais e na ambição de impulsionar a IA de forma responsável. Juntas, as empresas construíram uma infraestrutura ímpar para acelerar os avanços da OpenAI e, através dessa colaboração, aprofundaram a compreensão não só sobre como criar a melhor plataforma de IA do mundo, mas sobretudo sobre como entregar os seus benefícios aos clientes e à sociedade.

A aquisição do GitHub pela Microsoft levou à criação do GitHub Copilot em 2021. Este assistente de programação baseado em IA permite aos programadores escolher entre modelos como o Claude 3.5 Sonnet da Anthropic, o Gemini 2.0 Flash da Google e os modelos o3-mini e GPT-4o da OpenAI, ajudando a escrever código de forma mais eficiente com sugestões de trechos de código e respostas contextuais em linguagem natural.

Desde então, o GitHub Copilot tornou-se a ferramenta de programação com IA preferida de mais de 77.000 organizações em todas as regiões e setores, evoluindo rapidamente para um verdadeiro “assistente de programador”, com funcionalidades como modo agente e revisão de código.

Em 2023, o Bing e o Edge passaram a ser alimentados por IA, criando uma mudança radical na forma como as pessoas usam os motores de busca. Isto impulsionou a rápida evolução do Copilot e a sua integração em toda a oferta Microsoft. O Copilot transformou-se não só numa ferramenta informativa, mas num verdadeiro companheiro de IA com o lançamento da app atualizada para consumidores. A introdução das capacidades de voz e visão permitiu ao Copilot adaptar-se ao utilizador e oferecer respostas, conselhos e apoio para os desafios do dia a dia.

Após o lançamento no Bing, o Copilot foi rapidamente integrado em todo o portefólio da Microsoft. O Microsoft 365 Copilot ajudou a aumentar a produtividade; o Dynamics 365 e a Power Platform transformaram processos de negócio.

Com base no trabalho iniciado em 2019 com o Surface Pro X, os Copilot+ PCs, lançados em 2024, introduziram uma nova arquitetura de sistema que une CPU, GPU e uma nova Unidade de Processamento Neural (NPU) de alto desempenho. Graças a esta NPU, estes computadores alcançaram um nível de desempenho sem precedentes – até 20 vezes mais potente e 100 vezes mais eficiente na execução de tarefas de IA. Isto permitiu novas experiências com IA que antes eram impossíveis, tornando todo o trabalho no PC mais rápido, simples e personalizado.

Lançado em 2023, o AutoGen é uma framework open-source para criar agentes de IA e facilitar a cooperação entre múltiplos agentes na resolução de tarefas. O objetivo é proporcionar uma estrutura simples e flexível para acelerar o desenvolvimento e a investigação em Agentic AI. A resposta da comunidade de programadores ao AutoGen ajudou a identificar os principais use cases e a definir o caminho para a oferta de agentes da Microsoft.

Esta inovação de 2024 levou à criação de pequenos modelos de linguagem, que permitem inovação personalizada e acessível, sobretudo em dispositivos móveis como smartphones, que funcionam “na periferia” sem ligação à cloud. A partir desse momento, a Microsoft lançou várias iterações do Phi no catálogo de modelos Azure AI Foundry, incluindo versões para setores específicos, adaptadas a use cases concretos.

Um avanço na criação de videojogos, o modelo Muse, lançado em 2025, permite desenvolver uma compreensão profunda do ambiente, incluindo a sua dinâmica e como este evolui com base em determinadas ações. As capacidades do ChatGPT e do GPT-4 para aprender linguagem humana são agora acompanhadas pela capacidade da IA de aprender as mecânicas de funcionamento do mundo. Isto vem desbloquear a possibilidade de criar e dinamizar ambientes de videojogos, permitindo que os programadores criem mundos mais imersivos através de toda a sua criatividade.

Estes avanços são apenas uma amostra do compromisso da Microsoft com a IA e o seu potencial para cumprir a missão de capacitar cada pessoa e cada organização no planeta a alcançar mais, através da colaboração e da inovação. Da melhoria dos cuidados de saúde à proteção da biodiversidade e transformação da educação, as possibilidades e o impacto da IA são infinitos.

“O mais importante na investigação não é apenas o avanço técnico do conhecimento, mas garantir que estas descobertas permitem a criação de um ecossistema mais amplo,” refere Peter Lee.

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