Chatbot: Zaten Görüştüğünüz Yapay Zeka

Chatbot, çoğu insanın fark etmeden her gün etkileşime girdiği Makine Öğrenimi uygulamalarının başında gelir. Kimisi Turing testini bile geçiyor. Yani karşınızdaki kişi değil de kod satırlarıyla çalışan bir sistem olduğunu anlamanız neredeyse imkânsız.

Bugün pazarda en çok bilinen örnekler, Siri (Apple) ve Alexa (Amazon) gibi devlerin geliştirdiği dijital asistanlar. Gelişmişlik düzeyleri farklılık gösterse de, iyi tasarlanmış tüm chatbot’lar dört ana yapı üzerine kurulur: platform, dil işleme, uygulama ve veritabanı.

PLATFORM

Chatbot çoğu zaman mesajlaşma uygulamaları içinde çalışır. Slack kullandıysanız, varsayılan bot olan Slackbot’a aşinasınızdır. Size rapor aldırır, görevleri hatırlatır, destek sağlar. Facebook Messenger üzerinden çalışan botlar, DeepText gibi sistemlerle birlikte daha da ileriye gider; bağlamı algılar, kullanıcının niyetini çözümler.

DİL İŞLEME (NLP)

Doğal Dil İşleme olmadan hiçbir chatbot konuşamaz. İnsanı anlayabilmesi ve insana benzer şekilde cevap verebilmesi için bu katman şarttır. NLP sayesinde chatbot’lar şu becerilere sahip olabilir:

• Uzun metinleri anlamlı kısa yanıtlarla özetleyebilme
  
• Kapalı ve açık uçlu sorulara cevap verebilme
  
• Cümle içindeki bağlamsal ipuçlarını çözümleme
  
• Duygu analizi yapma (örneğin: öfke, sevinç, belirsizlik)
  

Amazon’un Lex sistemi, Alexa’yı bu kabiliyetlerle donatıyor. Aynı sistem geliştiricilere de açık; kendi botunuzu yazmak isterseniz altyapı hazır.

UYGULAMA

İşte işin Makine Öğrenimi tarafı burada başlıyor. Basit bir chatbot bile sınıflandırma algoritmalarıyla çalışır: Sıkça sorulan sorulara doğru yanıtlar verilir, yeni gelen verilerle model güncellenir. Amazon Machine Learning gibi servislerle, bu süreç kolayca otomatikleştirilebilir. Sinir ağına dayalı sistemlerdeyse, botlar “öğrenir”—hem de gittikçe daha iyi.

VERİTABANI

Tüm verinin işlendiği yer. Ne kadar gelişmiş bir sistemse, o kadar büyük ve karmaşık bir veri altyapısına sahiptir. Basit bir soru-cevap listesi bile bu yapı için yeterlidir. Ama ölçek büyüdükçe, öğrenme de büyür.

CHATBOT TEKNOLOJİSİNİN KULLANIM ALANLARI

WeChat: Bir Uygulamanın Yaptığı Her Şey

Tencent’in geliştirdiği WeChat, sadece bir mesajlaşma uygulaması değil; bir yaşam platformu. Alışverişten taksi çağırmaya, fatura ödemeden randevu almaya kadar onlarca farklı işlemi içinde barındırıyor. Geliştiricilere açık API’si sayesinde, kullanıcılar kendi botlarını yazabiliyor. Bu altyapı, WeChat’i sosyal medya dünyasında chatbot devrimini başlatan platform hâline getirdi.

Microsoft Xiaoice: Duygusu Olan Bot

Xiaoice, Çin ve Japonya’daki kullanıcılarla uzun, kişilikli sohbetler yapabilen bir bot. Microsoft bu sistemi, Çin sosyal medyasındaki gerçek konuşmaları analiz ederek eğitti. Sistem, kullanıcının olumlu ya da olumsuz tepkilerine göre söylemini ayarlayabiliyor — yani empati kuruyor.

CNN: Haber Botlarıyla Etkileşim

CNN, 2016’da haberleri kullanıcıların alıştığı mesajlaşma formatında sunmak için chatbot geliştirdi. Kik, Messenger, LINE ve Amazon Echo’da kullanılan bu botlar, kullanıcıya haberle ilgili açık uçlu sorular sormasına da izin verdi. CNN’in amacı açıktı: Deneyimlemek, öğrenmek, büyütmek veya gerekiyorsa sistemi kapatmak.

Magic: Chatbot Değil Ama Geleceğe Açılan Kapı

Magic, teknik olarak bir chatbot değil. İnsan destekli bir sanal asistan hizmeti. Ama bu veriler, gelecekteki akıllı botları besleyecek. Şimdinin insan eliyle yapılan hizmetleri, yarının Makine Öğrenimi modelleri için eğitim verisi olacak.

GELECEK: SIRADA NE VAR?

Bugünkü chatbot’lar, mobil uygulamaların ilk günlerine benziyor. Geliştiriciler için henüz haritalanmamış fırsatlarla dolu bir alan. Basit denetimli öğrenme modelleri, erişilebilir NLP sistemleri ve artan veri gücü sayesinde, konuşan botlar yakında sadece sohbet etmekle kalmayacak — alışveriş yapacak, öneride bulunacak, karar verecek.

Yeni dijital ekonomilerin motoru olacaklar. Hazır mısınız?