Yapay zeka chatbotları, insan konuşmasını taklit eden yazılım programlarıdır. Kullanıcıdan doğal dilde (metin veya ses) gelen girdileri alır ve yardımcı olmaya çalışarak yanıt verirler. Microsoft’a göre, yapay zeka chatbotları, “insan konuşmalarını taklit eden ve anlayan” uygulamalardır.

Örneğin, chatbotlar soruları yanıtlayabilir, önerilerde bulunabilir veya randevu alma gibi görevleri otomatikleştirebilir. IBM de benzer şekilde, bir chatbotun “insan konuşmasını simüle ettiğini” belirtir ve modern chatbotların soruları yorumlamak ve yanıtlar oluşturmak için genellikle doğal dil işleme kullandığını vurgular. Kısacası, yapay zeka chatbotları, insanların bilgisayarlarla sıradan dil kullanarak etkileşim kurmasını sağlar ve insan konuşması ile makine mantığı arasındaki boşluğu kapatır.

Temel Yapay Zeka Teknolojileri

Yapay zeka chatbotları birkaç gelişmiş yapay zeka tekniğini bir araya getirir:

• Doğal Dil İşleme (NLP): Chatbotun metin veya ses girdilerini çözümlemesini ve yorumlamasını sağlar. Örneğin, NLP algoritmaları bir cümleyi kelimelere veya ifadeler parçalara ayırır ve botun dilbilgisi ile bağlamı anlamasına yardımcı olur.
• Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme: Chatbot, dil ve konuşma örneklerinden öğrenerek zamanla yanıtlarını geliştirir. Gerçek diyaloglar ve yazılı metinler üzerinde eğitim alarak, sistem kalıpları (örneğin, sık sorulan sorular ve yanıtları) öğrenir.
• Büyük Dil Modelleri (LLM): Genellikle transformer mimarileri üzerine kurulu, devasa metin veri setleriyle eğitilmiş çok büyük sinir ağlarıdır. LLM’ler milyarlarca parametreye sahiptir ve insan benzeri metinleri anlayıp üretebilir. Diller ve alanlar arasında dilbilimsel kalıpları etkili şekilde yakalarlar.

Bu teknolojiler bir araya gelerek chatbotların serbest biçimli soruları yanıtlamasına ve doğal ses tonunda cevaplar oluşturmasına olanak tanır.

Chatbotlar Kullanıcıları Nasıl Anlar

Bir mesaj gönderdiğinizde, chatbot buna doğal dil anlama (NLU) uygular. Girdiyi parçalara (token) ayırır ve kullanıcının niyetini (ne istediğini) ve ilgili varlıkları (isimler, tarihler veya yerler gibi önemli detaylar) belirler.

Örneğin, “Yarın Paris’te hava nasıl?” diye sorarsanız, chatbot niyeti (hava durumu sorgusu) tanır ve varlıkları (“Paris” ve “yarın”) çıkarır. Modern yapay zeka chatbotları, ifadenin gayri resmi, belirsiz veya yazım hataları içermesi durumunda bile anlamı yorumlayabilmek için derin öğrenme kullanır.

Yapay Zeka Chatbotlarının Eğitimi

Yapay zeka chatbotları, büyük miktarda metin verisi üzerinde eğitilmiş dil modelleri tarafından desteklenir. Eğitim sırasında model, milyarlarca kelimeyi işler ve bağlama göre cümlede bir sonraki kelimeyi tahmin etmeyi öğrenir.

Pratikte, modele devasa metin koleksiyonları (örneğin, tüm Vikipedi veya internet) verilir ve bu verilerden dilbilgisi, gerçekler ve yaygın ifadeler öğrenilir.

Eğitimden sonra chatbot, öğrendiği kalıplara dayanarak kelime kelime yeni yanıtlar oluşturabilir. Önemli olarak, model metni kelimesi kelimesine ezberlemez; bilgiyi parametrelerinde örtük olarak kodlar.

Bu sayede iyi eğitilmiş bir chatbot, eğitim sırasında hiç görmediği bir soruya bile öğrendiği kalıplardan sentezleyerek yanıt verebilir.

Transformerlar ve Büyük Dil Modelleri

Şekil: Bir transformer ağ mimarisi (solda kodlayıcı, sağda çözücü). Kodlayıcı girdiyi işler, çözücü çıktıyı üretir. Modern chatbotlar, omurga olarak transformer teknolojisini kullanır.

Bir transformer ağı, kelimeleri sayısal vektörlere dönüştürür ve çoklu-başlık dikkat mekanizmasıyla bir cümledeki her kelimeyi aynı anda diğer tüm kelimelerle ilişkilendirir. Bu, modelin tüm girdideki bağlamı yakalamasını sağlar.

Eski sıralı modellerin (örneğin RNN’ler) aksine, transformerlar tüm kelimeleri paralel işler ve çok daha hızlı eğitilir. Çok sayıda transformer katmanı üst üste konarak GPT-4 veya Google’ın PaLM’i gibi büyük dil modelleri (LLM) oluşturulur. Bu LLM’ler, devasa ölçeklerde dili anlama ve üretme yeteneğine sahiptir; hatta çeviri yapabilir, özet çıkarabilir veya soruları yanıtlayabilirler.

Yanıt Oluşturma

Yanıt verirken, yapay zeka chatbotları iki yöntemden birini kullanabilir:

• Geri getirme tabanlı: Chatbot, sabit bir yanıt kümesinden (örneğin SSS veritabanı) bir cevap seçer. Erken dönem chatbotlar bu şekilde çalışırdı. Tanınan bir soru için bot, önceden depolanmış yanıtı döndürür. Bu yöntem beklenen sorgular için hızlı ve güvenilirdir ancak veritabanı dışındaki soruları yanıtlayamaz.
• Üretici (Yapay Zeka) modelleri: Chatbot, dil modeli kullanarak kelime kelime yeni bir yanıt üretir. Her adımda, şimdiye kadar olan konuşmaya dayanarak en olası sonraki kelimeyi tahmin eder. Bu, botun benzersiz yanıtlar oluşturmasını ve daha önce hiç görmediği soruları yanıtlamasını sağlar. Ancak, öğrenilen olasılıklara dayandığı için bazen yanlış veya anlamsız yanıtlar verebilir.

İnsan Geri Bildirimi ve Konuşma Bağlamı

İlk eğitimden sonra, chatbotlar genellikle insan geri bildirimiyle ince ayar yapılır. Eğiticiler chatbotun çıktısını gözden geçirir ve iyileştirmesi için yönlendirir – iyi yanıtları pekiştirir, kötüleri düzeltir. Bu süreç, insan geri bildiriminden pekiştirmeli öğrenme (RLHF) olarak bilinir ve sistemin uygunsuz veya önyargılı içeriklerden kaçınmasını sağlar. Örneğin, insanlar bir yanıtı “zararlı” veya “konu dışı” olarak işaretleyebilir, böylece model bu tür yanıtları öğrenip önler.

Yapay zeka chatbotları ayrıca konuşma bağlamını takip eder. Diyalogun önceki bölümlerini hatırlayabilir ve yanıtları tutarlı hale getirmek için bu bilgiyi kullanabilir. Örneğin, takip soruları sorarsanız, chatbot önceki konuya atıfta bulunduğunuzu anlar ve buna göre yanıt verir. Bu durum bilgisi, çok turlu konuşmalar ve daha doğal etkileşimler sağlar.

Yapay Zeka Chatbotlarına Örnekler

Birçok tanınmış sanal asistan yapay zeka chatbotudur. Apple’ın Sirisi ve Amazon’un Alexası sesli komutlara yanıt verirken, Google’ın Geminisi ve OpenAI’ın ChatGPTsi metinle sohbet eder. İşletmeler de müşteri sorularını yanıtlamak, randevu ayarlamak veya alışveriş rehberliği yapmak için web sitelerinde ve uygulamalarda chatbotlar kullanır. Tüm bu sistemler, dili işlemek ve yanıtlar oluşturmak için aynı temel yapay zeka teknolojilerine dayanır.

Zorluklar ve Sınırlamalar

Yapay zeka chatbotları güçlü ancak kusursuz değildir. Her zaman yanıt vermeye çalıştıkları için bazen halüsinasyon yapabilirler – yani yanlış veya yanıltıcı bilgileri güvenle sunabilirler. Bir uzmanın belirttiği gibi, chatbot temelde “kelimeler üretmek için matematiksel hesaplamalar yapan bir makinedir.” İnsan gibi anlam veya niyeti gerçekten kavramaz.

Sonuç olarak, chatbotlar aynı soruya farklı zamanlarda farklı yanıtlar verebilir ve belirsiz veya karmaşık sorguları yanlış yorumlayabilir. Kullanıcıların, özellikle kritik durumlarda, chatbotlardan gelen önemli bilgileri çift kontrol etmeleri önerilir.

>>> Daha fazla bilgi için tıklayın:

Machine Learning nedir?

Büyük Dil Modeli Nedir?

Yapay zeka chatbotları, doğal dil işleme, makine öğrenimi ve büyük ölçekli dil modellerini birleştirerek çalışır. Kullanıcı girdilerini niyeti tespit etmek için çözümler ve ardından ya önceden hazırlanmış bir yanıtı getirir ya da eğitilmiş model kullanarak yeni bir yanıt oluşturur.

Modern chatbotlar, devasa metin veri setleri üzerinde eğitilmiş transformer tabanlı LLM’leri kullanır; bu sayede çok geniş bir konu yelpazesinde insan benzeri akıcılıkla sohbet edebilirler. Bu modeller daha fazla veri ve daha iyi eğitimle geliştikçe, yapay zeka chatbotları daha yetkin hale gelecektir – ancak temelde istatistiksel araçlar oldukları için insan denetimi hâlâ önemlidir.