Azərbaycanca
Беларускі
Dansk
Deutsch
Española
Français
Indonesia
Italiana
日本語
Қазақ
Lietuvos
Nederlands
Português
Русский
සිංහල
แบบไทย
Türkçe
Українська
中國人
United State
Afrikaans
Chatbot, kullanıcı ile genellikle metin, bazı durumlarda ise konuşma yoluyla diyalog kurarak bilgi veren veya bir işlemi gerçekleştiren bir yazılımdır.
90'lı yıllarda kullanıcıların günlük hayatına giren web siteleri ve 2000 sonrasında kullanmaya başlanan mobil uygulamalar gibi chatbotlar da günümüzün ve yakın geleceğin, teknoloji ile insan arasındaki etkileşimi sağlayan arayüzleri olarak adlandırılmaktadır. Web siteleri ve mobil uygulamalar grafiksel arayüzler (GUI), chatbotlar ise diyalog bazlı arayüzlerdir (CUI). Bu sebeple, chatbotların teknoloji ile insan arasındaki etkileşimi mevcut durumdan farklı bir boyuta getirdiği ve arayüz anlamında devrimsel bir özellik taşıdığı görüşü yaygınlık kazanmıştır. Chatbotlar, ilgili kurumun web sitesinde, mobil uygulamasında yer alabilecekleri gibi yaygın mesajlaşma platformlarında (WhatsApp, WeChat, Facebook Messenger) veya sesli asistanlarda (Google Assistant, Siri, Amazon Alexa) yer alabilirler. En yaygın kullanım alanları finans, e-ticaret, havayolu, sağlık gibi kullanıcı ile sık etkileşim gerektiren sektörlerdedir.
İlk Chatbot Örneğinden Günümüze
Chatbotlar yaklaşık 2016’dan bu yana yoğun şekilde konuşulmaktadır. Ancak yapay zeka konusundaki bilimsel araştırmalar 1950’lere kadar gitmektedir. 1950 yılında Alan Turing tarafından Mind dergisinde bir seminer raporu yayınlanmış, yazıda bugün yapay zekanın ilk örneği olarak kabul edilen Turing testinden söz edilmiştir. Turing testi bir bilgisayar programının, insan ve yazılım ile iletişim kurmasına ve hangisinin insan, hangisinin yazılım olduğunu ayırt etmesine dayanan bir testtir. Eğer denekler, insan ve yazılımı ayırt edemezse yazılım testi geçmiş sayılmaktadır.
İlk chatbot olarak ise 1966 yılında bir MIT profesörü olan tarafından geliştirilen “” kabul edilmektedir. ELIZA bir psikolog olarak tasarlanmış ve insani diyaloglar oluşturması amaçlanmıştır. Ancak, doğal dil işleme ve makine öğrenmesi teknolojileri henüz yeterince gelişmediği için, o dönemde sadece kelime eşleştirme yöntemiyle yanıt oluşturabilmiştir. Chatbot terimi ilk olarak “chatter bot” olarak tarafından 1994 yılında kullanılmıştır
Günümüzde mevcut yazılım ve donanımların veri toplama ve veriyi işleme konusunda yetkin hale gelmesi, doğal dil işleme ve makine öğrenmesi alanlarının gerçek kullanım alanları bulmasını sağlamıştır. Mesajlaşmanın insanların günlük iletişim alışkanlığı haline gelmesi de chatbotlara ilginin artmasında önemli bir etken olmuştur. 2016 yılında Facebook tarafından Facebook Messenger’ın chatbotlara açıldığını duyurması ile dünyanın her yerinden geliştiriciler bu alana odaklanmış, chatbotlar hem arz hem talep açısından popüler hale gelmiştir.
OpenAI, 2022'nin sonbaharında, şirketin GPT-3 modeline dayanan ChatGPT sohbet botunu başlattı. ChatGPT, şu anda mevcut olan en gelişmiş sohbet botlarından biri olarak kabul edilir ve konuşma tabanlı yapay zeka geliştirme sürecinde önemli bir kilometre taşı olarak görülür. Model, büyük miktarda insan konuşmasıyla eğitildiği için kullanıcılarla doğal ve insan gibi iletişim kurabilir. ChatGPT genellikle müşteri hizmetleri amaçları için kullanılır ve geniş bir konu yelpazesi hakkında soruları cevaplayabilir. Yüksek trafik nedeniyle resmi ChatGPT sık sık kullanılamadı, bu yüzden OpenAI'nin resmi API'sini kullanan sohbet uygulamaları popüler hale geldi.
Chatbot Türleri
Chatbotlar birçok farklı açıdan değerlendirilerek sınıflandırılabilirler.
Yerine getirdikleri fonksiyona göre chatbotlar
Bu açıdan bakıldığında SSS (Sıkça Sorular Sorular) chatbotlar, işlem yapan chatbotlar ve kullanıcıya herhangi bir konuda önderi sunan chatbotlar söz konusudur. SSS chatbotlar sadece bilgi vererek kullanıcıya yardımcı olurlar, hem kamu kurumları hem de özel şirketler tarafından kullanıcıya hızlı ve anlık şekilde doğru bilgiye erişmesini sağlamak için kullanılabilirler. Günümüzde en fazla bu tür chatbot geliştirilmektedir, bu tür chatbotların temel fonksiyonu kullanıcıya bir konuda bilgi vermek ve sorularını yanıtlamaktır. İşlem yapan chatbotlar bir işlemi kullanıcı için başka bir arayüze yönlendirme yapmadan gerçekleştirebilirler. SSS chatbotların kurumun iç sistemleri ile entegre olması gerekmezken, işlem yapan chatbotların bu sistemlerle entegre şekilde çalışması, kurum ile bilgi alışverişi yapması gerekir. Öneri veren chatbotlar, kullanıcının ihtiyaçlarını, kullanım alışkanlıklarını, önceliklerini ve içinde bulundukları durumu anlayıp buna uygun ürün ve hizmet önerileri sunabilirler. Bu tür de kurumun sistemleri ile entegre çalışmak zorundadır. Böyle bir chatbot kullanımı sunabilmek için ilgili kurumun yüksek veri analitiği yetkinliklerine sahip olması gerekir. Bu tür chatbotlar bir sanal kişisel asistan gibi de konumlandırılabilirler. En önemli örnekleri finansal hizmetler alanında kişisel bütçe yönetimi (PFM - Personal Finance Management) konusunda geliştirilmektedir.
Kullanılan teknolojiye göre chatbotlar
Chatbotların geliştirilmesinde karar ağacı sistemleri kullanılabildiği gibi makine öğrenmesi (ML - Machine Learning), derin öğrenme (DL - Deep Learning) ve doğal dil işleme (NLP - Natural Language Processing) gibi diyalog bazlı yapay zeka (Conversational AI) teknolojileri de kullanılabilir. Karar ağacı sistemleri ile kurgulanan chatbotlara kural (kelime veya menü) bazlı chatbotlar denir. Bu tür chatbotlar kullanıcıya seçenekler sunarak, butonlar yoluyla ilgili adımın seçilmesi ile ilerlerler. Kullanıcının doğal dil ile yazdığı metinleri anlayamazlar, yazılanların içinde belirli kelimeler arar ve bu kelimelere göre belirlenmiş olan karar ağacındaki adımları izlerler. Yapay zeka bazlı chatbotlar ise kullanıcıya daha serbest ve geniş bir deneyim sunarlar. Bu tür chatbotlarda kullanıcı doğal dille metinler yazdığında chatbot tarafından anlaşılabilir, yazılan metin bir cümle olarak anlaşılıp uygun yanıt sunulur veya işlem yapılır. Bu tür bir chatbotun, alışveriş, bankacılık, havayolu gibi herhangi bir alanda hizmet verebilmesi için önceden eğitilmesi (AI Training) gerekir. Bu tür gelişmiş chatbotlarıdan bazıları, diyalogdaki konu değişikliklerini takip edilip, konular arasındaki atlamalar yapılabilir, kullanıcının memnuniyet düzeyini yürütülen diyalogdan anlayabilir veya yazım hatalarını düzeltebilir.
Hedef kitlelerine göre chatbotlar
Chatbotlar, müşterilere hızlı ve doğal bir etkileşim imkânı sunmalarını sağlaması ve aynı zamanda verimliliği arttırmaları ile şirketlerin ilgisini çekmektedir. Günümüz müşterisinin beklentileri dijital ortamda ortaya çıkan (digital native) şirketlerin sunduğu kesintisiz, basit ve çok-kanallı deneyim ile artmıştır. Müşteriler artık her sektörden anında ve hatasız hizmet beklemektedir. Chatbotlar bunu sağlama vaadi ile şirketler tarafından denenmeye ve kullanılmaya başlanmıştır. Şirketlerinin gösterdiği ilginin bir diğer sebebi de chatbotların şirket verimliliğini artırma vaadidir. Günümüzde birçok sektörde daralan kar marjları ve yeni teknolojilerin sunduğu imkânlar şirketleri verimlilik arayışına itmiştir. Chatbotlar hızlı ve kolayca yanıt verebilen, ölçeklenebilir ve kesintisiz hizmet sunabilen yapılardır.
Temelde bu iki değer önerisine sahip chatbotların şirketler için iki ana hedef kitlesi mevcuttur. Müşteriye yönelik chatbotlar, şirket müşterilerinin bilgi ve hizmete erişimini kolaylaştırır, mevcutta çağrı merkezleri, web siteleri ve mobil uygulamalarla aldıkları hizmeti, talep veya sorularını direkt olarak, daha basit şekilde almalarını sağlar. Ürün arama, bilgi alma, işlem yapma, satış sonrası destek alma gibi konular chatbotların belli başlı kullanım alanlardır. Chatbotların bir diğer hedef kitlesi ise şirket çalışanlarıdır. Şirketi çalışanlarının günlük işleyişte sıkça ihtiyaç duydukları teknik bilgiler, şirket yönetmelikleri, insan kaynakları gibi alanlardaki bilgiler, şifre değiştirme, sistemsel hata bilgilendirmeleri gibi basit bilgi işlem konuları için chatbotlar kullanılabilir. Gartner 2022’ye kadar beyaz yaka çalışanların %70’inin2 Nisan 2020 tarihinde Wayback Machine sitesinde . günlük olarak bir diyalog bazlı yapay zeka sistemi ile iletişime geçeceğini tahmin etmektedir.
Kaynakça
- ^ Turing, A. M. (1950). "Computing Machinery and Intelligence" (PDF). Mind. Cilt 49. ss. 433-460. 16 Mart 2020 tarihinde kaynağından (PDF). Erişim tarihi: 5 Şubat 2020.
- ^ "ChatterBots, TinyMuds, and the Turing test". Proceedings of the twelfth national conference on Artificial intelligence (vol. 1) (İngilizce). doi:10.5555/199288.199285. 5 Şubat 2020 tarihinde kaynağından . Erişim tarihi: 5 Şubat 2020.
- ^ "Facebook launches Messenger platform with chatbots". TechCrunch. 26 Ekim 2019 tarihinde kaynağından . Erişim tarihi: 5 Şubat 2020.
- ^ "Arşivlenmiş kopya". 2 Nisan 2020 tarihinde kaynağından . Erişim tarihi: 5 Şubat 2020.
wikipedia, wiki, viki, vikipedia, oku, kitap, kütüphane, kütübhane, ara, ara bul, bul, herşey, ne arasanız burada,hikayeler, makale, kitaplar, öğren, wiki, bilgi, tarih, yukle, izle, telefon için, turk, türk, türkçe, turkce, nasıl yapılır, ne demek, nasıl, yapmak, yapılır, indir, ücretsiz, ücretsiz indir, bedava, bedava indir, mp3, video, mp4, 3gp, jpg, jpeg, gif, png, resim, müzik, şarkı, film, film, oyun, oyunlar, mobil, cep telefonu, telefon, android, ios, apple, samsung, iphone, xiomi, xiaomi, redmi, honor, oppo, nokia, sonya, mi, pc, web, computer, bilgisayar
Chatbot kullanici ile genellikle metin bazi durumlarda ise konusma yoluyla diyalog kurarak bilgi veren veya bir islemi gerceklestiren bir yazilimdir 90 li yillarda kullanicilarin gunluk hayatina giren web siteleri ve 2000 sonrasinda kullanmaya baslanan mobil uygulamalar gibi chatbotlar da gunumuzun ve yakin gelecegin teknoloji ile insan arasindaki etkilesimi saglayan arayuzleri olarak adlandirilmaktadir Web siteleri ve mobil uygulamalar grafiksel arayuzler GUI chatbotlar ise diyalog bazli arayuzlerdir CUI Bu sebeple chatbotlarin teknoloji ile insan arasindaki etkilesimi mevcut durumdan farkli bir boyuta getirdigi ve arayuz anlaminda devrimsel bir ozellik tasidigi gorusu yayginlik kazanmistir Chatbotlar ilgili kurumun web sitesinde mobil uygulamasinda yer alabilecekleri gibi yaygin mesajlasma platformlarinda WhatsApp WeChat Facebook Messenger veya sesli asistanlarda Google Assistant Siri Amazon Alexa yer alabilirler En yaygin kullanim alanlari finans e ticaret havayolu saglik gibi kullanici ile sik etkilesim gerektiren sektorlerdedir Ilk Chatbot Orneginden Gunumuze Chatbotlar yaklasik 2016 dan bu yana yogun sekilde konusulmaktadir Ancak yapay zeka konusundaki bilimsel arastirmalar 1950 lere kadar gitmektedir 1950 yilinda Alan Turing tarafindan Mind dergisinde bir seminer raporu yayinlanmis yazida bugun yapay zekanin ilk ornegi olarak kabul edilen Turing testinden soz edilmistir Turing testi bir bilgisayar programinin insan ve yazilim ile iletisim kurmasina ve hangisinin insan hangisinin yazilim oldugunu ayirt etmesine dayanan bir testtir Eger denekler insan ve yazilimi ayirt edemezse yazilim testi gecmis sayilmaktadir Ilk chatbot olarak ise 1966 yilinda bir MIT profesoru olan tarafindan gelistirilen kabul edilmektedir ELIZA bir psikolog olarak tasarlanmis ve insani diyaloglar olusturmasi amaclanmistir Ancak dogal dil isleme ve makine ogrenmesi teknolojileri henuz yeterince gelismedigi icin o donemde sadece kelime eslestirme yontemiyle yanit olusturabilmistir Chatbot terimi ilk olarak chatter bot olarak tarafindan 1994 yilinda kullanilmistir Gunumuzde mevcut yazilim ve donanimlarin veri toplama ve veriyi isleme konusunda yetkin hale gelmesi dogal dil isleme ve makine ogrenmesi alanlarinin gercek kullanim alanlari bulmasini saglamistir Mesajlasmanin insanlarin gunluk iletisim aliskanligi haline gelmesi de chatbotlara ilginin artmasinda onemli bir etken olmustur 2016 yilinda Facebook tarafindan Facebook Messenger in chatbotlara acildigini duyurmasi ile dunyanin her yerinden gelistiriciler bu alana odaklanmis chatbotlar hem arz hem talep acisindan populer hale gelmistir OpenAI 2022 nin sonbaharinda sirketin GPT 3 modeline dayanan ChatGPT sohbet botunu baslatti ChatGPT su anda mevcut olan en gelismis sohbet botlarindan biri olarak kabul edilir ve konusma tabanli yapay zeka gelistirme surecinde onemli bir kilometre tasi olarak gorulur Model buyuk miktarda insan konusmasiyla egitildigi icin kullanicilarla dogal ve insan gibi iletisim kurabilir ChatGPT genellikle musteri hizmetleri amaclari icin kullanilir ve genis bir konu yelpazesi hakkinda sorulari cevaplayabilir Yuksek trafik nedeniyle resmi ChatGPT sik sik kullanilamadi bu yuzden OpenAI nin resmi API sini kullanan sohbet uygulamalari populer hale geldi Chatbot Turleri Chatbotlar bircok farkli acidan degerlendirilerek siniflandirilabilirler Yerine getirdikleri fonksiyona gore chatbotlar Bu acidan bakildiginda SSS Sikca Sorular Sorular chatbotlar islem yapan chatbotlar ve kullaniciya herhangi bir konuda onderi sunan chatbotlar soz konusudur SSS chatbotlar sadece bilgi vererek kullaniciya yardimci olurlar hem kamu kurumlari hem de ozel sirketler tarafindan kullaniciya hizli ve anlik sekilde dogru bilgiye erismesini saglamak icin kullanilabilirler Gunumuzde en fazla bu tur chatbot gelistirilmektedir bu tur chatbotlarin temel fonksiyonu kullaniciya bir konuda bilgi vermek ve sorularini yanitlamaktir Islem yapan chatbotlar bir islemi kullanici icin baska bir arayuze yonlendirme yapmadan gerceklestirebilirler SSS chatbotlarin kurumun ic sistemleri ile entegre olmasi gerekmezken islem yapan chatbotlarin bu sistemlerle entegre sekilde calismasi kurum ile bilgi alisverisi yapmasi gerekir Oneri veren chatbotlar kullanicinin ihtiyaclarini kullanim aliskanliklarini onceliklerini ve icinde bulunduklari durumu anlayip buna uygun urun ve hizmet onerileri sunabilirler Bu tur de kurumun sistemleri ile entegre calismak zorundadir Boyle bir chatbot kullanimi sunabilmek icin ilgili kurumun yuksek veri analitigi yetkinliklerine sahip olmasi gerekir Bu tur chatbotlar bir sanal kisisel asistan gibi de konumlandirilabilirler En onemli ornekleri finansal hizmetler alaninda kisisel butce yonetimi PFM Personal Finance Management konusunda gelistirilmektedir Kullanilan teknolojiye gore chatbotlar Chatbotlarin gelistirilmesinde karar agaci sistemleri kullanilabildigi gibi makine ogrenmesi ML Machine Learning derin ogrenme DL Deep Learning ve dogal dil isleme NLP Natural Language Processing gibi diyalog bazli yapay zeka Conversational AI teknolojileri de kullanilabilir Karar agaci sistemleri ile kurgulanan chatbotlara kural kelime veya menu bazli chatbotlar denir Bu tur chatbotlar kullaniciya secenekler sunarak butonlar yoluyla ilgili adimin secilmesi ile ilerlerler Kullanicinin dogal dil ile yazdigi metinleri anlayamazlar yazilanlarin icinde belirli kelimeler arar ve bu kelimelere gore belirlenmis olan karar agacindaki adimlari izlerler Yapay zeka bazli chatbotlar ise kullaniciya daha serbest ve genis bir deneyim sunarlar Bu tur chatbotlarda kullanici dogal dille metinler yazdiginda chatbot tarafindan anlasilabilir yazilan metin bir cumle olarak anlasilip uygun yanit sunulur veya islem yapilir Bu tur bir chatbotun alisveris bankacilik havayolu gibi herhangi bir alanda hizmet verebilmesi icin onceden egitilmesi AI Training gerekir Bu tur gelismis chatbotlaridan bazilari diyalogdaki konu degisikliklerini takip edilip konular arasindaki atlamalar yapilabilir kullanicinin memnuniyet duzeyini yurutulen diyalogdan anlayabilir veya yazim hatalarini duzeltebilir Hedef kitlelerine gore chatbotlar Chatbotlar musterilere hizli ve dogal bir etkilesim imkani sunmalarini saglamasi ve ayni zamanda verimliligi arttirmalari ile sirketlerin ilgisini cekmektedir Gunumuz musterisinin beklentileri dijital ortamda ortaya cikan digital native sirketlerin sundugu kesintisiz basit ve cok kanalli deneyim ile artmistir Musteriler artik her sektorden aninda ve hatasiz hizmet beklemektedir Chatbotlar bunu saglama vaadi ile sirketler tarafindan denenmeye ve kullanilmaya baslanmistir Sirketlerinin gosterdigi ilginin bir diger sebebi de chatbotlarin sirket verimliligini artirma vaadidir Gunumuzde bircok sektorde daralan kar marjlari ve yeni teknolojilerin sundugu imkanlar sirketleri verimlilik arayisina itmistir Chatbotlar hizli ve kolayca yanit verebilen olceklenebilir ve kesintisiz hizmet sunabilen yapilardir Temelde bu iki deger onerisine sahip chatbotlarin sirketler icin iki ana hedef kitlesi mevcuttur Musteriye yonelik chatbotlar sirket musterilerinin bilgi ve hizmete erisimini kolaylastirir mevcutta cagri merkezleri web siteleri ve mobil uygulamalarla aldiklari hizmeti talep veya sorularini direkt olarak daha basit sekilde almalarini saglar Urun arama bilgi alma islem yapma satis sonrasi destek alma gibi konular chatbotlarin belli basli kullanim alanlardir Chatbotlarin bir diger hedef kitlesi ise sirket calisanlaridir Sirketi calisanlarinin gunluk isleyiste sikca ihtiyac duyduklari teknik bilgiler sirket yonetmelikleri insan kaynaklari gibi alanlardaki bilgiler sifre degistirme sistemsel hata bilgilendirmeleri gibi basit bilgi islem konulari icin chatbotlar kullanilabilir Gartner 2022 ye kadar beyaz yaka calisanlarin 70 inin2 Nisan 2020 tarihinde Wayback Machine sitesinde gunluk olarak bir diyalog bazli yapay zeka sistemi ile iletisime gececegini tahmin etmektedir Kaynakca Turing A M 1950 Computing Machinery and Intelligence PDF Mind Cilt 49 ss 433 460 16 Mart 2020 tarihinde kaynagindan PDF Erisim tarihi 5 Subat 2020 ChatterBots TinyMuds and the Turing test Proceedings of the twelfth national conference on Artificial intelligence vol 1 Ingilizce doi 10 5555 199288 199285 5 Subat 2020 tarihinde kaynagindan Erisim tarihi 5 Subat 2020 Facebook launches Messenger platform with chatbots TechCrunch 26 Ekim 2019 tarihinde kaynagindan Erisim tarihi 5 Subat 2020 Arsivlenmis kopya 2 Nisan 2020 tarihinde kaynagindan Erisim tarihi 5 Subat 2020