Chatbot'lar neden çok başarısızlar? Problem nedir?
Chatbot'ları hala çevremizde heryerde duymaya devam ediyoruz. Kimimiz Siri ile kimimiz ise alışveriş ya da hizmet sunan internet sitelerinde karşılaştık. Şimdilerde bankalardan pizzacılara kadar heryerde karşlaşıyoruz. Ama tam bir başarıya sahip bir chatbot göremedik hala.
Facebook Mesajlaşma platformu üzerinden ticaret botları ve Google Asistanı ile büyük markalar da chatbot pazarında yerlerini aldı 2017 yılında. Hemen hemen her şirket kendi chatbot' unu çıkardı. Hatta evlere akıllı ev konseptiyle de girmeye başladılar. Amazon Echo Dot'u çıkardı ve Google Home Miniyi.
Chatbot'lar NLP (Doğal dil işleme)'de dramatik gelişmeler yapmış olsa da, en büyük eksiklikleri hala komut dosyası ve el işçiliği gibi gözüküypr. Övgüye değer bir IVR (Sesli yanıt sistemi) dışında başarılı bir uygulamasını göremedik henüz. Daha da kötüsü, kelime veya deyim ile tetiklenen sorgu tabanlı bir aramadan başka bir şey yok karşımızda. Chatbot'lara yazılmmış olan senaryodan bir miktar uzaklaştığınızda 'Ben bunu anlamıyorum' cevabıyla karşılaşıyorsunuz ya da tamamen anlamsız cevaplarla sinirinizi bozmak için sizi deniyor.
Chatbot'ların neden bu kadar beceriksiz olduğunu anlamak için, onların nasıl çalıştığını incelememiz gerekiyor. Gerçekten berbat olup olmadıklarına bu aşamadan sonra karar vermek daha doğru olacaktır.
Gelin aşama aşama sizle beraber bir Chatbot yapalım
1. Aşama : Hangi senaryolar için bir Chatbot tasarlayacaksınız. Bu senaryolara karar vermelisiniz ve cevaplayacağı ilgili tüm soruları toplamalısınız. Bu soruların her biri aslında bir nıyeti tanımlar. Bu niyetleri çözmek için de kendi yerel dilinizle çalışan bir doğal dil işleme altyapısına ihtiyacınız vardır.
2. Aşama: Her soru ve niyet çok çeşitli şekillerde ifade edilebilir. Örneğin 'İstanbul'da hava nasıl', ' bugün hava soğuk olacak mı', 'Yanıma Şemsiye almalı mıyım ' ile aslında hava tahmini almak istediğimizi söyleriz. Bunların hepsi farklı gibi gözükse de aynı sorunun farklı söyleniş biçimleridir. Bu çeşitliliğe varyans denir. Tüm bu varyanslar, NLP motoru tarafından chatbot senaryolarına karşılık gelen niyetlere dönüştürülür.
3. Aşama : Artık niyet çözülmüştür ve chatbot komut dosyası çalışır. Sohbet her şeyi birbirine bağlamaya başlar. örneğin bir telefon almak istiyorsunuz. Marka model, kamera, ekran boyu, hafızası rengi derken sorular seçenekler ile sizi istediğiniz ürüne yaklaştırmaya başlar. Eğer 'Bu telefon ile oyun oynayabilir miyim' gibi bir soruyla chatbot' un senaryolarından uzaklaşırsanız sohbetiniz tamamen dağılabilir. Chatbot' un size vereceği cevabı hayal etmek bile istemiyorum.
Şu an piyasadaki chatbot' ların neredeyse tamamı berbattır. Çünkü bu aşamalarının tümünde büyük eksiklikleri ve sorunları var.
Sorunlarımız, Zorluklarımız Neler Olacak ?
Gerçekten kapsamlı bir iş yapmak için, kullanıcıların sorabileceği tüm soruları bilmeniz gerekmektedir. Hem de tüm varyansları ile. Ancak bu şekilde bir içerik kapsaması yapabilirsiniz. Ancak daha önceden sorulmuş olan soruları yani kullanıcı verilerini girerek sistemi başlatabilirsiniz. Eğer kullanıcı verileri olmadan bir chatbot' u devreye alırsanız arka tarafında mühendislik olarak çok yetenekli bir yapay zeka ve doğal dil işleme motoru da olsa 'soğuk başlangıç' dediğimiz sorunla karşı karşıya kalırsınız. Sınırlı yeteneklere sahip bir beta chatbot' u elde edersiniz.
Öğrenmek için veri toplamaya çalışır, ancak bunu yaparken kullanıcıları çok rahatsız eder. Kullanıcılar ürünü beğenmez ve kısa sürede terk ederler ve bir daha da onunla sohbet etmeyi denemezler. Ancak çok az sayıda şirket başta zengin miktarda veri ile chatbot'larını eğitiyor, eğitmeye çalışıyorç. Canlıya alınan chatbot' ların büyük çoğunluğu zamanla gelişme hedefiyle tabiri caizse ölü doğuyor.
Soruları gerçekten iyi sınıflandırmak için bulunduğunuz sektöre ait derinlemesine bir bilgiye, deneyime ihtiyacınız vardır. Hayal ettiğiniz chatbot hangi sektörde çalışacaksa o alanın konularını sorularını sorunlarını içeren bir soru kümesi hazırlamak ancak o sektörün uzmanları tarafından başarılabilir. İnternet çalışmıyor, internet çekmiyor, video donuyor, yüklenmiyor gibi kelimelerin hepsi aslında bir internet servis sağlayıcısı için aynı servis probleminin göstergesidir.
Bu soruların hepsi farklı varyanslar olarak içerik sağlayacak uzmanlar tarafından oluşturulmalıdır. Günümüzde, bu varyasyonlar çoğunlukla elle üretilmektedir. Otomatik olarak bu varyansları oluşturmak için bazı yapay zeka yöntemleri geliştirilmeye başlansa da henüz bu teknolojiler başlangıç aşamasında olduğundan pek kullanılabilir değiller. Bu içerikleri oluşturmak insan emeği, zamanı, deneyimi ve zekası gerektirmektedir. Bu 4 özelliği aynı anda bulmak da oldukça maliyetli ve zor bir iştir. Bu sebeple genelde içerikler mükemmellikten çok uzak ve hatta eksik olmaktadır.
Varsayalım bunun için gerekli maliyeti sağladınız ve çok zengin bir konuşma metnine sahipsiniz. İçerik kapsamanız kıskanılacak boyuta geldi.
Elinizde inanılmaz güzel çalışan bir doğal dil işleme motoru da var. Artık kullanıcının yazdığı her türlü niyeti de çözüyprsunuz. Elinizde niyet de var. Harika bir konumdasınız. Şimdi ne yapacağız. Çok net. Hangi senaryo ile cevap vereceğimiz de belli. O zaman senaryoya alalım kullanıcıyı. Mesela bir gömlek alacaksa ve ürün detaylarını sormaya başlayalım. Önce cinsiyetini alalım, sonra rengini, bedenini derken yavaş yavaş kullanıcının ihtiyacı olan gömleği ortaya çıkartalım. Umarız yazdığınız senaryo belli yerlerde çakılıp kalmıyordur. Karar ağacının tüm basamaklarının belli bir mantık zinciri ile ilerliyordur. Kullanıcıların nasıl kullanacaklarını bilmeden bir senaryo hazırlamak zor, kaçınılmaz olarak kullanıcı hayal kırıklığı yaratacaktır.
Senaryonuz da süper bir şekilde çalıştı, kullanıcı her türlü cevabı tam istediğiniz gibi verdi ve sonunda ürünü belirlediniz. Fiyatta da anlaştınız. Satın al düğmesini kullanıcı ile beraber aşındırdınız. Chatbot' unuz satın alma sisteminizle ne kadar entegre. Tüm altyapınız dijital olarak satış yapmaya elverişli mi gibi sorulara geçiyoruz. 'You are not allowed to do this operation!' gibi kullanıcının ana dilinde olmayan ve sistemsel bir problemi tüm çıplaklığıyla kullanıcıya ilettiysek vay halimize. Satın alma süreci sonrasındaki doğabilecek aksilikleri saymıyorum. Kurye süreci ve benzeri aşamaları zaten şirket olarak yeterince iyi yaptığınızı varsayıyorum.
Kendi kendine öğrenen ve kişiselleştirilmiş ağaçlar bu zorlukların çoğunu çözecek ve dramatik bir şekilde kullanıcı deneyimini mükemmelleştirecektir. Ama şu an için bunların hepsine erken. Bir süre sonra tamamen otomatize olmuş chatbot'lar göreceğimize eminim.
Tabii ki tüm bunların mükemmel yapılmış olması dahi sahip olduğunuz chatbot' un berbat olmasına engel değil. Eğer kişiselleşmiş bir chatbot' unuz yoksa büyülü bir kişisel deneyimden çok uzaksınız demektir. Dünyadaki herkes aynı özelliklere sahip değildir. Sadece yaş, cinsiyet, konum ve eğitim / gelir düzeyi bile çok daha farklı davranılmasını hakeden segmentler oluşturmaktadır. Bir öğrencinin beklentisi ile bir iş adamının beklentisi aynı olamaz. Konuşma tonunuz (Tone of Voıce) da her segment için farklı olmalıdır. Bir öğrenciye sen diye hitap ederken bir iş adamına siz diyebilmelisiniz en azından.
Yapay zeka yetenekleri arttıkça hem niyet çözme, hem senaryo oluşturma, hem de kişiselleştirme konularında çok daha iyiye gideceğimizden eminim. Bu yıl da çok büyük gelişmelere şahit olacağız ve belki chatbot'lar artık biraz olsun berbatlıktan uzaklaşacaklardır.
Peki Türkçe Doğal Dil İşleme Konusu
Türkçe konusunda çok daha içler acısı bir durumdayız. Neredeyse hiçbir chatbot uygulaması Türkçe NLP desteklemiyor. Doğal dil anlama (NLU) konusunda yapılmış olan bazı geliştirmelerle chatbot fonksiyonu yerine getirilmeye çalışılıyor. Bunun yanında bilinen büyük chatbot saplayıcı firmalar da Türkçeden İngilizceye çeviri yaparak chatbot fonksiyonunu sağlamaya çalışıyor ki başarılı olması çok akıcı bir çeviri uygulamasına bağlı. Yani gerçek dünyadan çok daha uzak bir noktadaki çözümler bunlar.
Nasıl berbat olmayan bir chatbot yapabiliriz. Çözüm insana benzemeyen, insanı taklit etmeyen chatbot’larda yatıyor. Bu yeni nesil yapay zekâların ortak özelliklerini iki başlıkta toplayabiliriz.
- Fikir, yorum gibi öznel görüşler bildirmemesi.
- Kendi kendine karar almamaları
Sen Ne Düşünüyorsun ?