Intro

De chatbot ontwikkeling is een steeds belangrijker onderdeel van het zakelijke landschap geworden. Bijgevolg zijn chatbots (technologieën waarmee computers en mensen elkaar kunnen begrijpen en communiceren), een alomtegenwoordige rol gaan spelen in ons dagelijks leven. In dit artikel bespreken we de ontwikkeling van chatbots, waarbij we ons richten op zowel de geschiedenis als de hedendaagse toepassingen van de technologie. We zullen vervolgens enkele van de diepere kunstmatige-intelligentie methoden beschrijven die de ontwikkeling van moderne chatbots hebben gestimuleerd, en eindigen met het analyseren van enkele specifieke toekomstige toepassingen van de technologie.

ELIZA example

Geschiedenis van chatbots

De ontwikkeling van chatbots heeft een lange geschiedenis die de ontwikkeling van moderne computers weerspiegelt. Al in de jaren vijftig stelde Alan Turing de creatie voor van een ‘leermachine’ die in staat is om ‘de acties van een mens heel nauwkeurig na te bootsen’. Hoewel Turing de creatie van zo’n machine niet zou meemaken, hielpen zijn suggesties en zijn beroemde Turing-test de koers van de moderne computerwetenschap te bepalen en leidden ze binnen tien jaar na zijn overlijden tot de ontwikkeling van de eerste geautomatiseerde ‘chatbots’.
De eerste van deze chatbots die verscheen was ELIZA. Geprogrammeerd aan het MIT door Joseph Weizenbaum van 1964 tot 1966, gebruikte ELIZA een combinatie van patroonherkenning en substitutie methodologie (vroege computer programmeertechnieken) om de rol van een therapeut te simuleren. De chatbot, die hier nog steeds toegankelijk is, was in staat een therapeutisch discours te voeren door vragen te stellen op basis van gebruikersinvoer, in de mate dat veel van Weizenbaums collega’s aanvankelijk dachten dat ze met een echte therapeut spraken! Desondanks was ELIZA een simplistische chatbot en was het niet in staat om gedurende lange tijd gesprekken met een gebruiker te voeren of informatie uit de context te halen.

Hoewel ELIZA een succesvol experiment was, beperkte de eenvoud het potentieel ervan. Er moesten nog cruciale stappen worden gezet in de ontwikkeling van chatbots voordat ze met succes voor commercieel gebruik konden worden ingezet. Voer kunstmatige intelligentie in. AI, dat in 1988 voor het eerst werd geïntegreerd in chatbots via Jabberwacky, zorgde ervoor dat de technologie de hindernissen kon overwinnen die voor het eerst werden geïdentificeerd met ELIZA. Omdat AI steeds vaker wordt toegepast op chatbots, hebben we verbeteringen gezien in hun:

  1. Mogelijkheid om aanhoudende interacties met gebruikers uit te voeren
  2. Achtergrondinformatie verwerken
  3. Natuurlijke taal in context begrijpen (semantische verwerking)
chatbot development today

Chatbot ontwikkeling vandaag

Naarmate de chatbot ontwikkeling vorderde, zijn interacties met chatbots steeds organischer geworden. Moderne chatbots kunnen menselijke taal begrijpen, sentiment en intentie begrijpen en informatie terugsturen naar een gebruiker in een geschikte gespreksstijl. Inderdaad, de meest alomtegenwoordige chatbots van vandaag, stemassistenten zoals Siri en Alexa, gebruiken conversatie user interfaces (CUI) om directe, ‘mensachtige’ interacties tussen gebruikers en computers te vergemakkelijken. Deze moderne chatbots kunnen ingewikkelde taalinvoer verwerken om taken uit te voeren zoals online zoekfuncties, winkel aanbevelingen afstemmen op de behoeften en voorkeuren van gebruikers en planningen organiseren.

Bedrijven realiseren zich dat chatbots een effectieve en schaalbare manier zijn om met klanten te communiceren. Een goed geïmplementeerde klantenservice bot stelt een onderneming bijvoorbeeld in staat om zijn klanten gepersonaliseerde informatie te bieden die is afgestemd op hun specifieke vragen. De implementatie van chatbots hoeft echter niet beperkt te blijven tot traditionele online service-interacties. Administratieve taken in de vastgoed– en gezondheidssector zijn ook geautomatiseerd en gestroomlijnd met behulp van chatbots, met even productieve als efficiënte resultaten. Chatbots kunnen dus de productiviteit en betrokkenheid van gebruikers verhogen en tegelijkertijd de bedrijfsefficiëntie verbeteren.

Klantenservice is niet het enige gebied van interactie tussen consument en bedrijf waar chatbots met groot succes worden gebruikt. Bedrijven zijn begonnen met het voeren van conversatie-advertentiecampagnes die gebruik maken van conversatie-gebruikersinterfaces om interacties met potentiële klanten te automatiseren. Bedrijven die een conversatie-advertentiecampagne inzetten, nemen de beslissing om al hun gebruikers een gepersonaliseerde assistent te bieden die in staat is om zowel intelligent te reageren op vragen van gebruikers als relevante aankoop aanbevelingen te doen op basis van zowel gebruikers- als contextuele input. Het feit dat chatbots in staat zijn om dit soort diensten te verlenen en tegelijkertijd de bedrijfsefficiëntie te verbeteren, benadrukt de waardepropositie van de implementatie van chatbots en verklaart enigszins de recente toename in de ontwikkeling van chatbots.

Natural language understanding

Begrip van de natuurlijke taal

Chatbots worden steeds meer een onderdeel van ons dagelijks leven. Ze bieden duidelijke en realiseerbare voordelen voor zowel de gebruiker als de onderneming en zullen in de loop van de tijd nog alomtegenwoordig worden. Gezien hun toenemende prevalentie is het belangrijk ons ​​af te vragen: hoe werken moderne chatbots eigenlijk? Welke specifieke innovaties in de evolutie van de ontwikkeling van chatbots hebben ervoor gezorgd dat computers effectief kunnen communiceren in een conversatiestijl? Wat ligt er in de toekomst van de ontwikkeling van chatbots? De sleutel tot het beantwoorden van elk van deze vragen is een subdiscipline van onderzoek naar kunstmatige intelligentie dat bekend staat als Natural Language Understanding (NLU). Voordat we echter ingaan op de specifieke kenmerken van NLU, is het nuttig om kort in te gaan op de menselijke taal en de moeilijkheden die machines tegenkomen bij het interpreteren ervan.

Taal, op het meest fundamentele niveau, stelt een semantische associatie voor tussen een ‘woord’ en een ‘idee’. Anders gezegd: woorden zijn hulpmiddelen waarmee mensen betekenis communiceren, en gesprekken zijn interacties waarbij betekenissen worden uitgewisseld, bijgewerkt en getransformeerd voor een bepaalde groep mensen. Centraal in ons vermogen om betekenis op deze manier te begrijpen, is de rol van cultuur en onderwijs. Vanaf de geboorte leren mensen de betekenis die woorden in hun taal en cultuur hebben en werken die betekenissen altijd onbewust bij tijdens hun leven. Mensen komen dus ‘vooraf geladen’ met een module (de hersenen) die constant de semantiek die hen omringt ontleedt tot een vocabulaire dat in taal kan worden ingezet.

Hoewel dit systeem goed is geoptimaliseerd voor menselijk gebruik, vormt het een serieus probleem voor computerwetenschappers die computers willen leren menselijke spraak te begrijpen. Computers zijn niet bewuste, culturele wezens die in staat zijn om betekenis in de wereld te zoeken en de menselijke taal is een dubbelzinnig en zeer complex construct dat voortdurend evolueert. Als computers willen begrijpen, moeten ze in plaats daarvan worden voorzien van zowel gegevens als een reeks regels die bepalen hoe die gegevens moeten worden geïnterpreteerd. Deze regels hoeven niet per se ingewikkeld te zijn. Vroege chatbots zoals ELIZA gebruikten een korte lijst met trefwoorden en patroon overeenkomst om de reacties van een psychotherapeut na te bootsen. Gezien de buitensporige complexiteit van zowel menselijke taal als het gebruik van menselijke taal, verhinderden deze simplistische regels chatbots zoals ELIZA echter om natuurlijke menselijke gesprekken aan te gaan buiten de zeer nauwe parameters die door hun oorspronkelijke programmeurs waren ingesteld.

Natural Language Understanding is een techniek die dit probleem probeert op te lossen. In plaats van betekenis te definiëren door middel van trefwoorden, gebruikt NLU machine learning om taalgegevens te condenseren in een gestructureerd formaat dat computers kunnen begrijpen. Dit formaat, een gestructureerde ontologie genaamd, definieert de semantiek, syntaxis en onregelmatigheden van taal voor een machine, en stelt die machine in staat om gebruikers sentiment en, cruciaal, intentie te herkennen. Deze ontologie is evolutionair, in die zin dat NLU-modellen voor machine learning zichzelf verbeteren wanneer ze worden blootgesteld aan nieuwe gegevens. Natural Language Understanding is daarom cruciaal voor de moderne chatbot. Het maakt conversatie-gebruikersinterfaces mogelijk, stelt chatbots in staat te reageren op nieuwe en niet-herkende inputs, en stelt de chatbot in staat om zijn semantische herkenning te ontwikkelen en te verbeteren zonder toezicht van een ontwikkelaar.

chatbot applications

Chatbot-applicaties die je misschien niet had overwogen

De toepassing en ontwikkeling van technieken voor het begrijpen van natuurlijke taal op chatbots hebben de technologie drastisch verbeterd en gediend om de reikwijdte van het potentiële gebruik ervan te vergroten. De meeste smartphones worden geleverd met een vooraf geladen spraakassistent en velen van ons communiceren regelmatig met chatbots wanneer we internet gebruiken. Het zou echter verkeerd zijn om te denken dat de ontwikkeling van chatbots zijn einde heeft bereikt. Chatbot Technologie wordt voortdurend in nieuwe richtingen geduwd en de Covid-pandemie heeft het potentieel voor de technologie om op nieuwe en inventieve manieren te worden toegepast, duidelijk gemaakt. Chatbots worden, zoals we hebben besproken, al met succes toegepast in de sectoren vastgoedbeheer en gezondheidsadministratie. Klantgerichte chatbots in deze sectoren helpen ondernemingen bij het automatiseren van dagelijkse taken en het verhogen van de productiviteit en efficiëntie aan beide zijden van de zakelijke-klantrelatie.

Hoewel het duidelijk is dat bedrijven veel te winnen hebben bij een slimme implementatiestrategie voor chatbots, mogen we de potentiële sociale voordelen die de ontwikkeling van chatbots kan opleveren niet over het hoofd zien. Chatbots werken om internettoegang en -deelname te vergroten, de toegankelijkheid te vergroten, gebruikersinteractie aan te moedigen en hebben het potentieel om zinvolle betrokkenheid in de bot-gebruiker relatie te vergemakkelijken. Daarom, naarmate chatbots complexer worden en hun vermogen om gecompliceerde menselijke gesprekken te begrijpen en eraan deel te nemen verder verbetert, kunnen ze potentieel met groot effect worden ingezet in zowel educatieve als therapeutische omgevingen. Hoewel er al onderwijsassistent-chatbots op de markt zijn, is er een opening voor chatbots die zich specifiek bezighouden met leerlingen van Engels als tweede taal. Engels is een zeer gewenste vaardigheid in de hele wereldeconomie, en vloeiende conversatie is een belangrijk element van effectief Engels gebruik. Een streng getrainde chatbot kan een beginnende leerling een responsieve, niet-oordelende omgeving bieden om in te oefenen, terwijl hij diezelfde leerling tegelijkertijd realtime correcties en suggesties voor verdere verbetering geeft. Dit is een zeer waardevolle toevoeging aan het arsenaal van de Engelse leerling, en het stelt meer mensen in staat om Engelse conversatie te oefenen dan traditioneel in staat zou zijn geweest om de financiële kosten van het Engelse lesgeven te betalen.

In dezelfde geest kunnen vorderingen in de semantische en empathische verwerkingscapaciteiten van chatbots mogelijk een voorbode zijn van een toekomst waarin mensen vaker therapeutisch advies inwinnen bij bots. Toegang tot therapeutisch advies, vooral in tijden van crisis, is een essentieel, maar niet altijd direct beschikbaar onderdeel van een gezondheidssysteem. Hoogopgeleide chatbots hebben de potentie om deze lacune in de dienstverlening te dichten en kunnen de toegang tot geestelijke gezondheidszorg vergroten. Hoewel het waar is dat empathische verbinding een essentieel onderdeel is van de relatie tussen cliënt en therapeut, is de chatbot ontwikkeling de afgelopen jaren gevorderd in de richting van een betere empathische verwerking, en het lijkt gerechtvaardigd om na te denken over hoe chatbots kunnen worden gebruikt om deze vitale gezondheidssector te verbeteren. Onthoud dat de eerste chatbot, ELIZA, was geprogrammeerd om een ​​therapeutische rol te spelen, en het vermogen om zijn gebruikers te overtuigen van zijn authenticiteit verraste zelfs de maker ervan. Men kan alleen maar verwachten dat chatbots op dit gebied zullen verbeteren naarmate de toekomst vordert.

Metahuman header

Toekomst van chatbots?

Het potentieel voor de toekomst van de chatbot ontwikkeling is enorm. Naarmate hun vermogen om menselijke taal te begrijpen en deel te nemen aan natuurlijke conversaties steeds beter wordt, hebben ze het potentieel om meerdere kritieke sectoren positief te verstoren, evenals tal van andere toepassingen die nog moeten worden gerealiseerd. Chatbots zijn dus helemaal in de tijdgeest.

  • Hoe ga je chatbot technologie gebruiken om je bedrijf en aanbod te laten groeien en verbeteren?
  • Hoe kan je bedrijf de chatbot ontwikkeling gebruiken om de klantervaring te verbeteren?
  • Wat kan je doen met chatbot technologie om je bedrijfs-/klantervaring te transformeren?

Conclusie

Deze vragen zouden bedrijfsleiders moeten pauzeren, aangezien het overduidelijk lijkt dat chatbots niet meer weg te denken zijn. Het gebruik van de technologie heeft bewezen voordelen voor zowel de onderneming als de consument. Chatbots stellen bedrijven in staat om op zinvolle manieren in contact te komen met nieuwe en bestaande klanten, terwijl ze tegelijkertijd de efficiëntie van de onderneming vergroten. Evenzo geven chatbots de consument gepersonaliseerde en gerichte informatie, waardoor de productiviteit en tevredenheid van de consument toeneemt. Bots zijn al succesvol geïntegreerd in tal van zakelijke omgevingen: onderwijs, klantenservice, vastgoedbeheer, gezondheid en digitale marketing (om er maar een paar te noemen). En de technologie verbetert voortdurend. Als je ELIZA vergelijkt met Siri, is het onthutsend om te zien hoe ver chatbots zijn gekomen en hoeveel de introductie van algoritmen voor het begrijpen van natuurlijke taal heeft gewerkt om de technologie te verbeteren. The sky is dan wel heel erg the limit. Voor zowel de ontwikkeling van chatbots als het vermogen van uw bedrijf om hiervan te profiteren.