Hoe simuleren chatbots gesprekken met mensen?

Belangrijkste conclusies

Chatbots die zich houden aan een op regels gebaseerd systeem gebruiken vooraf bepaalde criteria en specifieke trefwoorden als leidraad voor het genereren van antwoorden, maar ze zijn niet in staat hun antwoorden aan te passen op basis van situationele nuances of inzichten te verkrijgen uit eerdere uitwisselingen.

Door gebruik te maken van omvangrijke taalkundige kaders die worden gevoed door uitgebreide datasets, zijn AI-chatbots zoals ChatGPT in staat om gesprekken na te bootsen die lijken op menselijke interactie, terwijl ze de specifieke context begrijpen waarbinnen deze plaatsvinden.

In recente ontwikkelingen in AI-chatbots is er een opmerkelijke integratie van kunstmatige algemene intelligentie (AGI), evenals de implementatie van fysieke vormen zoals humanoïde robots, wat de mogelijkheid van meer dynamische en natuurlijke mens-machine interactie benadrukt.

AI-gestuurde chatbots maken gebruik van geavanceerde algoritmes voor de verwerking van natuurlijke taal om een gesprek als dat van een mens na te bootsen. Deze algoritmen stellen de machine in staat om context te begrijpen, betekenis te ontlenen aan tekstinvoer, samenhangende reacties te genereren op basis van de invoer en zelfs te leren van eerdere interacties om de prestaties na verloop van tijd te verbeteren. Daarnaast maken veel AI-gestuurde chatbots gebruik van grote reeds bestaande datasets van door mensen gegenereerde tekst om hun taalmodellen te trainen, waardoor ze de nuances en complexiteit van menselijke communicatie beter kunnen nabootsen. Door deze technologische ontwikkelingen te combineren, kunnen AI-chatbots effectief mensachtige dialogen simuleren op verschillende digitale platforms.

Wat zijn chatbots? Hoe werken chatbots?

Vóór de opkomst van geavanceerde AI-taalmodellen zoals ChatGPT, Claude en Google Bard, bestonden er eenvoudigere vormen van chatbots die vertrouwden op vooraf gedefinieerde regels of beslisbomen voor interactie.

Een regelgebaseerde chatbot werkt binnen vooraf bepaalde parameters die door de maker zijn ingesteld en houdt zich strikt aan vooraf gedefinieerde reeksen regels, patronen en dialoogstructuren. Bijgevolg hebben deze bots geen vermogen tot aanpassing aan de situatie of contextueel begrip, wat fundamentele aspecten zijn van menselijk redeneren.

Regelgebaseerde chatbots houden zich aan vooraf bepaalde criteria in antwoord op een gespecificeerde input. Het gebruik van trefwoorden speelt een belangrijke rol in dit proces. Bij het verwerken van gebruikersinput onderzoekt de chatbot deze op bepaalde termen om de aard van de vraag te begrijpen. Omdat deze chatbots niet in staat zijn om de context te begrijpen, zijn ze gedwongen om op dergelijke aanwijzingen te vertrouwen om een passend antwoord te geven.

Veel organisaties zetten regelgestuurde chatbots in als intermediair tussen klanten en menselijke vertegenwoordigers.Als je bijvoorbeeld probeert contact op te nemen met je energieleverancier of mobiele telefoonprovider, kan dat ertoe leiden dat je eerst naar een chatbot wordt doorverwezen. Daarnaast kan een chatbot verschijnen bij het openen van een website om informatie te zoeken.

Regelgebaseerde chatbots zijn beperkt in hun vermogen om ingewikkelde en veelzijdige vragen aan te pakken, omdat ze ontworpen zijn voor het afhandelen van beknopte en eenvoudige verzoeken, zoals “Wijzig mijn rekeninggegevens”. De complexiteit van vragen waarbij meerdere onderling gerelateerde factoren een rol spelen, kan de capaciteiten van deze bots te boven gaan, ofwel door beperkingen in hun vermogen om natuurlijke taal te begrijpen, ofwel door beperkingen opgelegd door de eindigheid van hun informatieopslagplaats.

Regelgebaseerde chatbots zijn beperkt in hun vermogen om te evolueren en hun prestaties te verbeteren, omdat ze niet autonoom kunnen leren van eerdere ervaringen. Daarom is voor elke verbetering van deze systemen directe menselijke betrokkenheid bij het ontwikkelingsproces nodig.

AI-chatbots werken binnen een vooraf bepaalde reeks richtlijnen, zoals het afzien van het gebruik van godslastering of het geven van instructies over illegale activiteiten. Hun functionaliteit en interpersoonlijke dynamiek gaan echter veel verder dan wat traditionele, regelgebonden chatbots aankunnen.

Hoe AI-chatbots werken

Vóór de wijdverspreide toepassing van ChatGPT werden rudimentaire chatbots met kunstmatige intelligentie gebruikt door bepaalde entiteiten voor interactie met menselijke personen.

Neem bijvoorbeeld Eviebot . Evie werd gelanceerd in 2008 en gebruikt AI voor interactie met gebruikers. Als lerende AI-chatbot kan Evie haar gespreksvaardigheden opbouwen door op te merken wat andere gebruikers in het verleden hebben getypt. In feite gebruikt Evie hetzelfde AI-systeem als Cleverbot, een andere chatbot die eind jaren 2000 en begin jaren 2010 een hit werd.

De chatbots van tegenwoordig zijn heel anders en geavanceerder dan de chatbots die in die tijd werden gebruikt.

Zoals te zien is in de visuele weergave, lijkt Evie inderdaad een gebrek aan vaardigheid te vertonen in het nauwkeurig beantwoorden van vragen en het onderhouden van een coherente conversatie. Binnen een kort tijdsbestek beweerde de chatbot aanvankelijk dat zijn bijnaam Eliza was, om deze vervolgens te veranderen in Adam in het daaropvolgende antwoord.

Evie is geen ideale bron van informatie, zoals blijkt uit haar antwoord op een vraag over de grootte van de zon, dat op humoristische wijze vaag en niet behulpzaam was. Als gebruikers echter op zoek zijn naar een luchtig en excentriek gesprek, dan kan Evie geschikt zijn voor hun behoeften.

Hoewel platforms zoals Cleverbot en Evie voor amusement kunnen zorgen, is hun nut in praktische toepassingen beperkt. Pas eind 2022 werd het ware potentieel van AI-chatbots duidelijk, waarbij hun opmerkelijke waarde in verschillende contexten werd aangetoond.

Hoe simuleren chatbots gesprekken?

Op welke manier zijn AI-gebaseerde chatbots, zoals ChatGPT, in staat om echte uitwisselingen met mensen op een verbazingwekkend levensechte manier na te bootsen? Op welke manier hebben deze kunstmatige agenten een niveau van levensechtheid bereikt dat vrijwel niet te onderscheiden is van dat van een doorsnee persoon die een computertoetsenbord bedient?

Maak kennis met ChatGPT, een publiek beschikbare versie van OpenAI’s geavanceerde taalmodel, dat grote vooruitgang heeft geboekt in het simuleren van natuurlijke en mensachtige conversaties. Hoewel we elders een uitgebreide analyse van deze innovatieve technologie hebben gegeven, is het essentieel om bepaalde kritieke aspecten te benadrukken.

De nomenclatuur van dit instrument omvat de aanduiding “GPT”, wat staat voor een bepaalde classificatie van een computationeel raamwerk dat werkt met uitgebreide sets linguïstische gegevens en intrinsieke kennis bezit binnen zijn architectuur. GPT verwijst specifiek naar een Generative Pre-trained Transformer, een voorbeeld van Large Language Models (LLM). In het jaar 2023 ben je deze terminologieën misschien vaak tegengekomen, maar het zou goed zijn om hun precieze definities te begrijpen om de betekenis ervan volledig te begrijpen.

Het Large Language Model (LLM) is een veelgebruikt hulpmiddel voor kunstmatige intelligentie dat wordt gebruikt door talloze prominente chatbots die op dit moment bestaan. Het wordt aangestuurd door een geavanceerd AI-algoritme op basis van deep learning-technieken en werkt op een buitengewoon ingewikkeld niveau. Het trainingsproces voor elke LLM omvat een onderdompeling in enorme hoeveelheden informatie, waardoor ze beschikken over uitgebreide kennisbronnen waaruit ze kunnen putten om problemen aan te pakken en vragen te beantwoorden. ChatGPT-4 bijvoorbeeld onderging een intensieve voorbereiding waarbij tussen de één biljoen en 1,7 biljoen parameters en vele terabytes aan gegevens werden gebruikt. Specifieke details over dit exacte aantal zijn echter niet bekendgemaakt door OpenAI.

Een Generative Pretrained Transformer (GPT) is een geavanceerde vorm van een Large Language Model (LLM), dat gebruik maakt van een neurale architectuur die is ontworpen voor diepgaand begrip. Deze modellen worden uitgebreid getraind door ze bloot te stellen aan enorme kennisbestanden, zoals literaire werken, tijdschriften en wetenschappelijke publicaties. Maar hoe kan ChatGPT, ondanks de immense hoeveelheid gegevens waarop het getraind is, effectief communiceren op een manier die menselijk discours benadert?

Tijdens het ontwikkelingsproces van ChatGPT werd het getraind met behulp van de Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)-benadering. Deze techniek maakt gebruik van versterking om ChatGPT te vormen tot een ideale chatbot door beloningen te geven en feedback te ontvangen op zijn antwoorden. Hierdoor kan ChatGPT begrijpen welke antwoorden waardevol of “uitstekend” worden gevonden en welke niet. Bovendien stelt deze methode ChatGPT in staat om de context van conversaties beter te begrijpen, waardoor hij prompts beter kan beantwoorden.

ChatGPT maakt gebruik van geavanceerde natuurlijke taalverwerkingstechnieken waarmee het effectief kan communiceren met gebruikers door bepaalde linguïstische patronen en emotionele tonen te identificeren. Tijdens de ontwikkeling is het algoritme getraind op talloze menselijke dialogen om de nuances van menselijke communicatie te begrijpen. Bovendien is het algoritme in staat om subtiele signalen zoals begroetingen en valedicties te detecteren om het verloop van het gesprek te volgen.

Hoe vorderen AI-chatbots?

Afbeelding Credit: Thanakorn Lappattara/ Vecteezy

GPT-5, de komende versie van OpenAI’s Grote Taalmodel, zal naast de bijgewerkte kennisbank een geavanceerde integratie van Kunstmatige Algemene Intelligentie (AGI) bevatten. Deze innovatie is veelbelovend omdat AGI, hypothetisch in staat om menselijke cognitieve processen na te bootsen, een transformatieve ontwikkeling in het veld zou kunnen betekenen.

De komst van ChatGPT heeft veel bijval geoogst en is nog steeds een doorlopend fenomeen, maar het overwicht ervan op het gebied van kunstmatige intelligentie is niet alleen toe te schrijven aan OpenAI. Organisaties over de hele wereld zijn actief bezig met het verfijnen van hun AI-gebaseerde gesprekspartners en streven ernaar virtuele gesprekspartners te creëren die menselijke conversaties kunnen nabootsen. Bepaalde geavanceerde iteraties zijn de digitale sfeer ontstegen en hebben geleid tot AI-entiteiten die kunnen interageren met de tastbare omgeving. Zulke ontwikkelingen betekenen een belangrijke sprong voorwaarts in de integratie van technologie en maatschappij en luiden een nieuw tijdperk in van naadloze communicatie tussen mens en machine.

Beschouw Desdemona als voorbeeld - een humanoïde robotachtige entiteit die gebruik maakt van kunstmatige intelligentie in haar communicatiecapaciteiten.

Desdemona, een creatie geboren uit de samenwerking tussen Hanson Robotics en SingularityNET, deelt opvallende gelijkenissen met haar beroemde broer, Sophia, wiens opmerkelijke mensachtige eigenschappen en emotionele neigingen veel aandacht hebben gekregen in recente media-aandacht.

Desdemona’s interesses verschillen van die van Sophia, omdat ze een bijzondere affiniteit met muziek heeft en actief deelneemt aan een muzikaal ensemble naast andere menselijke performers. Desdemona maakt gebruik van een uitgebreid archief van eerder gecomponeerde melodieën en harmoniseert vakkundig met bekende melodieën, waardoor ze het publiek tijdens haar optredens weet te boeien. Daarnaast heeft ze de kans gehad om het podium te delen met haar collega-artiesten, waarbij ze haar opmerkelijke talent als zangeres heeft laten zien.

Desdemona is niet alleen in staat om antwoorden op vragen te genereren, maar ook om met mensen te praten. In 2022 nam ze deel aan een interview door een prominente YouTuber onder de naam Discover Crypto, waarin haar maker, Dr. Ben Goertzel, inzicht gaf in kunstmatige intelligentie en de mogelijkheden daarvan voor de toekomst.

Desdemona’s kwinkslag over het huisvesten van mensen in aquaria kan voor sommige mensen ongemakkelijk zijn, maar haar vermogen om spontaan te reageren op niet-gescripte signalen onderstreept het toekomstige vooruitzicht van kunstmatige intelligentie die de mensheid op een beminnelijke en discursieve manier aanspreekt.

AI wordt alleen maar slimmer

De afgelopen jaren is er opmerkelijke vooruitgang geboekt op het gebied van kunstmatige intelligentie, waardoor chatbots verschillende taken kunnen uitvoeren, zoals het op humoristische wijze vertellen van anekdotes of het schrijven van goed gestructureerde essays. Bovendien zijn deze geavanceerde digitale entiteiten in staat om linguïstische vertalingen te maken in meerdere talen en beschikken ze over grote hoeveelheden gegevens. Het meest opmerkelijk is echter hun vermogen om natuurlijke interacties na te bootsen, waardoor ze een opmerkelijke gelijkenis vertonen met menselijke conversaties. Hoewel het onzeker blijft of chatbots in dit opzicht uiteindelijk beter zullen presteren dan mensen, is er nog veel ruimte voor verdere verbetering en verfijning.