Chatbots of toch liever echte mensen?

Ze bestaan al wat langer, maar het wordt steeds gewoner. Van een simpele chatbot tot een slimme spraakassistent. Ze zijn al bijna niet meer weg te denken uit ons digitale leven. Weet jij wanneer je tegen een medewerker praat? Of is het misschien toch een chatbot?

Eén van de bekendste chatbots is toch wel Siri van Apple, maar Apple is niet alleen. Ook Google heeft een chatbot genaamd Google home en zelfs Amazon heeft zijn eigen Alexa. Chatbots zijn er voornamelijk om ons leven te vergemakkelijken.

In 2016 kwam Facebook met de lancering van een Messanger bot. Het doel van deze bot was het werken als helpdesk of intformatievoorzieing. Amazon, Apple en Google gingen een stapje verger door er een slimme spraakassistent van te maken. Facebook had ook een spraakassistent, maar deze is in 2018 geschrapt.

NLP

Natural Language Prosessing en Machine Learning maken het mogelijk mensentaal aan een chatbot te leren. Dit maakt het mogelijk dat mensen/werknemers steeds meer uit handen kunnen geven en zich dus meer kunnen focussen op andere taken die computers niet zelf kunnen uitvoeren. Een voorbeeld van het gebruik maken van NLP is Billie van Bol.com. Billie kan een vraag lezen en hierop reageren.

NLP is terug te vingen in het spreken, schrijven, luisteren, kijken en lezen. Deze eigenschappen worden bruikbaar wanneer ze worden gekoppeld aan een taal. Als het niet aan een taal is verbonden dan is het voor ons lastig om het te begrijpen. Niet alleen wij kunnen communiceren met NLP, maar wij leren ook machines om hiermee te communiceren. NLP wordt in vele processen gebruikt. Een voorbeeld daarvan zijn de spellingscontroles van Word. Dat machines ons begrijpen en wij hen, betekend nog niet dat er geen miscommunicaties kunnen ontstaan. Als je bijvoorbeeld een sarcastisch bericht naar Billie stuurt, dan kan hij dit alsnog als een positief bericht opvatten.

Machine learning

Machine learning is een algoritmeverbeteraar die werkt zonder directe invloed van een persoon. De machine probeert hier zelf de algoritmes te verbeteren door middel van ‘trial and error’. Afhankelijk van het doel worden de algoritmes geperfectioneerd. Bijvoorbeeld wanner jouw smartphone onthoudt welke woorden je gebruikt om jouw persoonlijke woordenboek samen te stellen, dan maakt deze bot gebruik van een voorspellend algoritme.

Soorten Chatbots

Rule-based

Een Rule-based bot is een geautomatiseerde gesprekspartner. Hij reageert op bepaalde sleutelwoorden. Omdat hij enkel op bepaalde woorden reageert, lijkt het totaal niet op een conversatie met een echt persoon. Deze bots worden daarom voornamelijk alleen ingezet voor gespecialiseerde taken.

AI

Een bot met kunstmatige intelligentie (AI) kan zich overtuigend gedragen als een menselijk gesprekspartner. Om deze reden is een AI bot wel in staat de Turing-test te doorstaan. Tijdens deze test wordt aan een mens gevraagd of hij een onderscheid kan makten tussen berichten van een mens en een computer. Als dit niet lukt, dan heeft de computer de test doorstaan. Deze bots hebben meer mogelijkheden dan de Rule-based bots. Denk bijvoorbeeld aan spraakassistenten zoals Siri.

Praktijkvoorbeeld

Om het gebruik van bots in de praktijk te laten zien, kijken we hier naar hoe de KLM bots inzet. KLM maakt momenteel gebruik van gespecialiseerde chatbots gericht op conversie en klantenservice. Ze maken via Facebook Messenger en Whatsapp contact met de klanten van de KLM. De bots helpen bij het boeken van een vlucht (conversie) en het geven van (vlucht)informatie.

Kortom er zijn vele soorten chatbots voor verschillende doeleinden en dat er toekomst in chatbots zit is ook wel duidelijk. Of we over een paar jaar alleen nog maar online contact met bots hebben in plaats van met mensen, dat is nog maar de vraag. Dat ze ons leven makkelijker maken, daar is geen twijfel over mogelijk.

Bron: https://kgom.nl/24/chatbots-zijn-de-trend-wat-weet-jij-al-over-deze-bots/