Başarılı Bir İşbirliği: Diyalogsal Yapay Zeka & Üretici Yapay Zeka

Yapay zeka ilerledikçe, diyalogsal yapay zeka ile üretici yapay zeka arasındaki farkları ve oluşturdukları sinerjiyi anlamak, bu disiplinlerin dijital arenadaki etkisini görmek açısından son derece önemli hale geliyor. Güçlerini birleştirerek etki alanlarını genişleten bu iki teknoloji, birbirini tamamlayan farklı yeteneklere ve fonksiyonlara sahip. Bu blog yazımızda, bu iki teknolojinin farklılıklarına ve birlikte kullanıldıklarında kurumlar için nasıl bir değer sunduklarına bir göz atacağız. 

Diyalogsal Yapay Zeka

Diyalogsal yapay zeka, makinelerin insanlarla daha doğal bir şekilde iletişim kurmasını sağlıyor. Bu diyalogsal yapıda, insan ve makine arasındaki etkileşim iki yönlü ve her iki tarafın da konuşma akışını takip edebilmesi önem taşıyor. Bu teknoloji, temelde, chatbotlar, sesli botlar, ve sanal asistanlarda kullanılıyor. 

Diyalogsal yapay zeka modelleri, doğal insan dili kalıplarını anlamak için insan konuşmalarını içeren veri kümeleri üzerinde eğitiliyor. Sorguyu anlamak ve uygun yanıtlar oluşturmak için doğal dil işleme ve makine öğrenimi teknolojilerini kullanıyor ve insan diyaloglarını makine tarafından okunabilir formatlara dönüştürüyor. Diyalogsal yapay zeka, yanıtlarını, önceki etkileşimlere dayalı olarak (denetimsiz öğrenme) veya insan rehberli eğitim yoluyla (denetimli öğrenme) bir veritabanından alıyor.

Üretici Yapay Zeka

Üretici yapay zeka, makine öğrenimi ve verilerden yararlanarak kullanıcıların metin, resim, ses ve animasyonlar dahil olmak üzere yeni içerikler üretmesine olanak tanıyor. İçerik üretimi için derin öğrenme ve sinir ağlarını kullanıyor. Bu alanda, ChatGPT, Google Bard, Bing Chat ve Jasper AI’ı en popüler uygulamalar olarak sıralamak mümkün.

Üretici yapay zeka, eğitim verileri içindeki kalıpları tespit etmek için sinir ağlarını kullanıyor ve bu tanınan kalıplara dayalı olarak yeni içerik üretiyor. Örneğin ChatGPT, doğal konuşmaya benzer sorguları yorumlamak için derin öğrenme ve NLP tekniklerinden yararlanıyor. Kamuya açık kayıtlardan çevrimiçi makalelere kadar kapsamlı metin veri kaynaklarını inceliyor ve kısa ama net özet yanıtlar sunuyor.

Diyalogsal Yapay Zeka ve Üretici Yapay Zekanın İşlevsellik Açısından Temel Farkı Nedir?

Her ikisi de yapay zekanın alt alanları olmasına rağmen, diyalogsal yapay zeka ve üretici yapay zekanın farklı hedefleri, uygulamaları, kullanım alanları, yetenekleri ve özellikleri var ve ikisi de yapay zekanın geleceğinde büyük rol oynuyor.

Bu iki alan arasındaki temel farkı şöyle özetleyebiliriz:

Diyalogsal yapay zeka sistemleri, kullanıcı girdilerini yorumlamak, bunları analiz etmek ve metin veya sesli yanıtlar üretmek için genellikle kompakt diyalog veri kümelerinden öğreniyor. Bu nedenle, bu disiplinin birincil hedefi, insanlar ve makineler arasındaki etkileşimi sağlamak, bir çıktı yaratmak burada ikincil bir sonuç.

Üretici yapay zeka araçları ise veri kalıplarından öğrenerek orijinal çıktılar oluşturmak için tasarlanıyor. Dolayısıyla, diyalogsal yapay zeka sistemlerinin aksine, bu alanın birincil işlevi orijinal içerik oluşturmak. Üretici yapay zeka, daha esnek bir yapı ve farklı formatlarda içerik oluşturuyor, diyalogsal yapay zeka araçları ise temelde kullanıcılarla iletişim kurabiliyor.

Diyalogsal yapay zeka ve üretken yapay zeka nasıl işbirliği yapıyor?

Her iki teknoloji de farklı bir amaca hizmet etse de, birbiri ile çok ilişkili ve genel kullanıcı deneyimini farklı yönlerden güçlendiriyor. Örneğin, ChatGPT hem diyalogsal yapay zeka, hem de üretici yapay zekayı kullanıyor. ChatGPT, kullanıcı etkileşimi kurarken diyalogsal yapay zeka aracı olarak işlev görürken, içerik oluşturma yetenekleriyle de üretici yapay zekaya örnek teşkil ediyor.

• İnsansı Yanıtlar: Üretici yapay zekanın doğal dil işlemesi, soruların insan etkileşimine benzer şekilde yanıtlanmasını sağlıyor. Bu sayede, üretici yapay zekayı kullanan chatbotlar ve sanal asistanlar, katı akışlar ve önceden tanımlanmış yanıtlar yerine daha insani yanıtlar üretebiliyor. Bu modeller, öğrenilen kalıplardan genelleme yapabilme yetenekleri sayesinde, alışılmadık sorgulara bile anlamlı cevaplar üretebiliyor. Ayrıca, kullanıcılarla daha akıcı ve bağlam odaklı konuşmalar yürütüyor. 
• Maliyetin Optimize Edilmesi: Üretici yapay zeka, yüksek düzeyde bakım gerektirmiyor. Çoğunlukla fazla müdahaleye gerek kalmadan veri işleyip üretiyor. Tamamen bağımsız çalışan yapılar olmasalar da, çalıştırmak için daha az efor gerektirdiğinden zaman ve kaynak verimliliğini artırıyor. Diyalogsal yapay zeka, hem doğal dil anlama (NLU) ve kapsam hem de diyalog tasarımı anlamında düzenli optimizasyon gerektiriyor.
• Sistem Entegrasyonu ve Kanallar: Üretici yapay zekayı kurumların kullanımına uygun şekilde, iç sistemlere entegre etmek veya belirli kanallarda kullanılmasını sağlamak için bir platforma ihtiyaç duyuluyor. Örneğin, bir sanal asistan oluştururken, şirketin, konuşma tasarımına, kanal entegrasyonlarına, yanıtları kanala göre farklılaştırmaya, şirkete özel yanıtlar verilmesi için istem mühendisliğine (prompt engineering), kısacası, üretici yapay zeka ile güçlendirilmiş bir diyalogsal yapay zeka platformuna ihtiyacı var.

Sonuç

Diyalogsal yapay zeka ve üretici yapay zeka sistemleri birbirini çok iyi bir şekilde tamamlıyor. Bu iki disiplin, birbirlerinin sınırlamalarını dengeleyerek, şirketlerin müşteriye yönelik sanal asistanlar, çalışan destek asistanları veya temsilci yardım asistanları için kullanabileceği güçlü yapay zeka çözümleri sunuyor. 

Hibrit modellerde, diyalogsal yapay zeka teknolojisi diyalogdaki kullanıcı girdilerinin doğru anlaşılmasını ve konuşmanın doğru şekilde akmasını sağlıyor ve açılış saatleri, ofis konumları, işlemler vb. gibi şirkete özel yanıtlar sunuyor. Diğer yandan, üretici yapay zeka algoritmaları kapsamın daha geniş tutulmasını sağlıyor, etkileşime yaratıcılık, akışkanlık ve esneklik kazandırıyor. 

CBOT’ta, diyalogsal yapay zeka modellerine ve üretici yapay zekanın özel bir modeli olan GPT (Generative Pre-trained Transformer) teknolojisine sahip hibrit sistemler kullanılıyor ve kullanım senaryosuna, özel ihtiyaçlara ve amaca göre ikisinin doğru kombinasyonu kuruluyor. CBOT’un diyalogsal yapay zeka ile üretici yapay zekanın gücünü nasıl birleştirdiği hakkında daha fazla bilgi almak için bize ulaşabilirsiniz.