Evolusi Cepat dan Aplikasi Beragam Chatbot

Evolusi Cepat Penggunaan Chatbot di Berbagai Sektor

Penggunaan chatbot telah mengalami evolusi cepat di berbagai sektor dalam beberapa tahun terakhir, termasuk pemasaran, sistem dukungan, pendidikan, perawatan kesehatan, warisan budaya, dan hiburan. Artikel ini dimulai dengan tinjauan historis tentang meningkatnya minat internasional terhadap chatbot. Kami kemudian mengeksplorasi motivasi di balik penggunaannya dan kegunaannya di berbagai domain. Selain itu, kami meneliti bagaimana stereotip sosial mempengaruhi desain chatbot. Setelah menjelaskan konsep teknologi penting, kami mengklasifikasikan chatbot berdasarkan kriteria seperti domain pengetahuan branda dan kebutuhan yang branda layani. Kami juga menguraikan arsitektur umum chatbot modern dan menyoroti platform utama untuk pengembangannya. Keterlibatan kami yang berkelanjutan dengan subjek ini menekankan masa depan yang menjanjikan dari chatbot dan mendorong studi lebih mendalam.

Integrasi Artificial Intelligence dalam Kehidupan Sehari-hari

Artificial Intelligence (AI) semakin terintegrasi ke dalam kehidupan sehari-hari kita melalui perangkat lunak dan perangkat keras cerdas, yang dikenal sebagai agen cerdas. Agen-agen ini melakukan berbagai tugas, dari pekerjaan sederhana hingga operasi kompleks. Chatbot adalah contoh utama dari sistem AI dan contoh fundamental dari Interaksi Manusia-Komputer (HCI) yang cerdas. Ini adalah program komputer yang merespons secara cerdas terhadap interaksi teks atau suara, memahami satu atau lebih bahasa manusia melalui Pemrosesan Bahasa Alami (NLP). Didefinisikan sebagai “program komputer yang dirancang untuk mensimulasikan percakapan dengan pengguna manusia, terutama melalui Internet,” chatbot juga dikenal sebagai bot pintar, agen interaktif, asisten digital, atau entitas percakapan buatan. Branda dapat meniru percakapan manusia dan menghibur pengguna, tetapi aplikasi branda meluas ke pendidikan, pengambilan informasi, bisnis, dan e-commerce.

Keuntungan Penggunaan Chatbot

Chatbot telah mendapatkan popularitas karena berbagai keuntungannya bagi pengguna dan pengembang. Branda independen platform, dapat diakses secara instan tanpa instalasi, dan terintegrasi ke dalam grafik sosial pengguna, memastikan verifikasi identitas. Layanan pembayaran dalam sistem pesan aman dan andal, dan sistem notifikasi mengaktifkan kembali pengguna yang tidak aktif. Chatbot dapat dibagikan dalam percakapan grup atau sebagai kontak individu, memungkinkan banyak interaksi paralel. Pengetahuan dari menggunakan satu chatbot mudah ditransfer ke yang lain, dan branda memerlukan data minimal. Bagi pengembang, chatbot menawarkan komunikasi yang andal, iterasi pengembangan cepat, tidak ada fragmentasi versi, dan upaya desain antarmuka minimal.

Sejarah dan Perkembangan Chatbot

Konsep chatbot dipopulerkan oleh Alan Turing pada tahun 1950 dengan Tes Turing (“Bisakah mesin berpikir?”). Chatbot pertama yang dikenal, Eliza, dikembangkan pada tahun 1966 untuk bertindak sebagai psikoterapis, menggunakan pencocokan pola sederhana dan respons berbasis template. Meskipun kemampuan percakapannya terbatas, ini mendorong pengembangan lebih lanjut dari chatbot. Peningkatan atas Eliza adalah PARRY, yang dikembangkan pada tahun 1972 dengan kepribadian yang berbeda. Pada tahun 1995, ALICE dibuat, memenangkan Hadiah Loebner pada tahun 2000, 2001, dan 2004. ALICE menggunakan algoritma pencocokan pola sederhana dan Bahasa Markup Artificial Intelligence (AIML) untuk mendefinisikan pengetahuan chatbot. Chatbot seperti SmarterChild muncul pada tahun 2001, tersedia melalui aplikasi messenger. Perkembangan signifikan berikutnya adalah asisten pribadi virtual seperti Apple Siri, Microsoft Cortana, Amazon Alexa, Google Assistant, dan IBM Watson. Minat pada chatbot meningkat setelah tahun 2016, yang mengarah pada banyak solusi industri dan aplikasi penelitian.

Peran Chatbot dalam Produktivitas dan Interaksi Sosial

Dari tahun 2000 hingga 2019, chatbot berkembang menjadi alat penting untuk produktivitas, hiburan, interaksi sosial, dan kebaruan. Branda menawarkan dukungan cepat, mengurangi biaya customer service, dan menangani banyak pengguna secara bersamaan. Chatbot sekarang dilihat sebagai teman yang ramah, mampu merespons secara emosional dan informatif, berkat machine learning dan deteksi sentimen. Kepercayaan pengguna pada chatbot tergantung pada respons branda yang mirip manusia, penampilan profesional, dan konteks layanan, termasuk reputasi brand dan masalah privasi. Meningkatkan kemiripan manusia melibatkan isyarat visual, identitas, dan percakapan. Namun, chatbot masih kurang memiliki empati penuh dan pemahaman tentang nuansa percakapan, meskipun kemajuan terus berlanjut. Bias gender ada, dengan chatbot sering melakukan peran yang secara historis terkait dengan wanita, seperti asisten pribadi. Interaksi masa depan mungkin mengaburkan garis antara mitra percakapan manusia dan chatbot.

Teknologi Fundamental dalam Chatbot

Teknologi chatbot mencakup beberapa konsep fundamental: 1. Pencocokan Pola: Menggunakan blok stimulus-respons, seperti yang terlihat pada chatbot awal seperti Eliza dan ALICE. Responsnya dapat diprediksi dan kurang sentuhan manusia. 2. Bahasa Markup Artificial Intelligence (AIML): Bahasa berbasis XML untuk pemodelan bahasa alami, menggunakan pengenalan pola untuk dialog. 3. Analisis Semantik Laten (LSA): Bekerja dengan AIML untuk menemukan kesamaan antara kata-kata dan meningkatkan respons. 4. Chatscript: Sistem pakar dengan bahasa skrip sumber terbuka, termasuk memori jangka panjang dan respons sensitif terhadap kasus. 5. RiveScript: Bahasa skrip teks biasa untuk pengembangan chatbot, mendukung berbagai bahasa pemrograman. 6. Pemrosesan Bahasa Alami (NLP): Memanipulasi teks atau ucapan bahasa alami, dengan Pemahaman Bahasa Alami (NLU) di intinya, mengekstraksi konteks dan makna dari input pengguna.

Deteksi Niat dan Ekstraksi Entitas

Deteksi niat biasanya diformulasikan sebagai klasifikasi kalimat di mana satu atau beberapa label niat diprediksi untuk setiap kalimat. Entitas adalah alat untuk mengekstraksi nilai parameter dari input bahasa alami. Misalnya, dalam kalimat “Bagaimana cuaca di Yunani?”, niat pengguna adalah untuk mengetahui ramalan cuaca, dan nilai entitas adalah Yunani. Entitas dapat didefinisikan oleh sistem atau didefinisikan oleh pengembang. Ekstraksi entitas domain, biasanya disebut sebagai masalah pengisian slot, diformulasikan sebagai masalah penandaan berurutan di mana bagian-bagian dari kalimat diekstraksi dan ditandai dengan entitas domain. Konteks menyimpan konteks objek yang dirujuk pengguna. Misalnya, pengguna mungkin mengatakan, “Nyalakan kipas angin.” Di sini, konteks yang harus disimpan adalah kipas angin sehingga ketika pengguna mengatakan, “Matikan itu” berikutnya, niat “matikan” dapat dipanggil pada konteks “kipas angin.”

Klasifikasi Chatbot Berdasarkan Parameter Berbeda

Chatbot dapat diklasifikasikan menggunakan parameter yang berbeda: domain pengetahuan, layanan yang disediakan, tujuan, metode pemrosesan input dan pembuatan respons, bantuan manusia, dan metode pembuatan. Klasifikasi berdasarkan domain pengetahuan mempertimbangkan pengetahuan yang dapat diakses oleh chatbot atau jumlah data yang dilatih. Chatbot domain terbuka dapat berbicara tentang topik umum, sementara chatbot domain tertutup fokus pada domain pengetahuan tertentu. Klasifikasi berdasarkan layanan yang disediakan mempertimbangkan kedekatan sentimental chatbot dengan pengguna dan tugas yang dilakukannya. Chatbot interpersonal menyediakan layanan seperti pemesanan restoran dan bot FAQ. Chatbot intrapersonal ada dalam domain pribadi pengguna, seperti aplikasi obrolan seperti Messenger dan WhatsApp. Chatbot antar-agen memerlukan komunikasi antar-chatbot, seperti integrasi Alexa-Cortana.

Klasifikasi berdasarkan tujuan mempertimbangkan tujuan utama yang ingin dicapai oleh chatbot. Chatbot informatif menyediakan informasi yang disimpan sebelumnya atau tersedia dari sumber tetap. Chatbot berbasis obrolan berbicara dengan pengguna seperti manusia lain. Chatbot berbasis tugas melakukan tugas-tugas tertentu seperti memesan penerbangan. Klasifikasi berdasarkan metode pemrosesan input dan pembuatan respons mencakup model berbasis aturan, berbasis pengambilan, dan generatif. Chatbot berbasis aturan memilih respons berdasarkan seperangkat aturan yang telah ditentukan. Chatbot berbasis pengambilan mengambil kandidat respons dari indeks sebelum menerapkan pendekatan pencocokan. Model generatif menghasilkan jawaban berdasarkan pesan pengguna saat ini dan sebelumnya menggunakan algoritma machine learning dan teknik pembelajaran mendalam.

Klasifikasi lain mempertimbangkan jumlah bantuan manusia dalam komponennya. Chatbot yang dibantu manusia memanfaatkan komputasi manusia dalam setidaknya satu elemen. Pekerja kerumunan, pekerja lepas, atau karyawan penuh waktu dapat mewujudkan kecerdasan branda dalam logika chatbot untuk mengisi celah yang disebabkan oleh keterbatasan chatbot yang sepenuhnya otomatis. Sementara komputasi manusia memberikan lebih banyak fleksibilitas dan ketahanan dibandingkan dengan algoritma berbasis aturan dan machine learning, ia tidak dapat memproses informasi secepat mesin, membuatnya sulit untuk diskalakan.

Chatbot dapat diklasifikasikan menurut izin yang diberikan oleh platform pengembangannya. Platform pengembangan dapat bersumber terbuka, seperti RASA, atau milik, seperti yang ditawarkan oleh Google atau IBM. Platform sumber terbuka memungkinkan desainer untuk campur tangan dalam sebagian besar aspek implementasi, sementara platform tertutup bertindak sebagai kotak hitam, yang mungkin menjadi kerugian tergantung pada persyaratan proyek. Namun, platform perusahaan besar mungkin mendapat manfaat dari pengumpulan data yang luas.

Desain dan Pengembangan Chatbot

Desain dan pengembangan chatbot melibatkan berbagai teknik. Memahami apa yang akan ditawarkan oleh chatbot dan kategorinya membantu pengembang memilih algoritma, platform, dan alat yang tepat. Ini juga membantu pengguna akhir memahami apa yang diharapkan. Persyaratan untuk merancang chatbot termasuk representasi pengetahuan yang akurat, strategi pembuatan jawaban, dan jawaban netral yang telah ditentukan sebelumnya untuk saat ucapan pengguna tidak dipahami. Langkah pertama dalam merancang sistem apa pun adalah membaginya menjadi bagian-bagian konstituen untuk pendekatan pengembangan modular.

Arsitektur Umum Chatbot

Arsitektur chatbot umum dimulai dengan permintaan pengguna melalui aplikasi messenger atau input teks/ucapan. Komponen Pemahaman Bahasa memparsing permintaan untuk menyimpulkan niat pengguna dan informasi terkait. Setelah chatbot menafsirkan permintaan, ia menentukan bagaimana melanjutkan, yang mungkin melibatkan bertindak berdasarkan informasi, mengingatnya, atau meminta klarifikasi. Ketika permintaan dipahami, eksekusi tindakan dan pengambilan informasi terjadi dari sumber data atau sumber eksternal yang diakses melalui panggilan API. Komponen Pembuatan Respons menggunakan Pembuatan Bahasa Alami (NLG) untuk menyiapkan respons mirip manusia berdasarkan niat dan informasi konteks. Komponen Manajemen Dialog menyimpan dan memperbarui konteks percakapan, meminta informasi yang hilang, memproses klarifikasi, dan mengajukan pertanyaan lanjutan.

Platform Pengembangan Chatbot

Banyak opsi komersial dan sumber terbuka tersedia untuk pengembangan chatbot. Chatbot dapat dikembangkan menggunakan bahasa pemrograman seperti Java, Python, C++, PHP, Ruby, dan Lisp, atau menggunakan platform mutakhir. Platform cloud NLU terkemuka termasuk DialogFlow Google, wit.ai Facebook, Microsoft LUIS, IBM Watson Conversation, Amazon Lex, dan SAP Conversation AI. Platform ini didukung oleh machine learning dan berbagi beberapa fungsionalitas standar tetapi berbeda secara signifikan dalam aspek lain. Platform pengembangan chatbot lain yang dikenal adalah RASA, Botsify, Chatfuel, Manychat, Flow XO, Chatterbot, Pandorabots, Botkit, dan Botlytics.

Manfaat dan Tantangan Chatbot

Chatbot dapat menjangkau audiens yang luas di message app dan lebih efektif daripada manusia dalam beberapa kasus. Branda memberikan penghematan yang signifikan dalam operasi customer service. Dengan pengembangan AI dan machine learning lebih lanjut, mungkin menjadi sulit untuk membedakan antara chatbot dan agen kehidupan nyata. Penelitian ini memberikan informasi berguna tentang prinsip dasar chatbot, membantu pengguna dan pengembang memahami dan membuatnya dengan tepat. Penelitian masa depan dapat mengeksplorasi platform chatbot yang ada secara rinci, membandingkannya, dan memeriksa kecerdikan dan fungsionalitas chatbot saat ini. Masalah etika seperti penyalahgunaan dan penipuan, di mana orang percaya branda berbicara dengan manusia nyata, juga layak untuk dipelajari.

Kesimpulan

Penggunaan chatbot telah berkembang pesat di berbagai sektor seperti pemasaran, pendidikan, dan kesehatan. Chatbot adalah program komputer yang merespons interaksi teks atau suara dengan cerdas menggunakan Pemrosesan Bahasa Alami (NLP). Branda populer karena keuntungannya seperti aksesibilitas instan dan verifikasi identitas. Sejarah chatbot dimulai dengan Eliza pada tahun 1966 dan terus berkembang hingga asisten virtual modern seperti Siri dan Alexa. Chatbot dapat diklasifikasikan berdasarkan domain pengetahuan, layanan yang disediakan, tujuan, metode pemrosesan input, dan bantuan manusia. Teknologi utama yang digunakan dalam chatbot termasuk pencocokan pola, AIML, LSA, dan NLP. Desain chatbot melibatkan pemahaman kebutuhan pengguna dan memilih algoritma serta platform yang tepat. Arsitektur umum chatbot mencakup komponen pemahaman bahasa, eksekusi tindakan, dan pembuatan respons. Platform pengembangan chatbot yang populer termasuk DialogFlow, wit.ai, dan RASA. Chatbot menawarkan penghematan biaya customer service dan dapat menjangkau audiens luas melalui message app. Penelitian lebih lanjut dapat mengeksplorasi platform chatbot yang ada dan masalah et