Bugün öğrendim ki: MIT profesörü Joseph Weizenbaum tarafından yaratılan ve bir psikoterapisti simüle eden 1960'larda bir sohbet robotu olan ELIZA hakkında. O kadar ikna ediciydi ki Weizenbaum'un sekreteri de dahil olmak üzere bazı kullanıcılar ona duygusal olarak bağlandı. 2023'te ELIZA, bir Turing testi çalışmasında GPT-3.5'i bile geride bıraktı.
Erken doğal dil işleme bilgisayar programı
ELIZA, 1964 ile 1967 yılları arasında MIT'de Joseph Weizenbaum tarafından geliştirilmiş erken bir doğal dil işleme bilgisayar programıdır. İnsanlar ve makineler arasındaki iletişimi araştırmak amacıyla oluşturulan ELIZA, programın bir anlayış yanılsaması yaratmasına rağmen, tarafların söylediklerini gerçekten anlayan bir temsili içermeyen bir desen eşleştirme ve değiştirme yöntemiyle sohbeti simüle etti. ELIZA programı (başlangıçta) MAD-SLIP dilinde yazılmışken, dil yeteneğinin çoğunu içeren desen eşleştirme direktifleri ayrı "senaryolarda", lisp benzeri bir gösterimde sağlanmıştı. En ünlü senaryo olan DOCTOR, Rogerian okulunun bir psikoterapistini (terapistin genellikle hastanın sözlerini hastaya yansıtması) simüle ederek, kullanıcı girdilerine yönlendirmeksizin sorularla cevap veriyordu. Bu nedenle ELIZA, ilk sohbet robotlarından ("günümüzde sohbet robotu") ve Turing testini denemenin ilk programlarından biriydi.
ELIZA'nın yaratıcısı Weizenbaum, programı insanlarla makineler arasındaki iletişimi araştırmak için bir yöntem olarak tasarlamıştı. Weizenbaum'ın sekreterini de içeren bazı kişilerin bilgisayar programına insan benzeri duygular atfettiğini şaşkınlıkla fark etti. Birçok akademisyen, özellikle psikolojik sorunları olan insanların yaşamlarını olumlu yönde etkileyecek ve bu hastaların tedavisiyle ilgilenen doktorlara yardımcı olabileceğine inanıyordu. ELIZA söyleşiye girebilirken, gerçek anlayışla konuşamıyordu. Ancak, birçok erken kullanıcı, Weizenbaum'ın aksine, ELIZA'nın zekâsına ve anlayışına ikna olmuştu. 1960'larda yaratıldığından bu yana orijinal ELIZA kaynak kodu bulunamadı çünkü kaynak kodlarını içeren makaleler o zaman yayımlamak alışılmış değildi. Ancak son zamanlarda MIT arşivlerindeki MAD-SLIP kaynak kodu keşfedildi ve archive.org gibi çeşitli platformlarda yayımlandı. Kaynak kodu, o dönemdeki programlama dilleri ve tekniklerinin özgüllüğünü, aynı zamanda sofistike yazılım programlamasına ulaşmanın bir yolu olarak yazılım katmanlaşması ve soyutlamasının başlangıcını gösterdiği için yüksek tarihsel ilgiye sahip.
Joseph Weizenbaum'ın DOCTOR senaryosunu kullanan ELIZA, "başlangıç psikiyatrik görüşmede bir [yönlendirme olmayan] psikoterapistin ofisinde" gerçekleşebilecek olana benzer bir konuşma etkileşimi yarattı ve "insan ve makine arasındaki iletişimin yüzeysel olduğunu göstermeyi" amaçladı. ELIZA, psikoterapist gibi hareket etmesiyle en çok tanınıyor olsa da, konuşma kalıpları DOCTOR senaryosunun sağladığı veriler ve talimatlar nedeniyle oluşmaktadır. ELIZA metni anahtar kelimeler için inceledi, söz konusu anahtar kelimelere değerler atadı ve girdiyi bir çıktıya dönüştürdü; ELIZA'nın çalıştırdığı senaryo, anahtar kelimeleri belirledi, anahtar kelimelerin değerlerini belirledi ve çıktı için dönüştürme kurallarını belirledi. Weizenbaum, programı gerçek dünya bilgisinin bir veritabanıyla donatma sorunundan kaçınmak için DOCTOR senaryosunu psikoterapi bağlamında seçti ve konuşmayı ilerletmek için hastanın açıklamalarını yansıtabiliyordu. Sonuç, programın erken kullanıcılarını aldatmakla bilinen, biraz zeki görünen bir yanıttı.
Weizenbaum, programına George Bernard Shaw'ın Pygmalion'ında (aynı zamanda oyunun ve o dönemde büyük bir popülerliğe sahip olan müzikali My Fair Lady'nin temelini oluşturduğu) bir işçi sınıfı karakteri olan Eliza Doolittle'dan sonra ELIZA adını verdi. Weizenbaum'a göre, çeşitli kullanıcılar tarafından "kademeli olarak iyileştirilebilen" ELIZA özelliği, Eliza Doolittle'a benzerdi, çünkü Shaw'ın oyununda Eliza Doolittle'a üst sınıf bir aksanla konuşması öğretilmişti. Bununla birlikte, Shaw'ın oyunundaki insan karakterinin aksine, ELIZA tek başına etkileşim yoluyla yeni konuşma kalıpları veya yeni kelimeler öğrenemiyor. Programın çalışma biçimini değiştirmek için ELIZA'nın aktif senaryosuna doğrudan düzenlemeler yapılmalıdır.
Weizenbaum, ilk olarak kendi SLIP liste işleme dilinde ELIZA'yı uygulamıştır. Kullanıcının ilk girişlerine bağlı olarak, insan zekâsı yanılsaması ortaya çıkabilir veya birkaç alışverişten sonra ortadan kalkabilir. ELIZA'nın bazı yanıtları o kadar ikna ediciydi ki, Weizenbaum ve diğerleri, kullanıcıların programlara duygusal olarak bağlanıp bazen bilgisayar ile konuştuklarını unutan anılar paylaşmışlardır. Weizenbaum'ın sekreteri, Weizenbaum'dan odasından çıkmasını istemiş ve ELIZA ile gerçek bir sohbet yapabilmek için onunla yalnız kalmak istemiştir. Weizenbaum daha sonra şöyle yazmıştır: "Daha önce fark etmemiştim… nispeten basit bir bilgisayar programına karşı oldukça kısa maruziyet, oldukça normal insanlarda güçlü yanılsamalar yaratabilirdi."
1966'da etkileşimli hesaplama (teletip yoluyla) yenilikti. Kişisel bilgisayarın genel halk için bilindiği zamana 11 yıl, internet hizmetlerinde (Ask.com gibi) veya Microsoft Office Clippit gibi PC yardımcı sistemlerinde doğal dil işleme girişimlerine çoğu kişinin maruz kaldığı zamana ise 30 yıl kalmıştı. Bu programlar yıllarca süren araştırma ve geliştirmeyi içeriyor olsa da, ELIZA, bir programcının insan-makine etkileşimini (ne kadar kısa olsa da) insan-insan etkileşimi yanılsaması yaratmak amacıyla ilk kez denediği için bir dönüm noktası olmaya devam ediyor.
1972'deki ICCC'de, ELIZA, PARRY adlı başka bir erken yapay zekâ programıyla bilgisayar tabanlı bir sohbet gerçekleştirildi. ELIZA bir doktor gibi konuşmak üzere tasarlanırken, PARRY şizofreni hastasını simüle etmek üzere tasarlandı.
Tasarım ve Uygulamalar
Weizenbaum başlangıçta ELIZA'yı CTSS üzerindeki IBM 7094 için MAD-SLIP dilinde bir bilgisayar ile doğal dil konuşmasını sağlamak için bir program olarak yazmıştır. Bunu başarmak için, ELIZA'nın üstesinden gelmesi gereken beş temel teknik sorunu belirlemiştir: anahtar kelimelerin belirlenmesi, minimum bağlamın bulunması, uygun dönüşümlerin seçilmesi, anahtar kelime bulunmadığında yanıtların oluşturulması ve ELIZA senaryoları için düzenleme yeteneğinin sağlanması. Weizenbaum bu sorunları çözdü ve ELIZA'nın dahili bağlamsal çerçeve veya söyleşi evrenine sahip olmadığı şekilde çalışmasını sağladı. Ancak, bu, ELIZA'nın kullanıcı girdilerine nasıl yanıt vereceğini belirleyen bir talimat senaryosuna sahip olmasını gerektirdi.
ELIZA, bir kullanıcıdan gelen bir girdiye yanıt verme işlemine, girdi metninde önce "anahtar kelime" arayarak başlar. "Anahtar kelime", hareket eden ELIZA senaryosunun önemli olarak belirlediği bir kelimedir ve programcı tarafından belirlenen her anahtar kelimeye öncelik numarası veya RANKS atanmıştır. Bu kelimeler bulunursa, en yüksek RANKS'a sahip anahtar kelime en üstte olacak şekilde "anahtar yığınına" yerleştirilir. Girdi cümlesi, en yüksek RANKS'a sahip anahtar kelimeyle ilişkili kuralın yönlendirdiği şekilde manipüle ve dönüştürülür. Örneğin, DOCTOR senaryosu "benzer" veya "aynı" gibi kelimelerle karşılaşırsa, bu durumda "Hangi yönden?" anlamına gelen benzerlik ile ilgili bir mesaj verir, çünkü bu kelimelerin öncelik numaraları yüksekti. Bu, senaryo tarafından belirlenen belirli kelimelerin bağlamsal düşünceler dikkate alınmaksızın nasıl manipüle edilebileceğini de göstermektedir, örneğin birinci şahıs zamirleri ve ikinci şahıs zamirleri birbirleriyle değiştirilmiştir, çünkü bunların da yüksek öncelik numaraları vardı. Bu tür yüksek öncelikli kelimeler, konuşma kalıplarından daha üstün kabul edilir ve bağlamsal kalıplardan bağımsız olarak ele alınır.
İlk incelemeden sonra, sürecin bir sonraki adımı uygun bir dönüşüm kuralını uygulamak olup, bu iki bölümden oluşur: "ayrıştırma kuralı" ve "yeniden birleştirme kuralı". Önce, yanıt vermek için gerekli olan minimum bağlamı belirlemek için girdi sözdizimsel desenler açısından incelenir. Anahtar kelimeler ve girdideki diğer yakın kelimeler kullanılarak, uygun bir desen bulunana kadar farklı ayrıştırma kuralları test edilir. Senaryonun kuralları kullanılarak, cümle daha sonra en yüksek sıralı anahtar kelimenin ayrıştırma kuralının belirttiği gibi bileşen parçalarının bölümlerine ayrılır ve düzenlenir. Weizenbaum'ın verdiği örnek "Size çok yardımcı oluyorsunuz" girdisidir, bu "Ben çok yardımcı oluyorum" olarak dönüştürülür. Bu da (1) boş (2) "Ben" (3) "çok" (4) "yardımcı oluyorum" olarak bölünür. Ayrıştırma kuralı, cümledeki anahtar kelimeleri ve bilgileri içeren dört küçük parçaya bölmüştür.
Ayrıştırma kuralı, cümleyi yeniden oluştururken uygulanacak özel bir yeniden birleştirme kuralını veya yeniden birleştirme kurallarını belirler. Yeniden birleştirme kuralı, ayrıştırma kuralının oluşturduğu girdi parçalarını yeniden düzenler ve bir yanıt oluşturmak için programlı kelimeler ekler. Önceki örnekte Weizenbaum'ın örneğini kullanarak, böyle bir yeniden birleştirme kuralı, parçaları "(4)'ün ben olduğuna nasıl inandığını?" ifadesine uygulamak yerine, "ben çok yardımcı oluyorum" girdisine uygun olarak "Ben çok yardımcı oluyorum (4)'ün olduğuna nasıl inandığını?" ifadesine dönüştürür. Bu örnek oldukça basittir, çünkü ayrıştırma kuralına bağlı olarak çıktı önemli ölçüde daha karmaşık olabilir ve kullanıcının girdisinin çoğunu kullanabilir. Ancak bu yeniden birleştirmeden sonra ELIZA, oluşturulan cümleyi ekranda metin şeklinde kullanıcıya gönderir.
Bu adımlar, ELIZA'nın tipik bir girdiden bir yanıt oluşturmak için takip ettiği prosedürlerin çoğunu temsil etmektedir, ancak ELIZA/DOCTOR'ın yanıt verebileceği birkaç özel durum vardır. Weizenbaum'ın özellikle bahsettiği durumlardan biri anahtar kelime bulunmadığı durumdur. Bir çözüm, ELIZA'nın "görüyorum" veya "Devam edin" gibi içeriksiz bir yorum yapmasıydı. İkinci yöntem, önceki girdileri kaydeden ve anahtar kelimelerle karşılaştığında önceki konuşmanın bir kısmına atıfta bulunan bir "BELLEK" yapısını kullanmaktı. Bu, ELIZA'nın aynı anda kelimeleri inceleme, saklama ve çıktıya yeniden kullanma olanağı sağlayan Slip'in kelimeleri diğer kullanımlar için etiketlemesine olanak sağlıyordu.
Bu işlevler hepsi ELIZA'nın programlamasında çerçevelenmiş olsa da, programın girdileri nasıl parçaladığı, incelediği ve yeniden birleştirdiği tam olarak işleyen senaryoya bağlıdır. Senaryo statik değildir ve gerekli bağlamda çalışmak için gerektiği gibi düzenlenebilir veya yenisi oluşturulabilir. Bu, programın bilinen DOCTOR senaryosunu içeren çeşitli durumlarda kullanılmasını sağlayacaktı.
Weizenbaum'ın CACM makalesine dayalı ELIZA'nın bir Lisp sürümü, bu makalenin yayınlanmasından kısa bir süre sonra Bernie Cosell tarafından yazılmıştır. 1977'de Creative Computing'de (1973'te Jeff Shrager tarafından yazılmış olsa da) bir BASIC sürümü ortaya çıktı. Birçok erken kişisel bilgisayara taşınan bu sürüm, daha sonra birçok farklı dile çevrilmiş gibi görünüyor. Shrager, ne Weizenbaum'ın ne de Cosell'in sürümlerini görmediğini iddia ediyor.
2021'de Jeff Shrager, MIT arşivcisi Myles Crowley ile birlikte MIT'nin Weizenbaum arşivlerini araştırdı ve "Bilgisayar Sohbetleri" olarak etiketlenmiş dosyalar buldu. Bunlar arasında DOCTOR senaryosuyla birlikte MAD-SLIP dilinde ELIZA'nın tam kaynak kod listesi yer alıyordu. Weizenbaum mirasçıları, bu kodun Creative Commons CC0 kamu alanı lisansı altında açık kaynaklı olmasına izin verdi. Kod ve diğer bilgiler ELIZAGEN sitesinden bulunabilir.
2024 Aralık'ta Rupert Lane, orijinal MAD-SLIP ELIZA'yı inceleyen diğer birkaç mühendisin yardımıyla, orijinal ELIZA'yı canlandırdı ve Weizenbaum'ın 1966 tarihli makalesinden ELIZA ile yayınlanan sohbetleri neredeyse tamamen yeniden üretebildiğini gösterdi. Orijinal ELIZA, Shrager tarafından keşfedilen kodun neredeyse aynısı (yüzde 96 aynı) kullanılarak canlandırıldı ve David Pitts'in de yaptığı hem orijinal MIT CTSS'nin hem de 7094 emülatörünün üzerinde çalıştırıldı.
ELIZA'nın yazılım mühendisleri arasında popüler olan başka bir sürümü, çoğu modern Emacs uygulamasında M-x doctor yazarak erişilebilen GNU Emacs'ın varsayılan sürümüyle birlikte gelen sürümdür.
Örnek Kod
Speech and Language Processing (üçüncü baskı) kitabının 15. Bölümünün 15.5 Şeklinden alınmıştır.
fonksiyon ELIZA GENERATOR(kullanıcı cümlesi) yanıt döndürür
w, cümlenin en yüksek anahtar kelime derecesine sahip kelimesi olsun
eğer w mevcutsa
r, w için cümleyle eşleşen en yüksek derecelendirilmiş kural olsun
yanıt ← r'deki dönüşümü cümleye uygulayın
eğer w = 'benim' gelecekse
yanıt ← bellekteki kural listesinden cümleye bir dönüşüm uygulayın
geleceği belleğe it
aksi takdirde (hiçbir anahtar kelime uygulanmaz)
ya yanıt ← NONE anahtar kelimesi için dönüşümü cümleye uygulayın
ya da yanıt ← bellekteki en eski yanıtı çıkar
yanıt döndür
Yanıt ve Miras
ELIZA'ya verilen yanıtlar Weizenbaum'a rahatsız edici gelmişti ve bilgisayarların sınırlarını açıklamak ve bilgisayarların insanlaştırılmış görüşlerinin insan veya başka bir yaşam biçiminin indirgenmesi olduğunu vurgulamak istediği "Bilgisayar Gücü ve İnsan Aklı: Yargıdan Hesaba" kitabını yazmasına yol açmıştı. Bağımsız belgesel film Plug & Pray (2010)'da Weizenbaum, sadece ELIZA'yı yanlış anlayan insanların onu bir duygu olarak nitelendirdiğini söyledi.
Gelecek teknolojiler ve bunların sanatla ilişkisiyle ilgilenen David Avidan, bilgisayarları edebiyat yazmak için kullanmayı araştırmak istedi. ELIZA'nın bir APL uygulamasıyla birkaç konuşma yaptı ve bunları -İngilizce ve kendi İbranice çevirisiyle- "Elektronik Psikiyatristim - Bilgisayar ile Sekiz Orijinal Sohbet" başlığı altında yayınladı. Önsözde, kısıtlı yazı türü olarak sundu.
Farklı programlama dillerinde ELIZA tabanlı birçok program var. MS-DOS bilgisayarlar için bazı Sound Blaster kartları, DOCTOR senaryosu gibi işlev gören Dr. Sbaitso ile birlikte geldi. ELIZA'nın başka versiyonları, ciddi ve komik olmak üzere İsa'yı konu alan, bir dini tema etrafında geliştirilmiştir ve ayrıca Apple II için "Ben Buda'yım" versiyonu vardır. 1980 tarihli "Esaretin Bedeli" oyunu oyun mekaniğinde ELIZA tarzı bir etkileşim içermektedir. 1988'de Weizenbaum'ın İngiliz sanatçı ve arkadaşı Brian Reffin Smith, BASIC dilinde yazılan ve "Eleştirmen" ve "Sanatçı" adını alan iki sanata yönelik ELIZA tarzı program oluşturdu ve bunları Fransa, Bourges'taki Berry Müzesi'ndeki "Salamandre" sergisinde sergiledi. Ziyaretçi, "Sanatçı"ya "Eleştirmen"in söylediklerini yazmak ve tam tersini yaparak program arasında konuşmaları sağlıyordu. Sır, iki programın özdeş olmasıydı. GNU Emacs daha önce ELIZA ve Zippy the Pinhead arasında bir oturum simüle eden bir "psikanaliz-pinhead" komutuna sahipti. Zippy'nin kullanımlarının telif hakkı sorunları nedeniyle kaldırılmış olması, ancak DOCTOR programı hala mevcuttur.
ELIZA popüler kültürde anılıyor ve yapay zekâ üzerine odaklanan programcılar ve geliştiriciler için ilham kaynağı olmaya devam ediyor. Ayrıca, matematikçi Alan Turing'in 100. doğum günü kutlamaları kapsamında 2012'de Harvard Üniversitesi'nde "Go Ask A.L.I.C.E." başlıklı bir sergide yer aldı. Sergi, Turing'in insanlarla bilgisayarlar arasındaki etkileşimle olan ömür boyu ilgilenmesini araştırmakta ve ELIZA'nın Turing'in fikirlerinin en erken gerçekleştirimlerinden biri olduğunu vurgulamaktadır.
ELIZA, 2021'de bir Peabody Ödülü aldı. 2023 tarihli bir ön baskı, ELIZA'nın o sırada ChatGPT tarafından kullanılan model olan OpenAI'nin GPT-3.5 modelini Turing testinde yenebildiğini bildirdi. Ancak, GPT-4 veya gerçek insanlardan daha iyi performans göstermedi.
Eliza Etkisi
Eliza etkisi, chatbot ELIZA'dan ismini almıştır. Bu etki, akışkan kavramlar ve yaratıcı benzetmeler: Bilgisayar modelleri ve düşüncenin temel mekanizmaları adlı ilk çalışmada, bilgisayar programlarının kullanıcı girdilerini anladığını ve benzetmeler yaptığını varsayarak insanların zannı olarak tanımlanmıştır. Ancak, kalıcı bir bilgiye sahip değildir, ancak bir dizi "iddiayı" işler.
Bu yanlış anlama potansiyel olarak kullanıcıları manipüle edebilir ve yanlış yönlendirebilir. Sohbet robotlarıyla etkileşim ve iletişim halindeyken, kullanıcılar sohbet robotlarının yanıtlarının güvenilirliğine aşırı güvenebilirler. Yanlış yönlendirmenin yanı sıra, sohbet robotunun insan taklit etme doğası, özellikle sohbet robotunun mekanizmasını yeterince anlamayan genç kullanıcılar için ciddi sonuçlara yol açabilir.
Popüler Kültürde
1969'da George Lucas ve Walter Murch, uzun metrajlı film THX-1138'in senaryosunda Eliza benzeri bir diyalog arayüzü içeriyordu. THX'in yeraltı gelecek dünyasının sakinleri stresli olduklarında, "itiraf kabinlerine" çekiliyor ve "OMM" olduğunu iddia eden, İsa suratlı bir bilgisayar ile tek taraflı Eliza formül sohbetine başlıyorlardı.
Frederik Pohl'un bilimkurgu romanı "Gateway"da anlatıcı, "Sigfrid von Shrink" adını verdiği Freudian terapist görevi yapan bir yapay zekâ tarafından yönetilen bir pratik merkezinde tedavi görmektedir. Roman, Sigfrid'in iç süreçlerini gösteren birkaç sayfa anlamsız makine kodu içermektedir.
ELIZA, farklı arayüz tasarımları türlerini göstererek, birçok erken bilgisayar oyununu etkilemiştir. Don Daglow, 1973'te Pomona College'da bir DEC PDP-10 minicomputer'ında Ecala adlı geliştirilmiş bir program yazdığını iddia ediyor.
2011 tarihli Deus Ex: İnsan Evrimi ve 2016 tarihli devam filmi Deus Ex: İnsanlığın Bölünmesi filminde, Eliza Cassan adında yapay zekâya sahip bir Picus TV Ağı haber okuyucusu yer almaktadır.
Adam Curtis'in 2016 tarihli belgeseli "HyperNormalisation"da, ELIZA, gerçeküstücülükle ilişkilendirilmiştir.
Ocak 2018'de yayınlanan Amerikan sitcomu Young Sheldon'ın 12. bölümünde, kahraman ev içi bir sorunu çözmek için ELIZA ile "konuştu".
12 Ağustos 2019'da bağımsız oyun geliştiricisi Zachtronics, ELIZA'dan ilham alan, yapay zekâ tabanlı bir danışmanlık hizmeti hakkında bir görsel roman olan Eliza yayınladı.
Dünyanın Sonunda Bir Cinayet'te, insanlaştırılmış LLM tabanlı karakter Ray, bazı insanların neden insan dışı bir terapistte sığınak aradıklarını göstermek için ELIZA örneğini kullandı.
Ocak 2025'te, mizah tarzı BBC röportajcısı Philomena Cunk (Diane Morgan tarafından canlandırılıyor), ELIZA hakkında kısaca konuştu.
Kaygılar
Önyargı
ELIZA 1966'da yaratıldığında, temelde beyaz, erkek ve eğitimli bireyler için tasarlanmıştı. Bu dışlama, özellikle botun yaratım ve test aşamalarında söz konusu hedef kullanıcıların deneyimlerini ve söz konusu özelliklere uymayan kişilerin deneyimlerini marjinalleştirdi. Bu chatbot, kullanıcıya insan olduğunu düşündürmek amacıyla insan konuşmasını taklit etmek üzere tasarlanmış olsa da, ve bu kullanıcılar tipik olarak onlara benzer kişilerle görüşse de, ELIZA, bir kadın karakterin adı ve daha kadınsı yanıtlar vermesiyle programlanmıştı. ELIZA'nın yaratıcısı Joseph Weizenbaum, ELIZA ve benzer sohbet robotlarının cinsiyet kalıplarını nasıl pekiştirdiğine ilişkin yansımaları ve eleştirilerini paylaştı. Özellikle, ELIZA'nın programlanmış olduğu senaryonun, bir terapistin besleyici ve kadınsı özelliklerini taklit ettiğini eleştirdi. Teknolojilerin, örneğin sohbet robotlarının bu şekilde yaratıldığında, duygusal ve besleyici işlerin doğası gereği kadınsı olduğu fikrini güçlendirdiğini belirtti.
Doğruluk ve Yanıtlama
Zamanının öncü bir sohbet robotu olan ELIZA'nın tasarımı, yapay zekâ yeteneklerini değerlendirmede Turing Testinin geçerliliğinin yeniden değerlendirilmesinin gerekliliğini ortaya koymaktadır.
California Üniversitesi, San Diego araştırmacıları Cameron R. Jones ve Benjamin K. Bergen tarafından "GPT-4 Turing Testini Geçirir mi?" başlıklı bir çalışmada, ELIZA, GPT-3.5 ve GPT-4 dahil olmak üzere çeşitli yapay zekâ modelleri ile insan katılımcıların insan konuşmasını taklit etme performansını araştırdılar. İlk olarak, ELIZA'nın, kullanıcıdan tek bir anahtar kelime etrafında yanıt oluşturması nedeniyle hatalı veya yanıltıcı bilgiler sağlama riskini en aza indiren muhafazakâr yanıt tarzını vurguladılar. Bu, doğruluğunun önceden tanımlanmış desenler üzerine kurulu sözdizimsel yanıtlarla sınırlı olduğunu ortaya koydu. Ek olarak, araştırmacılar, modern yapay zekâda bulunan -yardımseverlik veya aşırı sıralamayı içeren- karakteristik özelliklerin yokluğunu gözlemlediler; bu nedenle ELIZA'yı işbirlikçi olmayan bir insan olarak değerlendirdiler. Sonuç olarak, araştırmacılar, 1949'da deney olarak değil, gerçek bir test olarak düşünülen Turing Testinin getirdiği parametreler nedeniyle, devam eden konuşmalarda ELIZA'nın rolünün geçerli olduğunu belirttiler. Aynı araştırmada, Cameron R. Jones ve Benjamin K. Bergen, ELIZA'nın dilbilgisi yapısını ve cümlenin bağlamını nasıl göz ardı ettiğini de gözlemlediler. Bu, ELIZA'nın cümle yapılarını analiz edememesine ve daha az anlamlı yanıtlar vermesine neden olur. Bu aynı zamanda, tartışılan konu hakkında bilgi eksikliğinden kaynaklanabilirdi. Modern modellerden farklı olarak, ELIZA, konuları daha geniş bir bağlama yerleştiremezdi. ELIZA'nın yanıt verme yeteneği senaryolaştırılmış ve sert görünmekte olup, bu da temel tasarımında yatmaktadır. Bu nedenle, programlama değiştirilse bile, yanıt kalıpları ve cümle işleme şekli değişmezdi, ancak karmaşıklığını artıracaktı.
Dilbilim portalı
Psikoloji portalı
Kaynaklar
Bibliyografya