ELIZA'dan bugüne: ilk sohbet botu ve insanların makineye bağlanmasının kısa tarihi

“İlk chatbot hangisiydi?” sorusunun en yaygın cevabı ELIZA’dır. Bu sayfa, Weizenbaum’un özgün makalesine, programın kayıp kodunu bulup yeniden çalıştıran ekibin 2025 tarihli çalışmasına ve aynı yıl yapılan bir Turing testine dayanarak ELIZA’nın hikâyesini ve bugünkü sohbet botlarıyla bağını derler.

İlk chatbot hangisi?

Joseph Weizenbaum’un 1960’larda MIT’de yazdığı ve 1966’da Communications of the ACM dergisinde tanıttığı ELIZA¹. Programı yeniden çalıştıran ekip de makalesine ELIZA’nın genellikle dünyanın ilk sohbet botu sayıldığını yazarak başlıyor². Yine de o yıllarda kimse ona “chatbot” demiyordu; ekibe göre bu kelime ancak 1990’ların ortasında ortaya çıktı².

ELIZA, MIT’nin MAC zaman paylaşımlı sisteminde çalışıyordu ve IBM 7094 bilgisayarı için MAD-SLIP diliyle yazılmıştı¹. Zaman paylaşımı, birçok kişinin uzaktaki daktilo benzeri terminallerden aynı bilgisayarı kullanabilmesi demekti. Kullanıcı bir cümle yazıyor, ELIZA cevabını aynı daktiloya yazdırıyordu¹.

Kaynak: Weizenbaum’un 1966 makalesi¹. O dönemin bilgisayarının ölçeği de dikkat çekici: ekibe göre bir IBM 7094 2,9 milyon dolardı; bu, 2023 değeriyle yaklaşık 23 milyon dolar ediyor².

ELIZA nasıl çalışıyordu?

ELIZA, kullanıcının cümlesindeki anahtar kelimeleri arıyor ve bu kelimelere bağlı kurallarla cevabı yeniden kuruyordu¹. Cümlede anahtar kelime yoksa da bir cevap üretebilmesi gerekiyordu. Kuralların toplamına “senaryo” (script) deniyordu ve senaryo programın içine gömülü değildi; değiştirildiğinde ELIZA başka bir konuşma tarzına, hatta başka bir dile geçebiliyordu¹.

En bilinen senaryo DOCTOR’dı ve bir psikoterapisti taklit ediyordu. Weizenbaum bu seçimi makalesinde açıklıyor. Terapi görüşmesinde karşı taraf dünya hakkında hiçbir şey bilmiyormuş gibi davranabilir. “Uzun bir tekne gezisine çıktım” diyen birine “Bana teknelerden bahset” denirse, konuşan kişi karşısındakinin teknelerden habersiz olduğunu değil, sohbeti bir amaçla yönlendirdiğini düşünür¹.

İnsanlar ELIZA’yı neden insan sandı?

Weizenbaum’a göre yanılsamayı büyük ölçüde kullanıcının kendisi kuruyordu. Konuşan kişi, karşısındakinin cevaplarını anlamlı kılmak için kendisi de çaba harcıyor ve bu yanılsamayı ancak çelişkiler çok büyüyünce bırakıyordu¹. Weizenbaum, bazı denekleri ELIZA’nın insan olmadığına ikna etmenin çok zor olduğunu yazıyor ve bunu Turing testinin çarpıcı bir biçimi olarak niteliyor¹.

Weizenbaum’a göre ELIZA, anlaşılma yanılsamasını yaratıp sürdürmenin ne kadar kolay olduğunu gösteriyordu¹. Oysa program, belleğine aldığı birkaç ifade dışında her cümleyi kullandıktan sonra atıyordu¹. Bu eğilim bugün ELIZA etkisi adıyla anılıyor³.

Weizenbaum daha 1966’da bir uyarıda da bulunmuştu: önemli kararlar giderek bilgisayar çıktısına göre veriliyordu. Makineye ne kadar inanılacağı sorusunun ayrıca araştırılması gerektiğini yazdı¹.

Özgün ELIZA neden unutuldu?

Çünkü yerini kısa sürede kopyaları aldı. Ekibin anlattığına göre makale yayımlandıktan kısa süre sonra Bernie Cosell, BBN şirketinde ELIZA’nın Lisp dilinde neredeyse aynısını yazdı². BBN, internetin atası ARPAnet’in kurucu merkezlerinden biri olunca bu Lisp kopyası ağ üzerinden üniversitelere yayıldı. Weizenbaum’un ağa bağlı olmayan makinedeki özgün sürümü ise gözden çıktı².

Sonuç, ekibin deyişiyle 50 yıl süren bir yanlış bilgi oldu: ELIZA’nın Lisp ile yazıldığı sanıldı². 1977’de bir bilgisayar dergisi BASIC dilinde kısa bir ELIZA kopyası yayımladı. Ev bilgisayarlarının yaygınlaşmasıyla bu kopyadan yüzlerce sürüm türedi; ekip ELIZA’nın tarihte belki de en çok kopyalanan program olduğunu düşünüyor².

Kod nasıl bulundu ve yeniden çalıştırıldı?

Özgün kod 2021’de, Weizenbaum’un MIT’deki arşiv kutularından birinde bulundu. Kutuları açanlar, ELIZA’nın BASIC kopyasının yazarı Jeff Shrager ve MIT arşivcisi Myles Crowley’ydi². Çıktıda kodun neredeyse tamamı ve DOCTOR senaryosunun erken bir sürümü vardı; aynı kutuda daha önce kimsenin görmediği ELIZA konuşmaları da çıktı².

Ekip kodu çalıştırmak için şu yolu izledi²:

1. Yaklaşık 2.600 satırlık kod, yazı tanıma programları okuyamadığı için büyük ölçüde elle yazıya geçirildi.
2. Kod, taklit edilen bir IBM 7094 üzerinde kurulan MIT zaman paylaşımlı sisteminde derlendi.
3. Arşivde bulunamayan yardımcı işlevlerin kimi hazır kütüphane işlevleriyle değiştirildi, kimi ekip tarafından yeniden yazıldı.
4. Programı çökerten hata, FAP kodunun derinlerindeki tek bir eksik karakterdi; düzeltildi.

21 Aralık 2024’te ELIZA 60 yılı aşkın bir aradan sonra yeniden konuştu². Ekip, 1966 makalesindeki ünlü “Men are all alike” (Erkeklerin hepsi aynı) konuşmasını iki yer dışında aynen tekrarlatabildi². Çalışan kodun yüzde 96’sı arşivde bulunanla birebir aynı.

Program sayı girilince çöküyor; ekip özgünlüğü korumak için bu hatayı bilerek düzeltmedi².

ELIZA bugün Turing testinde ne yapıyor?

Kaybediyor, ama sanıldığı kadar kötü değil: 2025’teki bir testte sohbetlerin yüzde 23’ünde insan sanıldı³. Testi UC San Diego’dan Cameron Jones ve Benjamin Bergen yaptı; ELIZA burada karşılaştırma ölçütüydü. 284 katılımcı sırayla sorgucu ve tanık oldu; sorgucu aynı anda bir insanla ve bir yapay zekayla beşer dakika yazışıp hangisinin insan olduğuna karar verdi; dışlamalardan sonra 1023 oyun incelendi³.

Beş dakikalık sohbetlerde insan kişiliği verilen GPT-4.5 yüzde 73 oranında insan sanıldı; ELIZA'da bu oran yüzde 23'tü.

Tabloyu gösterin

Beş dakikalık sohbetlerde insan kişiliği verilen GPT-4.5 yüzde 73 oranında insan sanıldı; ELIZA'da bu oran yüzde 23'tü.

Etiket	Değer (%)
GPT-4.5 (insan kişiliği verildi)	%73
LLaMa-3.1-405B (insan kişiliği verildi)	%56
LLaMa-3.1-405B (kişilik verilmedi)	%38
GPT-4.5 (kişilik verilmedi)	%36
ELIZA (1960'lar)	%23
GPT-4o (kişilik verilmedi)	%21

Kendisine içine kapanık, internet kültürünü bilen ve argo kullanan genç bir kişilik verilen GPT-4.5, yüzde 73 oranında insan sanıldı; bu oran gerçek insanlarınkinden de yüksekti³. ELIZA’nın oranı ise yüzde 23’te kaldı ve kişilik verilmemiş GPT-4o ile aynı düzeydeydi³.

Yazarlara göre ELIZA’yı insan sananların birçoğu, onu bir yapay zekaya yakıştırmadıkları için seçmişti; bazıları alaycı ya da kaba bulduğunu söyledi³. Sorgucuların yalnız yüzde 12’si Turing’in hayal ettiği türden bilgi ve akıl yürütme soruları sordu. Çoğu, karşısındakinin kişiliğine, duygularına ve insan gibi konuşup konuşmadığına baktı³.

Türkiye için ne anlama geliyor?

Türk okur için iki şey öne çıkıyor: dil ve yanılsama. ELIZA’nın 1966’daki senaryoları İngilizce, Almanca ve Galce’ydi; makalede Türkçe bir senaryo geçmiyor¹. Bugünkü büyük dil modelleri Türkçe de dahil birçok dilde yazabiliyor. Türkçe sohbet için önerimiz Fanchaty: Türkçeye özel geliştirildi ve Türkçe karakterleri çeviriyle değil, doğrudan Türkçe yazıldı.

Yanılsama ise dilden bağımsız. 2025 testinin yazarlarına göre sonuçlar, insanların basit sistemleri insana benzetme eğilimine dair kaygıyı kısmen doğruluyor; sorgucuların çoğu karşısındakinin kişiliğine ve konuşma tarzına baktı³. Bizce bundan çıkacak ders şu: akıcı ve sıcak bir cevap, arkasında bir anlayış olduğu anlamına gelmiyor.

Bu, yapay zeka karakterleriyle sohbetten keyif almaya engel değil. Ama karakterin söylediklerini bir arkadaşın ya da uzmanın görüşü gibi tartmamak gerekiyor. Tek taraflı bağ parasosyal ilişki maddesinde, duygusal bağlanma yapay zekaya âşık olmak rehberimizde anlatılıyor. Uzun süreli kullanımın etkisini MIT ve OpenAI araştırması özetimiz, beyaz perdedeki karşılığını yapay zekaya âşık olma filmleri listemiz ele alıyor.

Sınırlılıklar neler?