Czasami wystarczy porozmawiać z kimś. Kogoś, kto potrafi cię pocieszyć na swój sposób, kogoś, kto jest tak pełen życia i rozmowny, że zapominasz o wszystkich swoich problemach w życiu. Kogoś, kto cię bawi, będąc lepszym niż Twoje oczekiwania. Każdy nie czuje się komfortowo rozmawiając z innymi „ludźmi” o rzeczach, ale są też ciekawscy ludzie, którzy rozmawiają z AI. Tutaj do obrazu dochodzi Ruuh .

Ruuh jest w stanie wysłuchać czyjegoś pytania, wykryć jego emocje, poznać pochodzenie użytkownika i udzielić odpowiednich odpowiedzi i nie tylko. To wzmacnia ich więź i relację, którą dzielą z użytkownikiem. Bezpośrednio oznacza to bardziej wartościowe i sensowne rozmowy między chatbotem a użytkownikiem.

Ruuh jest dobry w prowadzeniu rozmów

Bez zaangażowania emocji istnienie chatbotów jest bezużyteczne. Po prostu^(Just) możliwość odpowiedzi bez osobistego połączenia sprawia, że ​​czat jest formalny i często nieciekawy. Chatbot jest interesujący tylko wtedy, gdy potrafi prowadzić rozmowy na podstawie emocji z nim związanych. O tym Microsoft mówi:

Building a conversational layer in Ruuh helps her develop relationships so users can be more open, more casual and more engaged. This leads to better, more honest and natural conversations that ultimately lead to added value and a better experience for users.

Cel budowy Ruuh

Głównym celem Microsoftu stojącym za stworzeniem tego chatbota opartego na sztucznej inteligencji było udostępnienie go młodym, doświadczonym technologicznie wczesnym użytkownikom w Indiach^(India) . Miał już być podobny do chińskiego Chatbota Microsoftu o^(Chatbot) nazwie Xiaoice . Ruuh jest bardziej cyfrowym przyjacielem niż cyfrowym asystentem. Ruuh to oprogramowanie, które nie jest tylko fragmentem kodu; to twój przyjaciel.
Jak działa głębokie uczenie.

Ruuh jest postacią fikcyjną, wszyscy to wiemy. Ale jej postać jest wzorowana na młodej, miejskiej dziewczynie z Indii^(India) , która ma około 18-24 lata. Wydaje się być zainteresowana popkulturą^(Pop) i świetnie posługuje się płynnymi miejskimi slangami używanymi w Indiach^(India) .

Pierwszym krokiem w tworzeniu Ruuh było zebranie danych. Miała być uprzejma i dowcipna. Źródłem tej osobowości dla Ruuh były rozmowy w czasie rzeczywistym, rozmowy w mediach społecznościowych^{(Social Media)} , fora, platformy społecznościowe i usługi przesyłania wiadomości, w których zbierane są dane, aby anonimowo poprawić wrażenia użytkownika.

Następnie musieli udoskonalić zebrane przydatne dane. Ten krok pochłonął 70% wszystkich zebranych danych jako bezużytecznych i został usunięty. Microsoft upewnił się, że nie ma obraźliwych komentarzy dla osób w USA, Wielkiej Brytanii i Australii^(Australia) oraz żadnych seksistowskich lub politycznych komentarzy.

Teraz te dopracowane i użyteczne dane miały zostać zastosowane w wybranym modelu. Modelem tym był cDSSM lub Convolutional Deep Structured Semantic Model . Jest to nowszy model i pomaga w lepszych i głębszych ludzkich zachowaniach w AI.

Jak cDSSM wpływa na lepszą sztuczną inteligencję

Identyfikacja zapytania^{(Query Identification)}

Identyfikacja^{(Identification)} zapytań jest pierwszym krokiem do upodobnienia sztucznej inteligencji do ludzi^(Humans) . Algorytm pobiera zapytanie wejściowe i szuka w bazie danych podobnych pytań. Jest to również określane jako pobieranie informacji^{(Information Retrieval)} lub IR.
Na przykład^(Example) : jeśli zapytanie brzmi „jak zrobić makaron z kurczaka?”, Ruuh analizuje dane i znajduje wiele próbek podobnych pytań.

Odpowiedzi rankingowe^{(Ranking responses)}

Tutaj algorytm sortuje odpowiedzi na podstawie tego, jak trafne są próbki. W ten sposób podawane są najistotniejsze dane jako dane wyjściowe.

Zrozumienie kontekstu^{(Understanding Context)}

Teraz może nie mieć sensu, jeśli chatbot zapomni, o czym mówi użytkownik.

For Example: Question: “Do you like ice cream, Ruuh?”

Ruuh: “Yes, I like it.”

Question: “which flavors do you like?”

Ruuh: “Chocolate and Vanilla.”

Teraz Ruuh wiedział, że drugie pytanie dotyczy lodów i stąd odpowiedź była właściwa.

Aby być tak dobrym w jej funkcjonalności, algorytm Ruuh nieustannie wyszukuje dane w poprzednich zapytaniach użytkownika i rozumie kontekst tego, o czym mówi użytkownik.

Wykrywanie i reagowanie na sygnały emocjonalne^{(Detection and response to emotional cues)}

Teraz bardziej ludzkie oznacza wykrywanie emocji. Dzieje się tak, ponieważ ludzie mają emocjonalne nastawienie. Tak więc, aby wykryć emocje użytkowników, Ruuh szuka wzorców w otrzymywanych przez nią wiadomościach na czacie oraz rodzaju emotikonów używanych na czacie. Tak więc, kiedy z nią rozmawiasz, ona wie, czy jesteś szczęśliwy, smutny, podekscytowany czy zdenerwowany.

Werdykt^(Verdict)

Ruuh jest potężnym i świetnym sposobem na pokazanie mocy, jaką sztuczna inteligencja może dziś zrobić, aby zachowywać się jak istota ludzka. Dzięki mocy cDSSM Ruuh jest znacznie mądrzejszy.

Microsoft mówi:

To summarize, the model combined with deep learning integrates context and the user’s message to extract the appropriate response. The model extracts the context from the message, retrieves previous messages, creates a group of appropriate responses, ranks them according to relevance, and generates the final output.

Zrozummy to lepiej na przykładzie. Jeśli użytkownik zapyta Ruuh „ Które^(Which) dodatki do pizzy są najbardziej popularne?”, Ruuh określi zapytanie jako „dodatki do pizzy” i wyszuka najtrafniejsze odpowiedzi na podstawie tego zapytania. Ruuh uszeregowałby podobne odpowiedzi z bazy danych na podstawie trafności, aby wygenerować najbardziej odpowiednią odpowiedź. Dzięki świadomości kontekstowej Ruuh może łatwo odpowiedzieć na kolejne pytania, takie jak „Które lubisz?” odpowiadając „Kocham grzyby i ananasy”.

Ruuh ma teraz rok i muszę powiedzieć, że przyszłość sztucznej inteligencji jest świetlana ze względu na tempo, w którym widzimy coraz bardziej zaawansowaną sztuczną inteligencję, wkrótce zobaczymy mądrzejsze rzeczy wokół nas. Życzymy zespołowi firmy Microsoft^(Microsoft) powodzenia i mam nadzieję, że w przyszłości będą nas zaskakiwać tymi wspaniałymi produktami.

Możesz przeczytać więcej o Ruuh  tutaj w oficjalnym artykule Microsoftu –^{(Microsoft –)} i wypróbuj ją tutaj na Facebooku^{(on Facebook)} .^{(on Facebook.)}

Meet Microsoft Ruuh chatbot on Facebook - All you need to know!

Sometimes all you need is to talk to somеone. Someone who can cheer you uр in their own way, somеone who is sо full of life and chаttу that you forget all your problems in life. Somеone that amuses you by coming better than your expectations. Everyone is not so comfоrtable about talking to other ‘hυmans’ about things, but there are somе curious people who do talk to AI. Here, Ruuh comes to the picture.

Ruuh is capable of listening to one’s question, detect their emotions, learn about the user’s background and make appropriate replies and more. This enhances their bonding and the relationship they share with the user. It directly implies to more valuable and sensible chats between the chatbot and the user.

Ruuh is good at making conversations

Without the involvement of emotions, the existence of chatbots is useless. Just being able to reply without any personal connection makes the chat formal and many times uninteresting. A chatbot is interesting only if they are able to make conversations on the foundation of emotions being involved with it. About this, Microsoft says,

Building a conversational layer in Ruuh helps her develop relationships so users can be more open, more casual and more engaged. This leads to better, more honest and natural conversations that ultimately lead to added value and a better experience for users.

Aim of building Ruuh

Microsoft’s main aim behind building this AI-powered chatbot was to make it for the young, tech-savvy early adopters in India. It was already meant to be similar to Microsoft’s Chinese Chatbot named Xiaoice. Ruuh is more of a digital friend rather than just a digital assistant. Ruuh is a software that is not just a piece of code; it is your friend.
How deep learning works.

Ruuh is a fictional character, we all know that. But her character is modeled after a young, urban Indian girl who is about 18-24 year old. She seems to be interested in Pop culture and is great at the usage of fluent urban slangs used in India.

The first step in creating Ruuh was to collect data. She was meant to by affable as well as witty. The source for this personality for Ruuh was real-time conversations, Social Media conversations, forums, social platforms and messaging services where the data is collected to improve user experience anonymously.

Next, they had to refine the useful data that they collected. This step took 70% of total data collected as useless and was removed. Microsoft made sure that there are no offensive comments for people in the US, UK and Australia and any sexist or political comments.

Now, this refined and useful data was to be applied in the selected model. This model was the cDSSM or Convolutional Deep Structured Semantic Model. This is a newer model and helps in more better and deeper human-like behavior in AI.

How cDSSM results in better AI

Query Identification

Query Identification is the first step in making AI more like Humans. An algorithm takes the input query and looks in the database for similar questions. This is also referred to as Information Retrieval or IR.
For Example: if the query is, “how do I make chicken pasta?”, Ruuh analyzes the data and finds multiple samples of similar questions.

Ranking responses

Here, the algorithm sorts out the responses based on how relevant the samples are. This is how the most relevant data is given as an output.

Understanding Context

Now, it might be pointless if the chatbot forgets what the user is talking about.

For Example: Question: “Do you like ice cream, Ruuh?”

Ruuh: “Yes, I like it.”

Question: “which flavors do you like?”

Ruuh: “Chocolate and Vanilla.”

Now, Ruuh knew that the second question was regarding ice creams and hence, the reply was appropriate.

To be so good at her functionality, Ruuh’s algorithm constantly looks up for data in the previous queries from the user and understands the context about what the user is talking about.

Detection and response to emotional cues

Now, more human-like means detection of emotions. This is so because humans have emotional mindsets. So, in order to detect users’ emotions, Ruuh looks up for patterns in chat messages received by her and the type of emojis used in the chat. So, when you are talking to her, she knows if you are happy, sad, excited or upset.

Verdict

Ruuh is powerful and a great way to show the power of what AI can do today to behave like a human being. With the power of cDSSM, Ruuh is much smarter.

Microsoft says:

To summarize, the model combined with deep learning integrates context and the user’s message to extract the appropriate response. The model extracts the context from the message, retrieves previous messages, creates a group of appropriate responses, ranks them according to relevance, and generates the final output.

Let’s understand this better with an example. If a user asked Ruuh, “Which pizza toppings are most popular?”, Ruuh would identify the query as about ‘pizza toppings’ and retrieve the most relevant answers based on this query. Ruuh would rank similar answers from the database based on relevance to generate the most appropriate response. With contextual awareness, Ruuh can easily answer follow-on questions such as, “Which ones do you like?” by replying “I love mushroom and pineapple”.

Ruuh is now one year old, and I must say that the future of AI is bright because of this rate at which we are seeing more and more advanced AI emerging, we are about to see smarter things around us very soon. We wish the team at Microsoft, a very best of luck and I hope they will keep surprising us in the future with these great products.

You can read more about Ruuh here on the official article by Microsoft – and give her a try here on Facebook.

Related posts

• Zoom vs Microsoft Teams vs Google Meet vs Skype

• Odwołaj dostęp stron trzecich z Facebooka, Google, Microsoft, Twittera

• Jak dodać Zoom do Microsoft Teams

• Microsoft Intune nie synchronizuje się? Wymuś synchronizację usługi Intune w systemie Windows 11/10

• Ustaw datę wygaśnięcia hasła dla konta Microsoft i konta lokalnego

• Co to jest plik ASD i jak go otworzyć w programie Microsoft Word?

• Jak ograniczyć automatyczne odtwarzanie multimediów w przeglądarce Microsoft Edge

• Jak stworzyć broszurę lub książkę w programie Microsoft Word

• Jak korzystać z funkcji WYSZUKAJ.POZIOMO w programie Microsoft Excel

• Włącz aplikację Cloud Backup dla Microsoft Authenticator na Androida i iPhone'a

• Wyłącz skrót klawiaturowy F12 dla narzędzi programistycznych Microsoft Edge

• Wprowadzone konto Microsoft nie istnieje

• Napraw błąd Microsoft Store 0x80072F7D

• Korzyści i zalety certyfikacji Microsoft

• Tracisz, poproś administratora o włączenie Microsoft Teams

• Jak usunąć przycisk menu Rozszerzenia z paska narzędzi Microsoft Edge

• Microsoft Excel próbuje odzyskać Twoje informacje

• Napraw kody błędów instalacji i aktualizacji Microsoft Edge

• Jak wyodrębnić nazwy domen z adresów URL w programie Microsoft Excel

• Jak ponownie zarejestrować lub ponownie zainstalować aplikacje Microsoft Store w systemie Windows 11/10?