Иногда все, что вам нужно, это поговорить с кем-то. Кто-то, кто может поднять вам настроение по-своему, кто-то, кто настолько полон жизни и болтлив, что вы забудете обо всех своих жизненных проблемах. Кто-то, кто развлекает вас, придя лучше, чем ваши ожидания. Всем не так комфортно говорить о вещах с другими «людьми», но есть некоторые любопытные люди, которые разговаривают с ИИ. Здесь на сцену выходит Руух .^(Ruuh)

Ruuh способен слушать вопрос, обнаруживать его эмоции, узнавать о предыстории пользователя и давать соответствующие ответы и многое другое. Это усиливает их связь и отношения, которые они разделяют с пользователем. Это напрямую подразумевает более ценные и осмысленные чаты между чат-ботом и пользователем.

Руу умеет вести^(Ruuh) беседу

Без задействования эмоций существование чат-ботов бесполезно. Просто^(Just) возможность ответить без какой-либо личной связи делает чат формальным и во многих случаях неинтересным. Чат-бот интересен только в том случае, если он может вести разговор на основе связанных с ним эмоций. Об этом Microsoft говорит,

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.

Цель строительства Руух

Основная цель Microsoft при создании этого чат-бота на основе искусственного интеллекта заключалась в том, чтобы сделать его для молодых, технически подкованных первых пользователей в Индии^(India) . Он уже должен был быть похож на китайский чат-бот Microsoft по^(Xiaoice) имени Xiaoice^(Chatbot) . Ruuh — скорее цифровой друг, чем просто цифровой помощник. Ruuh — это программное обеспечение, которое представляет собой не просто фрагмент кода; это твой друг. Как работает глубокое обучение.

Руух^(Ruuh) — вымышленный персонаж, мы все это знаем. Но ее персонаж создан по образцу молодой городской индийской^(India) девушки, которой около 18-24 лет. Она, кажется, интересуется поп^(Pop) -культурой и отлично владеет разговорным городским сленгом, используемым в Индии^(India) .

Первым шагом в создании Ruuh был сбор данных. Она должна была быть приветливой и остроумной. Источником этой личности для Ruuh были разговоры в реальном времени, разговоры в социальных сетях^{(Social Media)} , форумы, социальные платформы и службы обмена сообщениями, где данные собираются для анонимного улучшения взаимодействия с пользователем.

Затем им нужно было уточнить собранные полезные данные. На этом шаге 70% всех собранных данных были признаны бесполезными и были удалены. Microsoft позаботилась о том, чтобы не было оскорбительных комментариев для жителей США, Великобритании и Австралии^(Australia) , а также сексистских или политических комментариев.

Теперь эти уточненные и полезные данные нужно было применить в выбранной модели. Эта модель была cDSSM или Convolutional Deep Structured Semantic Model . Это более новая модель, которая помогает лучшему и более глубокому человеческому поведению в ИИ.

Как cDSSM улучшает ИИ

Идентификация запроса^{(Query Identification)}

Идентификация^{(Identification)} запросов — это первый шаг к тому, чтобы сделать ИИ более похожим на людей^(Humans) . Алгоритм принимает входной запрос и ищет в базе данных похожие вопросы. Это также называется информационным поиском^{(Information Retrieval)} или IR.
Например : если запрос звучит так: «Как приготовить пасту с курицей?», Ruuh анализирует^(Example) данные и находит несколько образцов похожих вопросов.

Рейтинг ответов^{(Ranking responses)}

Здесь алгоритм сортирует ответы в зависимости от того, насколько релевантны выборки. Именно так наиболее релевантные данные выдаются в качестве вывода.

Понимание контекста^{(Understanding Context)}

Теперь может быть бессмысленно, если чат-бот забудет, о чем говорит пользователь.

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

Ruuh: “Yes, I like it.”

Question: “which flavors do you like?”

Ruuh: “Chocolate and Vanilla.”

Теперь Руух^(Ruuh) знал, что второй вопрос касается мороженого, и, следовательно, ответ был уместным.

Чтобы быть настолько хорошим в своей функциональности, алгоритм Руух постоянно ищет данные в предыдущих запросах от пользователя и понимает контекст того, о чем говорит пользователь.

Обнаружение и реакция на эмоциональные сигналы^{(Detection and response to emotional cues)}

Теперь более человекоподобный означает обнаружение эмоций. Это так, потому что у людей эмоциональный склад ума. Таким образом, чтобы определить эмоции пользователей, Руух^(Ruuh) ищет шаблоны в сообщениях чата, которые она получает, и тип смайликов, используемых в чате. Поэтому, когда вы разговариваете с ней, она знает, счастливы вы, грустны, взволнованы или расстроены.

Вердикт^(Verdict)

Ruuh является мощным и отличным способом показать силу того, что ИИ может сделать сегодня, чтобы вести себя как человек. С мощью cDSSM Ruuh стал^(Ruuh) намного умнее.

Майкрософт говорит:

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.

Давайте лучше поймем это на примере. Если пользователь спрашивал Ruuh « Какие^(Which) начинки для пиццы наиболее популярны?», Ruuh идентифицировал бы запрос как «начинки для пиццы» и извлекал наиболее релевантные ответы на основе этого запроса. Руу^(Ruuh) ранжировал похожие ответы из базы данных по релевантности, чтобы получить наиболее подходящий ответ. Обладая контекстуальной осведомленностью, Руух^(Ruuh) может легко ответить на дополнительные вопросы, например: «Какие из них вам нравятся?» ответив «Я люблю грибы и ананасы».

Рууу исполнился^(Ruuh) год, и я должен сказать, что у ИИ светлое будущее, потому что с такой скоростью, с которой мы наблюдаем появление все более и более продвинутого ИИ, мы очень скоро увидим более умные вещи вокруг нас. Мы желаем команде Microsoft удачи, и я надеюсь, что они и дальше будут удивлять нас своими замечательными продуктами.

Вы можете узнать больше о Ruuh  здесь, в официальной статье Microsoft , и попробовать ее здесь, на Facebook^{(on Facebook)} .^{(on Facebook.)}

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

Sometimes all you neеd is to talk to someone. Someone who can сheer you up іn their own way, someоne who is so full of life and chatty that you forget all уour problemѕ in life. Someonе that amuses you by coming better than your expectations. Everyone is not so comfortable about talking to other ‘humаns’ about things, but there are some 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 против Google Meet vs Skype

• Revoke сторонний доступ от Facebook, Google, Microsoft, Twitter

• Как добавить Zoom на Microsoft Teams

• Microsoft Intune не синхронизирует? Force Intune, чтобы синхронизировать в Windows 11/10

• Установите Password Expiration Date для Microsoft Account and Local Account

• Как отключить знаки Paragraph в Microsoft Word

• Turn Off Read Receipts в Microsoft Teams для членов команды

• Microsoft Visual C++ Перераспределенный пакет: FAQ and Download

• Как исправить обновления Microsoft Store застрял на ожидании или запуска загрузки

• Как использовать и добавить учетные записи Work/School на Microsoft Authenticator app

• Как вручную сканировать отдельные файлы и используя Microsoft Defender

• Как скрыть Title Bar с Vertical Tabs в Microsoft Edge

• Как использовать изображение в Picture mode на Microsoft Edge Browser

• Добавить Home button до Microsoft Edge browser

• Microsoft Xbox One X vs Xbox One S - основные различия обсуждаются

• Как принять Google SafeSearch в Microsoft Edge в Windows 10

• Как ограничить Media Autoplay в Microsoft Edge browser

• Как настроить страницу Microsoft Edge New tab

• Как извлечь доменные имена из URLs в Microsoft Excel

• Как переустановить Microsoft Store Apps в Windows 10