Понекад је све што требате је да разговарате са неким. Неко ко може да те развесели на свој начин, неко ко је толико пун живота и брбљив да заборавиш све своје проблеме у животу. Неко ко вас забавља тиме што долази боље од ваших очекивања. Свима није тако пријатно да разговарају са другим 'људима' о стварима, али постоје неки радознали људи који разговарају са АИ. Ево, Руух^(Ruuh) долази до слике.

Руух^(Ruuh) је способан да саслуша нечије питање, открије његове емоције, сазна о позадини корисника и да одговарајуће одговоре и још много тога. Ово побољшава њихову повезаност и однос који деле са корисником. То директно имплицира на вредније и разумније разговоре између цхат бота и корисника.

Руух^(Ruuh) је добар у вођењу разговора

Без укључивања емоција, постојање цхатботова је бескорисно. Само^(Just) могућност да одговорите без икакве личне везе чини ћаскање формалним и много пута незанимљивим. Цхатбот је занимљив само ако је у стању да води разговоре на основу емоција које су укључене у њега. О овоме, Мицрософт^(Microsoft) каже,

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.

Циљ изградње Рууха

Главни циљ Мајкрософта иза изградње овог четбот-а који покреће вештачка интелигенција био је да га направи за младе, технички потковане ране кориснике у Индији^(India) . Већ је требало да буде сличан Мицрософтовом кинеском четботу^(Chatbot) по имену Ксиаоице^(Xiaoice) . Руух^(Ruuh) је више дигитални пријатељ него само дигитални асистент. Руух^(Ruuh) је софтвер који није само део кода; то је твој пријатељ.
Како функционише дубоко учење.

Руух^(Ruuh) је измишљени лик, то сви знамо. Али њен лик је направљен по узору на младу, урбану девојку из Индије^(India) која има око 18-24 године. Изгледа да је заинтересована за поп^(Pop) културу и одлична је у употреби течног урбаног сленга који се користи у Индији^(India) .

Први корак у стварању Рууха^(Ruuh) био је прикупљање података. Требала је да буде љубазна и духовита. Извор за ову личност за Рууха^(Ruuh) били су разговори у реалном времену, разговори на друштвеним^{(Social Media)} мрежама, форуми, друштвене платформе и сервиси за размену порука где се подаци прикупљају како би се анонимно побољшало корисничко искуство.

Затим су морали да прецизирају корисне податке које су прикупили. Овај корак је 70% укупно прикупљених података сматрао бескорисним и уклоњен је. Мицрософт^(Microsoft) се побринуо да нема увредљивих коментара за људе у САД, Великој Британији и Аустралији^(Australia) и било каквих сексистичких или политичких коментара.

Сада је ови префињени и корисни подаци требало да буду примењени у изабраном моделу. Овај модел је био цДССМ или конволуцијски дубоко структурирани семантички модел^{(Deep Structured Semantic Model)} . Ово је новији модел и помаже у бољем и дубљем људском понашању у АИ.

Како цДССМ доводи до боље вештачке интелигенције

Идентификација упита^{(Query Identification)}

Идентификација^{(Identification)} упита је први корак у стварању вештачке интелигенције која више личи на људе^(Humans) . Алгоритам узима улазни упит и тражи у бази података слична питања. Ово се такође назива проналажење информација^{(Information Retrieval)} или ИР.
На пример^(Example) : ако је упит „како да направим тестенину од пилетине?“, Руух^(Ruuh) анализира податке и проналази више узорака сличних питања.

Рангирање одговора^{(Ranking responses)}

Овде алгоритам сортира одговоре на основу тога колико су узорци релевантни. Тако се као излаз дају најрелевантнији подаци.

Разумевање контекста^{(Understanding Context)}

Сада би могло бити бесмислено ако цхатбот заборави о чему корисник говори.

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

Ruuh: “Yes, I like it.”

Question: “which flavors do you like?”

Ruuh: “Chocolate and Vanilla.”

Сада, Руух^(Ruuh) је знао да се друго питање односи на сладоледе и стога је одговор био одговарајући.

Да би био тако добар у својој функционалности, Руухов алгоритам стално тражи податке у претходним упитима корисника и разуме контекст о чему корисник говори.

Откривање и одговор на емоционалне знакове^{(Detection and response to emotional cues)}

Сада, више налик људима значи откривање емоција. То је зато што људи имају емоционални начин размишљања. Дакле, да би открила емоције корисника, Руух^(Ruuh) тражи обрасце у порукама ћаскања које је примила и тип емоџија који се користи у ћаскању. Дакле, када разговарате са њом, она зна да ли сте срећни, тужни, узбуђени или узнемирени.

Пресуда^(Verdict)

Руух^(Ruuh) је моћан и одличан начин да се покаже моћ онога што АИ данас може учинити да се понаша као људско биће. Са снагом цДССМ-а, Руух^(Ruuh) је много паметнији.

Мицрософт каже:

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.

Хајде да то боље разумемо на примеру. Ако би корисник упитао Рууха^(Ruuh) , „ Који^(Which) су преливи за пицу најпопуларнији?“, Руух^(Ruuh) би идентификовао упит као о „преливу за пицу“ и пронашао најрелевантније одговоре на основу овог упита. Руух^(Ruuh) би рангирао сличне одговоре из базе података на основу релевантности да би се генерисао најприкладнији одговор. Уз контекстуалну свест, Руух^(Ruuh) може лако да одговори на наредна питања као што су: „Која ти се свиђају?“ одговором „Волим печурке и ананас“.

Руух^(Ruuh) сада има годину дана и морам рећи да је будућност АИ светла због ове стопе којом видимо да се све више и више напредује АИ, ускоро ћемо видети паметније ствари око нас. Тиму у Мицрософт^(Microsoft) -у желимо пуно среће и надам се да ће нас и убудуће изненађивати овим сјајним производима.

Више о Руух^(Ruuh) можете прочитати  овде у званичном чланку Мајкрософта –^{(Microsoft –)} и испробати је овде на Фејсбуку^{(on Facebook)} .^{(on Facebook.)}

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

Sometimes all you need is to talk to someone. Somеone who can cheer you up in their own way, someone who is sо full of life and chatty that you forget all your problems in life. Someone that amusеs you by coming better than your expeсtations. Everyоne is not so comfortable about talking to other ‘humans’ about things, but there аre 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

• Зоом вс Мицрософт Теамс вс Гоогле Меет вс Скипе

• Опозовите приступ треће стране са Фацебоок-а, Гоогле-а, Мицрософт-а, Твиттер-а

• Како додати Зоом у Мицрософт Теамс

• Мицрософт Интуне се не синхронизује? Присилите Интуне да се синхронизује у оперативном систему Виндовс 11/10

• Подесите датум истека лозинке за Мицрософт налог и локални налог

• Како искључити ознаке пасуса у Мицрософт Ворд-у

• Мицрософт налог који сте унели не постоји

• Укључите Цлоуд Бацкуп за апликацију Мицрософт Аутхентицатор на Андроид-у и иПхоне-у

• Како да прилагодите страницу нове картице Мицрософт Едге

• Како инсталирати Цхроме теме на Мицрософт Едге претраживач

• Како користити функцију ХЛООКУП у Мицрософт Екцел-у

• Исправите грешку при пријављивању у Мицрософт Сторе 0к801901ф4 на Виндовс 11/10

• Како применити Гоогле СафеСеарцх у Мицрософт Едге-у у оперативном систему Виндовс 10

• Поправи грешку Мицрософт продавнице 0к87АФ0001

• Искључите признанице читања у Мицрософт тимовима за чланове тима

• Поправите кодове грешака при инсталацији и ажурирању Мицрософт Едге-а

• Како инсталирати Мицрософт Теамс на Линук и мацОС

• Блокирајте или зауставите Мицрософт Едге искачуће савете и обавештења

• Топ 5 бесплатних софтвера од Мицрософта које морате имати

• Грешка у Мицрософт Сторе-у 0к80072Ф05 - Сервер је посрнуо