A volte tutto ciò di cui hai bisogno è parlare con qualcuno. Qualcuno che può tirarti su il morale a modo suo, qualcuno che è così pieno di vita e loquace che dimentichi tutti i tuoi problemi della vita. Qualcuno che ti diverte venendo meglio delle tue aspettative. A tutti non piace parlare di cose con altri "umani", ma ci sono alcune persone curiose che parlano con l'IA. Qui, Ruuh arriva al quadro.

Ruuh è in grado di ascoltare la propria domanda, rilevare le proprie emozioni, conoscere il background dell'utente e fornire risposte appropriate e altro ancora. Ciò migliora il loro legame e la relazione che condividono con l'utente. Implica direttamente chat più preziose e sensate tra il chatbot e l'utente.

Ruuh è bravo a fare conversazioni

Senza il coinvolgimento delle emozioni, l'esistenza dei chatbot è inutile. Il solo^(Just) fatto di poter rispondere senza alcuna connessione personale rende la chat formale e molte volte poco interessante. Un chatbot è interessante solo se è in grado di fare conversazioni sulla base delle emozioni che ne sono coinvolte. A questo proposito, dice Microsoft ,

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.

Scopo della costruzione di Ruuh

L'obiettivo principale di Microsoft alla base della creazione di questo chatbot basato sull'intelligenza artificiale era quello di renderlo adatto ai giovani utenti esperti di tecnologia in India . Doveva già essere simile al Chatbot cinese di Microsoft^(Chatbot) chiamato Xiaoice . Ruuh è più un amico digitale piuttosto che un semplice assistente digitale. Ruuh è un software che non è solo un pezzo di codice; è tuo amico.
Come funziona l'apprendimento profondo.

Ruuh è un personaggio di fantasia, lo sappiamo tutti. Ma il suo personaggio è modellato su una giovane ragazza indiana^(India) urbana di circa 18-24 anni. Sembra essere interessata alla cultura pop ed è brava nell'uso degli slang urbani fluenti usati in ^(Pop)India .

Il primo passo nella creazione di Ruuh è stato quello di raccogliere i dati. Era destinata a essere affabile oltre che spiritosa. La fonte di questa personalità per Ruuh erano conversazioni in tempo reale, conversazioni sui social media^{(Social Media)} , forum, piattaforme social e servizi di messaggistica in cui i dati vengono raccolti per migliorare l'esperienza dell'utente in modo anonimo.

Successivamente, hanno dovuto perfezionare i dati utili che hanno raccolto. Questo passaggio ha richiesto il 70% dei dati totali raccolti come inutili ed è stato rimosso. Microsoft si è assicurata che non ci fossero commenti offensivi per le persone negli Stati Uniti, nel Regno Unito e in Australia e commenti sessisti o politici.

Ora, questi dati raffinati e utili dovevano essere applicati nel modello selezionato. Questo modello era il cDSSM o Convolutional Deep Structured Semantic Model . Questo è un modello più recente e aiuta in un comportamento simile a quello umano più migliore e più profondo nell'IA.

In che modo cDSSM si traduce in una migliore intelligenza artificiale

Identificazione della domanda^{(Query Identification)}

L' identificazione^{(Identification)} delle query è il primo passo per rendere l'IA più simile agli umani^(Humans) . Un algoritmo prende la query di input e cerca nel database domande simili. Questo è anche indicato come Recupero delle informazioni^{(Information Retrieval)} o IR.
Ad esempio^(Example) : se la query è "come faccio la pasta al pollo?", Ruuh analizza i dati e trova più campioni di domande simili.

Classifica delle risposte^{(Ranking responses)}

Qui, l'algoritmo ordina le risposte in base alla rilevanza dei campioni. Questo è il modo in cui i dati più rilevanti vengono forniti come output.

Comprendere il contesto^{(Understanding Context)}

Ora, potrebbe essere inutile se il chatbot dimentica di cosa sta parlando l'utente.

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

Ruuh: “Yes, I like it.”

Question: “which flavors do you like?”

Ruuh: “Chocolate and Vanilla.”

Ora, Ruuh sapeva che la seconda domanda riguardava i gelati e quindi la risposta era appropriata.

Per essere così bravo con le sue funzionalità, l'algoritmo di Ruuh cerca costantemente i dati nelle precedenti query dell'utente e comprende il contesto di ciò di cui l'utente sta parlando.

Rilevamento e risposta a segnali emotivi^{(Detection and response to emotional cues)}

Ora, più simile all'uomo significa rilevamento delle emozioni. Questo è così perché gli esseri umani hanno una mentalità emotiva. Quindi, per rilevare le emozioni degli utenti, Ruuh cerca gli schemi nei messaggi di chat ricevuti da lei e il tipo di emoji utilizzati nella chat. Quindi, quando le parli, sa se sei felice, triste, eccitato o sconvolto.

Verdetto^(Verdict)

Ruuh è potente e un ottimo modo per mostrare il potere di ciò che l'IA può fare oggi per comportarsi come un essere umano. Con la potenza di cDSSM, Ruuh è molto più intelligente.

Microsoft dice:

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.

Capiamolo meglio con un esempio. Se un utente chiedesse a Ruuh " Quali^(Which) condimenti per pizza sono più popolari?", Ruuh identificherebbe la query come "condimenti per pizza" e recupererebbe le risposte più rilevanti in base a questa domanda. Ruuh classificherebbe le risposte simili dal database in base alla pertinenza per generare la risposta più appropriata. Con la consapevolezza contestuale, Ruuh può facilmente rispondere a domande successive come "Quali ti piacciono?" rispondendo “Io amo i funghi e l'ananas”.

Ruuh ha^(Ruuh) ora un anno e devo dire che il futuro dell'IA è luminoso a causa di questo ritmo con cui stiamo vedendo emergere un'IA sempre più avanzata, molto presto vedremo cose più intelligenti intorno a noi. Auguriamo buona fortuna al team di Microsoft e spero che continueranno a sorprenderci in futuro con questi fantastici prodotti.

Puoi leggere di più su Ruuh  qui sull'articolo ufficiale di Microsoft e provarla qui su Facebook^{(on Facebook)} .^{(on Facebook.)}

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

Sometimes all you need is to talk to someone. Someone who can cheer you up in their own way, someone whо is so full of life and chatty that you forget all your problems іn lіfe. Someone that amuses you by coming better than уour expectations. Everyone іs not so comfortable about tаlking tо оther ‘humans’ about things, bυt there are some curious people who do talk to ΑI. 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.

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