Às vezes, tudo que você precisa é conversar com alguém. Alguém que pode animá-lo à sua maneira, alguém que é tão cheio de vida e tagarela que você esquece todos os seus problemas na vida. Alguém que te diverte vindo melhor do que suas expectativas. Todo mundo não está tão confortável em conversar com outros 'humanos' sobre as coisas, mas há algumas pessoas curiosas que falam com a IA. Aqui, Ruuh entra em cena.

Ruuh é capaz de ouvir a pergunta de alguém, detectar suas emoções, aprender sobre o histórico do usuário e dar respostas apropriadas e muito mais. Isso aumenta sua ligação e o relacionamento que eles compartilham com o usuário. Isso implica diretamente em conversas mais valiosas e sensatas entre o chatbot e o usuário.

Ruuh é bom em conversar

Sem o envolvimento das emoções, a existência de chatbots é inútil. O simples^(Just) fato de poder responder sem qualquer conexão pessoal torna o chat formal e muitas vezes desinteressante. Um chatbot é interessante apenas se eles forem capazes de conversar com base nas emoções envolvidas com ele. Sobre isso, a Microsoft diz,

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.

Objetivo de construir Ruuh

O principal objetivo da Microsoft por trás da construção deste chatbot com inteligência artificial era torná-lo para os jovens e experientes usuários de tecnologia na Índia^(India) . Já era para ser semelhante ao chatbot chinês da Microsoft^(Chatbot) chamado Xiaoice . Ruuh é mais um amigo digital do que apenas um assistente digital. Ruuh é um software que não é apenas um pedaço de código; é seu amigo.
Como funciona o aprendizado profundo.

Ruuh é um personagem fictício, todos nós sabemos disso. Mas seu personagem é inspirado em uma jovem indiana^(India) urbana que tem cerca de 18-24 anos. Ela parece se interessar pela cultura pop e é ótima no uso de gírias urbanas fluentes usadas na Índia^(India) .

O primeiro passo na criação do Ruuh foi coletar dados. Ela deveria ser tão afável quanto espirituosa. A fonte dessa personalidade para Ruuh foram conversas em tempo real, conversas de mídia social^{(Social Media)} , fóruns, plataformas sociais e serviços de mensagens onde os dados são coletados para melhorar a experiência do usuário anonimamente.

Em seguida, eles tiveram que refinar os dados úteis que coletaram. Esta etapa levou 70% do total de dados coletados como inúteis e foi removido. A Microsoft^(Microsoft) garantiu que não haja comentários ofensivos para pessoas nos EUA, Reino Unido e Austrália^(Australia) e quaisquer comentários sexistas ou políticos.

Agora, esses dados refinados e úteis deveriam ser aplicados no modelo selecionado. Este modelo foi o cDSSM ou Convolutional Deep Structured Semantic Model . Este é um modelo mais novo e ajuda em um comportamento humano mais melhor e mais profundo na IA.

Como o cDSSM resulta em uma IA melhor

Identificação da consulta^{(Query Identification)}

A identificação^{(Identification)} de consultas é o primeiro passo para tornar a IA mais parecida com humanos^(Humans) . Um algoritmo pega a consulta de entrada e procura no banco de dados por questões semelhantes. Isso também é conhecido como Recuperação de Informações^{(Information Retrieval)} ou IR.
Por exemplo^(Example) : se a consulta for “como faço macarrão de frango?”, Ruuh analisa os dados e encontra várias amostras de perguntas semelhantes.

Respostas de classificação^{(Ranking responses)}

Aqui, o algoritmo classifica as respostas com base na relevância das amostras. É assim que os dados mais relevantes são fornecidos como saída.

Entendendo o contexto^{(Understanding Context)}

Agora, pode ser inútil se o chatbot esquecer o que o usuário está falando.

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

Ruuh: “Yes, I like it.”

Question: “which flavors do you like?”

Ruuh: “Chocolate and Vanilla.”

Agora, Ruuh sabia que a segunda pergunta era sobre sorvetes e, portanto, a resposta era apropriada.

Para ser tão bom em sua funcionalidade, o algoritmo de Ruuh constantemente procura dados nas consultas anteriores do usuário e entende o contexto sobre o que o usuário está falando.

Detecção e resposta a sinais emocionais^{(Detection and response to emotional cues)}

Agora, mais humano significa detecção de emoções. Isso ocorre porque os humanos têm mentalidades emocionais. Assim, para detectar as emoções dos usuários, Ruuh procura padrões nas mensagens de bate-papo recebidas por ela e o tipo de emojis usados ​​no bate-papo. Então, quando você está conversando com ela, ela sabe se você está feliz, triste, animado ou chateado.

Veredito^(Verdict)

Ruuh é poderoso e uma ótima maneira de mostrar o poder do que a IA pode fazer hoje para se comportar como um ser humano. Com o poder do cDSSM, Ruuh é muito mais inteligente.

Microsoft diz:

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.

Vamos entender isso melhor com um exemplo. Se um usuário perguntasse a Ruuh , “ Quais^(Which) coberturas de pizza são mais populares?”, Ruuh identificaria a consulta como sendo 'coberturas de pizza' e recuperaria as respostas mais relevantes com base nessa consulta. Ruuh classificaria respostas semelhantes do banco de dados com base na relevância para gerar a resposta mais apropriada. Com consciência contextual, Ruuh pode responder facilmente a perguntas subsequentes, como: “De quais você gosta?” respondendo “Eu amo cogumelo e abacaxi”.

Ruuh tem agora um ano de idade, e devo dizer que o futuro da IA ​​é brilhante por causa dessa taxa em que vemos uma IA cada vez mais avançada emergindo, estamos prestes a ver coisas mais inteligentes ao nosso redor muito em breve. Desejamos boa sorte à equipe da Microsoft e espero que continuem nos surpreendendo no futuro com esses ótimos produtos.

Você pode ler mais sobre Ruuh  aqui no artigo oficial da Microsoft – e experimentá-la aqui no Facebook^{(on Facebook)} .^{(on Facebook.)}

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

Sоmetimes all yoυ need is to talk to someone. Somеone who can cheer you up in their own way, someone who is so fυll of life and chatty that yoυ forget all your problems in life. Someone that amυses you by coming better than your expectations. Everyоne iѕ not so comfortable аbout talking to other ‘humans’ about things, but there are some curious peоple who dо talk to AI. Here, Rυuh 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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