Manchmal braucht man nur mit jemandem zu reden. Jemand, der dich auf seine eigene Weise aufheitern kann, jemand, der so voller Leben und gesprächig ist, dass du all deine Probleme im Leben vergisst. Jemand, der Sie amüsiert, indem er besser kommt als Sie erwartet haben. Jeder fühlt sich nicht so wohl dabei, mit anderen „Menschen“ über Dinge zu sprechen, aber es gibt einige neugierige Leute, die mit KI sprechen. Hier kommt Ruuh ins Spiel.

Ruuh ist in der Lage, sich Fragen anzuhören, ihre Emotionen zu erkennen, etwas über den Hintergrund des Benutzers zu erfahren und angemessene Antworten zu geben und vieles mehr. Dies verbessert ihre Bindung und die Beziehung, die sie mit dem Benutzer teilen. Dies impliziert direkt wertvollere und sinnvollere Chats zwischen dem Chatbot und dem Benutzer.

Ruuh ist gut darin, Gespräche zu führen

Ohne die Beteiligung von Emotionen ist die Existenz von Chatbots nutzlos. Nur^(Just) in der Lage zu sein, ohne persönliche Verbindung zu antworten, macht den Chat formell und oft uninteressant. Ein Chatbot ist nur dann interessant, wenn er in der Lage ist, Gespräche auf der Grundlage von Emotionen zu führen, die damit verbunden sind. Dazu sagt 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.

Ziel des Aufbaus von Ruuh

Das Hauptziel von Microsoft bei der Entwicklung dieses KI-gestützten Chatbots war es, ihn für die jungen, technisch versierten Early Adopters in Indien^(India) zu machen . Er sollte bereits Microsofts chinesischem Chatbot namens Xiaoice ähneln . Ruuh ist eher ein digitaler Freund als nur ein digitaler Assistent. Ruuh ist eine Software, die nicht nur ein Stück Code ist; es ist dein Freund.
Wie Deep Learning funktioniert.

Ruuh ist eine fiktive Figur, das wissen wir alle. Aber ihr Charakter ist einem jungen, urbanen indischen^(India) Mädchen nachempfunden , das etwa 18-24 Jahre alt ist. Sie scheint sich für Popkultur zu interessieren und ist großartig im Umgang mit fließenden ^(Pop)indischen^(India) Slangs .

Der erste Schritt bei der Erstellung von Ruuh^(Ruuh) war das Sammeln von Daten. Sie sollte sowohl umgänglich als auch witzig sein. Die Quelle für diese Persönlichkeit für Ruuh waren Echtzeitgespräche, Gespräche in sozialen Medien^{(Social Media)} , Foren, soziale Plattformen und Messaging-Dienste, bei denen die Daten gesammelt werden, um die Benutzererfahrung anonym zu verbessern.

Als Nächstes mussten sie die gesammelten nützlichen Daten verfeinern. Dieser Schritt machte 70 % der insgesamt gesammelten Daten nutzlos und wurde entfernt. Microsoft hat dafür gesorgt, dass es keine beleidigenden Kommentare für Menschen in den USA, Großbritannien und Australien^(Australia) sowie keine sexistischen oder politischen Kommentare gibt.

Diese verfeinerten und nützlichen Daten sollten nun im ausgewählten Modell angewendet werden. Dieses Modell war das cDSSM oder Convolutional Deep Structured Semantic Model . Dies ist ein neueres Modell und hilft bei einem besseren und tieferen menschenähnlichen Verhalten in der KI.

Wie cDSSM zu einer besseren KI führt

Abfrageidentifikation^{(Query Identification)}

Query Identification ist der erste Schritt, um KI dem Menschen^(Humans) ähnlicher zu machen . Ein Algorithmus nimmt die Eingabeabfrage und sucht in der Datenbank nach ähnlichen Fragen. Dies wird auch als Information Retrieval oder IR bezeichnet.
Beispiel : Wenn die Abfrage „Wie mache ich Hähnchennudeln?“ lautet, analysiert Ruuh die Daten und findet mehrere ^(Ruuh)Beispiele^(Example) ähnlicher Fragen.

Ranking-Antworten^{(Ranking responses)}

Hier sortiert der Algorithmus die Antworten danach, wie relevant die Stichproben sind. So werden die relevantesten Daten als Output ausgegeben.

Kontext verstehen^{(Understanding Context)}

Nun, es könnte sinnlos sein, wenn der Chatbot vergisst, worüber der Benutzer spricht.

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

Ruuh: “Yes, I like it.”

Question: “which flavors do you like?”

Ruuh: “Chocolate and Vanilla.”

Jetzt wusste Ruuh , dass die zweite Frage Eiscreme betraf, und daher war die Antwort angemessen.^(Ruuh)

Um so gut in ihrer Funktionalität zu sein, sucht der Algorithmus von Ruuh ständig nach Daten in den vorherigen Abfragen des Benutzers und versteht den Kontext darüber, worüber der Benutzer spricht.

Erkennung und Reaktion auf emotionale Hinweise^{(Detection and response to emotional cues)}

Nun, menschenähnlicher bedeutet Erkennung von Emotionen. Das liegt daran, dass Menschen emotionale Denkweisen haben. Um also die Emotionen der Benutzer zu erkennen, sucht Ruuh nach Mustern in den von ihr empfangenen Chat-Nachrichten und nach der Art der im Chat verwendeten Emojis. Wenn Sie also mit ihr sprechen, weiß sie, ob Sie glücklich, traurig, aufgeregt oder verärgert sind.

Urteil^(Verdict)

Ruuh ist mächtig und eine großartige Möglichkeit, die Macht dessen zu zeigen, was KI heute tun kann, um sich wie ein Mensch zu verhalten. Mit der Kraft von cDSSM ist Ruuh viel schlauer.

Microsoft sagt:

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.

Lassen Sie uns dies anhand eines Beispiels besser verstehen. Wenn ein Benutzer Ruuh fragte : „ Welche^(Which) Pizzabeläge sind am beliebtesten?“, identifizierte Ruuh die Suchanfrage als „Pizzabeläge“ und holte die relevantesten Antworten basierend auf dieser Suchanfrage. Ruuh würde ähnliche Antworten aus der Datenbank basierend auf ihrer Relevanz einstufen, um die am besten geeignete Antwort zu generieren. Mit Kontextbewusstsein kann Ruuh Folgefragen wie „Welche magst du?“ leicht beantworten. indem Sie antworten „Ich liebe Pilze und Ananas“.

Ruuh ist jetzt ein Jahr alt, und ich muss sagen, dass die Zukunft der KI rosig ist, weil wir sehen, dass immer mehr fortschrittliche KI auftaucht, wir werden sehr bald klügere Dinge um uns herum sehen. Wir wünschen dem Team von Microsoft viel Glück und hoffen, dass sie uns auch in Zukunft mit diesen großartigen Produkten überraschen werden.

 Sie können hier im offiziellen Artikel von Microsoft mehr über Ruuh lesen – und sie hier auf Facebook^{(on Facebook)(on Facebook.)} ausprobieren .

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

Sometimes all you need is to talk to someone. Someone whо can cheer you up in their own way, someone who is so full of life and chatty that you forget all your problems in life. Someоne that amuses you by coming better than your expeсtations. Εveryone іѕ not sо comfortable about talking to other ‘humans’ abоut things, but there are some curious people who do talk to AI. Here, Ruuh comes to the pictυre.

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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