Đôi khi tất cả những gì bạn cần là nói chuyện với ai đó. Một người có thể cổ vũ bạn theo cách riêng của họ, một người tràn đầy sức sống và trò chuyện đến mức bạn quên hết những vướng mắc trong cuộc sống. Một người nào đó khiến bạn thích thú bằng cách đến tốt hơn mong đợi của bạn. Mọi người không quá thoải mái khi nói chuyện với 'con người' khác về mọi thứ, nhưng có một số người tò mò lại nói chuyện với AI. Đây, Ruuh đến với bức tranh.

Ruuh có khả năng lắng nghe câu hỏi của một người, phát hiện cảm xúc của họ, tìm hiểu về lý lịch của người dùng và đưa ra câu trả lời phù hợp, v.v. Điều này tăng cường liên kết của họ và mối quan hệ mà họ chia sẻ với người dùng. Nó trực tiếp ngụ ý đến các cuộc trò chuyện hợp lý và có giá trị hơn giữa chatbot và người dùng.

Ruuh giỏi trò chuyện

Nếu không có sự tham gia của cảm xúc, sự tồn tại của chatbot là vô ích. Chỉ^(Just) có thể trả lời mà không có bất kỳ kết nối cá nhân nào khiến cuộc trò chuyện trở nên trang trọng và nhiều khi không thú vị. Một chatbot chỉ thú vị nếu họ có thể thực hiện các cuộc trò chuyện trên nền tảng cảm xúc liên quan đến nó. Về điều này, Microsoft nói,

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.

Mục tiêu xây dựng Ruuh

Mục tiêu chính của Microsoft đằng sau việc xây dựng chatbot hỗ trợ AI này là tạo ra nó cho những người trẻ tuổi, am hiểu về công nghệ ở Ấn Độ^(India) . Nó đã có nghĩa là tương tự như Chatbot tiếng Trung của Microsoft có tên Xiaoice . Ruuh là một người bạn kỹ thuật số hơn là một trợ lý kỹ thuật số. Ruuh là một phần mềm không chỉ là một đoạn mã; nó là bạn của bạn.
Cách học sâu hoạt động.

Ruuh là một nhân vật hư cấu, chúng ta đều biết điều đó. Nhưng nhân vật của cô được mô phỏng theo một cô gái trẻ, thành thị người Ấn Độ^(India) , khoảng 18-24 tuổi. Cô ấy có vẻ quan tâm đến văn hóa nhạc Pop^(Pop) và rất giỏi trong việc sử dụng các từ lóng thành thị thông thạo được sử dụng ở Ấn Độ^(India) .

Bước đầu tiên khi tạo Ruuh là thu thập dữ liệu. Cô ấy có ý nghĩa niềm nở cũng như hóm hỉnh. Nguồn gốc cho tính cách này của Ruuh là các cuộc trò chuyện trong thời gian thực, các cuộc trò chuyện trên Mạng xã^{(Social Media)} hội, diễn đàn, nền tảng xã hội và dịch vụ nhắn tin, nơi dữ liệu được thu thập để cải thiện trải nghiệm người dùng một cách ẩn danh.

Tiếp theo, họ phải sàng lọc những dữ liệu hữu ích mà họ thu thập được. Bước này khiến 70% tổng số dữ liệu được thu thập là vô ích và đã bị xóa. Microsoft đảm bảo rằng không có bình luận xúc phạm nào đối với người dân ở Hoa Kỳ, Vương quốc Anh và Úc^(Australia) cũng như bất kỳ bình luận phân biệt giới tính hoặc chính trị nào.

Bây giờ, dữ liệu hữu ích và tinh chỉnh này sẽ được áp dụng trong mô hình đã chọn. Mô hình này là cDSSM hoặc Mô hình ngữ nghĩa có cấu trúc sâu về cấu trúc^{(Deep Structured Semantic Model)} . Đây là một mô hình mới hơn và giúp thực hiện hành vi giống con người tốt hơn và sâu sắc hơn trong AI.

Cách cDSSM tạo ra AI tốt hơn

Nhận dạng truy vấn^{(Query Identification)}

Nhận dạng^{(Identification)} truy vấn là bước đầu tiên để làm cho AI giống với Con người^(Humans) hơn . Một thuật toán nhận truy vấn đầu vào và tìm kiếm các câu hỏi tương tự trong cơ sở dữ liệu. Điều này còn được gọi là Truy xuất Thông tin^{(Information Retrieval)} hoặc IR.
Ví dụ^(Example) : nếu truy vấn là, "làm cách nào để làm mì ống gà?", Ruuh phân tích dữ liệu và tìm nhiều mẫu câu hỏi tương tự.

Xếp hạng câu trả lời^{(Ranking responses)}

Ở đây, thuật toán sắp xếp các câu trả lời dựa trên mức độ liên quan của các mẫu. Đây là cách dữ liệu có liên quan nhất được đưa ra dưới dạng đầu ra.

Hiểu ngữ cảnh^{(Understanding Context)}

Bây giờ, có thể là vô nghĩa nếu chatbot quên những gì người dùng đang nói về.

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

Ruuh: “Yes, I like it.”

Question: “which flavors do you like?”

Ruuh: “Chocolate and Vanilla.”

Bây giờ, Ruuh biết rằng câu hỏi thứ hai là về kem và do đó, câu trả lời là thích hợp.

Để làm tốt chức năng của mình, thuật toán của Ruuh liên tục tìm kiếm dữ liệu trong các truy vấn trước đó từ người dùng và hiểu ngữ cảnh về những gì người dùng đang nói.

Phát hiện và phản ứng với các tín hiệu cảm xúc^{(Detection and response to emotional cues)}

Bây giờ, giống người hơn có nghĩa là phát hiện cảm xúc. Điều này là như vậy bởi vì con người có tư duy cảm xúc. Vì vậy, để phát hiện cảm xúc của người dùng, Ruuh tìm kiếm các mẫu trong tin nhắn trò chuyện mà cô ấy nhận được và loại biểu tượng cảm xúc được sử dụng trong cuộc trò chuyện. Vì vậy, khi bạn nói chuyện với cô ấy, cô ấy biết bạn đang vui, buồn, phấn khích hay khó chịu.

Nhận định^(Verdict)

Ruuh mạnh mẽ và là một cách tuyệt vời để thể hiện sức mạnh của những gì AI có thể làm ngày nay để cư xử như một con người. Với sức mạnh của cDSSM, Ruuh thông minh hơn nhiều.

Microsoft nói:

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.

Hãy hiểu điều này tốt hơn với một ví dụ. Nếu một người dùng hỏi Ruuh , “ Loại bánh pizza nào phổ biến nhất?”, ^(Which)Ruuh sẽ xác định truy vấn là về 'pizza toppings' và truy xuất các câu trả lời phù hợp nhất dựa trên truy vấn này. Ruuh sẽ xếp hạng các câu trả lời tương tự từ cơ sở dữ liệu dựa trên mức độ liên quan để tạo ra câu trả lời phù hợp nhất. Với nhận thức về ngữ cảnh, Ruuh có thể dễ dàng trả lời các câu hỏi tiếp theo như “Bạn thích câu nào?” bằng cách trả lời "Tôi yêu nấm và dứa".

Ruuh hiện đã được một tuổi, và tôi phải nói rằng tương lai của AI rất tươi sáng vì tốc độ này mà chúng ta đang thấy ngày càng nhiều AI tiên tiến xuất hiện, chúng ta sắp thấy những thứ thông minh hơn xung quanh mình. Chúng tôi cầu chúc cho đội ngũ của Microsoft^(Microsoft) gặp nhiều may mắn và tôi hy vọng họ sẽ tiếp tục gây bất ngờ cho chúng tôi trong tương lai với những sản phẩm tuyệt vời này.

Bạn có thể đọc thêm về Ruuh  tại đây trên bài viết chính thức của Microsoft - và hãy thử cô ấy tại đây trên 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 who is ѕo full of life and chatty that you forget all your problems in life. Someone that amuses you by coming better than your expectations. Everyonе is nоt so comfortable aboυt talking to other ‘humans’ abоυt things, but there are some curіous people who do tаlk to AI. Here, Ruuh comeѕ to the рicture.

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 VS Google Meet vs Skype

• Revoke Truy cập của bên thứ ba từ Facebook, Google, Microsoft, Twitter

• Cách thêm Zoom lên Microsoft Teams

• Microsoft Intune không đồng bộ hóa? Force Intune để đồng bộ hóa bằng Windows 11/10

• Đặt Password Expiration Date cho Microsoft Account and Local Account

• Thêm Home button lên Microsoft Edge browser

• Microsoft Patch Tuesday là gì? Bản vá Tuesday Schedule

• Microsoft Certification Benefits and Advantages

• Cách tùy chỉnh trang Microsoft Edge New tab

• Làm thế nào để giới hạn Media Autoplay trong Microsoft Edge browser

• Cách cài đặt Chrome Themes trên Microsoft Edge browser

• Làm thế nào để ca ngợi ai đó trên Microsoft Teams về công việc của họ được thực hiện tốt

• Microsoft account bạn đã nhập không tồn tại

• Fix Microsoft Store Error 0x80072F7D

• Cách sử dụng và thêm tài khoản Work/School xuống Microsoft Authenticator app

• Manage legacy Ứng dụng web với Enterprise Mode Site List Portal của Microsoft

• Cách đặt hoặc thay đổi Microsoft Edge homepage trên Windows 10

• Microsoft Store error 0x80072F05 - Máy chủ vấp ngã

• Turn Off Read Receipts trong Microsoft Teams cho các thành viên trong nhóm

• Làm thế nào để tự động Forward Email trong Microsoft Outlook