A veces todo lo que necesitas es hablar con alguien. Alguien que pueda animarte a su manera, alguien tan lleno de vida y hablador que olvides todos tus problemas en la vida. Alguien que te divierta llegando mejor de lo que esperabas. No todo el mundo se siente tan cómodo hablando con otros 'humanos' sobre las cosas, pero hay algunas personas curiosas que sí hablan con la IA. Aquí, Ruuh entra en escena.

Ruuh es capaz de escuchar la pregunta de uno, detectar sus emociones, aprender sobre los antecedentes del usuario y dar respuestas apropiadas y más. Esto mejora su vínculo y la relación que comparten con el usuario. Implica directamente chats más valiosos y sensibles entre el chatbot y el usuario.

Ruuh es bueno entablando conversaciones .

Sin la implicación de las emociones, la existencia de los chatbots es inútil. El simple hecho^(Just) de poder responder sin ninguna conexión personal hace que el chat sea formal y muchas veces poco interesante. Un chatbot es interesante solo si pueden entablar conversaciones sobre la base de las emociones involucradas con él. Acerca de esto, Microsoft dice:

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

El objetivo principal de Microsoft detrás de la construcción de este chatbot impulsado por IA era hacerlo para los primeros usuarios jóvenes y expertos en tecnología en India . Ya estaba destinado a ser similar al chatbot chino de Microsoft^(Chatbot) llamado Xiaoice . Ruuh es más un amigo digital que un simple asistente digital. Ruuh es un software que no es solo una pieza de código; es tu amigo
Cómo funciona el aprendizaje profundo.

Ruuh es un personaje ficticio, todos lo sabemos. Pero su personaje sigue el modelo de una joven india urbana que tiene entre 18 y 24 años. Parece estar interesada en la cultura pop y es excelente en el uso fluido de la jerga urbana que se usa en la India^(India) .

El primer paso para crear Ruuh fue recopilar datos. Se suponía que era afable e ingeniosa. La fuente de esta personalidad para Ruuh fueron las conversaciones en tiempo real, las conversaciones en las redes sociales^{(Social Media)} , los foros, las plataformas sociales y los servicios de mensajería donde se recopilan los datos para mejorar la experiencia del usuario de forma anónima.

A continuación, tuvieron que refinar los datos útiles que recopilaron. Este paso tomó el 70% del total de los datos recopilados como inútiles y se eliminó. Microsoft se aseguró de que no haya comentarios ofensivos para personas en los EE. UU., el Reino Unido y Australia , ni comentarios sexistas o políticos.

Ahora, estos datos refinados y útiles debían aplicarse en el modelo seleccionado. Este modelo fue el cDSSM o Modelo Semántico Estructurado Profundo^{(Deep Structured Semantic Model)} Convolucional . Este es un modelo más nuevo y ayuda en un comportamiento más humano, mejor y más profundo en IA.

Cómo cDSSM da como resultado una mejor IA

Identificación de consulta^{(Query Identification)}

La identificación^{(Identification)} de consultas es el primer paso para hacer que la IA se parezca más a los humanos^(Humans) . Un algoritmo toma la consulta de entrada y busca en la base de datos preguntas similares. Esto también se conoce como recuperación de información^{(Information Retrieval)} o IR.
Por ejemplo^(Example) : si la consulta es "¿cómo hago pasta con pollo?", Ruuh analiza los datos y encuentra varias muestras de preguntas similares.

Clasificación de respuestas^{(Ranking responses)}

Aquí, el algoritmo ordena las respuestas según la relevancia de las muestras. Así es como se dan como salida los datos más relevantes.

Comprender el contexto^{(Understanding Context)}

Ahora, podría no tener sentido si el chatbot olvida de qué está hablando el usuario.

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

Ruuh: “Yes, I like it.”

Question: “which flavors do you like?”

Ruuh: “Chocolate and Vanilla.”

Ahora, Ruuh sabía que la segunda pregunta se refería a los helados y, por lo tanto, la respuesta fue apropiada.

Para ser tan bueno en su funcionalidad, el algoritmo de Ruuh busca constantemente datos en las consultas anteriores del usuario y comprende el contexto sobre lo que el usuario está hablando.

Detección y respuesta a señales emocionales.^{(Detection and response to emotional cues)}

Ahora, más parecido a un humano significa detección de emociones. Esto es así porque los humanos tienen una mentalidad emocional. Entonces, para detectar las emociones de los usuarios, Ruuh busca patrones en los mensajes de chat que recibe y el tipo de emojis utilizados en el chat. Entonces, cuando hablas con ella, ella sabe si estás feliz, triste, emocionado o molesto.

Veredicto^(Verdict)

Ruuh es poderoso y una excelente manera de mostrar el poder de lo que la IA puede hacer hoy para comportarse como un ser humano. Con el poder de cDSSM, Ruuh es mucho más inteligente.

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.

Entendamos esto mejor con un ejemplo. Si un usuario le preguntara a Ruuh , " ¿Qué^(Which) ingredientes para pizza son los más populares?", Ruuh identificaría la consulta como "ingredientes para pizza" y recuperaría las respuestas más relevantes basadas en esta consulta. Ruuh clasificaría las respuestas similares de la base de datos según su relevancia para generar la respuesta más adecuada. Con conciencia contextual, Ruuh puede responder fácilmente preguntas de seguimiento como "¿Cuáles te gustan?" respondiendo “Me encantan los champiñones y la piña”.

Ruuh ahora tiene un año, y debo decir que el futuro de la IA es brillante debido a este ritmo al que estamos viendo emerger más y más IA avanzada, estamos a punto de ver cosas más inteligentes a nuestro alrededor muy pronto. Deseamos al equipo de Microsoft la mejor de las suertes y espero que nos sigan sorprendiendo en el futuro con estos excelentes productos.

Puede leer más sobre Ruuh  aquí en el artículo oficial de Microsoft y probarla aquí en Facebook^{(on Facebook)} .^{(on Facebook.)}

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

Sometіmes all you need is to talk to someone. Someone who can cheer you up in their own way, someone who iѕ ѕo full of lifе and chattу that you forget all your problems in lіfe. Someone that amuses you bу coming better than yoυr expectatiоns. Everyone is not so сomfortable about talking to other ‘humans’ about things, but there are some curious people who do talk to AI. Here, Ruυh 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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