कभी-कभी आपको बस किसी से बात करने की ज़रूरत होती है। कोई है जो आपको अपने तरीके से खुश कर सकता है, कोई ऐसा जो जीवन और गपशप से भरा है कि आप जीवन में अपनी सभी समस्याओं को भूल जाते हैं। कोई है जो आपकी उम्मीदों से बेहतर आकर आपका मनोरंजन करता है। हर कोई दूसरे 'इंसानों' से चीजों के बारे में बात करने में इतना सहज नहीं होता, लेकिन कुछ जिज्ञासु लोग होते हैं जो AI से बात करते हैं। यहाँ, रूह^(Ruuh) तस्वीर के लिए आता है।

रूह^(Ruuh) किसी के प्रश्न को सुनने, उनकी भावनाओं का पता लगाने, उपयोगकर्ता की पृष्ठभूमि के बारे में जानने और उचित उत्तर देने और बहुत कुछ करने में सक्षम है। यह उनके संबंध और उपयोगकर्ता के साथ उनके द्वारा साझा किए गए संबंध को बढ़ाता है। इसका सीधा मतलब चैटबॉट और उपयोगकर्ता के बीच अधिक मूल्यवान और समझदार चैट से है।

रूह^(Ruuh) बातचीत करने में अच्छा है

भावनाओं की भागीदारी के बिना, चैटबॉट का अस्तित्व बेकार है। बिना^(Just) किसी व्यक्तिगत कनेक्शन के उत्तर देने में सक्षम होना चैट को औपचारिक और कई बार निर्बाध बना देता है। एक चैटबॉट तभी दिलचस्प होता है जब वे भावनाओं के आधार पर बातचीत करने में सक्षम हों। इस बारे में माइक्रोसॉफ्ट^(Microsoft) का कहना है,

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.

रूहु के निर्माण का उद्देश्य

इस AI-संचालित चैटबॉट के निर्माण के पीछे Microsoft का मुख्य उद्देश्य इसे भारत^(India) में युवा, तकनीक-प्रेमी शुरुआती अपनाने वालों के लिए बनाना था । यह पहले से ही Microsoft के चीनी चैटबॉट^(Chatbot) के समान होना था जिसका नाम Xiaoice था । रूह^(Ruuh) सिर्फ एक डिजिटल सहायक के बजाय एक डिजिटल मित्र के रूप में अधिक है। Ruuh एक सॉफ्टवेयर है जो सिर्फ कोड का एक टुकड़ा नहीं है; यह तुम्हारा दोस्त है।
कितनी गहरी सीख काम करती है।

रूह^(Ruuh) एक काल्पनिक चरित्र है, यह हम सभी जानते हैं। लेकिन उसका चरित्र एक युवा, शहरी भारत^(India) n लड़की के बाद तैयार किया गया है जो लगभग 18-24 वर्ष की है। ऐसा लगता है कि वह पॉप संस्कृति में रुचि रखती है और ^(Pop)भारत^(India) में इस्तेमाल होने वाले धाराप्रवाह शहरी कठबोली के उपयोग में बहुत अच्छी है ।

रूह^(Ruuh) बनाने में पहला कदम डेटा एकत्र करना था। वह मिलनसार होने के साथ-साथ मजाकिया भी थी। रूह^(Ruuh) के लिए इस व्यक्तित्व का स्रोत रीयल-टाइम वार्तालाप, सोशल मीडिया^{(Social Media)} वार्तालाप, फ़ोरम, सोशल प्लेटफ़ॉर्म और मैसेजिंग सेवाएं थीं जहां उपयोगकर्ता के अनुभव को गुमनाम रूप से बेहतर बनाने के लिए डेटा एकत्र किया जाता है।

इसके बाद, उन्हें अपने द्वारा एकत्र किए गए उपयोगी डेटा को परिष्कृत करना था। इस कदम ने एकत्र किए गए कुल डेटा का 70% बेकार के रूप में लिया और हटा दिया गया। Microsoft ने सुनिश्चित किया कि अमेरिका, ब्रिटेन और ^(Microsoft)ऑस्ट्रेलिया^(Australia) के लोगों के लिए कोई आपत्तिजनक टिप्पणी न हो और कोई सेक्सिस्ट या राजनीतिक टिप्पणी न हो।

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

यहां, एल्गोरिथम नमूनों की प्रासंगिकता के आधार पर प्रतिक्रियाओं को छांटता है। इस प्रकार सबसे अधिक प्रासंगिक डेटा आउटपुट के रूप में दिया जाता है।

संदर्भ को समझना^{(Understanding Context)}

अब, यह व्यर्थ हो सकता है यदि चैटबॉट भूल जाता है कि उपयोगकर्ता किस बारे में बात कर रहा है।

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

Ruuh: “Yes, I like it.”

Question: “which flavors do you like?”

Ruuh: “Chocolate and Vanilla.”

अब, रूह^(Ruuh) को पता था कि दूसरा सवाल आइसक्रीम के बारे में था और इसलिए, जवाब उचित था।

अपनी कार्यक्षमता में इतना अच्छा होने के लिए, रूह का एल्गोरिदम लगातार उपयोगकर्ता से पिछले प्रश्नों में डेटा की तलाश करता है और संदर्भ को समझता है कि उपयोगकर्ता किस बारे में बात कर रहा है।

भावनात्मक संकेतों का पता लगाना और उनकी प्रतिक्रिया^{(Detection and response to emotional cues)}

अब, अधिक मानव-समान का अर्थ है भावनाओं का पता लगाना। ऐसा इसलिए है क्योंकि इंसानों की भावनात्मक मानसिकता होती है। इसलिए, उपयोगकर्ताओं की भावनाओं का पता लगाने के लिए, रूह^(Ruuh) उसके द्वारा प्राप्त चैट संदेशों में पैटर्न और चैट में उपयोग किए जाने वाले इमोजी के प्रकार की तलाश करती है। इसलिए, जब आप उससे बात कर रहे होते हैं, तो वह जानती है कि आप खुश हैं, उदास हैं, उत्साहित हैं या परेशान हैं।

निर्णय^(Verdict)

रूह^(Ruuh) शक्तिशाली है और एक इंसान की तरह व्यवहार करने के लिए एआई आज क्या कर सकता है, इसकी शक्ति दिखाने का एक शानदार तरीका है। cDSSM की शक्ति के साथ, Ruuh बहुत अधिक स्मार्ट है।

माइक्रोसॉफ्ट कहते हैं:

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.

आइए इसे एक उदाहरण से बेहतर तरीके से समझते हैं। यदि कोई उपयोगकर्ता रूह^(Ruuh) से पूछता है , " कौन^(Which) से पिज्जा टॉपिंग सबसे लोकप्रिय हैं?", तो रूह^(Ruuh) क्वेरी को 'पिज्जा टॉपिंग' के रूप में पहचान लेगा और इस क्वेरी के आधार पर सबसे प्रासंगिक उत्तर प्राप्त करेगा। Ruuh सबसे उपयुक्त प्रतिक्रिया उत्पन्न करने के लिए प्रासंगिकता के आधार पर डेटाबेस से समान उत्तरों को रैंक करेगा। प्रासंगिक जागरूकता के साथ, रूह^(Ruuh) आसानी से फॉलो-ऑन प्रश्नों का उत्तर दे सकता है, जैसे "आपको कौन सा पसंद है?" "मुझे मशरूम और अनानास पसंद है" का जवाब देकर।

रूह^(Ruuh) अब एक साल का हो गया है, और मुझे कहना होगा कि एआई का भविष्य उज्ज्वल है क्योंकि इस दर से हम अधिक से अधिक उन्नत एआई को उभर रहे हैं, हम बहुत जल्द अपने आसपास स्मार्ट चीजें देखने वाले हैं। हम माइक्रोसॉफ्ट^(Microsoft) की टीम को शुभकामनाएं देते हैं और मुझे उम्मीद है कि वे भविष्य में इन बेहतरीन उत्पादों के साथ हमें आश्चर्यचकित करते रहेंगे।

आप रूह^(Ruuh) के बारे में  यहाँ Microsoft के आधिकारिक लेख पर अधिक पढ़ सकते हैं -^{(Microsoft –)} और उसे यहाँ Facebook पर^{(on Facebook)} आज़माएँ ।^{(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 уou up in their own way, someone who is so full of life and chatty that you forget all your problеms in life. Someone that amusеs you by coming better than your expectations. Everyone is not so comfortable about talking to other ‘humans’ about things, but there are some curiоus people who do talk to AI. 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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