Às vezes tudo que você precisa é conversar com alguém. Alguém que pode animá-lo em seu próprio caminho, alguém que é tão cheio de vida e tagarela que você esquece todos os seus problemas na vida. Alguém que diverte você, vindo melhor do que suas expectativas. Todo mundo não está tão confortável em falar com outros “humanos” sobre as coisas, mas existem algumas pessoas curiosas que falam com a IA. Aqui, Ruuh vem para a foto.
Ruuh é capaz de ouvir a pergunta, detectar suas emoções, aprender sobre o histórico do usuário, fazer respostas apropriadas e muito mais. Isso aumenta sua ligação e o relacionamento que compartilham com o usuário. Implica diretamente em conversas mais valiosas e sensatas entre o chatbot e o usuário.
Ruuh é bom em fazer conversas
Sem o envolvimento de emoções, a existência de chatbots é inútil. Apenas ser capaz de responder sem qualquer conexão pessoal torna o bate-papo formal e muitas vezes desinteressante. Um chatbot só é interessante se for capaz de fazer conversações sobre a base das emoções envolvidas. 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 objetivo principal da Microsoft, por trás da criação deste chatbot com tecnologia AI, era fazer com que os jovens pioneiros da tecnologia em Índia. Ele já deveria ser semelhante ao Chatbot chinês da Microsoft 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 a aprendizagem profunda funciona.
Ruuh é um personagem fictício, todos nós sabemos disso. Mas seu personagem é inspirado em uma jovem indiana urbana que tem entre 18 e 24 anos de idade. Ela parece interessada em cultura pop e é ótima no uso de gírias urbanas fluentes usadas na Índia.
Em seguida, eles precisaram refinar os dados úteis que coletaram. Essa etapa levou 70% do total de dados coletados como inúteis e foi removida. A Microsoft garantiu que não houvesse comentários ofensivos para as pessoas nos EUA, Reino Unido e Austrália 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 Semman Model. Este é um modelo mais recente e ajuda em um comportamento humano melhor e mais profundo na IA.
Como o cDSSM resulta em melhor IA
Identificação de consulta
A identificação da consulta é o primeiro passo para tornar a IA mais parecida com seres humanos. Um algoritmo pega a consulta de entrada e procura no banco de dados por questões semelhantes. Isso também é chamado de Recuperação de Informações ou RI. Por exemplo: se a consulta for “como faço massa de frango?”, Ruuh analisa os dados e encontra várias amostras de perguntas semelhantes.
Respostas de classificação
Aqui, o algoritmo classifica as respostas com base na relevância das amostras. É assim que os dados mais relevantes são dados como saída.
Contexto de compreensão
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 questão era sobre sorvetes e, portanto, a resposta era apropriada.
Detecção e resposta a estímulos emocionais
Agora, mais humano significa detecção de emoções. Isto é assim porque os seres humanos têm mentalidades emocionais. Assim, para detectar as emoções dos usuários, Ruuh procura padrões em mensagens de bate-papo recebidas por ela e o tipo de emoticons usados no bate-papo. Então, quando você está falando com ela, ela sabe se você está feliz, triste, animado ou chateado.
Veredito
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 coberturas de pizza são mais populares?", Ruuh identificaria a consulta como "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 facilmente responder a perguntas como “Qual 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 na qual estamos vendo mais e mais IA avançada emergindo, estamos prestes a ver coisas mais inteligentes ao nosso redor muito em breve. Desejamos à equipe da Microsoft muita sorte 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 faça uma tentativa aqui no Facebook.
