في بعض الأحيان كل ما تحتاجه هو التحدث إلى شخص ما. شخص يمكنه أن يشجعك على طريقته الخاصة ، شخص مليء بالحياة والحديث لدرجة أنك تنسى كل مشاكلك في الحياة. شخص يسليك بقدومه أفضل من توقعاتك. لا يشعر الجميع بالراحة عند التحدث إلى "البشر" الآخرين حول الأشياء ، ولكن هناك بعض الأشخاص الفضوليين الذين يتحدثون إلى الذكاء الاصطناعي. هنا ، يأتي Ruuh إلى الصورة.

Ruuh قادر على الاستماع إلى سؤال المرء ، واكتشاف مشاعره ، والتعرف على خلفية المستخدم وتقديم الردود المناسبة والمزيد. هذا يعزز ترابطهم والعلاقة التي يتشاركونها مع المستخدم. إنه يعني بشكل مباشر إجراء محادثات أكثر قيمة وعقلانية بين روبوت المحادثة والمستخدم.

Ruuh بارع^(Ruuh) في إجراء المحادثات

بدون تدخل المشاعر ، يكون وجود روبوتات المحادثة عديم الفائدة. مجرد^(Just) القدرة على الرد دون أي اتصال شخصي يجعل الدردشة رسمية وغير ممتعة في كثير من الأحيان. لا يكون برنامج الدردشة الآلي مثيرًا للاهتمام إلا إذا كان قادرًا على إجراء محادثات على أساس المشاعر المرتبطة به. حول هذا ، تقول 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.

الهدف من بناء روح

كان الهدف الرئيسي لشركة Microsoft وراء بناء روبوت المحادثة هذا الذي يعمل بالذكاء الاصطناعي هو جعله مناسبًا للمتبنين الأوائل من الشباب البارعين في مجال التكنولوجيا في الهند^(India) . كان من المفترض بالفعل أن يكون مشابهًا لـ Chatbot الصيني من Microsoft المسمى Xiaoice . Ruuh هو أكثر من صديق رقمي وليس مجرد مساعد رقمي. Ruuh هو برنامج ليس مجرد جزء من التعليمات البرمجية ؛ إنه صديقك.
كيف يعمل التعلم العميق.

روح^(Ruuh) هي شخصية خيالية ، كلنا نعرف ذلك. لكن شخصيتها تم تصميمها على غرار فتاة شابة من الهند^(India) تتراوح أعمارها بين 18 و 24 عامًا. يبدو أنها مهتمة بثقافة البوب^(Pop) ​​وهي رائعة في استخدام اللغات العامية الحضرية بطلاقة المستخدمة في الهند^(India) .

كانت الخطوة الأولى في إنشاء Ruuh هي جمع البيانات. كان من المفترض أن يكون ذلك من خلال اللطافة والذكاء. كان مصدر هذه الشخصية لـ Ruuh هو المحادثات في الوقت الفعلي ومحادثات الوسائط الاجتماعية^{(Social Media)} والمنتديات والمنصات الاجتماعية وخدمات المراسلة حيث يتم جمع البيانات لتحسين تجربة المستخدم بشكل مجهول.

بعد ذلك ، كان عليهم تنقيح البيانات المفيدة التي جمعوها. استغرقت هذه الخطوة 70٪ من إجمالي البيانات التي تم جمعها على أنها عديمة الفائدة وتمت إزالتها. حرصت Microsoft^(Microsoft) على عدم وجود تعليقات مسيئة للأشخاص في الولايات المتحدة والمملكة المتحدة وأستراليا^(Australia) وأي تعليقات متحيزة جنسيًا أو سياسية.

الآن ، كان من المقرر تطبيق هذه البيانات المكررة والمفيدة في النموذج المحدد. كان هذا النموذج هو cDSSM أو النموذج الدلالي التلافيفي العميق الهيكل^{(Deep Structured Semantic Model)} . هذا نموذج أحدث ويساعد في سلوك أفضل وأعمق يشبه الإنسان في الذكاء الاصطناعي.

كيف يؤدي cDSSM إلى تحسين الذكاء الاصطناعي

تحديد الاستعلام^{(Query Identification)}

تحديد^{(Identification)} الاستعلام هو الخطوة الأولى في جعل الذكاء الاصطناعي أشبه بالبشر^(Humans) . تأخذ الخوارزمية استعلام الإدخال وتبحث في قاعدة البيانات عن أسئلة مماثلة. يشار إلى هذا أيضًا باسم استرداد المعلومات^{(Information Retrieval)} أو IR.
على سبيل المثال^(Example) : إذا كان الاستعلام "كيف أصنع معكرونة بالدجاج؟" ، يقوم Ruuh^(Ruuh) بتحليل البيانات والعثور على عينات متعددة من أسئلة مماثلة.

ترتيب الردود^{(Ranking responses)}

هنا ، تقوم الخوارزمية بفرز الردود بناءً على مدى صلة العينات. هذه هي الطريقة التي يتم بها تقديم البيانات الأكثر صلة كمخرجات.

فهم السياق^{(Understanding Context)}

الآن ، قد يكون من غير المجدي إذا نسي روبوت المحادثة ما يتحدث عنه المستخدم.

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

Ruuh: “Yes, I like it.”

Question: “which flavors do you like?”

Ruuh: “Chocolate and Vanilla.”

الآن ، عرف روح^(Ruuh) أن السؤال الثاني يتعلق بالآيس كريم ، وبالتالي كان الرد مناسبًا.

لتكون جيدة جدًا في وظائفها ، تبحث خوارزمية Ruuh باستمرار عن البيانات في الاستعلامات السابقة من المستخدم وتفهم سياق ما يتحدث عنه المستخدم.

الكشف والاستجابة للإشارات العاطفية^{(Detection and response to emotional cues)}

الآن ، أقرب إلى الإنسان يعني اكتشاف العواطف. هذا لأن البشر لديهم عقليات عاطفية. لذلك ، من أجل اكتشاف مشاعر المستخدمين ، تبحث Ruuh عن أنماط في رسائل الدردشة التي تتلقاها ونوع الرموز التعبيرية المستخدمة في الدردشة. لذلك ، عندما تتحدث معها ، فهي تعرف ما إذا كنت سعيدًا أم حزينًا أم متحمسًا أم مستاءً.

حكم^(Verdict)

Ruuh وسيلة^(Ruuh) قوية ورائعة لإظهار قوة ما يمكن أن يفعله الذكاء الاصطناعي اليوم ليتصرف كإنسان. بفضل قوة cDSSM ، أصبح Ruuh^(Ruuh) أكثر ذكاءً.

تقول Microsoft:

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.

دعونا نفهم هذا بشكل أفضل بمثال. إذا سأل أحد المستخدمين Ruuh ، " ما هي^(Which) مكونات البيتزا الأكثر شيوعًا؟" ، فسيحدد Ruuh^(Ruuh) الاستعلام على أنه حول "طبقات البيتزا" ويسترجع الإجابات الأكثر صلة بناءً على هذا الاستعلام. سيصنف Ruuh^(Ruuh) الإجابات المماثلة من قاعدة البيانات بناءً على الصلة لتوليد الاستجابة الأكثر ملاءمة. من خلال الوعي السياقي ، يمكن لـ Ruuh^(Ruuh) الإجابة بسهولة على أسئلة المتابعة مثل ، "أي منها تفضل؟" من خلال الرد "أحب الفطر والأناناس".

يبلغ عمر Ruuh^(Ruuh) الآن عامًا واحدًا ، ويجب أن أقول إن مستقبل الذكاء الاصطناعي مشرق بسبب هذا المعدل الذي نشهد به المزيد والمزيد من الذكاء الاصطناعي المتقدم ، فنحن على وشك رؤية أشياء أكثر ذكاءً من حولنا قريبًا. نتمنى لفريق Microsoft حظًا سعيدًا وآمل أن يستمروا في مفاجأتنا في المستقبل بهذه المنتجات الرائعة.

يمكنك قراءة المزيد عن Ruuh  هنا في المقالة الرسمية من Microsoft - وتجربتها هنا على 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. Ѕomeоne who can cheer you up in their own way, someone who is so fυll of life and chatty that уоu forget all your problems in life. Someone that amuses you by coming better than your expectations. Everуone is not so comfortable abоut talking to other ‘humans’ about things, but there are some curious 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.

Related posts

• Zoom vs Microsoft Teams مقابل Google Meet vs Skype

• Revoke الوصول إلى طرف ثالث من Facebook، Google، Microsoft، Twitter

• كيفية إضافة Zoom إلى Microsoft Teams

• Microsoft Intune غير مزامنة؟ Force Intune للمزامنة في Windows 11/10

• تعيين Password Expiration Date لMicrosoft Account and Local Account

• Fix Microsoft Edge Installation & Update error codes

• كيفية الثناء شخص ما على Microsoft Teams على وظائفهم

• كيفية تطبيق Google SafeSearch في Microsoft Edge في Windows 10

• يجب أن يكون أفضل 5 برامج مجانية من Microsoft

• Microsoft Visual C++ إعادة توزيع الحزمة: FAQ and Download

• Block or Stop Microsoft Edge المنبثقة Tips and Notifications

• أنت في عداد المفقودين، اطلب من المشرف الخاص بك لتمكين Microsoft Teams

• قم بتشغيل Cloud Backup ل Microsoft Authenticator app على Android & iPhone

• تعطيل اختصار F12 keyboard ل Microsoft Edge Developer Tools

• كيفية تخصيص صفحة Microsoft Edge New tab

• Microsoft Certification Benefits and Advantages

• Turn Off Read Receipts في Microsoft Teams لأعضاء الفريق

• كيفية إزالة زر القائمة Extensions من Microsoft Edge toolbar

• كيفية إعادة تثبيت Microsoft Store Apps في Windows 10

• كيفية الحد من Media Autoplay في Microsoft Edge browser