Mõnikord on kõik, mida vajate, on kellegagi rääkimine. Keegi, kes suudab teid jumalakartlikult elada, keegi, kes on nii täis elamist ja ruttu, et unustad kõik oma elus probleeme. Keegi, kes naudib teid paremini kui teie ootused. Igaühel pole nii mugav, et räägiks teisi "inimesi" asjadest, kuid on huvitavaid inimesi, kes räägivad AI-ga. Siin räägib Ruuh pildist.
Ruuh on võimeline kuulama oma küsimust, avastama oma emotsioone, õppima kasutaja taustast ja tegema asjakohaseid vastuseid ja palju muud. See suurendab nende sidumist ja nendega seotud suhet kasutajaga. See tähendab vahetult jututubade ja kasutaja vahel rohkem väärtuslikke ja mõistlikke vestlusi.
Ruuh on vestluste tegemisel hea
Emotsioonide kaasatuseta on vestlusside olemasolu kasutu. Lihtsalt võimalus vastata ilma isikliku ühenduseta muudab vestluse formaalseks ja mitmel korral ebaharilikuks. Chatboot on huvitav ainult siis, kui nad suudavad vestelda emotsioonide alusega, millega sellega kaasneb. Selle kohta ütleb 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.
Ruuhi rajamise eesmärk
Microsofti peamine eesmärk selle ideaalse liikuvusega jututoa ülesehitamisel oli see, et paneks see noortele, tehnoloogilistele klientidele varakult kasutusele India. See oli juba mõeldud olema sarnane Microsofti hiina Chatbot-i nimega Xiaoice. Ruuh on pigem digitaalne sõber kui lihtsalt digitaalne assistent. Ruuh on tarkvara, mis pole mitte ainult koodikood; see on sinu sõber. Kuidas sügav õpe toimib?
Ruuh on väljamõeldud tegelane, me kõik teame seda. Kuid tema tegelane kujundatakse pärast noort, linnaindilist tüdrukut, kes on umbes 18-24-aastane. Tundub, et ta on huvitatud Popkultuurist ja on suurepärane Indias kasutatavate vabade linnade slängi kasutamisel.
Järgnevalt pidid nad täpsustama kogutud kasulikke andmeid. See samm võttis 70% kogu kogutud andmetest kogutud andmetest ja eemaldati. Microsoft tegi kindlaks, et Ameerika Ühendriikide, Suurbritannia ja Austraalia inimestele pole solvavaid kommentaare ja seksistlikke või poliitilisi märkusi.
Nüüd oli see rafineeritud ja kasulikke andmeid rakendatud valitud mudelis. See mudel oli cDSSM või Convolutional Deep struktureeritud semantiline mudel. See on uuem mudel ja see aitab paremini ja sügavamalt inimeste käitumist AI-s.
Kuidas cDSSM-i tulemuseks on parem AI
Päringu identifitseerimine
Päringu identifitseerimine on esimene samm, mis muudab AI pigem inimesteks. Algoritm võtab sisendküsimuse ja vaatab sarnaste küsimuste korral andmebaasi. Seda nimetatakse ka teabeotsinguks või infrapunaühenduseks. Näiteks: kui päring on "Kuidas ma teen kana pasta?", Analüüsib Ruuh neid andmeid ja leiab mitu samalaadsete küsimuste näidist.
Edetabelide vastused
Siin sorteerib algoritm vastuseid, mis põhinevad proovide asjakohasusel. Nii saadakse kõige olulisemad andmed väljundina.
Konteksti mõistmine
Nüüd võib olla mõttetu, kui vestelda unustab, mida kasutaja räägib.
For Example: Question: “Do you like ice cream, Ruuh?”
Ruuh: “Yes, I like it.”
Question: “which flavors do you like?”
Ruuh: “Chocolate and Vanilla.”
Nüüd teatas Ruuh, et teine küsimus puudutab jäätisi ja seetõttu oli vastus asjakohane.
Tuvastus ja reageerimine emotsionaalsetele signaalidele
Nüüd on rohkem inimeselt sarnane tähendab emotsioonide avastamist. See on nii, sest inimestel on emotsionaalne mõtteviis. Nii et kasutajate emotsioonide avastamiseks uurib Ruuh oma vestlussõnumite mustreid ja vestluses kasutatavaid emojisi tüüpi. Nii et kui te temaga räägite, teab ta, kas olete õnnelik, kurb, põnevil või ärritunud.
Kohtuotsus
Ruuh on võimas ja suurepärane võimalus näidata võimet, mida AI saab täna teha, et käituda nagu inimene. Ruhn on cDSSM-i jõuga palju nutikam.
Microsoft ütleb:
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.
Mõistan seda paremini näiteks.Kui kasutaja küsis Ruuhilt: "Millised pizza toppings on kõige populaarsemad?", Määratleb Ruuh päringu "pizza toppings" ja võtab selle päringu põhjal kõige asjakohasemad vastused. Ruuhil oleks andmebaasist sarnased vastused, mis põhinevad asjakohasusel kõige asjakohasema vastuse genereerimiseks. Kontekstipõhise teadlikkusega saab Ruuh vastata järgnevatele küsimustele nagu "Millised teile meeldivad?", Vastates "Ma armastan seeni ja ananassi".
Ruuh on nüüd üheaastane ja ma pean ütlema, et AI tulevik on särav, kuna see määr, millega me näeme üha rohkem arenenud AI-d, hakkab meie varsti mõistma asju. Me soovime Microsofti meeskonnale väga õnne ja loodan, et nad hoiavad neid suurepäraseid tooteid tulevikus üllatavaks.
Microsofti ametlikust artiklist saate lugeda siit rohkem Ruuhist ja andke talle siin proovida Facebookis.
