Rencontrez le chatbot Microsoft Ruuh sur Facebook - Tout ce que vous devez savoir !

Parfois, tout ce dont vous avez besoin est de parler à quelqu'un. Quelqu'un qui peut vous remonter le moral à sa manière, quelqu'un qui est si plein de vie et bavard que vous oubliez tous vos problèmes dans la vie. Quelqu'un qui vous amuse en venant mieux que vos attentes. Tout le monde n'est pas très à l'aise pour parler de choses avec d'autres "humains", mais il y a des gens curieux qui parlent à l'IA. Ici, Ruuh vient à l'image.

Ruuh est capable d'écouter sa question, de détecter ses émotions, de se renseigner sur les antécédents de l'utilisateur et de faire des réponses appropriées et plus encore. Cela renforce leur lien et la relation qu'ils partagent avec l'utilisateur. Cela implique directement des discussions plus utiles et plus sensées entre le chatbot et l'utilisateur.

Ruuh est bon pour faire des conversations

Sans l'implication des émotions, l'existence des chatbots est inutile. Le simple(Just) fait de pouvoir répondre sans aucune connexion personnelle rend le chat formel et souvent inintéressant. Un chatbot n'est intéressant que s'il est capable de faire des conversations sur la base des émotions qu'il implique. À ce sujet, dit 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.

Objectif de la construction de Ruuh

L'objectif principal de Microsoft derrière la construction de ce chatbot alimenté par l'IA était de le faire pour les jeunes utilisateurs précoces férus de technologie en Inde(India) . Il était déjà censé être similaire au chatbot chinois de Microsoft(Xiaoice) nommé Xiaoice(Chatbot) . Ruuh est plus un ami numérique qu'un simple assistant numérique. Ruuh est un logiciel qui n'est pas qu'un morceau de code ; c'est ton ami. Comment fonctionne l'apprentissage en profondeur.

Ruuh est un personnage fictif, nous le savons tous. Mais son personnage s'inspire d'une jeune indienne(India) urbaine âgée d'environ 18 à 24 ans. Elle semble s'intéresser à la culture pop et excelle dans l'utilisation des argots urbains couramment utilisés en Inde(India) .

La première étape de la création de Ruuh a été de collecter des données. Elle était censée être à la fois affable et pleine d'esprit. La source de cette personnalité pour Ruuh était les conversations en temps réel, les(Social Media) conversations sur les réseaux sociaux, les forums, les plateformes sociales et les services de messagerie où les données sont collectées pour améliorer l'expérience utilisateur de manière anonyme.

Ensuite, ils ont dû affiner les données utiles qu'ils ont recueillies. Cette étape a considéré 70 % du total des données collectées comme inutiles et a été supprimée. Microsoft a veillé à ce qu'il n'y ait pas de commentaires offensants pour les personnes aux États-Unis, au Royaume-Uni et en Australie(Australia) , ni aucun commentaire sexiste ou politique.

Maintenant, ces données raffinées et utiles devaient être appliquées dans le modèle sélectionné. Ce modèle était le cDSSM ou Convolutional Deep Structured Semantic Model . Il s'agit d'un modèle plus récent et contribue à un comportement humain meilleur et plus profond dans l'IA.

Comment le cDSSM se traduit par une meilleure IA

Identification de la requête(Query Identification)

L' identification(Identification) des requêtes est la première étape pour rendre l'IA plus proche des humains(Humans) . Un algorithme prend la requête d'entrée et recherche dans la base de données des questions similaires. Ceci est également appelé récupération d'informations(Information Retrieval) ou IR.
Par exemple(Example) : si la requête est "comment puis-je faire des pâtes au poulet ?", Ruuh analyse les données et trouve plusieurs échantillons de questions similaires.

Classement des réponses(Ranking responses)

Ici, l'algorithme trie les réponses en fonction de la pertinence des échantillons. C'est ainsi que les données les plus pertinentes sont données en sortie.

Comprendre le contexte(Understanding Context)

Maintenant, cela pourrait être inutile si le chatbot oublie de quoi parle l'utilisateur.

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

Ruuh: “Yes, I like it.”

Question: “which flavors do you like?”

Ruuh: “Chocolate and Vanilla.”

Maintenant, Ruuh savait que la deuxième question concernait les glaces et, par conséquent, la réponse était appropriée.

Pour être si bon dans sa fonctionnalité, l'algorithme de Ruuh recherche constamment des données dans les requêtes précédentes de l'utilisateur et comprend le contexte de ce dont l'utilisateur parle.

Détection et réponse aux signaux émotionnels(Detection and response to emotional cues)

Maintenant, plus humain signifie la détection des émotions. Il en est ainsi parce que les humains ont des mentalités émotionnelles. Ainsi, afin de détecter les émotions des utilisateurs, Ruuh recherche des modèles dans les messages de chat reçus par elle et le type d'emojis utilisés dans le chat. Ainsi, lorsque vous lui parlez, elle sait si vous êtes heureux, triste, excité ou contrarié.

Verdict

Ruuh est puissant et un excellent moyen de montrer la puissance de ce que l'IA peut faire aujourd'hui pour se comporter comme un être humain. Avec la puissance de cDSSM, Ruuh est beaucoup plus intelligent.

Microsoft dit :

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.

Comprenons cela mieux avec un exemple. Si un utilisateur demandait à Ruuh " Quelles(Which) garnitures de pizza sont les plus populaires ?", Ruuh identifierait la requête comme portant sur les "garnitures de pizza" et récupérerait les réponses les plus pertinentes en fonction de cette requête. Ruuh classerait les réponses similaires de la base de données en fonction de leur pertinence pour générer la réponse la plus appropriée. Avec une conscience contextuelle, Ruuh peut facilement répondre à des questions de suivi telles que "Lesquelles aimez-vous?" en répondant "J'adore les champignons et l'ananas".

Ruuh a maintenant un an, et je dois dire que l'avenir de l'IA est prometteur à cause de ce rythme auquel nous voyons émerger de plus en plus d'IA avancées, nous sommes sur le point de voir très bientôt des choses plus intelligentes autour de nous. Nous souhaitons bonne chance à l'équipe de Microsoft et j'espère qu'ils continueront de nous surprendre à l'avenir avec ces excellents produits.

Vous pouvez en savoir plus sur Ruuh  ici sur l'article officiel de Microsoft - et lui donner un essai ici sur Facebook(on Facebook) .(on Facebook.)



Elisa Chevalier

About the author

Je suis un ingénieur en matériel avec plus de 10 ans d'expérience dans le domaine. Je me spécialise dans les contrôleurs et les câbles USB, ainsi que dans les mises à niveau du BIOS et le support ACPI. Dans mes temps libres, j'aime aussi bloguer sur divers sujets liés à la technologie et à l'ingénierie.


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