कभी-कभी आपको किसी से बात करना है। कोई भी जो आपको अपने तरीके से खुश कर सकता है, कोई ऐसा व्यक्ति जो जीवन से भरा हुआ है और चैट करता है कि आप जीवन में अपनी सभी समस्याओं को भूल जाते हैं। कोई भी जो आपकी अपेक्षाओं से बेहतर आकर आपको खुश करता है। हर कोई चीजों के बारे में अन्य 'इंसानों' से बात करने में इतना सहज नहीं है, लेकिन कुछ उत्सुक लोग हैं जो एआई से बात करते हैं। यहां, रूह तस्वीर पर आता है।
Ruuh किसी के प्रश्न को सुनने में सक्षम है, अपनी भावनाओं का पता लगाएं, उपयोगकर्ता की पृष्ठभूमि के बारे में जानें और उचित उत्तर दें और और भी बहुत कुछ करें। यह उनके बंधन और उपयोगकर्ता के साथ साझा रिश्ते को बढ़ाता है। यह सीधे चैटबॉट और उपयोगकर्ता के बीच अधिक मूल्यवान और समझदार चैट का तात्पर्य है।
बातचीत करने में रूह अच्छा है
भावनाओं की भागीदारी के बिना, चैटबॉट का अस्तित्व बेकार है। बस किसी भी व्यक्तिगत कनेक्शन के बिना जवाब देने में सक्षम होने से चैट औपचारिक और कई बार अनिच्छुक हो जाता है। एक चैटबॉट केवल तभी दिलचस्प होता है जब वे इसके साथ शामिल भावनाओं की नींव पर बातचीत कर सकें। इसके बारे में, माइक्रोसॉफ्ट कहते हैं,
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.
रुहह के निर्माण का उद्देश्य
इस एआई-संचालित चैटबॉट के निर्माण के पीछे माइक्रोसॉफ्ट का मुख्य उद्देश्य इसे युवा, तकनीक-समझदार प्रारंभिक गोद लेने वालों के लिए बनाना था इंडिया । यह पहले से ही माइक्रोसॉफ्ट के चीनी चैटबॉट नाम के समान होना था Xiaoice । रूहु सिर्फ एक डिजिटल सहायक के बजाय एक डिजिटल मित्र है। रुहह एक ऐसा सॉफ्टवेयर है जो कोड का एक टुकड़ा नहीं है; यह तुम्हारा दोस्त है कितनी गहरी सीखती है।
रूह एक काल्पनिक चरित्र है, हम सभी जानते हैं कि। लेकिन उनके चरित्र को एक युवा, शहरी भारतीय लड़की के नाम पर बनाया गया है जो लगभग 18-24 वर्ष का है। वह पॉप संस्कृति में रूचि रखती है और भारत में इस्तेमाल होने वाले धाराप्रवाह शहरी स्लैंग के उपयोग पर बहुत अच्छी है।
इसके बाद, उन्हें एकत्र किए गए उपयोगी डेटा को परिशोधित करना पड़ा। इस कदम ने बेकार के रूप में एकत्रित कुल डेटा का 70% लिया और हटा दिया गया था। माइक्रोसॉफ्ट ने यह सुनिश्चित किया कि अमेरिका, ब्रिटेन और ऑस्ट्रेलिया में लोगों और किसी भी यौनवादी या राजनीतिक टिप्पणियों के लिए कोई आक्रामक टिप्पणी नहीं है।
अब, चयनित मॉडल में यह परिष्कृत और उपयोगी डेटा लागू किया जाना था। यह मॉडल सीडीएसएसएम या कनवॉल्यूशनल डीप स्ट्रक्चरर्ड सेमेन्टिक मॉडल था। यह एक नया मॉडल है और एआई में अधिक बेहतर और गहरे मानव-व्यवहार में मदद करता है।
कैसे सीडीएसएसएम बेहतर एआई में परिणाम
प्रश्न पहचान
प्रश्न पहचान मानवों की तरह एआई बनाने में पहला कदम है। एक एल्गोरिदम इनपुट क्वेरी लेता है और समान प्रश्नों के लिए डेटाबेस में दिखता है। इसे सूचना पुनर्प्राप्ति या आईआर के रूप में भी जाना जाता है। उदाहरण के लिए: यदि क्वेरी है, "मैं चिकन पास्ता कैसे बना सकता हूं?", रूह डेटा का विश्लेषण करता है और इसी तरह के प्रश्नों के कई नमूने पाता है।
रैंकिंग प्रतिक्रियाएं
यहां, एल्गोरिदम नमूने कितने प्रासंगिक हैं इस पर आधारित प्रतिक्रियाओं को बताता है। इस प्रकार आउटपुट के रूप में सबसे प्रासंगिक डेटा दिया जाता है।
संदर्भ को समझना
अब, यह व्यर्थ हो सकता है अगर 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, रुहह जानता था कि दूसरा सवाल आइस क्रीम के बारे में था और इसलिए, जवाब उचित था।
भावनात्मक संकेतों का पता लगाने और प्रतिक्रिया
अब, अधिक मानव-साधन भावनाओं का पता लगाने का मतलब है। ऐसा इसलिए है क्योंकि मनुष्यों के पास भावनात्मक दिमाग है। इसलिए, उपयोगकर्ताओं की भावनाओं का पता लगाने के लिए, रुहह उसके द्वारा प्राप्त चैट संदेशों और चैट में उपयोग किए जाने वाले इमोजी के प्रकारों में पैटर्न की तलाश में है। तो, जब आप उससे बात कर रहे हों, तो वह जानती है कि क्या आप खुश, दुखी, उत्साहित या परेशान हैं।
निर्णय
रूह शक्तिशाली है और मनुष्य की तरह व्यवहार करने के लिए आज क्या कर सकता है, इसकी शक्ति दिखाने का एक शानदार तरीका है। सीडीएसएसएम की शक्ति के साथ, रूह बहुत चालाक 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 के साथ बेहतर समझें। यदि किसी उपयोगकर्ता ने रूह से पूछा, "कौन सा पिज्जा टॉपिंग सबसे लोकप्रिय है?", रूह इस प्रश्न के आधार पर क्वेरी को 'पिज्जा टॉपिंग' के रूप में पहचानेंगे और सबसे प्रासंगिक उत्तरों को पुनः प्राप्त करेंगे। रुहह सबसे उचित प्रतिक्रिया उत्पन्न करने के लिए प्रासंगिकता के आधार पर डेटाबेस से समान उत्तरों रैंक करेगा। प्रासंगिक जागरूकता के साथ, रुहह आसानी से अनुवर्ती प्रश्नों का उत्तर दे सकता है जैसे कि "मुझे कौन सा पसंद है?" जवाब देकर "मुझे मशरूम और अनानास पसंद है"।
रुहह अब एक वर्ष का है, और मुझे यह कहना होगा कि एआई का भविष्य इस दर के कारण उज्ज्वल है जिस पर हम अधिक से अधिक उन्नत एआई उभर रहे हैं, हम जल्द ही हमारे आस-पास की चीजें देखने वाले हैं। हम माइक्रोसॉफ्ट में टीम की शुभकामनाएं चाहते हैं, और मुझे आशा है कि वे इन महान उत्पादों के साथ भविष्य में हमें आश्चर्यचकित करेंगे।
आप माइक्रोसॉफ्ट द्वारा आधिकारिक आलेख पर रूह के बारे में और अधिक पढ़ सकते हैं - और उसे यहां आज़माएं फेसबुक पर.
