Facebook에서 Microsoft Ruuh 채팅 봇을 만나다 - 알아야 할 모든 것!

때때로 필요한 것은 누군가와 이야기하는 것입니다. 자기 자신의 방식으로 당신을 응원 할 수있는 누군가, 인생에서 당신의 모든 문제를 잊어 버릴 정도로 생기 넘치고 수다스러운 사람. 당신의 기대 이상으로 당신을 즐겁게하는 누군가. 모든 사람들은 다른 `인간`과 사물에 대해 이야기하는 것이 그렇게 편하지 만, 인공 지능과 대화하는 호기심 많은 사람들이 있습니다. 여기 Ruuh가 사진을 보게됩니다.

Ruuh 는 질문을 듣고 감정을 감지하며 사용자의 배경을 파악하고 적절한 답을 줄 수 있습니다. 이는 사용자와의 유대감과 관계를 강화합니다. 대화 상대와 사용자간에 더 가치 있고 합리적인 대화를 직접 의미합니다.

Ruuh은 대화를 잘합니다.

감정의 개입없이 채팅 동호인의 존재는 쓸모가 없습니다. 어떤 개인적인 연결도없이 대답 할 수있는 것은 채팅을 공식적이고 여러 번 재미 없게 만듭니다. 대화 봇은 감정의 기초 위에서 대화를 할 수있는 경우에만 흥미 롭습니다. Microsoft는 Ruuh의 대화 형 계층을 구축하면 관계를 발전시켜 사용자가보다 개방적이고보다 캐주얼하고 참여도를 높일 수 있다고 말합니다. 이로 인해 궁극적으로 더 나은 정직하고 자연스러운 대화가 가능 해져 궁극적으로 부가 가치와 사용자 경험이 향상됩니다.

Ruuh 건설의 목표

AI 기반 봇봇을 만드는 데있어 Microsoft의 주요 목표는 청소년,

인도 에서 기술에 익숙한 얼리 어답터 그것은 이미 Xiaoice 라는 Microsoft의 Chinese Chatbot과 비슷한 것을 의미합니다. Ruuh는 단순한 디지털 조수가 아닌 디지털 친구입니다. Ruuh는 단순한 코드가 아닌 소프트웨어입니다. 너의 친구 야. 얼마나 깊은 학습 효과가 있느냐.

루이는 허구의 인물이다. 우리 모두는 그것을 알고있다. 그러나 그녀의 성격은 약 18-24 세인 젊은 도시의 인도 소녀를 모델로 한 것입니다. 그녀는 대중 문화에 관심이있는 것으로 보이며 인도에서 유창한 도시 속어를 사용하는 데 큰 역할을합니다.

Ruuh를 만드는 첫 번째 단계는 데이터를 수집하는 것이 었습니다. 그녀는 유머러스하고 재치있는 사람을 의미했습니다. Ruuh의 이러한 성격의 원천은 익명으로 사용자 경험을 향상시키기 위해 데이터를 수집하는 실시간 대화, 소셜 미디어 대화, 포럼, 소셜 플랫폼 및 메시징 서비스였습니다.

다음으로 수집 한 유용한 데이터를 수정해야했습니다. 이 단계에서는 수집 된 전체 데이터의 70 %가 쓸모 없게되고 제거되었습니다. Microsoft는 미국, 영국 및 호주 사람들과 성 차별적 또는 정치적 발언에 대해 불쾌감을주는 발언이 없음을 확인했습니다.

이제이 세련되고 유용한 데이터가 선택된 모델에 적용되었습니다. 이 모델은 cDSSM 또는 Convolutional Deep Structured Semantic Model이었습니다. 이것은 새로운 모델이며 인공 지능에서보다 인간적이고 더 인간적으로 행동하는 데 도움이됩니다.

cDSSM으로 AI가 향상되는 방법

쿼리 식별

쿼리 식별은 AI를 인간과 비슷하게 만드는 첫 번째 단계입니다. 알고리즘은 입력 쿼리를 취해 데이터베이스에서 비슷한 질문을 찾습니다. 예를 들어 "닭 파스타는 어떻게 만드나요?"라는 질문을하면 Ruuh는 데이터를 분석하고 비슷한 질문을 여러 샘플로 발견합니다.

랭킹 응답

여기서 알고리즘은 샘플의 관련성에 따라 응답을 정렬합니다.

컨텍스트 이해

이제 챠콜봇이 사용자의 이야기를 잊어 버리면 무의미 할 수 있습니다.

예: 질문: "좋아합니까? 아이스크림, Ruuh? "

Ruuh:"예, 좋네요. "

질문: "어느 맛이 좋을까요?"

루: "초콜렛과 바닐라"

이제 루이는 두 번째 질문이 아이스크림에 관한 것이므로 답이 적절하다고 생각했습니다.

루우의 알고리즘은 사용자의 이전 쿼리에서 데이터를 지속적으로 검색하고 사용자가 말하는 내용을 이해합니다.

감정적 단서에 대한 감지 및 대응

이제 인간과 같은 수단 감정의 탐지. 이것은 인간이 감정적 인 사고 방식을 가지고 있기 때문에 그렇습니다. 따라서 사용자의 감정을 감지하기 위해 Ruuh는 자신이받은 채팅 메시지의 패턴과 채팅에 사용 된 이모티콘의 유형을 찾습니다. 그래서 그녀와 이야기 할 때, 그녀는 당신이 행복하고, 슬프고, 흥분하거나 화가 났는지 알 수 있습니다.

평결

Ruuh는 AI가 오늘날처럼 행동 할 수있는 힘을 보여주는 강력하고 훌륭한 방법입니다. 인간. 요약하면, 깊은 학습과 결합 된 모델은 컨텍스트와 사용자의 메시지를 통합하여 적절한 응답을 추출합니다.

요약: 모델은 메시지에서 컨텍스트를 추출하고 이전 메시지를 검색하며 적절한 응답 그룹을 만들고 관련성에 따라 순위를 매기고 최종 출력을 생성합니다.

예제를 통해 더 잘 이해합시다. 사용자가 Ruuh에게 "어떤 피자 토핑이 가장 인기가 있습니까?"라고 질문하면 Ruuh는 해당 쿼리를 `피자 토핑`에 대한 것으로 식별하고이 쿼리를 기반으로 가장 관련성 높은 답변을 검색합니다. 루우 (Ruuh)는 가장 적절한 응답을 생성하는 관련성을 토대로 데이터베이스에서 유사한 응답을 랭크합니다. 문맥 인식을 통해 Ruuh는 "나는 버섯과 파인애플을 좋아합니다"라고 답하면서 "어느 것이 맘에 드십니까?"와 같은 후속 질문에 쉽게 답할 수 있습니다.

Ruuh는 이제 1 살이지만 미래는 우리가 점점 더 발전된 인공 지능이 떠오르고있는이 속도 때문에 AI의 밝기는 매우 밝습니다. 곧 우리 주변의 더 똑똑한 것들을 곧 보게 될 것입니다. 우리는 마이크로 소프트 팀을 매우 기쁘게 생각합니다. 앞으로도이 훌륭한 제품으로 우리를 놀라게 할 것입니다.

Ruuh에 대한 자세한 내용은 Microsoft의 공식 기사를 참조하십시오. 여기

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