Aquí, en el equipo de MindMeld, parte del equipo de Webex Intelligence en Cisco, estamos desarrollando tecnología para mejorar la experiencia de oficina tradicional en un mundo pospandémico. Una gran prioridad serán las interfaces sin contacto, que podemos potenciar a través de Webex Assistant, así como el asistente de voz para empresas que lanzamos en 2019.
Webex Assistant permite a los clientes utilizar su voz para controlar los dispositivos de videoconferencia de Webex, planificar reuniones en una sala, entrar a reuniones en línea, llamar a personas del directorio de su empresa, etcétera. También proporciona asistencia en las reuniones para tareas como la creación de elementos de acción, la toma de notas y la planificación de reuniones de seguimiento.
En 2019, abrimos la plataforma
de IA conversacional
MindMeld
que impulsa Webex Assistant para permitir que cualquier persona cree este tipo de sistemas conversacionales para otros dominios.
Detrás de estas innovaciones hay un equipo de ingenieros que trabaja para mejorar constantemente nuestras tecnologías y productos de IA. Hablamos con Ritvik Shrivastava, un ingeniero de aprendizaje automático que hace poco celebró su primer aniversario con el equipo de MindMeld. Ritvik se unió al equipo después de graduarse de la Universidad de Columbia y hacer una pasantía con nosotros en el verano de 2019.
¡Hola! ¿Podrías presentarte y compartir con nosotros cuál es tu
trabajo
actual y cuáles son tus responsabilidades?
Me llamo Ritvik Shrivastava y soy ingeniero de aprendizaje automático en el equipo MindMeld del grupo Webex Intelligence. Trabajo en el diseño, el desarrollo y la implementación de soluciones inteligentes para la plataforma de IA conversacional MindMeld de código abierto y los servicios más amplios de Webex Intelligence, como Webex Assistant. Nuestro equipo se centra en el aprendizaje automático aplicado y en todas sus modalidades: visión, habla y texto. Mi atención se centra principalmente en los sistemas basados en texto o, en términos más generales, en el procesamiento del lenguaje natural.
¿Qué te inspira o motiva a crear productos en la intersección del aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural?
De todas las modalidades dentro de la IA y el aprendizaje automático, la que más me entusiasma es el procesamiento del lenguaje natural con el texto como tipo de entrada principal. Creo que el hecho de haber crecido leyendo mucho y escribiendo mi propia prosa y poesía es la razón principal por la que me resultó muy natural la transición a la lingüística, y más tarde al procesamiento del lenguaje natural, una vez que me adentré en el mundo desconocido (desde los ojos de un estudiante de segundo año) de la IA.
La premisa de este campo siempre me hizo preguntarme: ¿qué haría falta para que las máquinas alcanzaran el mismo nivel humano de comprensión y escritura? Con los avances recientes en la generación de lenguaje natural, creo que nos estamos acercando a esa realidad (¡pero aún no hemos llegado a ella!). Esta brecha que aún no se ha cerrado es una de mis principales motivaciones para trabajar en la intersección del procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje automático.
¿Cómo te enteraste de la existencia de
MindMeld
y cuáles eran tus expectativas iniciales cuando decidiste trabajar aquí?
Las conversaciones son el modo principal de comunicación de los seres humanos. Profundizar en su comprensión y mejorar la forma en la que las máquinas las perciben es un importante objetivo de investigación para automatizar el campo de la lingüística computacional y acercarnos a la imagen esperada de la IA. En la universidad, mi investigación se centró en la comprensión del discurso, la argumentación y el procesamiento del habla, todos componentes de las conversaciones.
En ese momento, también buscaba oportunidades en la industria para trabajar en aplicaciones del mundo real y medios escalables para poner en práctica ideas de investigación similares. Me enteré de MindMeld a través de un amigo que ya había interactuado con el equipo. Una vez que me postulé y hablé con algunos miembros del equipo, me encantó la idea de trabajar con ellos. Lo que más me entusiasmó fue el enfoque de código abierto de MindMeld para crear una arquitectura única de procesamiento del lenguaje natural que permita a cualquiera desarrollar sus propias aplicaciones conversacionales inteligentes. El equipo también estaba desarrollando Webex Assistant, uno de los primeros asistentes industriales inteligentes, que fue un producto muy gratificante para trabajar. Una vez que llegó la oferta, no tuve que pensarlo dos veces.
¿Cuáles fueron algunos de los retos a los que te enfrentaste al desarrollar por primera vez para la
plataforma
MindMeld?
Aunque ya había participado en la investigación durante un tiempo como estudiante, trabajar en la plataforma MindMeld fue mi primera incursión en el desarrollo y la implementación de soluciones a nivel industrial utilizando la IA. La experiencia inicial tuvo sus propios retos. No solo se trata de la novedad, sino también de la escalabilidad, la latencia y el rendimiento de los modelos de aprendizaje automático implementados. Con el tiempo, en mis primeras semanas, aprendí lo importante que son estos factores para ofrecer a los usuarios finales la posibilidad de utilizar la tecnología de IA más avanzada sin que les cueste una fortuna. Esta fue sin duda la mayor curva de aprendizaje para mí y es una habilidad que trato de perfeccionar continuamente.
¿Has encontrado algún reto interesante o inesperado?
Aunque no es un reto inesperado, es muy interesante trabajar en la internacionalización o la compatibilidad con múltiples idiomas a través de las plataformas MindMeld y Webex. Aunque las conferencias de procesamiento del lenguaje natural incluyen una gran cantidad de investigaciones en inglés, cada vez hay más conciencia sobre el desarrollo de herramientas y métodos que puedan ampliarse a múltiples idiomas. Esto es extremadamente importante para que personas de todo el mundo puedan acceder a los sistemas de software avanzados. Realmente disfruté viendo que el enfoque de nuestro equipo está orientado a eso. La inclusión en términos de idiomas ha sido un objetivo clave durante el último año y es un factor en cada nueva característica que decidimos desarrollar para la plataforma MindMeld, como las herramientas de aumento de datos y comentarios. Webex Assistant también adopta este soporte multilingüe. Mi curiosidad por hablar con el asistente multilingüe dio lugar a otro gran avance para mí a nivel personal: aprender español, o empezar a hacerlo.
¿Cómo es una semana típica de trabajo para ti?
El equilibrio de la semana laboral en el equipo es bastante bueno. Si solo se planifican las reuniones necesarias, todos tienen tiempo de sobra para trabajar en sus objetivos semanales sin tener que dedicar tiempo extra fuera del horario de trabajo habitual. Esto permite un gran equilibrio entre la vida laboral y personal, y me da tiempo suficiente para disfrutar de todas las demás actividades sin ninguna sensación de estrés por el trabajo.
¿Qué problemas te has centrado en resolver en
MindMeld
en el último tiempo?
Recientemente, me he centrado en añadir capacidades automatizadas de aumento de datos a MindMeld que permitirán a los desarrolladores aumentar sus datos de capacitación varias veces y hacer que sus aplicaciones conversacionales sean mucho más robustas. Junto con mis colegas, he trabajado en la integración de capacidades de paráfrasis multilingüe en la plataforma MindMeld utilizando sistemas de última generación.
También estoy trabajando en la selección de consultas basada en el aprendizaje activo y en el etiquetado automático con poca supervisión, lo que permitirá a los desarrolladores etiquetar automáticamente las consultas en sus respectivos dominios/intenciones y seleccionar las más eficaces de entre todas ellas. Esto ayudará a mantener el tamaño de sus aplicaciones en el tamaño elegido y seguir funcionando de manera eficiente.
Además de tu trabajo principal, ¿qué otros aspectos de la vida laboral en
MindMeld
disfrutas más?
Durante mi pasantía con el equipo, y desde que me incorporé como empleado a tiempo completo, he disfrutado de lo sociable que es este equipo.
Antes de la pandemia, cuando estábamos en la oficina, las horas felices, las noches de cine, los pequeños descansos para jugar y los almuerzos diarios bajo la luz brillante del sol de San Francisco eran descansos agradables del trabajo y ayudaban a conocer a todos un poco mejor.
En nuestros entornos de trabajo desde el hogar, a veces, tenemos horas de juego virtuales para terminar la semana de forma divertida. En el último año, hemos tenido espacios de debate muy interesantes para compartir nuestras experiencias culinarias, creaciones de bricolaje y, mi favorito, ¡el club de las flexiones! Sí, hacíamos flexiones en grupo en medio de la jornada laboral en una videollamada, y era excelente.
A menudo, trabajar desde el hogar supone un reto. ¿Cómo ha sido tu experiencia de trabajo remoto y cómo has sentido la transición de una oficina física a trabajar desde el hogar?
Varias personas de nuestro equipo trabajaban de forma remota incluso antes de la transición al trabajo desde el hogar debido a la pandemia. Si bien esto nos permitió familiarizarnos con las reuniones periódicas de forma virtual, también ayudó que esos miembros del equipo pudieran aportar excelentes ideas para que el trabajo desde el hogar fuera productivo. Eso me facilitó la transición al trabajo desde el hogar después de las primeras semanas.
En la mayoría de nuestras reuniones, está activado el vídeo, lo que hace que sean más interactivas y ayuda a evitar una experiencia aislada detrás de la pantalla. Al trabajar con Webex y otras herramientas de colaboración, ha sido fácil comunicarme con mis compañeros de equipo siempre que he necesitado hablar con ellos, por lo que se ha mantenido esa conexión personal.
En cuanto a los retos de la monotonía, la cultura del trabajo desde el hogar en nuestro equipo proporciona una buena flexibilidad para planificar mi trabajo a lo largo del día y de la semana, de modo que puedo hacer mi trabajo de la forma más productiva posible mientras me ocupo de los trámites urgentes o personales cuando surge la necesidad.
¿Hay alguna tradición laboral interesante en
Mind
M
eld
?
Sí, hay algunas. Nuestras reuniones semanales de los lunes van seguidas de actualizaciones opcionales durante el fin de semana. Son una gran oportunidad para conocer los intereses y la vida de los colegas fuera del trabajo. He tenido excelentes conversaciones a través de estas divertidas actualizaciones de fin de semana y he aprendido sobre muchas películas nuevas para ver, lugares para visitar, restaurantes para conocer y mucho más.
También tenemos una divertida tradición quincenal del premio Big Hero. Este premio, que está inspirado en la película Big Hero 6, se otorga al máximo héroe o a la persona con mejor desempeño de las dos últimas semanas, por decisión del anterior ganador del premio. Es agradable ver que todos reciben el reconocimiento de sus colegas y ver lo solidario que es el entorno. Aunque ahora es un premio verbal, en los tiempos previos al trabajo desde el hogar, el premio era un peluche adorable de Big Hero. Sin duda, vale la pena trabajar arduamente.
El dominio del procesamiento del lenguaje natural está evolucionando con rapidez, y se ha producido una gran cantidad de trabajo académico trimestralmente durante los últimos años. ¿Cómo haces para estar al tanto de los últimos acontecimientos?
Tenemos dos grupos de lectura en nuestros equipos: uno para los trabajos centrados en el aprendizaje automático y el otro para la experiencia del usuario y las métricas. Estas son excelentes formas de mantenerse al día con las últimas investigaciones en los dominios de nuestro equipo, e incluso fuera de ese ámbito. El aprendizaje continuo de ideas novedosas y los debates a través de estas sesiones proporcionan una visión clave sobre cómo podemos desarrollar estas ideas en soluciones industriales tangibles y nos mantienen actualizados sobre cualquier acontecimiento relevante.
¿Cuáles son los desarrollos de investigación más interesantes y los casos de uso de la industria a los que tú y el equipo de MindMeld prestarán atención durante el próximo año?
En procesamiento del lenguaje natural, estaremos atentos a los últimos avances en el espacio de los modelos de transformación como sistemas de clasificación de última generación, técnicas de aumento de datos para datos de dominio conversacional, sistemas de generación de lenguaje natural para generar diálogos artificialmente y sistemas que nos permitirán expandirnos mejor a una configuración multilingüe. En Cisco, nos centramos en hacer que nuestros productos sean accesibles para todos y, con eso en mente, buscamos ampliar la compatibilidad de Webex Assistant a múltiples idiomas en todo el mundo.
También queremos facilitar a nuestros usuarios la identificación de los elementos de acción, los recordatorios y los puntos clave de forma rápida y automática en todos los canales de comunicación que utilizan a diario (espacios de mensajería, correos electrónicos, reuniones, etc.). Con esto en mente, estamos buscando formas de emplear el procesamiento del lenguaje natural para ayudar a los usuarios a reunir estos aspectos fundamentales.
Además del procesamiento del lenguaje natural, nuestro equipo más amplio también trabaja en el procesamiento del habla y la visión por computadora. Estamos trabajando para mejorar continuamente la experiencia del usuario en características como la transcripción de reuniones, el reconocimiento de gestos y la sustitución del fondo virtual. En el equipo, también estamos estudiando la seguridad de los modelos y los procesos mediante el uso de la privacidad diferencial y otras técnicas de protección de la privacidad.
¿Está interesado en unirse al equipo de MindMeld? Envíe un correo a mindmeld-jobs@cisco.com.
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