Nel team MindMeld, che fa parte del team Webex Intelligence di Cisco, sviluppiamo tecnologia per migliorare la tradizionale esperienza d’ufficio in un mondo post-pandemia. La nostra principale priorità saranno le interfacce touchless, che possiamo rendere ancora più potenti con Webex Assistant, l’assistente vocale di livello enterprise lanciato nel 2019.
Webex Assistant consente ai clienti di utilizzare la propria voce per controllare dispositivi di videoconferenza Webex, pianificare riunioni in una sala, accedere a riunioni online, chiamare persone dalla rubrica aziendale e molto altro. Fornisce anche supporto durante la riunione per attività come creazione di azioni, verbalizzazione e pianificazione di riunioni di follow-up.
Nel 2019, abbiamo reso open-source la
piattaforma AI conversazionale
MindMeld
alla base di Webex Assistant, che consente a tutti di creare questi tipi di sistemi conversazionali per altri domini.
Dietro queste innovazioni c’è un team di ingegneri che lavorano costantemente per migliorare i nostri prodotti e le nostre tecnologie AI. Abbiamo raggiunto Ritvik Shrivastava, un ingegnere dell’apprendimento automatico che recentemente ha festeggiato il suo primo anniversario con il team MindMeld. Ritvik si è unito al team dopo aver conseguito la laurea presso la Columbia University e aver terminato il tirocinio con noi durante l’estate del 2019.
Salve! Puoi presentarti e condividere con noi quali sono le tue attuali
mansioni
e responsabilità?
Il mio nome è Ritvik Shrivastava e sono un ingegnere dell’apprendimento automatico del team MindMeld del gruppo Webex Intelligence. Lavoro alla progettazione, allo sviluppo e alla distribuzione di soluzioni intelligenti per la piattaforma AI conversazionale MindMeld open-source e più ampiamente per i servizi di Webex Intelligence, come Webex Assistant. Il nostro team si occupa principalmente di apprendimento automatico applicato e di tutte le relative modalità: video, linguaggio e testo. Il mio obiettivo principale sono i sistemi basati su testo o, più genericamente, l’elaborazione del linguaggio naturale o NLP.
Cosa ti ispira o ti spinge a creare prodotti nel punto di incontro tra apprendimento automatico ed elaborazione del linguaggio naturale?
Di tutte le modalità di AI e apprendimento automatico, sono particolarmente entusiasta dell’elaborazione del linguaggio naturale con testo come tipo di input principale. Credo che crescere leggendo molto e scrivendo in prosa e poesia sia la ragione principale per cui ho trovato molto naturale passare alla linguistica, e successivamente alla NLP, una volta entrato nel mondo sconosciuto dell’AI (al secondo anno della scuola superiore).
La premessa di questa tecnologia mi ha sempre incuriosito: cosa occorre alle macchine per raggiungere lo stesso livello di interpretazione della scrittura e comprensione dell’essere umano? Grazie ai recenti progressi dell’elaborazione del linguaggio naturale, a mio parere, ci stiamo avvicinando a quella realtà (ma non ancora del tutto)! Questo gap che deve essere ancora colmato è uno dei principali fattori che mi spingono a lavorare all’interazione tra NLP e apprendimento automatico.
Come hai scoperto
MindMeld
e quali erano le tue aspettative iniziali quando hai scelto di lavorare qui?
Le conversazioni sono la principale modalità di comunicazione per gli esseri umani. Comprendere meglio questo aspetto e migliorare il modo in cui le macchine percepiscono le conversazioni è un obiettivo importante per la ricerca nell’automazione del campo della linguistica computazionale e per avvicinarci di più all’immagine di AI che abbiamo previsto. Alla scuola di specializzazione, la mia ricerca era focalizzata su comprensione del discorso, argomentazione ed elaborazione del linguaggio, tutti componenti di una conversazione.
In quel momento, stavo anche cercando opportunità nel settore per lavorare su applicazioni del mondo reale e con strumenti scalabili per implementare idee di ricerca simili. Mi ha parlato di MindMeld un amico che aveva precedentemente collaborato con questo team. Dopo aver fatto domanda e parlato con alcuni membri del team, l’idea di lavorare con loro mi piaceva molto. L’attenzione all’open-source di MindMeld per creare un’unica architettura NLP che consenta a tutti di sviluppare le proprie app conversazionali intelligenti mi ha entusiasmato. Il team stava anche sviluppando Webex Assistant, uno dei primi assistenti intelligenti industriali, un prodotto molto interessante su cui lavorare. Una volta che l’offerta è arrivata, ho accettato senza alcun dubbio!
Quali sono state le sfide che hai dovuto affrontare durante lo sviluppo per la piattaforma
MindMeld
per la prima volta?
Sebbene fossi stato coinvolto nella ricerca per un periodo da studente, lavorare sulla piattaforma MindMeld è stata per me la prima occasione di approfondire lo sviluppo e la distribuzione di soluzioni di livello industriale con AI. L’esperienza iniziale presentava diverse sfide. Non solo per la novità, ma anche in termini di scalabilità, latenza e prestazioni dei modelli di apprendimento automatico distribuiti. Nel corso delle mie prime settimane, ho appreso come fossero importanti questi fattori per fornire agli utenti finali la possibilità di utilizzare tecnologia AI all’avanguardia senza dover sostenere costi eccessivi. Questa era in definitiva la curva di apprendimento più impegnativa per me ed è una competenza che sto ancora continuando ad acquisire.
Hai incontrato sfide interessanti e impreviste?
Una sfida estremamente interessante, ma non imprevista, è lavorare sull’internazionalizzazione o sul supporto di più lingue attraverso le piattaforme MindMeld e Webex. Sebbene un numero massiccio di ricerche in conferenze NLP venga effettuato su dati in lingua inglese, si è consapevoli che occorre sviluppare strumenti e metodi che possano essere estesi a più lingue. Ciò è estremamente importante per rendere i sistemi software avanzati accessibili alle persone di tutto il mondo. Mi è piaciuto vedere come il nostro team si sia concentrato su questo aspetto. L’inclusività in termini di lingue è stata un obiettivo chiave nell’ultimo anno e un fattore determinante in ogni nuova funzione che abbiamo scelto di sviluppare per la piattaforma MindMeld, come data augmentation e strumenti di annotazione. Questo supporto multilingua è adottato anche da Webex Assistant. La mia curiosità di parlare con l’assistente multilingua mi ha consentito di acquisire un’altra competenze importante a livello personale: ho imparato, o iniziato a imparare, lo spagnolo.
Com’è la tua tipica settimana lavorativa?
Il bilancio della settimana lavorativa nel team è piuttosto buono. Con le sole riunioni necessarie pianificate, tutti hanno il tempo di raggiungere i propri obiettivi settimanali senza dover lavorare oltre il normale orario di lavoro. Ciò consente di trovare un ottimo equilibrio tra vita privata e lavoro e mi lascia tempo sufficiente per svolgere tutte le altre attività senza stress.
Sulla risoluzione di quali problemi ti sei concentrato in
MindMeld
ultimamente?
Di recente ho cercato di aggiungere funzionalità di data augmentation automatiche a MindMeld che consentiranno agli sviluppatori di aumentare notevolmente i propri dati di formazione e rendere le loro app conversazionali molto più affidabili. Insieme ai miei colleghi, ho lavorato sull’integrazione di funzionalità di parafrasi multilingua nella piattaforma MindMeld utilizzando sistemi all’avanguardia.
Sto anche lavorando alla selezione di query basate su apprendimento attivo e all’etichettatura automatica con supervisione limitata, che consentiranno agli sviluppatori di etichettare automaticamente le query nei rispettivi domini/intenti e selezionare quelle con le prestazioni migliori. Questo aiuterà a mantenere la dimensione delle applicazioni desiderata, pur garantendo prestazioni efficienti.
Oltre al tuo lavoro principale, quali altri aspetti della tua vita lavorativa in
MindMeld
ti piacciono di più?
Durante il mio tirocinio con il team e da quando sono diventato un dipendente full-time, ho apprezzato quanto sia socievole questo team!
Prima della pandemia, quando eravamo in ufficio, happy hour, serate cinema, piccole pause per giocare e pranzi all’aperto a San Francisco erano piacevoli pause dal lavoro e ci aiutavano a conoscerci meglio.
Nei nostri ambienti di lavoro da casa, a volte dedichiamo alcune ore a qualche gioco virtuale alla fine della settimana. Abbiamo avuto alcune discussioni davvero interessanti nell’ultimo anno sulle nostre esperienze culinarie, sul fai da te e, le mie preferite, sul club delle flessioni! Esatto, facevamo le flessioni in gruppo durante la giornata di lavoro in una videochiamata ed è stato incredibile.
Lavorare da casa spesso è difficile. Come è stata la tua esperienza di lavoro da remoto e come ti sei sentito a passare dal lavoro in ufficio al lavoro da remoto?
Diverse persone del nostro team lavoravano da remoto anche prima di essere costretti a lavorare da casa a causa della pandemia. Sebbene questo ci abbia consentito di apprendere bene come organizzare regolarmente riunioni virtuali, è stato anche di aiuto il fatto che tali membri del team ci abbiano potuto fornire informazioni utili su come essere produttivi lavorando da remoto. In questo modo, passare a lavorare da casa è stato relativamente più facile per me dopo poche settimane.
Il nostro video è acceso per la maggior parte delle riunioni, rendendole più interattive e aiutandoci a evitare di sentirci isolati dietro a uno schermo. Utilizzando Webex e altri strumenti di collaborazione è stato facile raggiungere i colleghi del team ogni volta che dovevo parlare con loro e mantenere, quindi, un rapporto personale.
Per quanto riguarda la monotonia, la cultura del lavoro da casa consente al nostro team di godere di una buona flessibilità per pianificare il lavoro durante l’intera giornata e settimana, per poterlo portare a termine nel modo più produttivo possibile e, contemporaneamente, occuparci di questioni urgenti o personali quando necessario.
Esistono tradizioni di lavoro interessanti in
Mind
M
eld
?
Ce ne sono diverse. Le nostre riunioni settimanali il lunedì sono seguite da aggiornamenti sul fine settimana opzionali. Sono un ottimo mezzo per conoscere gli interessi e la vita al di fuori del lavoro dei colleghi. Ho avuto delle interessanti conversazioni durante questi divertenti aggiornamenti sul fine settimana e sono venuto a conoscenza di molti film da guardare, posti da visitare, ristoranti da provare e molto altro.
Abbiamo anche una simpatica tradizione ogni 15 giorni, il premio Big Hero. Ispirato dal film Big Hero 6, questo premio viene assegnato all’eroe più grande o al miglior esecutore delle ultime due settimane dal precedente vincitore del premio. È bello vedere un riconoscimento assegnato dai colleghi e come sia solidale il nostro ambiente di lavoro. Sebbene al momento si tratti di un riconoscimento verbale, prima del lavoro da casa, il premio era un adorabile peluche di Big Hero. Un giusto riconoscimento del duro lavoro.
Il dominio NLP è in rapida evoluzione e ogni trimestre negli ultimi anni è stato prodotto molto lavoro accademico. Come riesci a tenere traccia degli ultimi avvenimenti?
Abbiamo due gruppi di lettura nei nostri team: uno per riviste specializzate in apprendimento automatico e l’altro per esperienza utente e metriche. Sono un ottimo metodo per rimanere aggiornati sulle ultime ricerche nel nostro campo e anche su quelle al di fuori del nostro ambito. Avere continue informazioni su nuove idee e discussioni tramite queste sessioni ci consente di accedere a informazioni chiave su come possiamo sviluppare tali idee e trasformarle in soluzioni tangibili e ci permette di essere sempre aggiornati sugli avvenimenti pertinenti.
Quali sono alcuni interessanti sviluppi della ricerca e casi d’uso del settore che tu e il team MindMeld terrete sotto controllo il prossimo anno?
Nell’ambito della NLP, stiamo osservando gli ultimi sviluppi di modelli di transformer come sistemi di classificazione all’avanguardia, tecniche di data augmentation per dati di dominio conversazionale, sistemi di generazione di linguaggio naturale per generare artificialmente conversazioni e sistemi che ci consentiranno una migliore espansione a più lingue. In Cisco, siamo particolarmente attenti a rendere i nostri prodotti accessibili a tutti e, tenendo presente questa priorità, cerchiamo di estendere il supporto di Webex Assistant a più lingue in tutto il mondo.
Desideriamo anche rendere più semplice per i nostri utenti identificare azioni, promemoria ed elementi di rilievo rapidamente e automaticamente in tutti i canali di comunicazione che utilizzano quotidianamente (spazi messaggi, e-mail, riunioni, eccetera). Pertanto, ricerchiamo nuovi modi per adottare la NLP per aiutare gli utenti a ottenere queste informazioni essenziali.
Oltre alla NLP, il nostro team più grande lavora su elaborazione del linguaggio e computer vision. Stiamo lavorando per migliorare continuamente l’esperienza utente per funzioni come trascrizione delle riunioni, riconoscimento gesti e sostituzione di sfondi virtuali. Nel team, stiamo anche esaminando sicurezza di modelli e pipeline utilizzando privacy differenziale e altre tecniche di applicazione della privacy.
Vuoi unirti al team MindMeld? Invia un’e-mail a mindmeld-jobs@cisco.com!
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