Aqui na equipe da MindMeld, parte da equipe de inteligência do Webex na Cisco, estamos construindo tecnologia para melhorar a experiência tradicional do escritório em um mundo pós-pandêmico. Uma grande prioridade serão as interfaces sem contato, que poderemos ligar pelo Webex Assistant, o assistente por voz também empresarial que lançamos em 2019.
O Webex Assistant permite que os clientes usem a voz para controlar os dispositivos de videoconferência Webex, agendar reuniões em uma sala, entrar em reuniões on-line, ligar para pessoas no diretório da empresa, e mais. Ele também oferece suporte nas reuniões para coisas como criar itens de ação, tomar notas e agendar reuniões de acompanhamento.
Em 2019, nós convertemos para open source a plataforma de IA de conversação
MindMeld
que dá base ao Webex Assistant para permitir que qualquer pessoa construa esses tipos de sistemas de conversação para outros domínios.
Por trás dessas inovações está uma equipe de engenheiros trabalhando para melhorar constantemente nossas tecnologias de IA e produtos. Nós batemos um papo com Ritvik Shrivastava, um engenheiro de aprendizagem de máquina que recentemente celebrou seu primeiro aniversário com a equipe da MindMeld. Ritvik entrou na equipe após graduar-se pela Columbia University e fez estágio conosco no verão de 2019.
Olá! Você pode se apresentar e compartilhar conosco qual o seu
trabalho
e responsabilidades atuais aqui?
Meu nome é Ritvik Shrivastava, e eu sou um engenheiro de aprendizagem de máquina da equipe da MindMeld no grupo de inteligência do Webex. Eu trabalho no projeto, desenvolvimento e implementação de soluções inteligentes para a plataforma de conversação de IA open source MindMeld e os serviços de inteligência Webex mais amplos, como o Webex Assistant. Nossa equipe foca na aprendizagem de máquina aplicada e todas as suas modalidades: visão, fala e texto. Meu foco é principalmente nos sistemas baseados em texto ou, de forma mais ampla, o Processamento de Linguagem Natural.
O que o inspira ou motiva a criar produtos na intersecção de ML e PLN?
De todas as modalidade dentro da IA e aprendizagem de máquina, sou mais otimista quanto ao processamento de linguagem natural com texto como o principal tipo de entrada. Acredito que ter crescido lendo muito e escrevendo a minha própria prosa e poesia é a principal razão pela qual a transição para linguística, e mais tarde PLN, me pareceu muito natural, depois de ter realizado incursões ao mundo desconhecido (aos olhos de um segundanista) da IA.
A premissa dessa área sempre me fez indagar: o que seria necessário para que as máquinas alcançassem o mesmo nível humano de entendimento de escrita e compreensão? Com os recentes adventos na geração de linguagem natural, acredito que estamos chegando mais perto dessa realidade (mas ainda não chegamos lá)! Essa distância que ainda precisa ser cruzada é uma das minhas maiores motivações para trabalhar na intersecção da PLN e aprendizagem de máquina.
Como você descobriu a
MindMeld
, e quais eram suas expectativas iniciais quando escolheu trabalhar aqui?
As conversas são a principal forma de comunicação para os humanos. Avançar nosso conhecimento e melhorar a percepção das máquinas sobre elas é uma meta de pesquisa importante na automação do campo de linguística computacional e nos aproximar da imagem esperada da IA. Na pós-graduação, minha pesquisa estava focada em entender discurso, argumentação e processamento de fala, todos os componentes da conversação.
Nesse momento, eu também estava procurando por oportunidades no setor para trabalhar com aplicações no mundo real e meios escaláveis para implementar ideias de pesquisa similares. Eu descobri a MindMeld através de um amigo que já havia interagido anteriormente com a equipe. Depois de me candidatar e conversar com alguns membros da equipe, eu adorei a ideia de trabalhar com eles. O foco open-source da MindMeld na criação de uma arquitetura PLN de parada única para desenvolver seus próprios aplicativos inteligentes de conversação foi o que mais me entusiasmou. A equipe também estava desenvolvendo o Webex Assistant, um dos primeiros assistentes inteligentes industriais, que foi um produto muito gratificante para se trabalhar. Ao receber a oferta, não precisei pensar duas vezes antes de aceitá-la!
Quais foram alguns dos desafios que você enfrentou ao desenvolver para a plataforma
MindMeld
pela primeira vez?
Embora tenha estado envolvido em pesquisa por um tempo enquanto era estudante, trabalhar na plataforma MindMeld foi minha primeira incursão no desenvolvimento e implementação de soluções para o segmento industrial usando IA. A experiência inicial veio com seus próprios desafios. O foco não estava somente na inovação, mas também na escalabilidade, latência e desempenho dos modelos de ML implementados. Ao longo das minhas primeiras semanas, eu aprendi a importância desses fatores ao fornecer aos usuários finais a capacidade de usar tecnologia de IA de ponta sem custar uma fortuna. Essa foi definitivamente a maior curva de aprendizado para mim e é uma habilidade que ainda estou continuamente tentando aperfeiçoar.
Você encontrou algum desafio interessante e inesperado?
Não inesperado, mas um desafio extremamente interessante foi trabalhar na internacionalização ou suporte para diversos idiomas através das plataformas MindMeld e Webex. Embora grandes volumes de pesquisas em conferências de PLN sejam feitos em dados na língua inglesa, existe uma conscientização cada vez maior sobre o desenvolvimento de ferramentas e métodos que possam ser expandidos para múltiplos idiomas. Isso é extremamente importante para tornar sistemas de software avançados acessíveis para pessoas de todo o mundo. Eu gostei muito de ver o foco da nossa equipe voltado para essa direção. A inclusividade em termos de idiomas tem sido uma meta-chave no último ano e é levada em conta em todos os novos recursos que decidimos desenvolver para a plataforma MindMeld, como as ferramentas de aumento de dados e de anotação. Esse suporte em vários idiomas também é adotado pelo Webex Assistant. Minha curiosidade em falar com o assistente multilíngue resultou em outro grande desenvolvimento para mim, pessoalmente: aprender espanhol, ou começar a aprender.
Como é uma semana típica de trabalho para você?
O equilíbrio da semana de trabalho na equipe é muito bom. Com apenas as reuniões necessárias agendadas, todos têm tempo suficiente para trabalhar em suas metas semanais sem ter que passar horas extras fora do horário normal de trabalho. Isso permite um excelente equilíbrio entre trabalho e vida pessoal e me dá tempo suficiente para desfrutar de todas as outras atividades sem qualquer sensação de estresse relacionado ao trabalho.
Quais problemas você tem focado em resolver na
MindMeld
ultimamente?
Recentemente foquei em adicionar recursos de aumento de dados aumentados ao MindMeld que permitirá aos desenvolvedores aumentar seus dados de treinamento diversas vezes e tornar seus aplicativos de conversação muito mais robustos. Junto com meus colegas, eu trabalhei na integração de recursos de paráfrases em vários idiomas para a plataforma MindMeld usando sistemas de ponta.
Também estou trabalhando na seleção de consultas baseadas em aprendizagem ativa e rotulagem automática com baixa supervisão, o que permitirá aos desenvolvedores rotular automaticamente as consultas nos respectivos domínios/intenções e escolher as de melhor desempenho do lote. Isso ajudará a manter o tamanho de seus aplicativos no tamanho escolhido e ainda ter um desempenho eficiente.
Além do seu trabalho principal, que outros aspectos da vida profissional na
MindMeld
você mais gosta?
Durante todo o meu estágio com a equipe, e desde que entrei como funcionário em tempo integral, tenho adorado perceber o quanto esta equipe é sociável!
Antes da pandemia, quando estávamos no escritório, as happy hours, as noites de cinema, intervalos curtos para jogos e os almoços sob o lindo sol de São Francisco eram intervalos de trabalho gostosos e nos ajudavam a conhecer a todos um pouco melhor.
Em nossos ambientes de trabalho de casa, às vezes temos momentos de jogos virtuais que terminam a semana de maneira muito divertida! No último ano, tivemos espaços de conversa muito interessantes para compartilhar nossas experiências culinárias, invenções caseiras, e meu favorito, o clube de flexões! Sim, nós fazíamos flexões em grupo no meio do dia de trabalho em uma chamada de vídeo, e era ótimo.
Trabalhar de casa muitas vezes é um desafio. Como tem sido sua experiência de trabalho remoto e como você se sentiu com a transição de um escritório físico para o trabalho de casa?
Várias pessoas de nossa equipe trabalhavam remotamente mesmo antes da transição para o trabalho de casa, devido à pandemia. Embora isso nos tenha permitido ter um bom entendimento de reuniões regulares virtualmente, também ajudou que esses membros da equipe pudessem oferecer ótimas ideias para tornar o trabalho de casa produtivo. Isso criou para mim uma transição relativamente mais fácil para o trabalho de casa após poucas semanas iniciais.
Nosso vídeo é ligado na maioria de nossas reuniões, fazendo com que pareçam mais interativas e ajudando a evitar uma experiência isolada atrás de uma tela. Trabalhando com o Webex e outras ferramentas de colaboração, tem sido fácil entrar em contato com qualquer colega de equipe sempre que preciso falar com eles, de modo que a conexão pessoal foi mantida.
Quanto aos desafios contra a monotonia, a cultura do trabalho de casa em nossa equipe proporciona boa flexibilidade para agendar meu trabalho durante o dia e a semana, para que eu possa realizá-lo da maneira mais produtiva, enquanto cuido de tarefas urgentes ou pessoais quando a necessidade surgir.
Existe alguma tradição de trabalho interessante na
Mind
M
eld
?
Existem algumas! Nossos stand-ups semanais às segundas-feiras são seguidos por atualizações opcionais dos finais de semana. Elas são uma ótima maneira de aprender sobre os interesses e a vida de seus colegas fora do trabalho. Tive ótimas conversas por meio dessas divertidas atualizações de fim de semana e aprendi sobre muitos filmes novos para assistir, lugares para visitar, restaurantes para conhecer e muito mais.
Também temos uma divertida tradição quinzenal, o prêmio Big Hero. Inspirado no filme Big Hero 6, esse prêmio vai para o maior herói ou o melhor desempenho das últimas duas semanas, decidido pelo vencedor anterior do prêmio. É bom ver que todos são reconhecidos por seus colegas e ver como o ambiente é motivador. Embora agora seja um prêmio verbal, na época antes do trabalho de casa, o prêmio era uma linda pelúcia do Big Hero. Certamente compensa o trabalho duro.
O domínio da PLN está evoluindo rapidamente, e muito trabalho acadêmico tem sido produzido a cada trimestre nos últimos anos. Como você consegue acompanhar os últimos acontecimentos?
Temos dois grupos de leitura em nossas equipes: um para papers focados EM aprendizagem de máquina e outro para experiência do usuário e métricas. Essas são ótimas maneiras de acompanhar as últimas pesquisas nos domínios de nossa equipe, e até mesmo aquelas fora desse escopo. O aprendizado contínuo sobre novas ideias e discussões através destas sessões fornece percepções-chave sobre como podemos desenvolver estas ideias em soluções industriais tangíveis e nos manter atualizados sobre qualquer acontecimento relevante.
Quais são os desenvolvimentos interessantes de pesquisa e casos de uso industrial que você e a equipe MindMeld estarão de olho durante o próximo ano?
Em PLN, estaremos atentos aos últimos desenvolvimentos no espaço dos modelos transformadores como sistemas de classificação de última geração, técnicas de aumento de dados para dados de domínio de conversação, sistemas de geração de linguagem natural para gerar diálogo artificialmente e sistemas que nos permitirão uma melhor expansão para uma configuração multilíngue. Na Cisco, temos um forte foco em tornar nossos produtos acessíveis a todos, e com isso em mente, procuramos estender o suporte do Webex Assistant a vários idiomas ao redor do globo.
Também queremos facilitar aos nossos usuários a identificação de itens de ação, lembretes e tomadas de decisão rápidos e automáticos em todos os canais de comunicação que utilizam no dia a dia (espaços de mensagens, e-mails, reuniões etc.). Com isso em mente, estamos procurando maneiras de empregar a PLN para ajudar os usuários a reunir esses destaques essenciais.
Além da PLN, nossa equipe mais ampla também trabalha com processamento de fala e visão computadorizada. Estamos trabalhando para melhorar continuamente a experiência do usuário para recursos como transcrições de reuniões, reconhecimento de gestos e substituição virtual de plano de fundo. Na equipe, também estamos examinando modelos e segurança de pipeline usando privacidade diferencial e outras técnicas de imposição de privacidade.
Interessado em entrar na equipe MindMeld? Envie um e-mail para mindmeld-jobs@cisco.com!
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