Dr. Lingjia Tang, CTO y Co-Fundador de Clinc – Serie de Entrevistas

El Dr. Lingjia Tang, CTO y Co-Fundador de Clinc, es profesor de Ciencias de la Computación en la Universidad de Michigan. La investigación del Dr. Tang sobre la construcción de infraestructuras de producción a gran escala para aplicaciones inteligentes es ampliamente reconocida y respetada en la comunidad académica. Además de trabajar en Microsoft (MSFT ) y Google (GOOGL ), Lingjia obtuvo su doctorado en Ciencias de la Computación en la Universidad de Virginia. Lingjia ha recibido recientemente prestigiosos premios, incluyendo el Salón de la Fama de ISCA, los Premios de Investigación de Facebook (META ) y el Premio de Investigación de Google.

¿Qué te atrajo inicialmente a la IA? ¿Cuándo descubriste que querías lanzar un negocio de IA?

A mediados de la década de 2000, estaba realizando investigaciones sobre sistemas a gran escala que admiten diversas aplicaciones y cómo podemos diseñar servidores como un sistema de software para ejecutar esas aplicaciones de manera más eficiente. En ese momento, estábamos pasando de trabajar con aplicaciones web tradicionales a funciones impulsadas por aprendizaje automático. Fue entonces cuando comencé a prestar atención a los algoritmos asociados con la IA y me interesé en comprender fundamentalmente cómo funcionan las aplicaciones de IA. Poco después, el equipo de investigación con el que estaba trabajando decidió cambiar de dirección y básicamente construir nuestras propias aplicaciones de IA como benchmarks para estudiar, lo que nos llevó a publicar nuestros primeros artículos de investigación y desarrollar nuestro primer producto, Sirius – un asistente personal de voz y visión de extremo a extremo de código abierto.

Como software de código abierto, Sirius permitió a las personas construir asistentes virtuales conversacionales por sí mismas. En ese momento, esta era una capacidad muy limitada para el público en general y estaba realmente controlada solo por las grandes empresas, como Google y Apple. Sin embargo, vimos que estábamos llenando una brecha crítica cuando lanzamos el software y vimos que tuvo decenas de miles de descargas en la primera semana. Ese fue el punto de inflexión en el que supimos que había una gran demanda de este tipo de software.

Vino 2015, y lanzamos Clinc con la mentalidad de que podríamos proporcionar a todos – cada desarrollador, empresa, persona – que quiera poder construir un asistente virtual con acceso a la experiencia, la herramienta y la innovación para poder hacerlo.

Clinc ofrece soluciones de IA conversacional sin depender de palabras clave o scripts. ¿Podrías explicar algunos detalles sobre cómo se logra esto? ¿Cuáles son algunos de los desafíos de Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) que tuvieron que superarse?

Lo que realmente distingue a Clinc de otras plataformas de IA conversacional en el mercado es su algoritmo de IA subyacente que permite su experiencia “humano en la habitación”, que comprende el lenguaje desordenado y no guiado. Esto permite corregir y “sanar” los errores cometidos en la conversación humana y permite flujos de conversación complejos – conversaciones que un ser humano podría entender. En contraste con un algoritmo de coincidencia de palabras de habla a texto, Clinc analiza docenas de factores de la entrada del usuario, incluyendo la redacción, el sentimiento, la intención, el tono de voz, la hora del día, la ubicación y las relaciones, y utiliza esos factores para entregar una respuesta que representa un compuesto de conocimiento extraído de su cerebro entrenado. Por ejemplo, si le pregunto a mi asistente virtual: “¿Cuánto dinero gasté en una hamburguesa?”, necesita entender que estoy preguntando sobre dinero y gastos, que estoy preguntando específicamente sobre una hamburguesa y que una hamburguesa es un tipo de comida y debe coincidir con mis gastos recientes en un restaurante.

Lograr este nivel de comprensión no es fácil. En general, dividiríamos la IA conversacional en dos componentes: Comprensión del Lenguaje Natural (NLU) y gestión del diálogo. Entonces, el desafío que tuvimos que superar fue averiguar cómo construir un sistema que pueda extraer piezas de información clave con precisión y pueda anticipar lo que el usuario está preguntando.

Podemos hacerlo a través de un NLU contextual y descendente sofisticado, que se entrena para ser intuitivo en la naturaleza para mantener el flujo natural de la conversación, comprendiendo el argot y el contexto. Esto se compara con soluciones competitivas que tienen un enfoque basado en reglas para el Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) que no permite la “sanación” conversacional, lo que significa que si el cliente comete un error, las soluciones competitivas lo hacen regresar al principio, desperdiciando tiempo y frustrando solo al usuario. También utilizamos la externalización para extraer nuestros datos de lenguaje y crear un conjunto de datos más rico y diverso que se puede utilizar inmediatamente para entrenar modelos de IA.

¿Podrías hablar sobre cómo se utiliza el aprendizaje profundo con el sistema de IA de Clinc?

Clinc está utilizando un enfoque híbrido para el aprendizaje profundo, donde utilizamos el modelo tradicional de la vieja escuela en cierta medida y aprovechamos el aprendizaje profundo cuando es necesario. Específicamente, utilizamos el aprendizaje profundo para comprender las palabras y los lenguajes para determinar el flujo del diálogo. En general, nuestro diálogo completo es una combinación de aprendizaje profundo y IA simbólica. No utilizamos el aprendizaje profundo para la generación de lenguaje todavía, porque, cuando se trata de nuestros clientes, que son principalmente en la industria bancaria, hay muchas regulaciones que el asistente virtual debe seguir que dictan qué pueden y no pueden decir a sus clientes. Entonces, todavía hay mucha incertidumbre sobre si el aprendizaje profundo podrá seguir esas restricciones de lenguaje establecidas.

En este momento, no creo que la comunidad de IA conversacional esté completamente lista para adoptar completamente el aprendizaje profundo, mientras que la comunidad académica está 100% dentro, pero espero ver qué pueden hacer los nuevos modelos.

¿Cuál es el proceso para que una empresa que desee personalizar las respuestas de la IA para dirigirse a una audiencia específica? ¿Podrías dar algunos ejemplos de cómo Clinc está siendo utilizado actualmente por los clientes?

Permitimos a los clientes licenciar una plataforma que puedan construir como deseen, o tomar nuestro chatbot completamente construido y entrenado, Finie, y personalizarlo e integrarlo en sus aplicaciones o servicios de mensajería. Finie puede manejar asuntos relacionados con saldos, transacciones, historial de gastos, ubicación de un cajero automático, realizar una transferencia y más.

Mi ejemplo favorito de cómo un cliente ha personalizado la IA de Clinc para dirigirse a una audiencia específica es İşbank. Como el banco privado más grande de Turquía, se volvieron hacia nosotros para desarrollar su asistente de banca digital, Maxi, a fines de 2018. Para infundir a Maxi con una personalidad única, İşbank llevó a cabo 14 grupos de enfoque para evaluar qué tipo de rasgos y habilidades los clientes del banco querían en un asistente virtual. También contrataron a una actriz de voz para recitar frases en turco relacionadas con tareas bancarias. El equipo de banca conversacional de İşbank llegó a esas frases considerando la forma en que las personas reales expresarían sus necesidades. Siguiendo nuestra recomendación, el equipo pagó a los participantes en los mercados de crowdsourcing como Amazon Mechanical Turk para suministrar diferentes formas en que podrían expresar las mismas preguntas, como una solicitud para ver sus saldos (“¿Cuál es mi saldo?”, “¿Cuánto dinero tengo en mi cuenta?”, “Muestra el dinero en mi cuenta”) o pagar una factura (“Pagar mi factura”, “Pagos de facturas”).

Este ejemplo realmente muestra cuánto se ha invertido İşbank en ofrecer un asistente de banca digital para ayudar a sus clientes a navegar mejor en sus cuentas. Con Clinc, İşbank lanzó Maxi a más de 7,5 millones de personas, en turco. Desde su lanzamiento, İşbank ha visto una adopción generalizada por más de 5,5 millones de usuarios, con un promedio de 9,8 interacciones por usuario. En los últimos meses, a medida que aumentaron los casos de COVID-19 en Turquía, İşbank capacitó rápidamente a Maxi para que respondiera a consultas relacionadas con COVID-19. Desde marzo de 2020, Maxi ha respondido a más de 1,2 millones de consultas de clientes relacionadas con COVID-19, un aumento del 62% en el uso.

¿Qué le dirías a las mujeres que están interesadas en aprender más sobre la IA pero que son reacias a involucrarse debido a que es un campo dominado por hombres?

Desde el principio, no creo que haya razón por la que la IA se considere un campo dominado por hombres. Creo que hay muchas pioneras en la IA que están haciendo muy bien y que están teniendo un impacto. Creo que la IA, combinada con la política social, es un área única que tiene el potencial de tener un gran impacto en la vida diaria de las personas. Esto es donde creo que más perspectivas diversas en general realmente beneficiarían, especialmente porque hay muchas conversaciones sobre sesgo de IA que involucran raza y género. Creo que tener una comunidad de desarrolladores de IA con alcance limitado seguirá teniendo un impacto desproporcionado en la sociedad y la política.

Para las mujeres que están interesadas en unirse al campo de la IA, les recomiendo mucho que lo hagan, especialmente si están interesadas en tener un impacto. La IA ha tenido tanto crecimiento y innovación en los últimos años y realmente es un momento emocionante para ser parte de ella.

¿Hay algo más que te gustaría compartir sobre Clinc?

Clinc está dando pasos agigantados en este momento. Personalmente, acabo de asumir un nuevo papel como CTO de Clinc y estoy realmente emocionado de centrarme en cómo podemos trabajar más con los desarrolladores y científicos de datos para ampliar el alcance de nuestra tecnología. A medida que miro hacia el futuro, veo que la demanda de aplicaciones impulsadas por IA está cambiando para permitir que las personas que no tienen años de experiencia en ciencia de datos y antecedentes de aprendizaje automático puedan usarla también. Por ejemplo, no necesitas tener un título en diseño gráfico para poder usar Photoshop. Creo que la IA está yendo en esa dirección, donde los desarrolladores sin capacitación en IA o aprendizaje automático podrán lograr resultados y producir aplicaciones de alta calidad. En general, queremos reiterar que no solo estamos dedicados al usuario final, sino también a los desarrolladores, sin importar su nivel, que muestran interés en nuestra solución. Queremos producir aplicaciones de alta calidad. En general, queremos reiterar que no solo estamos dedicados al usuario final, sino también a los desarrolladores, sin importar su nivel, que muestran interés en nuestra solución. Queremos producir aplicaciones de alta calidad. En general, queremos reiterar que no solo estamos dedicados al usuario final, sino también a los desarrolladores, sin importar su nivel, que muestran interés en nuestra solución. Queremos producir aplicaciones de alta calidad. En general, queremos reiterar que no solo estamos dedicados al usuario final, sino también a los desarrolladores, sin importar su nivel, que muestran interés en nuestra solución. Queremos producir aplicaciones de alta calidad. En general, queremos reiterar que no solo estamos dedicados al usuario final, sino también a los desarrolladores, sin importar su nivel, que muestran interés en nuestra solución. Queremos producir aplicaciones de alta calidad. En general, queremos reiterar que no solo estamos dedicados al usuario final, sino también a los desarrolladores, sin importar su nivel, que muestran interés en nuestra solución. Queremos producir aplicaciones de alta calidad. En general, queremos reiterar que no solo estamos dedicados al usuario final, sino también a los desarrolladores, sin importar su nivel, que muestran interés en nuestra solución. Queremos producir aplicaciones de alta calidad.

Gracias por la gran entrevista, espero con interés seguir tus progresos. Cualquiera que desee aprender más puede visitar Clinc.