Google Duplex

El sistema Google Duplex es capaz de llevar a cabo conversaciones sofisticadas y completa la mayoría de sus tareas de forma totalmente autónoma, sin participación humana. El sistema tiene una capacidad de autocontrol, que le permite reconocer las tareas que no puede completar de forma autónoma (por ejemplo, programar una cita inusualmente compleja).

Google Duplex es un nuevo proyecto de Google que permite a ciertos usuarios hacer una reserva en un restaurante por teléfono. Sin embargo, en lugar de que el usuario hable directamente con el empleado del restaurante, Google Duplex, con la ayuda de Google Assistant, habla por el usuario. Lo hace con una voz basada en la inteligencia artificial, pero que suena humana. También se está usando para acelerar el pago de las entradas de cine online.

La tecnología está dirigida a completar tareas específicas, como programar ciertos tipos de citas. Para tales tareas, el sistema hace que la experiencia de conversación sea lo más natural posible, permitiendo que las personas hablen normalmente, como lo harían con otra persona, sin tener que adaptarse a una máquina.

En el habla espontánea natural, las personas hablan más rápido y con menos claridad que cuando hablan con una máquina, por lo que el reconocimiento de voz es más difícil y vemos tasas de error de palabras más altas. El problema se agrava durante las llamadas telefónicas, que a menudo tienen ruidos de fondo fuertes y problemas de calidad de sonido.

El sistema Google Duplex es capaz de llevar a cabo conversaciones sofisticadas y completa la mayoría de sus tareas de forma totalmente autónoma, sin participación humana. El sistema tiene una capacidad de autocontrol, que le permite reconocer las tareas que no puede completar de forma autónoma (por ejemplo, programar una cita inusualmente compleja). En estos casos, señala a un operador humano, que puede completar la tarea.

Técnicamente, el núcleo de Duplex se basa en una red neuronal recurrente (RNN) diseñada para hacer frente a estos desafíos, construida utilizando TensorFlow Extended (TFX).