O reconhecimento feito pela máquina de pesquisas ou comandos de voz emitidos pelo usuário é uma alternativa cada vez mais presente nos serviços da Google — e, felizmente, isso também significa que ele está mais eficiente.
Durante a conferência do Google I/O 2015, foi revelado que a taxa de erros no sistema de reconhecimento de voz da empresa caiu de 23% para 8% em apenas um ano, de 2013 para o ano passado.
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O segredo está no uso de Deep Neural Networks (Redes Neurais Profundas), um sistema interconectado e formado por camadas que envia quantidades imensas de dados para a inteligência artificial da empresa de forma parcelada. Desse modo, a máquina "aprende" determinada quantidade de reconhecimento, e de acordo com as respostas obtidas, recebe a próxima carga para corrigir erros, expandir idiomas e aprimorar o que ela já adquiriu.
As atuais redes neurais profundas da Google já têm mais de 30 camadas e a ideia é que a máquina compreenda o usuário e antecipe os próprios movimentos. Pesquisas no Google Now, reconhecimento de objetos no YouTube e até otimização de data centers são beneficiados com a melhoria no sistema de captura de comandos de voz.
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