L'équipe Google Brain développe n modèle de conversation basé sur un réseau de neurones, pour résoudre le problème commun rencontré dans tous les logiciels existants: «Très souvent, les bots répondent avec des phrases qui ne sont pas pertinentes pour le sujet de la conversation. D'autres fois, les réponses manquent de bon sens ou de connaissances générales sur les sujets classiques connus de tous. " Le modèle étudié par l'équipe Google vise à faire comprendre au bot le sujet de la conversation, puis à adapter dynamiquement ses réponses. De cette façon, l'utilisateur peut parler de presque tout, recevoir des conseils et même des blagues. Meena s'appuie sur une base de données de près de 341 Go de texte, dérivée de conversations du domaine public qui ont eu lieu sur les réseaux sociaux.

À l'appui de tout cela, Google a mis en place une référence pour évaluer la qualité des réponses. Le test, appelé Sensibleness and Specificity Average (SSA), a été soumis par une équipe d'ingénieurs aux réponses données par Meena, et a montré une différence de seulement 7 points de pourcentage entre une conversation homme-homme ( 86% SSA) et un humain-Meena (79% SSA).