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人机对话是一种新的人机接口，通过语音可以实现跟智能系统的有效交互。所以我们知道人机对话是新的范式的转变。在传统计算机的鼠标键盘，手机的触控就是很便捷的人跟机器的交互方式。比如微软在做的一个CAAP，把语音作为跟机器对话的一个基本的接口，将来的APP就隐藏到后台去了，我们可以通过语言理解方面去完成我们想要做的一些事情。
我们可以回顾一下虚拟的对话机器人，可以通过文字输入、输出，或者语音输入、输出的一个机器人，存在于网络世界而没有实体。从Eliza（做心理咨询的）到ALICE到QQ聊天机器人、小冰。还有很多实体机器人，比如说情感机器人Pepper，它是一个人形机器人，有一定的情感识别和表达能力，包括MIT的Jibo可以在家庭里执行一定任务，这些机器人可以进行一定的助理工作，同时还可以跟家庭成员进行一个有效的互动。
这样一些对话机器人真正进入到千家万户是一个非常难以解决的问题，具体体现在以下两个方面。第一，要真正理解它的语意很难。第二，它的逻辑非常重要。你对话的时候，有很多常识的问题、逻辑上的问题怎么样去解决？包括一致性的问题，交互性的问题，而你在交互过程中怎么能跟用户有很好的互动、情感的理解，也是研究里的一些重点。其中涉及到你怎么生成高质量的答复，我们前面演讲说判断一个文章是人还是机器写的，对话里也面临这个问题：怎么给它一个身份、个性、人格，包括怎么样去理解和表达情感，包括怎么样去主动跟机器进行对答，不仅仅是被动的应答。
这是一个深度学习的模型，在微博上面训练出来的。当人们说话的时候，机器可以答复出来。它要真正做到深刻理解是非常困难的事情。另外，没有固定的身份和人格也是很大的问题。这里边有两类基本的技术，一个是基于检索的技术，需要一个很大的数据库，存储一些问题和答案。当新出现一个问题时，去这个库检索一个跟它最接近的问题，把那个问题的答案作为新问题答案的返回。
