微軟小冰是一個自然語言對話系統，她接收使用者傳送的文字、影象或者語音等資訊，識別並理解其內容，返回使用者一個適當的回覆。玩過微軟小冰的朋友能感受到對於一些指示明確的對話，小冰能回覆的很真實，但有的時候也充滿了“尬聊”的氣息。

微軟小冰這個自然語言對話系統包含了三個層次，分別是聊天、問答和對話。所以其難度還是很大的，因為目前市面上一些其他的自然語言對話系統，都是專注於某一特定領域的某一層次的功能開發，而微軟小冰因為功能廣泛、其要求涵蓋的技術就更多了，難度很大，所以目前能達到這個效果已經非常不錯了。

第一層次：聊天，就是日常閒聊，主要目的就是“解悶”，一般沒有什麼太多實質性的內容。第二層次：問答，主要目的就是獲取想要的資訊，瞭解使用者意圖，這也是為對話做鋪墊。第三層次：對話，也就是面對特定意圖的對話，也是使用者解決問題的核心部分。

近幾年，Deep Learning逐漸佔據主流的研究方向，自然語言處理也逐漸從基於規則、基於統計的思想轉戰到深度學習網路。其中迴圈神經網路（RNN）就是處理自然語言的主要利器，RNN是一種處理時序序列的神經網路，任何位置的輸出跟前一位置的資訊有關，我們說跟隱層狀態相關，這樣基於大量的訓練語料，我們就能得到一個描述當前語料庫的每個句子的RNN模型。

而在實際中，大體上有兩種方式可以完成這三個層次的功能，一是基於搜尋匹配的方式；二是基於生成模型的方式。基於搜尋的方式就是將網上論壇、微博等一些社交網站的對話提取出來，當作訓練語料庫。當用戶輸入一個句子時，模型就從語料庫中去搜索跟這個句子最相似的句子，將其對應的回覆返還給使用者即可，當然在實踐並不是我所說的這麼簡單，其中還要涉及對面對多種可能回覆的選擇與匹配問題。而生成模型主要透過編碼-解碼完成對使用者的回覆。

無論是基於搜尋的方法還是基於生成模型的方法，都需要配合一些輔助機制，像Attention model的注意力機制、以及結合知識圖譜等來豐富回答。

目前自然語言對話系統的發展還有很多問題亟待解決，像如何完成多輪對話、如何給予個性化回答等，未來期待更多關鍵技術的創新與革命，達到更好的效果。

很簡單。小冰不過就是個AI工具而已，你可以跟她聊天，也可以叫她幫你做事。

聊天的話要有一個數據庫，裡面儲存著非常多聊天的模板，小冰在收到訊息後會到她的資料庫內呼叫，然後會生成回覆的訊息發給你。小冰也會自己學習，要不然怎麼叫人工智慧？她會在與你的聊天中不斷吸取教訓，並儲存到資料庫以起到最佳化的作用。

你叫小冰幫你做事也很簡單，依然有一個數據庫，你叫小冰幫你定個鬧鐘（前提是你授權小冰app了），小冰就會去她的資料庫裡呼叫設鬧鐘的程式，然後執行，就可以了。