未经证实的《华尔街日报》报告关于谷歌创建聊天机器人的计划听起来是真的。《华尔街日报》解释说，聊天机器人（Chatbots）是谷歌试图将其深度学习技术应用到消息应用程序中，增加了回复短信问题的能力。虽然谷歌没有确认这项工作正在进行中，但谷歌将遵循这条道路是有意义的。
更人性化的气
人机界面，即-不像道教那样以气为生命力。聊天机器人是人与电脑之间的对话界面，就像在Chrome(和其他浏览器)和几种Android设备上实现的谷歌语音搜索一样。
《华尔街日报》的报道说，这项技术将应用于信息传递，这样用户就可以通过短信提出问题并得到答案。它意味着一个类似于应用程序的聊天机器人生态系统，由许多不同的开发人员为许多特殊用途而创建，以及一个伞形应用程序，该应用程序将向聊天机器人发送人类问题，并提供适当的域知识，以最佳方式回答问题。这篇报道还说，谷歌的动机是要抓住Facebook Messenger、WhatsApp和微信失去的信息应用市场份额。从我的观点来看，谷歌将现有技术整合到其当前或未来的消息应用程序中是一项微不足道的任务。不过，谷歌有一个其他公司都没有的优势，那就是它的搜索业务有大量的培训数据集。今天，简单介绍一下人工智能（AI）和机器学习的现状，就能解释所有这些公司都在做什么，以及谷歌为什么具有优势。
谷歌Research、谷歌X、谷歌Brain以及最近收购的DeepMind都是该行业为数不多的大规模人工智能和深度学习商业投资。人工智能和深度学习社区仍然很小，除了一些例外，如谷歌、微软(Microsoft)、IBM和最近的Facebook，它几乎完全是学术性的。浏览一下业内最相关的会议神经信息处理系统会议，印证了其非常学术的本质。
GPU编程和数据集的突破
但人工智能和深度学习已经逃离了学术界，并吸引了商业兴趣。Facebook人工智能实验室主任扬•勒存(Yann LeCun)在《麻省理工学院技术评论》(MIT Technology Review)的EmTech大会上发言时，解释了最近的两项突破如何提高了开发更多人机对话界面的可行性在视频流中可用。直到大约两年前，这类系统还需要现场可编程门阵列(FPGA)，专门设计用于加速这类应用程序的处理器硬件。人工智能开发人员学会了大规模并行图形处理单元(GPU)编程，用普通硬件取代定制处理器，加速这些应用程序。随着处理速度限制的解除，另一项重大突破——训练数据集的可用性——使系统能够在不使用显式编程规则的情况下，在狭窄的知识领域内学习思考和决策。
一个由竞争者组成的开放源码社区
大多数人工智能从业者的水平相差不超过3个学位，几乎每个人都曾在Facebook的扬·勒肯(Yann LeCun)、谷歌的人工智能主管杰弗里·辛顿(Geoffry Hinton)、蒙特利尔大学的约舒亚·本乔(yobengio)和安德鲁·吴(Andrew Ng)手下工作或学习过。他们都在使用类似的开源库和算法构建系统，比如Torch项目，这让这些应用程序有了学习的能力。
就像拥有大脑和天生学习能力的婴儿一样，这些gpu是由一个开发人员社区编写的，他们使用通用的算法和库共享相同的教育和培训。硬件和软件实现的质量可能不同，但是在这个阶段更重要的竞争优势是培训数据集。
谷歌的海量数据是一个优势
聊天机器人会用短信回答问题。想象一下chatbot就是前面提到的那个婴儿，再进一步想象一下，婴儿在过去18年里看到了谷歌搜索的每一个查询、响应和响应选择。如果再加一点波兰语来决定最好的答案，那么婴儿或聊天机器人将非常擅长回答人们发短信的问题。
当然，谷歌可能正在努力应对竞争对手的短信聊天机器人，在其短信应用程序中添加类似的功能。但那只是一个微不足道的案子。谷歌将利用其重要的人工智能资产，通过使用庞大的训练数据，使其更智能、更具对话性，来改善每一个计算机与人之间的互动。