目前實現(xiàn)智能服務機器人與人類的簡單對話相對容易，難點在于如何讓智能服務機器人具備前后語境結合的能力。幸運的是，在深度學習理論的幫助下，智能服務機器人已經(jīng)實現(xiàn)了在發(fā)表演講之前合成所有前面句子的功能。當然，目前這樣的功能還處于不成熟的階段，還有很多階段性的問題需要人們不斷去解決。但毫無疑問，在深度學習理論體系的驅(qū)動下，或許在未來，具有獨立認知和思辨能力的智能服務機器人將進入人類生活。

本質(zhì)上，上述智能服務機器人對話仍然沒有脫離輸入文本、解釋文本、最終輸出文本的套路。但是，在輸出文本之前，還有一個數(shù)據(jù)整合的過程，使得智能機器人在回答問題時能夠與上下文對話。

好在幾款服務機器人的技術水平已經(jīng)基本進入了人工智能主導的階段。經(jīng)過大量應用研發(fā)和用戶深度整合后推出的激光導航服務機器人，在交互上更精準，更有未來模式。一經(jīng)投放市場，便贏得了眾多用戶的青睞。

       很顯然，這種對話模型是帶有極大局限性的，它無法從本質(zhì)上滿足人類與服務機器人對話的要求。因為正常人類之間的交流，會涉及當前語境、前后發(fā)言邏輯以及其他各種非固定性因素。后來隨著深度學習發(fā)展而，智能服務機器人能夠突破簡單的一對一問答模式，并能夠結合之前的聊天記錄進行綜合性分析。比如我們在聊天開始說了一句：“肚子不舒服?！蹦敲粗悄芊諜C器人就會將這句話記錄下來，假如再過一會兒這我們又說：“我生病了?！蹦敲粗悄芊諜C器人就會問“是不是肚子疼？”之類的問題。那么，這樣一種奇妙的語言對話，科學家又是如何實現(xiàn)的呢？