該服務負責人表示，目前實現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實現了在發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，還有一個數據整合的過程，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基本進入了人工智能主導的階段。經過大量應用研發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、前后發言邏輯以及其他各種非固定性因素。后來隨著深度學習發展而，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。”那么智能服務機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的呢？