虽然截止到2014年5月的现在，还没有任何计算机成功地达成了这个成就。

但显然而易见的，孟繁岐所描绘的那种程度的人工智能，已经足以应对图灵测试了。

“现在市面上的经典对话机器人，基本上都是基于关键字的识别，或者是通过专家系统的规则来构建的吧？”谷歌在这方面的投入，目前并不是很大。

收购智能家居公司之后，两人对这方面的了解也还是有一些的，因为他们计划推出谷歌Home这种家居智能对话助手。

05年到13年这段时间，剑桥大学的Steve Young，在这方面做了许多的努力，奠定了这个方向的基础，形式化了很多对话系统的经典问题。

他本人也是苹果Siri的主要负责人。

如今技术发展到这个阶段，基于传统的机器学习也很快遇到了瓶颈，准确率无法得到很大的提升。

“基于关键字的识别和专家系统会比较多，不过T方法会强很多。而且做对话系统和对话智能也并不只是为了图灵测试，他在落地上也是有着很大的需求空间的。”

孟繁岐知道，2017年被很多人称作是对话智能元年，其中很大一部分原因就是T方法的影响。

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佩奇和布林当然认同这个观点，在他们看来，目前对话系统有两个方向落地比较现实。

一是智能语音客服，许多企业客服，尤其是电话客服的劳动比较简单重复，完全可以通过对话系统和语音技术来解决，孟繁岐已经很大程度上刷新了这个方向的性能指标，让落地成为了可能。

“另一个方面就是个人助理方面了，我听你的描绘，你更想要这个智能可以下沉到每一个人的身边。”

布林摸着下巴上的胡茬：“我们已经计划做一些智能家居结合的对话技术，会和Siri比较像，可以做到通过语音来控制一些家居的开关和运作。”

“至于你所说的那种个人助理，它似乎需要相当高的智能程度，才能够针对这么多类型的事情作出回应啊...”

“在这里，对话智能其实分成了两个类别。”孟繁岐如此总结。

“第一类是任务完成型的对话机器人，第二是闲聊型对话机器人。我们可以称之为一个是理性机器人，一个是感性机器人。”

“前者就像是现在的Siri，又或者是谷歌准备做的谷歌Home家居智能。”

“你可以让Siri查天气，设闹钟，拨打电话；让谷歌Home开灯关灯，调低音量。”

“它识别了你语言的含义，并结合了自己的硬件做出对应的操作，这是理性机器人。”

“绝大多数情况下，它不再具备更多的与人交互交流的能力。”

“任务完成型对话智能一般都有特定的目标，因为确实需要完成一些具体的任务，一旦任务完成，交互也就结束了。”

而孟繁岐所描绘的那种景象，则显然属于另一种，感性的对话智能，需要理解用户的情感。

并且，很多时候这种对话是没有特定目标的，比如很多人就是闲得没事要找Bing大小姐，逗她一下。

“任务完成型对话机器人它希望是对话轮数越少越好，因为越少交互越能更快地达到目标，最好一句关灯就能马上起效。”

“而具备海量知识的智能，人们可能希望能够跟它对话次数越来越多，能够持续的交流下去。”

“我想要做的，是人类可以一直跟它交互对话，却根本不会觉得乏味无聊的全新智能。”