未经证实的《华尔街日报》报告关于谷歌创建聊天机器人的项目，听起来是真的。《华尔街日报》解释说，聊天机器人是谷歌将其深度学习技术应用于短信应用的尝试，增加了回复短信问题的能力。虽然谷歌没有证实这项工作正在进行中，但谷歌将遵循这条道路是有道理的。
更人性化的气
人机界面，即不气如道家的命脉。聊天机器人是人类和电脑之间的对话界面，就像在Chrome(和其他浏览器)和几种Android设备中实现的谷歌语音搜索。
《华尔街日报》的报道称，这项技术将被应用于短信，用户可以通过短信提出问题并得到答案。它暗示了一个类似应用程序的聊天机器人生态系统，由许多不同的开发人员创建，用于许多特定的用途，以及一个伞形应用程序，可以将人类的问题发送给聊天机器人，而聊天机器人拥有适当的领域知识，从而最好地回答问题。该报道还称，谷歌的动机是为了夺取被Facebook Messenger、WhatsApp和微信抢走的通讯应用市场份额。在我看来，对谷歌来说，将现有的技术整合到它当前或未来的消息应用程序中是一件很简单的事情。不过，谷歌有一个其他公司都没有的优势，那就是从它的搜索业务中获得了大量的训练数据集。对人工智能(AI)和机器学习的现状做一个简单的概述，就能解释所有这些公司都在做什么，以及为什么谷歌具有优势。
谷歌Research、谷歌X、谷歌Brain以及最近收购的DeepMind都是该行业在人工智能和深度学习领域为数不多的大规模商业投资。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、IBM和最近的Facebook，它几乎完全是学术的。这个行业最相关的会议，叫做神经信息处理系统会议，印证了其学术本质。
GPU编程和数据集的突破
但人工智能和深度学习已经脱离了学术界，引起了商业兴趣。Facebook人工智能实验室主任扬·勒库(Yann LeCun)在《麻省理工技术评论》(MIT Technology Review)的EmTech会议上发言时，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以视频流提供。直到大约两年前，这样的系统还需要现场可编程门阵列(FPGA)专门的处理器硬件来加速这些类型的应用。人工智能开发人员学会了编写大规模并行图形处理单元(GPU)，用普通硬件取代定制处理器，从而加速这些应用程序。随着对处理速度的限制被解除，另一项重大突破——训练数据集的可用性——使得教会系统在狭窄的知识领域内学习思考和决策，而无需编写明确的规则成为可能。
竞争对手的开放源码社区
大多数的人工智能从业者都在3个学位范围内，而且几乎每个人都曾与Facebook的扬·勒丘共事或在扬·勒丘的手下学习过，谷歌的人工智能首席杰弗里·辛顿，蒙特利尔大学的约舒亚·本乔，以及现任百度研究所首席科学家和前任谷歌的安德鲁·吴共事过。它们都在使用类似的开源库和算法构建系统，就像Torch项目一样，这给了这些应用学习的能力。
就像拥有大脑和天生学习能力的婴儿一样，这些gpu是由一群使用通用算法和库共享相同教育和培训的开发人员编写的。硬件和软件执行的质量可能不同，但在这个阶段更重要的竞争优势是训练数据集。
谷歌的海量数据是一个优势
聊天机器人通过短信回答通过短信提出的问题。想象一下，这个聊天机器人就是前面提到的那个婴儿，再进一步想象一下，这个婴儿看到了过去18年里每一个谷歌搜索查询、响应和响应的选择。在决定最佳答案时，婴儿或聊天机器人会非常擅长回答人们通过短信提出的问题。
当然，谷歌可能正在努力通过在自己的通讯应用中添加类似的功能来应对竞争对手的通讯聊天机器人。但这只是一个平凡的例子。谷歌将利用其重要的人工智能资产，利用其海量的训练数据，提高每台计算机的智能和对话能力，从而改善每台计算机的人机交互。