Allo是谷歌刚刚送去学校成为你的私人助理的孩子。第一个版本看起来像一个聊天应用，因为它是一个通用的用户界面(UI)，几乎所有智能手机用户都知道，而且它是会话式的。就像孩子通过与成年人交谈来学习说话一样，如果Allo成功成为下一个大平台，它将通过无数次的信息对话来学习成为一个个人助理。
与谷歌Allo可能成为的个人助理相比，现在和苹果的Siri都是初级的。谷歌Now和Siri的语音对文本的转换相当准确，但用户被限制在一组固定的命令、导航、播放音乐、搜索等。
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谷歌和Facebook已经表示，他们希望创造一款比谷歌Now和Siri-one更好的个人助理。私人助理了解你的历史、细节、喜好和习惯。它也知道你的意思，不是作为口头和书面短语的一般解释，而是基于一个短语在普通语言中如何使用和用户说它的方式。有一个被称为“词义消歧”(WSD)的机器学习领域，教系统在对话的上下文中理解单词的意思，例如下面这个单词“bank”的两种意思:
那男孩从岸上跳入冰冷的水中。
货车在银行外面停了下来，三个蒙面人走了出来。
Allo的基础是三个层次的机器学习。当然，首先是使用WSD来理解上下文和情景队列中的含义的语言的意义及其所有细微差别、习语和异常。其次，拥有超过10亿谷歌账户、电子邮件数据和搜索数据，机器学习可以预测用户的意图。最后，也是最难的部分，是利用用户的兴趣实时个性化Allo，通过应用神经网络进行推断——换句话说，从短语和上下文推导出逻辑结论。
推理是一个经过充分研究和理解的学术领域，可以从测试数据集产生可靠的结论。用实时数据实现10亿用户规模的推理引擎更加困难。优化推理引擎以便在移动设备上快速响应地工作则更加困难。
我们知道谷歌在研究这个
私人助理也不奇怪。谷歌通过参与开放论坛和开源项目、发表论文和公开发布应用程序编程接口(api)来实现创新的开放方式标志着它的发展目标。
Allo由谷歌的三个专业技术领域组成:搜索、自然语言处理和机器学习。谷歌的知识图谱包括超过10亿人、地点和事物，以及它们之间超过210亿的语义关系，可以用来回答口语问题。
如今，开发人员可以使用Allo后台使用的很多技术，将智能数字助理功能构建到应用程序中。开发人员现在可以添加智能助手功能，当谷歌发布下面列出的更健壮的api版本时，可以添加更多的智能助手功能:
谷歌和Facebook最有可能赢得个人助理平台的竞争，因为两家公司都拥有这两个最重要的资源。这两家公司都投资建立了顶尖的人工智能和机器学习团队，而且都拥有海量的实时数据，这些数据是培训个人助理为10亿用户提供服务所需的原材料。