與傳統的“聊天機器人”不同，谷歌的系統不是基於手寫的程序響應或對世界的假設開發的，而是學會了基於企業或公開文檔中的例子對語言和對話進行建模。“雖然這個模型有明顯的局限性，但讓我們驚訝的是，它是壹個純數據驅動的方法，沒有任何規則，其效果比對許多類型的問題做出適當的反應要好。”谷歌在其研究報告中寫道。
這個系統可以回答用戶提出的問題，並與他們進行漫長而復雜的對話。在谷歌進行的測試中，該系統可以幫助用戶診斷和修復計算機問題，如網絡瀏覽器和密碼問題。此外，這個人工智能系統已經教會了自己如何回答關於道德和哲學的問題，它的答案如此壹致，以至於用戶可能會誤認為他們的大學室友回答了他們的問題。
之所以能做到這壹點，是因為這個系統的設計目的是基於上下文對用戶的問題給出合適的答案。“這些預測之所以能夠反映情景語境，是因為系統已經能夠在對話完成之前預測整個對話。”谷歌高管傑夫·迪恩(Jeff Dean)在5月的壹次會議上說。這個系統是基於所謂的“神經網絡”，可以模擬大腦皮層的壹些感知特性。此外，該系統配備了長期記憶組件，以幫助它建立對上下文的理解。
這項研究是谷歌內部壹項大規模計劃的壹部分，該計劃旨在開發用於對話的人工智能工具。谷歌倫敦研究部門DeepMind開發了壹種人工智能系統，可以在沒有指導的情況下學習如何玩視頻遊戲。谷歌研究人員傑夫·辛頓(Geoff Hinton)正在致力於開發壹種所謂的“思維向量”，其功能是提取壹個句子的意思，以便與其他句子或圖像進行比較。這個概念是谷歌的新Q & amp；項目a提供了支持。
“如果妳可以用壹個向量來表示某人的問題，那麽妳就可以開始尋找問題向量和答案向量之間的結構。”辛頓說。“現在我們已經開始使用向量來表示句子，所以我認為我們將在使對話行為更加恰當方面取得巨大進步。”
與此同時，這壹概念可能會嵌入到壹個名為笛卡爾的新項目中，該項目由谷歌的工程總監雷·庫茲韋爾(Ray Kurzweil)領導。"在笛卡爾項目中，我們正在創造對話代理."庫茲韋爾說。“我們試圖克服的壹個問題是，這些與人互動的機器人需要有自己的動機和目標，我們需要找出這些動機和目標是什麽。”
其他科技公司和大學也在這壹領域開發自己的項目，包括微軟、蒙特利爾大學和佐治亞理工學院。其中，佐治亞理工學院也發布了基於類似方法的系統。
除了這個具有“深度思維”的新機器人，谷歌上周還展示了壹個項目，展示了該公司開發的壹個人工智能系統如何創造出“華麗而奇幻的藝術品”。
比利時根特大學的壹些博士生已經將谷歌的人工智能技術集成到壹個基於網絡的系統中，該系統可以無限放大壹個由機器人的“夢”組成的圖像。