微软小冰是一个自然语言对话系统，她接收用户发送的文字、图像或者语音等信息，识别并理解其内容，返回用户一个适当的回复。玩过微软小冰的朋友能感受到对于一些指示明确的对话，小冰能回复的很真实，但有的时候也充满了“尬聊”的气息。
微软小冰这个自然语言对话系统包含了三个层次，分别是聊天、问答和对话。所以其难度还是很大的，因为目前市面上一些其他的自然语言对话系统，都是专注于某一特定领域的某一层次的功能开发，而微软小冰因为功能广泛、其要求涵盖的技术就更多了，难度很大，所以目前能达到这个效果已经非常不错了。
第一层次：聊天，就是日常闲聊，主要目的就是“解闷”，一般没有什么太多实质性的内容。第二层次：问答，主要目的就是获取想要的信息，了解用户意图，这也是为对话做铺垫。第三层次：对话，也就是面对特定意图的对话，也是用户解决问题的核心部分。
近几年，Deep Learning逐渐占据主流的研究方向，自然语言处理也逐渐从基于规则、基于统计的思想转战到深度学习网络。其中循环神经网络（RNN）就是处理自然语言的主要利器，RNN是一种处理时序序列的神经网络，任何位置的输出跟前一位置的信息有关，我们说跟隐层状态相关，这样基于大量的训练语料，我们就能得到一个描述当前语料库的每个句子的RNN模型。
而在实际中，大体上有两种方式可以完成这三个层次的功能，一是基于搜索匹配的方式；二是基于生成模型的方式。基于搜索的方式就是将网上论坛、微博等一些社交网站的对话提取出来，当作训练语料库。当用户输入一个句子时，模型就从语料库中去搜索跟这个句子最相似的句子，将其对应的回复返还给用户即可，当然在实践并不是我所说的这么简单，其中还要涉及对面对多种可能回复的选择与匹配问题。而生成模型主要通过编码-解码完成对用户的回复。
无论是基于搜索的方法还是基于生成模型的方法，都需要配合一些辅助机制，像Attention model的注意力机制、以及结合知识图谱等来丰富解答。
目前自然语言对话系统的发展还有很多问题亟待解决，像如何完成多轮对话、如何给予个性化解答等，未来期待更多关键技术的创新与革命，达到更好的效果。
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