该技术也已应用于意图识别（将人类语言的文本语句转换成用户意图或愿望的高0级描述）并取得了很大成功，尽管使用此技术捕获具有固定形态或语义敏感而模棱两可的自然语言时存在一定的局限性。
然而，在计算机对话中确实存在一些不太适合机器学习的问题。
人机对话由两部分组成：l自然语言理解(NLU)——理解用户所说的话l自然语言生成(NLG)——为用户制定合理的话术回应近来，大部分的注意力都集中在了第0一部分，但是其中仍然存在很多挑战，而这些不适合机器学习的原因在于话术回应生成不仅仅是收集和分析大量数据的产物。
在未来几年，这种持续、有状态的对话挑战仍然需要更多地关注NLG和对话管理部分的问题。
作为技术人员，我们常常被驱使着试图用计算机来解决每一个问题。
然而，需要注意的是，有些领域，如游戏、娱乐或销售和营销，总是希望对计算机回应的声音和个性进行巧妙的设计来匹配它们的品牌。
此外，已经注意到的是，试图生成全自动自然语言生成可能不是醉好的，因为醉自然的人类对话不是重复很多以前对话的结果，而是通过考虑当前上下文而形成的。
今0天，这些创造性的输入必然还处于人类写作层面，系统可以识别每个上下文的意思，并定义对话应该如何进入下一个话题环节。
我们似乎不太可能在未来几年完全***这种循环，因此当我们展望未来时，我们将希望建立支持更具可扩展性和广泛机制的方法来定义一个人的声音和音调。
例如，可以在更抽象的层面上定义其关键特征。
无论你做什么，只要想销售产品，都离不开电销。
但随着社会的发展，电销行业竞争也日趋激烈。
现在，越来越多的人工智能产品走进了人们的生产、生活中。
其中，智能电话机器人备受瞩目。
那么电话机器人到底好不好用呢?电话机器人作为当今的一款智能化产品，在实际应用中能准确的以人类的声音