Google 的移动软件通过即将推出的名为“智能回复”的功能的集成，正在逐步成为真正的个人助理。
Google 的 Inbox 电子邮件应用程序将很快能够通过根据您收到的电子邮件内容建议一些简短的回复来回答您的电子邮件，Google 在今天的博客文章中宣布。回复并不复杂（目前），主要包括“我们会在那里”或“我将跟进”之类的短语。
智能回复使用深度学习，这是人工智能的一种尝试。随着时间的推移，机器将越来越了解语言，以及您喜欢如何回复电子邮件。那么这一切是如何工作的呢？（警告：这即将变得非常计算机科学。）
当今人工智能的一个主要原则被称为机器学习。机器学习可以是简单的统计，也可以是称为人工神经网络的庞大数学函数阵列。
有许多不同类型的人工神经网络，它们擅长不同的事情。例如，卷积神经网络擅长处理图像。它们是由现任职于 Facebook 的 Yann LeCunn 发明的，并且可以生成今年早些时候流行起来的迷幻噩梦般的景象，当时 Google 公开了其DeepDream 代码，这是一个用于 Google 图片搜索的 A.I. 程序。另一方面，研究人员倾向于使用循环神经网络来处理文本和理解语言，因为它们在递归时很容易将新信息纳入系统。（“_递归_神经网络。”）
这些神经网络只是数学方程的集群，可以处理某些输入和输出，并且全部连接在一起。当一个单独的集群或“神经元”完成处理信息后，它们会将信息传递给下一行中的下一个“神经元”。神经元星座开始将信息分解为称为向量的已知量，并通过理解向量之间的关系，它们可以与其他关系进行比较并理解数据。
Google Inbox 使用了两种这样的循环神经网络：一种用于处理您收到的电子邮件信息，另一种用于生成可能的回复。
第一步是理解情况，因此第一个神经网络为您“阅读”您的电子邮件。它逐字扫描——正如我们之前讨论过的，递归地进行。神经网络不理解句子的语法，而是直接关注意义。根据解释即将推出功能的博客文章作者 Greg Corrado 的说法，“你明天有空吗？”这句话的向量与“你明天方便吗？”相似。
第二个神经网络接收该向量或想法，并通过预测接下来应该出现哪个单词，在语法和逻辑上，然后输出该单词来构建回复。这很像一个多人轮流说一个词来讲述一个故事的游戏。只是只有一个人，而这个人是一台机器。
就像那个游戏隐喻一样，有时事情会出错，尽管 Google 遇到的一个问题出奇地令人愉快。神经网络非常想告诉每个人“我爱你”。Corrado 解释说，这是因为“我爱你”和“听起来不错”这样的回复非常普遍，网络看到的越多，它就认为该短语越重要。最后，他们修改了回复生成器，以评估收到的电子邮件的语气，并在回复中进行匹配。
由于隐私是一个问题，没有人能够阅读您的电子邮件来验证神经网络的准确性。Corrado 说这“就像蒙着眼睛解决拼图一样”。
据《Wired》报道，智能回复功能能够生成大约 20,000 条回复，长度在三到六个单词之间。
Google Inbox 将在本周晚些时候更新，为 iOS 和 Android 平台带来智能回复功能。
