东航拥有庞大的用户数据，微软拥有强大的技术实力，两者的结合势必会为用户提供更加个性化和广泛的服务，从而提高用户的使用粘性和频率，甚至可以将用户的使用场景从机舱一直延伸到日常应用。小冰的人工智能属性和微软背后的技术将会成为实现这个目标的重要保障，人工智能的定义可以概括为“实现所有目前还无法不借助人类智慧才能实现的任务的集合”， 而简单来说，就是能够更好的处理信息并给用户返回最佳结果，这样才能让用户感觉到“智能化”。
微软小冰依托于微软的技术研究基础，就像张亚勤所说，小冰是微软云计算、机器学习、深度神经网络等课题的阶段性成果。因此，小冰的智能化程度与背后微软在自然语言处理、大数据等技术方面的积累是密不可分的。自1991年以来，微软就陆续在自然语言处理、计算机视觉、计算机图形学、计算机触觉、机器翻译、语音识别、语音合成方面积累了众多学术和研发成果，在相关的算法和建模上，研发出小冰的微软（亚洲）工程院也在近些年取得了阶段性进展。
微软小冰在去年年底也推出了“小冰识书”功能，除了语义识别以外，也体现出了图像识别能力；而微软也在去年推出了名为“Adam”的深度学习系统，图片辨认能力是此前系统的两倍，经过多次识别后，还能区分狗狗品种和植物类型……早在2013年，微软研究人员已经将“深度神经网络”应用在了语音识别方面，这项新技术的准确度比之前的Windows Phone语音识别功能提升了15%，而且能以更快的速度生成文本和搜索字符串；微软搜索引擎Bing多年来对数据的积累也会对人工智能技术的研发和应用提供重要支持。
小冰作为智能聊天机器人的身份第一次出现，而且专注于中文环境，经过半年多的训练已经积累了丰富的中文语言信息，这次首航不仅可以帮助其为用户提供更好的服务，更体现除了自然语言处理这个人工智能技术的重要性。
语言可能是人类最重要的进化产物之一，因为人类天生的社交属性的存在，每个人都需要借助语言来与其他人进行交流，这是人类一切活动的基础，也是人类意识和智力的体验及承载方式，所以当遇到人工智能这个旨在达到人类般智力水平的技术时，首先变会想到计算机能否读懂人类的语言，能否与人类进行更好的交流。自然语言处理是重要的认知计算技术之一，是指计算机拥有的人类般文本处理的能力，比如，从文本中提取意义，甚至从那些可读的、风格自然、语法正确的文本中自主解读出含义。
但目前计算机对语言含义的理解能力仍然处在婴儿期，Hinton预测5年内，神经网络将变得更加清晰，这些拥有新的学习算法的大的深度神经网络能够给我们更好的语言理解。美国软件公司Gerger创始人Yalim K. Gerger也认为，自然语言处理技术的成熟将是人类迈向人工智能时代不可或缺的一步。
世界上的科技巨头在提升语义识别技术研发实力的同时也应该如何将这些技术产品化，带给用户更好的服务，用户不会关心自然语言处理的算法有多先进，他们只在乎具体的产品能否具有更加智能的功能。所以，小冰的此次首航会让我们更好的感觉到机器是如何真正“理解”我们的。
从更大的人工智能的角度来说，小冰首航更像是这项技术的一次重要落地，是微软借助整个生态系统，将人工智能技术产品化和应用化，并带到用户面前的过程。就像王喜文在文章《揭秘微软小冰：大数据为人工智能而生》中所说：“小冰集成了微软在大数据、自然语义分析、机器学习和深度神经网络方面的技术积累，具有非常强大的机器学习能力。所以，微软小冰还是人工智能机器人。”
或许人工智能这个话题足够令人兴奋，所以我们在对其进行讨论时往往倾向于过分的夸大和幻想，我们从科幻电影和小说寻求灵感和证据来讨论今天的人工智能技术，以及来预判人工智能的未来，就像Eron Musk的“人工智能恶魔论”，而媒体在其中也起到了推波助澜的作用。
但我们需要对人工智能进行更加负责任，以及更具有实际操作意义的讨论。对于人工智能，我们更应该去关注摩尔定律、大数据、互联网和云计算、新算法和深度学习具体技术等。我们不需要去考虑“机器智能何时超越人类”、“机器是否会毁灭人类”等略显科幻的问题，我们仅需要明白这些机器智能将不断下落到具体的互联网应用中，带给我们更加智能的服务。更应该关注目前这些科技巨头在人工智能领域取得了哪些进展，或者给我们带来了哪些服务。所以，像微软小冰这样产品的推广在带给我们更好的服务的同时，其实也是在提醒我们应该如何看待人工智能及其应用。
这次东航小冰的出现不仅对于航空互联网服务具有重大意义，对于人工智能的具体应用、语义识别技术的推广同样起到了巨大推动。William Gibson说过，未来已经在这里了，只是没有均匀分布。小冰助手就像是前沿的人工智能技术分布在今天的一个点，而我们在享受其带给我们更好服务的同时，也能看到技术的未来。
