对话式人工智能理解和回答人的问题通常可以通过以下步骤进行：

  1. 语音或文本输入：用户可以通过语音或文本输入与人工智能进行对话。这些输入将作为机器学习模型的输入。

  2. 语言理解：人工智能将对用户的输入进行语言理解，以将输入转化为计算机可以理解的形式。这一步骤通常涉及自然语言处理（NLP）技术，包括词汇分析、语法分析和语义理解。 NLP技术的目标是将用户的意图和信息从输入中提取出来。

  3. 意图分析：在语言理解的基础上，人工智能将分析用户输入的意图。意图可以是问问题、寻求建议、请求帮助等。

  4. 知识查询：基于用户的意图，人工智能将查询其拥有的知识库或数据库来获取相关信息。知识库可以包括事先存储的结构化数据、文档、百科全书等。人工智能将通过匹配和检索技术找到与用户问题相关的信息。

  5. 结果生成：基于查询到的知识和信息，人工智能将生成回答或响应。这可能涉及语言生成技术，例如模板填充、自然语言生成和逻辑推理。

  6. 回答输出：最后，人工智能将将回答或响应以适当的形式输出给用户。这可以是文本、语音、图像等。

  要实现这些步骤，对话式人工智能通常使用深度学习模型，如循环神经网络（RNN）或变换器（Transformer）。这些模型通过大规模的训练数据来学习语言模式和语义关系，以便更好地理解和回答用户问题。

  尽管对话式人工智能已经取得了显著的进展，但在理解和回答人的问题方面仍然存在挑战。这包括理解复杂或歧义的问题、推理和推断能力的不足，以及对领域特定的专业知识的理解等。因此，对话式人工智能仍然需要不断的改进和发展。