对话式人工智能学习和训练的过程通常分为两个主要阶段：预训练和微调。

  在预训练阶段，模型通过在大量的非标注数据上进行自监督学习来获取语言的基础知识。通常采用预训练模型，如BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）或GPT（Generative Pre-trained Transformer）。这些模型通过遮蔽语言模型（MLM）或通过下一个句子预测（NSP）任务来学习语言的上下文。

  预训练模型通常使用大规模的无监督数据，如维基百科、互联网文本等，以学习词汇、语法和语义等语言的基本知识。通过预先学习这些模型，它们能够捕捉到通用的语言表示，并具备一定的语义理解和生成能力。

  在微调阶段，预训练模型在特定的对话数据集上进行有监督的训练。这些数据集包括人类对话的对话历史和对应的回复。模型通过最大化正确回复的概率来优化参数，并根据数据集提供的反馈进行更新。微调的目标是根据特定任务的上下文，对模型进行定制和特征提取，以便更好地应对对话场景和用户需求。

  微调过程通常需要大量的标记对话数据，这要求人们对模型的性能进行监督和反馈。为了提供更好的反馈，可以使用多种方法，如人工标注的对话数据、强化学习或基于人类评估的指标。这些方法能够帮助模型在具体的对话任务中逐步提高性能和表现。

  需要注意的是，训练对话式人工智能的过程需要处理一些伦理和隐私问题，因为对话数据中可能涉及个人隐私和敏感信息。因此，确保数据的安全和保护用户隐私是一个重要的考虑因素。

  总而言之，对话式人工智能通过预训练和微调两个阶段进行学习和训练。这种结合了通用语言理解和特定对话任务的方法，使得模型在对话场景中能够更好地理解和回应用户。