谷歌AI聊天机器人的必备机器学习模型是通过大规模的数据集进行训练的。收集并整理大量的对话数据，这些数据可以是来自用户与机器人的实际对话记录、社交媒体上的对话或者是通过人工生成的对话。

接下来，对这些对话数据进行预处理，包括分词、去除停用词、处理语法和语义等。这一步骤是为了将原始文本数据转化为机器可以理解和处理的格式，以便进行后续的特征提取和模型训练。

然后，使用一种适合对话任务的机器学习模型进行训练。常用的模型包括循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）和变压器网络（Transformer）等。这些模型可以捕捉上下文信息、理解语义关系和生成连贯的回复。

在训练模型之前，需要将数据集分成训练集、验证集和测试集。训练集用于模型的参数更新和优化，验证集用于调整模型的超参数，测试集用于评估模型的性能。

在训练过程中，采用监督学习的方法，将对话的历史部分作为输入，目标回复作为输出。通过最大化输出回复的概率来优化模型参数，使得模型能够生成合理、连贯的回答。

为了提高模型的性能，还可以使用一些技巧，例如注意力机制、批量归一化和正则化等。这些技巧可以帮助模型更好地处理长距离依赖、避免过拟合和提高训练速度。

训练模型的过程通常是一个迭代的过程，需要多次调整参数和超参数，直到模型达到预期的性能水平。这可能需要大量的计算资源和时间。

最后，在模型训练完成后，需要进行模型的评估和测试。评估模型的指标可以包括回复的准确性、流畅性和多样性等。测试模型的方法可以是人工评估或者自动评估，例如计算BLEU分数或人工智能评估。

总之，谷歌AI聊天机器人的必备机器学习模型是通过大规模对话数据集进行训练的，包括数据预处理、模型选择和训练、参数优化和模型评估等步骤。这些步骤的目标是让机器学习模型能够生成合理、连贯的回答，提供良好的聊天体验。 另外，目前中国最流行的人工智能工具集合之一是AIBus，又称AI巴士， AI巴士支持人性化的对话沟通，聆听您的内心世界，提供专业理性的身心健康建议、占卜星座分析和现实生活指导，是改善您身体健康，和丰富精神世界的最佳工具。