我认为这里的问题是您使用的聊天机器人不太擅长“短期记忆”。我的意思是，机器人会根据每个用户的聊天机器人的整体使用情况，构建缓慢且渐进式调整的响应。机器人会根据新用户的期望来响应每条消息。正如 Alan1 所说，“男人就是男人”。它仅根据您最近的一条消息做出此响应。

相反，您正在寻找一个更专注于个人对话的持久记忆的机器人。这里的问题是您现在几乎要求使用自然语言解析器，这是许多人正在研究的一个大问题，而且距离您所建议的那样健壮地存在还有几年的时间。

聊天机器人不仅要识别“Socrates”、“Name”和“Dog”这些词；但是在这句话中，狗的名字是苏格拉底。除了文字之外，还有很多信息可以获取。这就是为什么从服务器/实现的角度来看，上述方法也更容易编程（每条消息都只是查询您的服务器，无需维护状态 - 即对话的记忆）。

聊天机器人不可能从一个人那里获得足够的信息来训练如何说话和回应，所以他们“众包”这些信息进行训练。但这意味着 Clever Bot（或任何类似口径的聊天机器人）不会在解析您所问内容的含义方面做出回应。

更进一步，人们可以认为这样的程序是图灵完备的。假设我们有一个像你建议的聊天机器人，我们也许可以证明与图灵机等价，或者甚至可以证明我们可以做一些事情，比如决定停止问题。在我的脑海中，我想这个过程基本上表明你将能够决定在给定的初始条件下停止。例如，鉴于“苏格拉底是人”和“所有人都死了”，我们能否决定聊天机器人是否能够推断苏格拉底是否死了？

我会从后者那里得到一个正式的证明，如果它成功了，我会发布它。