Jonathan May，南加州大学信息科学研究所（ISI）的研究负责人和南加州大学维特比工程学院计算机科学研究助理教授，与ISI程序员分析师和即将成为南加州大学维特比博士生Justin Cho一起，通过他们的Selected Pairs Of Learnable ImprovisatioN（SPOLIN）项目探索这个问题。他们的研究将即兴对话融入聊天机器人，以产生更吸引人的互动。
SPOLIN研究集合由超过68,000个英语对话对组成，这些对话对模拟了即兴对话中的“是-和”对话，这是即兴表演中的一个基础原则，鼓励更接地气和相关的对话。在收集数据后，Cho和May构建了SpolinBot，一个使用第一个足够大的“是-和”研究集合编程的即兴代理。
May在他的工作中寻找新的研究想法。他对语言分析的热爱使他从事自然语言处理（NLP）项目，并开始寻找更多有趣的数据形式。May和Cho最初检查了典型的对话集，如电影剧本和字幕集合，但这些来源没有足够的“是-和”对话。
Cho最终遇到了Spontaneanation，一个由著名演员和喜剧演员Paul F. Tompkins主持的即兴播客，从2015年到2019年运行。Spontaneanation是一个完美的来源，用于从项目中挖掘“是-和”对话。两人将他们的Spontaneanation数据输入到一个程序中，SpolinBot应运而生。
SpolinBot有一些控制可以细化其响应，使其从安全且无聊变为有趣且古怪，并且还生成五个响应选项，用户可以选择这些选项来继续对话。这对组合有许多计划扩展SpolinBot的对话能力，超越“是-和”。他们希望探索使即兴表演有趣的其他因素，如角色构建、场景构建、“如果这是真的（通常是一个有趣的异常），还有什么也是真的？”以及回调。