智能客服系统解读人类语言需要依赖多种技术，其中包括自然语言处理（NLP）技术、机器学习技术以及深度学习技术。
首先，自然语言处理技术是智能客服系统解读人类语言的基础。它涉及到对人类语言的语法、语义、词汇等方面的分析，以便能够准确地识别和理解人类输入的文本。在这个过程中，智能客服系统需要能够识别不同的语言风格、语气、语境等信息，以便能够更好地理解人类意图。
其次，机器学习技术是智能客服系统实现自主学习和自我优化的关键。通过机器学习算法，智能客服系统可以从大量的数据中学习规律和模式，并根据这些规律和模式进行预测和决策。在解读人类语言的过程中，机器学习技术可以帮助智能客服系统识别语言中的关键词、短语和句式，从而更好地理解人类意图。
最后，深度学习技术是近年来机器学习领域的重要突破。它通过构建神经网络，模拟人脑的工作机制，从而实现对复杂数据的深度学习。在智能客服系统中，深度学习技术可以帮助系统更好地理解人类语言的语法、语义和句式结构，从而更准确地解读人类语言。
此外，为了更好地解读人类语言，智能客服系统还需要依赖一些其他的技术，例如语音识别技术和图像识别技术。这些技术可以帮助智能客服系统从语音和图像中提取有用的信息，从而更好地理解人类的意图和需求。
总之，智能客服系统解读人类语言需要依赖自然语言处理、机器学习、深度学习等技术，以及语音识别和图像识别等技术。这些技术的综合运用，可以帮助智能客服系统更好地理解人类语言，提供更加智能化、高效化的服务。