Za pretpostaviti je da neće biti nalik današnjoj i da će opsluživati raznovrsne svakodnevne potrebe, ne nužno vezane uz osobno računalo.

Evolucija Googleovog algoritma za pretraživanje ujedno otkriva i štošta o viziji budućnosti razvoja Googleove tražilice. Pogledajmo kako su izgledale veće nadogradnje.

Brandy (2004) - latentno semantičko indeksiranje (Latent Semantic Indexing, LSI), koristi matematiku za prepoznavanje odnosa između koncepta unutar teksta.

Personalized Search (2005) - povijest pretraživanja ima utjecaja na aktualne rezultate pretraživanja.

Google Local (2005) - podaci o lokalnim tvrtkama integrirani su u Google Karte.

Universal Search (2007) - vijesti, video i lokalni rezultati integrirani su u obične rezultate pretrage.

Real-Time Search (2009) - integriran je i društveni sadržaj, poput onog s Twittera.

Caffeine (2010) - poboljšano je indeksiranje web odredišta, što je pomoglo osvježavanju rezultata pretrage.

User Search (2012) - Google+ i autorstvo integrirani su u rezultate pretrage.

Venice (2012) - bolji rezultati za šire upite.

Knowledge Graph (2012) - informacije i slike relevantni za pretragu pojavljuju se uz redovne rezultate.

Sve su to bili koraci k razvoju algoritma koji će stvoriti novu generaciju informacija na sasvim novi način, bilo integracijom informacija o korisniku koji pretražuje ili nastojanjem da se predvidi što korisnik doista želi naći.

 

Prediktivni rezultati pretrage

Znanost koja stoji iza algoritama za pretraživanje moguće je primijeniti i u druge svrhe. Kad kombinirate mnoštvo mobilnih uređaja i pokret Internet stvari, korištenje algoritma za pretraživanje kako bi sve što treba dobilo prave podatke postaje još važnijim. Google je vjerojatno najbolje pozicioniran da to izvede, naročito ima li se u vidu rasprostranjenost Androida.
 

Prošla nastojanja povezivanja podataka o korisniku i njegovom ponašanju u rezultate pretrage upućuju na budućnost u kojoj će umjetna inteligencija biti korištena za bolja predviđanja što korisnik želi znati čak i prije no što postavi pitanje. Google Now je dobar primjer rane generacije tog pristupa, a Glass jasno pokazuje drukčiji način isporuke takvih rezultata pretrage. Sve se više toga kreće prema proširenoj stvarnosti (augmented reality), a Google se sprema to iskoristiti, čini se.

Personalizirane informacije
 

U budućnosti, Google će nastojati dati nam visokopersonalizirane podatke, temeljene na lokaciji i trenutnim aktivnostima. Sad dovršava upite prijedlozima. Za deset godina mogao bi obaviti pretragu i prije no što otipkamo i jedno slovo.
 

Kako? Opet, pomoću predviđanja temeljenog na podacima o vama i vašem ponašanju. Nije teško zamisliti situaciju u kojoj se vozite s obitelji autocestom, a Google vam prikaže obližnje restorane baš kad postanete malo gladni.
 

Iako bi bilo zgodno imati pri ruci takvog pomoćnika, pomalo je jezivo što je tako sveznajuć. Padnu li te informacije u krive ruke, stvari bi mogle završiti loše. No, to bi mogla biti cijena napretka.
 

Tu čuda ne staju. Rezultati pretraživanja mogli bi biti upotrijebljeni na puno novih načina.
 

Primjerice, uređaji s govorom koji koriste Google Translate mogli bi vam omogućiti komunikaciju s bilo kime, bez obzira na jezik. Nosivi uređaji koji prate vaše zdravstveno stanje i koriste tražilicu mogli bi vas savjetovati oko načina prehrane i vježbanja. Mobilni GPS uređaji za vaš samovozni auto mogli bi tražilicu koristiti kako bi pronašli najkraći put do vašeg odredišta.

U bližoj budućnosti Google će znati vašu lokaciju, povijest pretraživanja, kupovine i putovanja, pa će moći procijeniti što je to što želite znati i dati vam informaciju i prije no ju zatražite. Vjerojatno na zaslonu naočala, ručnom satu, možda čak i elektroničkim lećama.

(tportal/DEPO PORTAL/BLIN MAGAZIN/dh)