Za pretpostaviti je da neće biti nalik današnjoj i da će opsluživati raznovrsne svakodnevne potrebe, ne nužno vezane uz računar.
Evolucija Googleovog algoritma za pretraživanje ujedno otkriva i štošta o viziji budućnosti razvoja Googleovog pretraživača. 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) – istorija pretraživanja ima uticaj na aktuelne rezultate pretraživanja.
Google Local (2005) – podaci o lokalnim tvrtkama integrisani su u Google Karte.
Universal Search (2007) – vijesti, video i lokalni rezultati integrisani su u obične rezultate pretrage.
Real-Time Search (2009) – integrisan 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 integrisani 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 ka 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
Nauku koja stoji iza algoritama za pretraživanje moguće je primijeniti i u druge svrhe. Kad kombinujete mnoštvo mobilnih uređaja i pokret Internet stvari, korišćenje 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.
U bližoj budućnosti Google će znati vašu lokaciju, istoriju pretraživanja, kupovine i putovanja, pa će moći procijeniti što je to što želite znati i daće vam informaciju i prije nego je zatražite. Vjerojatno na okviru naočara, ručnom satu, možda čak i elektroničkim lećama.
Personalizirane informacije
U budućnosti, Google će nastojati da nam da visokopersonalizirane podatke, utemeljene na lokaciji i trenutnim aktivnostima. Sad dovršava pitanja prijedlozima. Za deset godina mogao bi obaviti pretragu i prije no što ukucamo i jedno slovo.
Kako? Opet, pomoću predviđanja temeljenog na podacima o vama i vašem ponašanju. Nije teško zamisliti situaciju u kojoj se vozite s familijom autoputem, 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.
Na primjer, uređaji sa govorom koji koriste Google Translate mogli bi vam omogućiti komunikaciju sa bilo kim, bez obzira na jezik. Nosivi uređaji koji prate vaše zdravstveno stanje i koriste pretragu mogli bi vas savjetovati oko načina prehrane i vježbanja. Mobilni GPS uređaji za vaš „pametni“ auto mogli bi pretragu koristiti kako bi pronašli najkraći put do vašeg odredišta.
tehnologija.me
