Digamos que quieres saber los datos técnicos de una película, como por ejemplo Pulp Fiction, desde su ficha básica de información hasta lo que ganó en taquilla. Aquí está. ¿Quieres comparar lo anterior con otra película? También puedes. ¿Necesitas echar un vistazo a los datos nutricionales de un vaso de zumo de naranja? Más accesible imposible. ¿Te apetece comparar ciertas figuras históricas, incluso con una línea temporal relacionada de cuándo nacieron, vivieron, y murieron? Pues también. Como veis, encontraréis información objetiva acerca de todo lo cuantificable, o al menos así debería ser; en realidad, todavía es una herramienta en pleno apogeo. De todas formas, su potencial es inimaginable y, debo admitirlo, desafiar sus conocimientos y sobre todo las relaciones que puede hacer es la mar de divertido.
Como veis, los temas son varios, y además, la capacidad de comprensión de esta herramienta es maravillosa, ya que además de entender oraciones sintácticamente variadas (sólo en inglés, por desgracia), su capacidad de relacionar elementos es también bastante sorprendente, aunque no del todo impecable. Aún así, ha podido buscar con éxito cuestiones como 'What was the weather in New York when George Carlin was born?' (¿Qué tiempo hacía en Nueva York cuando George Carlin nació?), y el motor comprende cuáles son las palabras clave (Weather, New York, George Carlin, born), para luego relacionarlos de la forma más lógica:
En esencia, este motor es una versión primitiva de una base de datos global, una base de conocimientos. Si algo parecido llegara a implementarse de forma más compleja, podría relacionar muchos más elementos y, por ejemplo, corregir formulas matemáticas, servir de asistencia en diseños arquitectónicos (o incluso crear diseños prácticos de principio a fin), y alejándonos ya de esta iniciativa en particular pero sin salir del barrio de 'bases de conocimientos', también recomendar arreglos a técnicos y medicamentos a médicos. En definitiva, todo lo calculable objetivamente que se os ocurra.
Aunque algunas de estas ayudas no estén tan a la vuelta de la esquina como otras, la mayoría requieren de pura complejidad cuantitativa de información, y muy pocas necesitan una herramienta de calidad intrínsecamente mayor; en otras palabras, aunque es cierto que una mejora de su capacidad de comprensión facilitaría mucho el trabajo, no hace falta que se trate de una inteligencia artificial avanzada si va a ayudarnos a manejar datos complejos en cantidad, objetivos, sin que hagan falta interpretaciones subjetivas, lo cual es un rasgo humano. Como muchos han puntualizado ya sabiamente, a lo que nosotros se nos da mal (memoria pura), a los ordenadores actuales se les da genial, y viceversa.