Współcześni badacze pochylają się nad wieloma wersjami tej historii. Mistrz Wincenty zwany Kadłubkiem, Jan Długosz czy Maciej Miechowita, którzy ją opisywali, różnią się nie tylko co do tego, czy smoka zgładził Krak, a może jego synowie czy też prosty szewc, ale również co do tego, jak dużą liczbę bydła musiał codziennie pożerać potwór.

Opowieść ta doskonale pasuje do afery, którą przed kilkoma dniami ujawnił „Wall Street Journal" – tajny projekt „Słowik", jaki miał prowadzić Google. Według amerykańskiego dziennika firma zbierała dane milionów amerykańskich pacjentów bez ich wiedzy, a nawet bez wiedzy ich lekarzy. Google porozumiał się z katolicką organizacją Ascension, drugą największą siecią medyczną w USA. Opracowany przez twórcę najpopularniejszej wyszukiwarki specjalny program agregował dane dotyczące badań laboratoryjnych, skierowań do szpitala, pobytów w placówkach zdrowotnych, zabiegów itp.

Co ciekawe, Ascension to po polsku Wniebowstąpienie. Projekt „Słowik" miał pomóc w stworzeniu narzędzia, o którym pisarze science fiction i transhumaniści pisali od dawna, zaprzężeniu komputera do leczenia ludzi, aby szybciej wykrywać choroby, lepiej leczyć, a docelowo zapewnić ludziom długowieczność, ba, może nawet nieśmiertelność. A wtedy wniebowstąpienie nie będzie już potrzebne, bo stworzymy raj na Ziemi.

Zresztą już dziś koncern, zwany przez niektórych dr. Google'em, może być ważnym narzędziem medycznym. Ogniska grypy można znaleźć dzięki wyszukiwarce znacznie wcześniej, niż stwierdzą ją lekarze i odpowiednie służby. Bo wielu z nas nim pójdzie do przychodni, najpierw zada wyszukiwarce pytanie, jak leczyć grypę. A gdy liczba zapytań z danego terenu nagle skokowo wzrośnie, możemy założyć, że tam właśnie znajduje się ognisko epidemii. Dzięki umowie z Ascension Google wyprzedził Amazona, Microsoft czy Apple'a, które od dłuższego czasu próbują zdobyć pierwszeństwo w rozwoju usług e-zdrowotnych.

Eksperci od ochrony danych osobowych alarmują, a Google tłumaczy, że pobierając dane z Ascension, nic złego nie zrobił, zgodnie z prawem federalnym powiększał swoje bazy danych. I tu jest właśnie clou sprawy. Uczenie maszynowe, algorytmizacja, sztuczna inteligencja, by działać, potrzebują gigantycznych baz danych. Tak samo jak dobry kierowca nabywa doświadczenia z czasem, tak też autonomiczne samochody są karmione danymi z setek tysięcy godzin jazd próbnych, czujników, innych samochodów, miejskich systemów ruchu itp. Im więcej danych, tym lepiej działa sztuczna inteligencja (Artificial Intelligence – AI). Dam prostszy przykład – by nauczyć AI rozpoznawać, co jest na zdjęciu, potrzeba najpierw wprowadzić do bazy danych i przeanalizować milion zdjęć. Dzięki temu po obejrzeniu milion pierwszego zdjęcia AI stwierdzi, że na fotografii widnieje np. dwójka ludzi na plaży. Taki sam mechanizm dotyczy projektów medycznych. By stworzyć programy, które będą w stanie stawiać diagnozy, najpierw system trzeba nakarmić ogromną ilością danych – jest nienasycony jak smok wawelski.

Pytanie tylko, kto zostanie Dratewką, który pokona tego smoka, czy też jak w przypadku Google'a słowika.