Tým MIT posunul strojové učení o kousek blíže tomu, jak pracujeme s informacemi my. Dosud platilo, že "vytrénovaný" stroj klasifikoval určitý zdroj dat, třeba text, a výsledku své klasifikace přidělil určitou hodnotu spolehlivosti. Posun, který přináší MIT, spočívá v tom, že umělá inteligence se nezastaví v tomto bodě. V případě, že interval spolehlivosti klasifikace dat je nízký, tedy že něčemu v daném případě "ne úplně rozuměl", vygeneruje nový dotaz na další vyhledávání na webu k dané konkrétní úloze. Tento dodatečný dotaz je "inteligentní", tedy reaguje specificky na příčinu nízké hodnoty spolehlivosti dosavadní práce. Doplňková data jsou fůzována s původními a nad tímto rozšířeným souborem probíhá nové kolo strojové práce. Pokud ani její výsledek nevede k uspokojivé hodnotě spolehlivosti, generuje se další inteligentní dotaz pro další vyhledávání na webu. To se může násobně opakovat, dokud stroj nedojde ke spolehlivému výsledku. Tento pokrok z dílny MIT může v kombinaci s řadou posunů v oboru umělé inteligence z poslední doby znatelně rozšířit její potenciál v mnoha oborech lidské činnosti.