💾 Archived View for sdf.org › flamenco › 2023-09-25_inba-z-si.gmi captured on 2023-12-28 at 16:04:30. Gemini links have been rewritten to link to archived content

View Raw

More Information

-=-=-=-=-=-=-

Inba z SI

Minęło już 9 miesięcy 2023 roku, a ja znowu się opuściłem w blogowaniu.

Miało to swoje oczywiste przyczyny, zmieniłem pracę po 20 latach (czyli

psycholologicznie to jest poważna zmiana), wykorzystałem zaległy urlop, aby

oddawać się refleksjom na temat świata starożytnego depcąc bruki Rzymu,

Neapolu, Pompei i Herkulanum. Odwiedziłem Manchester z międzylądowaniem w

pobliżu Sandefjordu, jednego z typowych, nudnych do urzygu, norweskich miast.

Nawarstwiło się zatem wrażeń, a i przemyśleń.

Ale nie wszystkimi zamiaruję się dzielić. W końcu to jest mój

prywatny-publiczny blog, to znaczy, w równej mierze służy on mnie, co innym.

Bo po latach, gdy stanę się już innym człowiekiem (co do czego nie mam

najmniejszych wątpliwości), będę mógł zajrzeć w przeszłość swojego

umysłu i przeżyć zadziwienie/pomięszanie/zachwyt/przerażenie, co też

dziwnego mi chodziło po głowie. Ale z drugiej strony, ponieważ blog ten

publikuje się na otwartej stronie, nie dzielę się tutaj najbardziej

chwilowymi, radykalnymi, czy brutalnymi pomysłami.

Dziś zatem tylko o jednym technolololologicznym zjawisku.

Eron Mózg [IMG]

*Amba* z SI

Postępy w rozwoju tak zwanej Sztucznej Inteligencji czasem naprawdę robią

wrażenie. Mam na myśli ich tempo. Bynajmniej wciąż jeszcze nie zachwycam

się ich możliwościami. Niestety, coraz lepiej wychodzi im zwykłe

"zmyślanie" informacji, zamiast klejenia prawdziwych. Przekonuję się o tym

co i raz (dostało to nawet pseudonaukową, czysto marketingową nazwę - mówi

się, że SI halucynuje[1] czyli po naszemu - *bredzi*). Być może dlatego,

że te silniki, które udziela się gawiedzi (w celu zgromadzenia odpowiednio

dużego zasobu danych badawczych) do zabawy, zwykle nie mają bezpośredniego

dostępu do Internetu? Może to i prawda. Ale raczej nie o to chodzi.

1:

https://en.wikipedia.org/wiki/Hallucination_(artificial_intelligence)

Ludzkość jednakowoż uległa zachwytowi nad możliwościami tych tajemniczych

programów, o których krąży mnóstwo plotek. A że umieją zdiagnozować

raka lepiej od ludzkiego lekarza, a to że upakowane w uzbrojonego drona

rozwaliły kontener z operatorem, który miał nimi sterować, a to że nas

podsłuchują przez wyłączone telefony...

Dziś z całym przekonaniem możemy przewidywać, że najdalej za 20 lat świat

będzie naprawdę wyglądać inaczej, przynajmniej w warstwie informacyjnej

(wynoszenie śmieci niestety wciąż będzie spoczywać na tzw. głowie

rodziny). Na przykład skończy się konieczność wkuwania języków obcych -

za przystępną cenę będzie można nabyć autotłumacze, które pozwolą się

komunikować, nawet na ponadpodstawowym poziomie, bez znajomości języka

interlokutora. Nie wykluczam, że w ten sposób dostępna się stanie

możliwość wymiany informacji na dowolnym poziomie, tj. prowadzenia nawet

bardzo fachowej rozmowy na hermetyczne tematy, albo, kto wie, może nawet

wymiany językiem poezji? To ostatnie jednakowoż wciąż leży w dziale

Science-Fiction, bo do opanowania poezji, jak słusznie zauważył Stanisław

Lem[2] potrzeba gruntownego przygotowania, wykształcenia i głębokiego

związku z całą naszą kulturową przeszłością.

2:

https://krzysztof.smirnow.eu/dokuwiki/doku.php?id=txt:elekrybalt

System ekspertowy [IMG]

Marketingowy chwyt

Istotne w tej całej *inbie[3]* czyli *ambie[4]* ze Sztuczną Inteligencją[5]

jest, że to żadna inteligencja. Publiczność wzbudziła się systemami

ekspertowymi[6] i modelami językowymi[7], drobnymi kosteczkami z całej góry

niezbędnych zagadnień do rozwiązania puzla sztucznej inteligencji. Nasze

współczesne zachwyty nad nimi mają dwie podstawy, obie przesadne. *Po

pierwsze* zachowujemy się jak rodzice na widok berbecia, który wstał na

nóżki i z trudem zrobił swoje pierwsze samodzielne trzy kroczki, zanim się

wygrzmocił. Owszem, widać postęp i to bardzo szybki. Ale nie przesadzajmy -

sami chodzimy codziennie i nie robimy z tego święta. Jeszcze daleka droga

przed sieciami neuronowymi. *Po drugie*, po prostu doświadczamy zachwytu i

pomięszania na widok programu, który potrafi dać wynik inny od wprost

zaprogramowanego. Choć większość współczesnych skłonna jest traktować

nawet zwykły komputer jak partnera w interesach (te modły nad klawiaturą,

gdy Windołz uparcie nie przyjmuje hasła!), to jednak sądzę, że wiemy, iż

program nie zdolen jest dać innego wyniku niż z góry przewidziany przez jego

autora.

3: https://pl.wiktionary.org/wiki/inba

4: https://pl.wiktionary.org/wiki/amba

5:

https://pl.wikipedia.org/wiki/Sztuczna_inteligencja

6:

https://pl.wikipedia.org/wiki/System_ekspertowy

7:

https://en.wikipedia.org/wiki/Language_model

Cóż, programistyka nie stoi w miejscu, rozwija się, a programy tworzą

zespoły nazywane systemami - a to już zaczyna być tak skomplikowane, że

choć powyższa prawda wciąż nie daje się podważyć, to jednak liczba

możliwych wyników staje się trudna do ogarnięcia przez umysł pochłaniacza

tabletek na nadciśnienie. Pojawiają się tzw. undocumented features[8], czyli

zachowania programów, które nie zostały opisane w instrukcji, albo

przeoczone przez projektantów, programistów (i stanowią w zasadzie błąd

systemu). W tym momencie nasz mózg, ewolucyjnie nastawiony na interakcję i

komunikację, już jest przekonany, że po drugiej stronie ma do czynienia z

potencjalnym interlokutorem o podobnym potencjale. A to wciąż tylko bardzo

szybki kretyn-biurokrata.

8:

https://en.wikipedia.org/wiki/Undocumented_feature

Tymczasem cała ta technologia opiera się o dosyć stare zjawisko

informatyczne, jakim są generatory liczb pseudolosowych[9]. O czym będzie

niżej. Zapoznajcie się z linkowanym hasłem na początek.

9:

https://pl.wikipedia.org/wiki/Generator_liczb_pseudolosowych

Generator Liczb Pseudolosowych oraz Generator Liczb

Losowych [IMG]

Typowy program komputerowy to (bardzo skomplikowana i porozwidlana) długa

instrukcja, mapa, ścieżka dojścia do jakiegoś celu (wielu celów). Zawiera

w sobie niezbędne sposoby przetwarzania danych, zwykle liczbowych, zwane

algorytmami, które proces usprawniają i pozwalają na to, że taki program

może mielić naprawdę bardzo dużo danych w krótkim czasie. Ale z grubsza

rzecz biorąc składa się z dróżek od punktu A do B. Zakłada się, że na

wejściu pojawią się jakieś konkretne rodzaje danych, uporządkowanych w

określony sposób (np. tabelka przelewów), a na wyjściu takoż coś, co z

tych danych wyniknie po przetworzeniu zawsze tą samą metodą (np. saldo

rachunku). Jest to tylko bardziej skomplikowane, zawiera więcej kroków

pośrednich, ale w gruncie rzeczy w podobny sposób działała młockarnia

mojego dziadka: na wejściu było zżęte zboże, na wyjściu ziarno, plewy i

słoma. A bez ludzkiego operatora to tylko złom.

Jak z takiego tępego biurokraty wykuć coś, co wygląda na inteligenta?

Marketing AI [IMG]

przydługiego tekstu), że moim celem było uporządkowanie i uproszczenie

własnych wyobrażeń na ten temat, a nie napisanie podręcznika, jak na

świecie robi się SI. Nie znam się, nie robię. Tego sobie szukajcie gdzie

indziej.**

Jak to z SI było

Mamy cały ocean różnych programów, które powstały w ostatnim półwieczu.

Nauczyliśmy się dzięki nim przetwarzać mnóstwo różnych danych.

Składając je do kupy tworzyliśmy systemy przypominające kombajn, który

sprawił, że młockarnia dziadka zardzewiała za stodołą: maszyna

wjeżdżała na pole, gdzie zboże sobie rosło, a po paru godzinach na

wyjściu było ziarno, słoma w balotach, a plewy rozsypane po rżysku. Czyli

kombajn jako alegoria systemu, składał się z kilku maszyn: do cięcia

zboża, młócenia i nowszej wersji snopowiązałki. Dla nienawykłego oka

wygląda to dość inteligentnie. Ale to wciąż zakładane (i nie inne) dane

na wejściu i oczekiwany (zaprojektowany wcześniej) wynik na wyjściu. Dodanie

do tego umiejętności kopania kartofli nie zmieni ogólnego obrazu. Ale co,

jeżeli zechcemy, aby ten kombajn sam umiał ocenić, kiedy należy wyjechać w

pole na żniwo (to nie jest już trywialne zagadnienie)? Coś, co umie każdy

rolnik bez średniego wykształcenia, rozkłada na łopatki najdroższe

komputery. Podjąć racjonalną decyzję na podstawie starych oraz nowych

kryteriów i danych, których nikt przed nim nie widział.

No, ale da się taki program stworzyć. Biedzą się nad tym już ze trzy

dekady, do czegoś musieli w końcu dojść. A zastosowali nic innego tylko

gotowe sztuczki, które mieli na warsztacie. Jak stworzyć program, który

może na wejściu przyjąć **jakieś** dane, a na wyjściu dać wynik,

którego programista **nie przewidział** z góry i nie zaprogramował? Skąd

wziąć ów aspekt **nieprzewidywalności**, który widać w każdej żywej

istocie? I tu wraca na tapetę generator liczb **pseudolosowych**. Znalazł on

dotychczas zastosowanie w kryptografii (o wiele większa dziedzina, niż się

nam zwykle wydaje), badaniach naukowych, statystyce (sic!), grach komputerowych

oraz innych, np. okazało się, że komputer przy jego pomocy całkiem sprawnie

robi rachunki (też sic!). Opiera się w swoim działaniu o wskazane jakieś

dane na wejściu, zwane *ziarnem*. Bo maszyna, w której nic nie jest

przypadkowe, ów *pozorny* przypadek musi wytworzyć na podstawie jakichś

informacji[^1]. Weźmy najprostszy *nomen omen* przypadek, który losuje

między `0` i `1`, czyli np. "tak" i "nie", albo "jabłko" i "gruszka".

[^1]: Jak to rozumiem? Tworzymy jakiś algorytm[10], na tyle skomplikowany, że

nie możemy za każdym razem odtwarzać go sobie łatwo w umyśle, którego

zadaniem jest przemielić dane dane i na ich podstawie wygenerować wynik ze

ściśle zdefiniowanego zakresu. Ale zakres ów nie ma żadnego związku z

danymi, które stanowiły podstawę do wyniku. Np. powiemy mu, że ma

przeczytać "Wojnę i Pokój" Tołstoja, a z tego ma się pojawić `0` albo

`1`. Być może będzie to właśnie `1`. I wcale niewykluczone, że na

podstawie tej powieści komputer zawsze powie `1` (bo to jest *pseudolosowy*

generator). Akurat tutaj nam to nie przeszkadza, bo dane składające się na

ziarno mają być jednorazowego użytku. W omawianym przypadku funkcja takiego

generatora być może została specjalnie utworzona właśnie do tego zadania.

To już tajemnica tego nowiutkiego przemysłu.

10:

https://pl.wikipedia.org/wiki/Algorytm

Sieć neuronowa [IMG]

Janusz

Teraz weźmy program komputerowy, zaopatrzony w jakiś algorytm analizy

obrazów, tj. np. taki, co potrafi z surowych danych zdjęcia (tzw. format RAW)

wygenerować spakowany obrazek w formacie JPEG. Dołączmy do niego generator

liczb pseudolosowych. I nazwijmy całość *Janusz*. W ten sposób Janusz umie

wykonać analizę obrazka, użyć jej jako **ziarna[11]** a następnie podjąć

czynności zapamiętać zestaw `analiza_obrazka+decyzja`.

11:

https://en.wikipedia.org/wiki/Random_seed

Januszowi każemy rozpoznać, czy na zdjęciu jest **gruszka**, czy **jabłko**

- czyli coś, czego z całą pewnością nie umie. Ale że umie co innego,

zatem będzie odpowiadał (*pseudo*) losowo `gruszka` lub `jabłko`, dla

komputera to w zasadzie bez różnicy. W tym celu *nakarmimy* go milionami, a

może i miliardami obrazów tych owoców. Dla każdego z nich powtórzy to, do

czego powstał, czyli zrobi analizę, a następnie użyje jej jako podstawy do

wygenerowania *losowej* (a konkretnie **pseudolosowej**) odpowiedzi. Wszystkie

te wyniki zostaną zapamiętane.

Danton

Postawimy nad *Januszem* kolejny program (nazwijmy go *Dantonem*), który umie

odczytać podpis pod zdjęciem, a zatem "wie", czy na nim jest gruszka czy

jabłko. Program ten ma władzę życia i śmierci nad Januszem. Jeżeli Janusz

nie rozpozna owocu ze zdjęcia, zostanie zabity, to znaczy wyłączony. Jeżeli

udzieli odpowiedzi prawidłowej, otrzyma nagrodę w postaci kolejnego zdjęcia

do oceny.

Programy "zabite" wędrują do szuflady, przydadzą się ewentualnie później.

Janusz nagrodzony (dla uproszczenia to wciąż jest tylko jedna instancja na

raz) "żyje" doputy, dopóki udziela poprawnych odpowiedzi. Gdy *Danton*

wreszcie go "zabije", do szuflady wędruje cała historia działania *Janusza*.

I tak w kółko.

Po pewnym czasie mamy pełną szufladę (**pseudo**) losowych zestawień analiz

obrazków gruszek i jabłek połączonych z poprawnymi oraz odpowiedziami i z

niepoprawnymi bredniami. Czyli zamiast zdjęcia jabłka z podpisem "jabłko"

mamy zbiór jego analiz z takim podpisem. Mamy też cały kosz takichże

analiz, ale z błędnym podpisem.

Głębokie uczenie [IMG]

Janusz bis

Teraz bierzemy *Janusza* i trochę go przebudowujemy (powstaje *Janusz bis*).

Mianowicie pozwalamy mu porównywać wynik wykonanej przez niego analizy obrazu

do całego mnóstwa takich danych zakończonych pozytywnym wynikiem. To

statystycznej analizy w oparciu o różne wagi i biasy (takie tam narzędzia

statystyczne). W efekcie tej czynności Janusz oprócz swojej analizy dostaje

dodatkową ocenę, jak bardzo jest ona podobna (ta jego analiza) do innych,

które pozwoliły wcześniejszym instancjom Janusza "przeżyć".

[^2]: To znaczy: żeby napisać (czyli wydumać i zaprogramować) ten algorytm,

trzeba być bardzo inteligentnym, podobnie, jak tylko bardzo bystrzy

inżynierowie mogli zaprojektować i zbudować komputer. Ale do wykonania tego

algorytmu wystarczy być już tylko tępym narzędziem elektronicznym, czyli

właśnie komputerem.

Wszystko to oczywiście dzieje się w świecie liczb[^3]. A tych jest tam całe

mnóstwo. Ocena porównawcza zawiera mnóstwo dodatkowych ocen analitycznych,

bowiem, jak wcześniej napisałem, jeden Janusz "przetrwał" pojedyncze

rozpoznanie jabłka, a inny przecież zdołał zdać kilka egzaminów.

Pamiętajmy, że ten, który przetrwał dłużej, nie był w jakiś sposób

bardziej inteligentny od innych. Miał tylko więcej szczęścia. A właściwie

pseudoszczęścia, pochodzącego z generatora liczb pseudolosowych. Który to

generator losował odpowiedź mając za ziarno właśnie wykonane analizy. Za

każdym razem ich decyzje były losowe, ale oparte o realizację algorytmu na

otrzymanym zdjęciu.

[^3]: Bynajmniej nie cyfr, jak lubi **rusycyzować** znany rusofob Zychowicz.

Model językowy [IMG]

Potem tworzymy *Janusza encore bis*, który porównuje analizy *Januszy* oraz

samo, co poprzednicy, na bazie ich pracy. I powyższa historia powtarza się w

kółko przez bardzo długi czas. Jak długi? Aż komputer zacznie się grzać,

ale zacznie udzielać poprawnych odpowiedzi częściej niż założony próg,

np. 95%.

Tylko *Danton* wciąż ten sam...

No dobrze, to się wydaje proste. *Janusz* zbiera coraz więcej poprawnych

odpowiedzi połączonych z danymi analitycznymi i mechanizm statystyczny coraz

precyzyjniej dobiera odpowiedzi, a zatem coraz częściej trafia. Ale to

oznacza, że za każdym razem ma coraz więcej danych do przetworzenia, zanim

udzieli odpowiedzi. To nie ma sensu. Program ma działać szybko i nie grzać

komputera ponad miarę.

Uczenie maszynowe [IMG]

Heniek

Tu znowu wkraczają programiści i tworzą kolejny program, nazwijmy go

przez *Januszy* prac i wyszukać te fragmenty analizy, które najczęściej

występowały w poprawnych odpowiedziach. W świecie ludzi możemy to

opowiedzieć tak, że *Heniek* zaczyna "rozumieć", że np. jabłko jest

bardziej *kuliste* w kształcie i częściej ma kolory żółte i czerwone, a

gruszka jest, no właśnie, *gruszkowata* i zwykle zielona lub żółtawa. Ale

do takiej analizy, jak tu przedstawiłem, nie potrzebujemy *Heńka*. Zresztą

nasz mózg też analizuje mnóstwo innych cech gruszek i jabłek, po prostu ich

nie opisuje w jednym, krótkim zdaniu. A *Heniek* ma być bezstronny i nie

polegać na dobrych radach, po prostu ma znaleźć wszystkie dane, które dają

największe prawdopodobieństwo poprawnego odróżnienia owoców. I zgromadzić

je w jednym pudełku z napisem "jabłko" oraz w drugim z napisem "gruszka". A

co właściwie on tam będzie gromadzić - tego nie wiemy. Dla nas może to

być zupełnie bez sensu, ale z bazy wynika, że *Januszowi* pozwoliło

przetrwać kolejny egzamin.

Znowu uczenie maszynowe [IMG]

Zupełnie nowy Janusz

Teraz bierzemy którąś tam generację *Janusza bis encore bisbis encore

bisbisbis* i karmimy go danymi od *Heńka*. Przypominam, że ów *Janusz*

podejmuje decyzje losowo. Ale w przeciwieństwie do *Heńka* robi to wobec

zupełnie nowych danych, których nikt przed nim nie analizował. Komu

potrzebna umiejętność ponownego rozpoznania owocu, który już wcześniej

został poprawnie nazwany?

Pomimo, że wciąż decyzja nie jest rozumna, tylko losowa, to program prawie

bezbłędnie, a przecież w końcu znacznie sprawniej od rozumnego człowieka,

odróżnia gruszki od jabłek! Bo jego generator liczb pseudolosowych jako

ziarno ma niezrozumiały dla nas zestaw danych wsadowych, z których generuje

decyzję.

to fakt (wyjaśnienia trzeba raczej szukać w hasłach typu heurystyka[12],

algorytmy genetyczne[13], metoda Monte Carlo[14]). W końcu ja tu bardzo

upraszczam, żeby nie oszaleć. To trochę bardziej złożone narzędzie. Ale z

grubsza o to chodzi, że gdzieś tam w piwnicy i tak jakiś krasnoludek rzuca

kostką[^6].**

12:

https://pl.wikipedia.org/wiki/Heurystyka_(informatyka)

13:

https://pl.wikipedia.org/wiki/Algorytm_genetyczny

14:

https://pl.wikipedia.org/wiki/Metoda_Monte_Carlo

[^6]: Powyższy przykład wyjaśnia też zjawisko "*halucynowania[15]*" SI

stwierdzone w interakcjach z tzw. *modelami językowymi[16]*. Jeżeli

oprogramowanie zostanie "wyszkolone" nie do odróżniania owoców, tylko do

składania zdań, jego pierwszym i zasadniczym zadaniem będzie udzielenie

informacji. Jakość tej informacji stać będzie na drugim miejscu. Bo jeżeli

powiesz cokolwiek, to może trafisz w punkt. Jeżeli nic nie powiesz - na pewno

nie trafisz.

15:

https://en.wikipedia.org/wiki/Hallucination_(artificial_intelligence)

16:

https://en.wikipedia.org/wiki/Language_model

A chodzi o to, że odpowiedź, jaką otrzymujemy od onego *Janusza*, z jednej

strony jest przypadkowa, ale z drugiej, ów wygenerowany komputerowo przypadek

oparty jest o nieznane nam, bo wcześniej wydestylowane z setek tysięcy prób,

dane. To się nazywa *stochastycznie[17]*, w odróżnieniu od

statystycznie[18], lub losowo[19]. Czym zatem jest taka odpowiedź[20]? Czymś

bardzo podobnym do wyników działania ludzkiego mózgu, wynikiem

niezliczonych, przypadkowych[21], opartych o liczne doświadczenia,

przemyślenia, skojarzenia, wyobrażenia, (oraz inne, czasem bez związku z

tematem), wyborów.

17:

https://en.wikipedia.org/wiki/Stochastic

18:

https://pl.wikipedia.org/wiki/Statystyka

19:

https://pl.wikipedia.org/wiki/Losowość

=>

https://www.researchgate.net/publication/346049491_Modeling_of_stochastic_brain_

function_in_artificial_intelligence 20:

https://www.researchgate.net/publication/346049491_Modeling_of_stochastic_brain_

function_in_artificial_intelligence

=>

https://www.researchgate.net/publication/351286957_STOCHASTIC_ACTIVITY_OF_NEURON

AL_NETWORKS_OF_THE_BRAIN_AS_A_PHYSICAL_BASIS_FOR_REALIZATION_OF_CONSCIOUSNESS_TO

WARDS_MATHEMATICAL_APROACH_IN_THE_PROBLEM_OF_CAUSAL_NATURE_OF_SUBJECTIVE_VALUE

21:

https://www.researchgate.net/publication/351286957_STOCHASTIC_ACTIVITY_OF_NEURON

AL_NETWORKS_OF_THE_BRAIN_AS_A_PHYSICAL_BASIS_FOR_REALIZATION_OF_CONSCIOUSNESS_TO

WARDS_MATHEMATICAL_APROACH_IN_THE_PROBLEM_OF_CAUSAL_NATURE_OF_SUBJECTIVE_VALUE

Strasznie mądry obrazek [IMG]

Bystry kretyn

Przedstawiona powyżej historyjka jest oczywiście dużym uproszczeniem procesu

nauczania maszyny, w niektórych wypadkach zwanego "uczeniem maszynowym", a do

tego przedstawia tylko **wydedukowany** jeden ze sposobów, a tych jest z

pewnością wiele. Wyżej podana historyjka nie tyle miała wyjaśnić, jak

się robi przesławną *Sztuczną Inteligencję*, co pozwolić mi podsumować

sobie w duszności i cichości własne wyobrażenia na ten temat. Ale wynika z

niej oczywisty wniosek, że zarówno komputer, jak i jego oprogramowanie, dalej

są zwyczajnie kretyńskie. Pojawiła się tylko nowa jakość dwojakiego

rodzaju:

1. Część algorytmu działania nowego typu programów opiera się o

niezrozumiałe dla nas zbiory danych oraz nieznane nam algorytmy.

2. Program w nieznany nam sposób potrafi nas przewyższyć w czynnościach, do

których do niedawna stosowaliśmy takie cechy umysłu jak **doświadczenie**

oraz **intuicja**.

Ale zauważcie, że ów z takim trudem "nauczony" program wciąż nie umie nic

więcej niż tylko odróżnić gruszkę od jabłka. W pozostałych sprawach

jest tak samo głupi jak jego poprzednicy sprzed czasów, gdy gawiedź

zachwyciła się interfejsem okienkowym - czyli bezdennie głupi. Bo nic nie

umie.

Inteligencja, jaką pod czaszką posiada najgłupszy z ludzi, potrafi o wiele

więcej i w ogromnej liczbie dziedzin.

Do takich możliwości jeszcze komputerom bardzo daleko. Bardzo. Daleko.

To są wciąż bardzo szybkie biurokratyczne idioty.

Więc aż tak bardzo się nie pałujmy.

Zdołamy je jakoś oszukać.

--------------------------------------------------------------------------------

📅 pon 25 września 2023

↩ Index (Strona główna)

📁 Z poziomu podłogi

#Zpodlogi

#kompowe

#wynalazki