A filozófia halála? A kínai szoba titka.
A filozófia nem halt meg, de a huszadik század egyik legjelentősebb gondolkodója, John Searle, szeptember 17-én, kilencvenhárom éves korában valóban elhunyt.
1995-ben Searle megkapta a Simon Newcomb-díjat, amelynek valószínűleg nem örült különösebben. A díjat ugyanis a mesterséges intelligencia elleni „legostobább érvért” ítélték neki. (Az életműdíjat Hubert Dreyfus kapta, akiről azt gondolták, hogy életének nagy részében sületlenségeket írt az AI-ról. Ez azonban a generatív mesterséges intelligencia fényében már nem ennyire egyértelmű.)
Searle 1980-ban publikálta Minds, Brains and Programs című cikkét, amelyben bemutatta a „kínai szoba” gondolatkísérletet – ezt ma minden filozófia szakos hallgatónak ismernie kell. A kísérletben egy kínaiul nem tudó ember ül egy szobában. Az ajtó alatt kínai szövegeket csúsztatnak be neki, ő pedig hasonló szövegekkel válaszol. Valójában a szobában van egy kézikönyv, amely pontosan előírja, hogy mely szimbólumsorozatokra mely más szimbólumsorozatokkal kell reagálnia. Az ember tehát a jeleket manipulálja, de nem érti a kínai nyelvet. Amikor először hallottam erről, elég meredeknek tartottam érvként a mesterséges intelligencia ellen, ma pedig még inkább annak tartom.
1980-ban, a „GOFAI” (Good Old Fashioned Artificial Intelligence) korszakában ez az érv kevésbé tűnt problematikusnak. (Dreyfus is elsősorban a GOFAI-t bírálta. Semmi sem utal arra, hogy a generatív AI ellen is súlyos kifogásai lettek volna, ha ma is élne.)
Searle a kínai szobával azt akarta megmutatni, hogy egy tökéletes szintaktikai tudással rendelkező gép egyáltalán nem érti a dolgok jelentését, vagyis nincs és nem is lehet szemantikai tudása. Én viszont azt gondolom – és ezért talán majd kapok a fejemre a kedves Olvasótól –, hogy az elmúlt kétezer év legnagyobb kihívása érte el a filozófiát a generatív mesterséges intelligencia megjelenésével. A filozófusok óriási többsége azonban elutasítja ezt a kihívást. Ez pedig akár a filozófia halálát is jelentheti: azt, hogy a filozófia lassan irrelevánssá válik, és csupán mérges bácsik és nénik gyülekezetévé lesz, akik szerint a filozófiának Platón lábjegyzeteinek kell lennie. (Tudom, hogy valójában nem így gondolják.) Platón mindenesetre soha nem írt a GPT-ről – ahogy a gravitációról sem, amelynek létezéséről fogalma sem volt, s természettudományos ismeretei egy mai hetedikes gyerek szintjén álltak. Ez persze nem von le semmit jelentőségéből, de tény.
A filozófusok most lehetőséget kaptak, hogy kiszellőztessék a kínai szobát: hogy szembenézzenek azzal, ami történik, új lendületet adjanak a filozófiának, és megmentsék attól, hogy pusztán filozófiatörténetté váljon.
<div class='sharedaddy sd-block sd-like jetpack-likes-widget-wrapper jetpack-likes-widget-unloaded' id='like-post-wrapper-192691293-16532543-6933f8fbb8de6' data-src='https://widgets.wp.com/likes/?ver=14.1#blog_id=192691293&post_id=16532543&origin=www.orulunkvincent.hu&obj_id=192691293-16532543-6933f8fbb8de6&n=1' data-name='like-post-frame-192691293-16532543-6933f8fbb8de6' data-title='Like or Reblog'><h3 class="sd-title">Like this:</h3><div class='likes-widget-placeholder post-likes-widget-placeholder' style='height: 55px;'><span class='button'><span>Like</span></span> <span class="loading">Loading...</span></div><span class='sd-text-color'></span><a class='sd-link-color'></a></div>
Hiv.: @jotunder:
Na hát ez a másik nagyon izgalmas és nehéz kérdés.
Egy rendszer akkor 100% vegytiszta LLM, ha:
% 1.Autoregresszív módon működik, azaz kizárólag token-predikció a kontextus alapján (tehát sem RL, sem explicit célfüggvény, sem keresési tér nincs benne).
% 2.A tanulása self-supervised, azaz a tréningcél kizárólag az, hogy a modell megtanulja: P(következő token∣korábbi tokenek), semmi mást.
% 3.A tudása statikus, azaz a súlyok fagyasztva vannak a betanítás után, nincs aktív tanulás (fine-tuning vagy önjavítás) futásidőben.
% 4.Nem jutalmazzuk, azaz nincs reward, RL, loss-manipuláció, célirányos teljesítményértékelés.
% 5.Nincs grounding, azaz nincs közvetlen kapcsolat a külvilággal, szenzorral, cselekvéssel vagy explicit környezeti feedbackkel.
[x] A spektrum másik végén tehát a Stockfish van, mint célgép (ami nem autoregresszív, nem nyelvi és explicit célfüggvényt optimalizál).
[x] Kardinális megállapítás továbbra is, hogy az LLM is, a Stockfish is neurális approximátor. De innentől már elágaznak a sztori-szálak.
[x] Az idézetbeli kérdés lefordítható tehát úgy, hogy kevesebb célgép-feature-rel, több LLM-mel, lehet-e Stockfish-szintet elérni. A válasz igen, már ma készen van (implementált): közösségi(!) compute-os, Leela nevet kapta a keresztségben és 3600 Élővel közelíti Stockfish 3650 Élőjét. És ő már AlphaZeró-s, Monte Carlo Tree Search-ös, reinforcement learninges. Magyarán minden definició kérdése.
[x] A fenti értelemben vett 100% vegytiszta LLM fog-e tudni Stockfish szinten sakkozni? Elvi alapon se.
Végtelen paraméterrel sem, akárhány milliárd dollár befektetésével sem. (Hofi poénja: Tudsz úszni? …És, ha megfizetem?)
Azért a lehetetlenség, mert definició szerint nincs benne explicit célfüggvény, értékelés és visszacsatolás.
Ha ezt elkezdjük beadagolni, akkor már nem generalista előrejelző LLM-ről beszélünk, hanem célgépesítésről, agent-esítésről.
A sztori magasabb szinten nézve NEM az intelligenciáról szól, hanem a céltudatosságról. Hogy van-e vagy nincs (teleológia).
Verdikt: jelen definiciós keretekben az LLM-ek nem képesek emergens céltudatot produkálni.
%%%%
Hogyan kezdhetjük el megsérteni a 100% vegytiszta LLM-séget, részben már ma is bevett, LLM-be belegondolt, LLM-eszközökkel?
% 1.Fine-tuning több milliárd sakkálláson
% 2.Reinforcement Learning from Self-Play (RLSP)
% 3.CoT reasoning tuning
% 4.Evaluation-head (NNUE-szerűen)
% 5.Grounded feedback
Bennem valamiért az motoszkál, hogy ha már mindenképp az ember a mérce, amihez méricskélünk, akkor azt se hagyjuk figyelmen kívül, amit már réges rég tudunk magunkról, hogy jól elkülöníthatő területek vannak az agyunkban, eltérő hálózatokkal és szerkezettel, amik a különféle feladatok végzésekor aktiválódnak, külön-külön funkcionálnak illetve együttműködnek.
Van terület, ami az írásért, az olvasásért, a beszédért, beszédértésért felelős, van amelyikkel a napi rutinfeladatokat toljuk, van ami az arcfelismerésért felel, megint máshol lakik a térérzékelés és a mentális térkép arról, hol is vagyunk. Miért várjuk akkor, hogy egyetlen technológia (az LLM) oldjon meg minden feladatot. Van kiváló AI megoldás képelemzésre, szövegértésre és generálásra és hát van sakkozásra is. Esetleg ott az AlphaGO Zero, ami egy nap alatt, humán játszmák elemzése nélkül, fejben játszva fejleszette a tudását világbajnoki szintre. Ültessünk elé-fölé egy diszpécsert, ami elosztja a feladatokat és lehet csodálkozni.
Hiv.: @nyulambator:
Ez már ki van találva, többszörösen is:
(a) SLM=Small Language Model célgépekkel.
(b) A ChatGPT-s GPT-5 egyik legnagyobb újítása volt a routing: azaz mi az azonnal csípőből megválaszolandó kérdés, és mi igényel alaposabb gondolkodást-érvelést.
Tehát amit leírsz, az már nemcsak koncepcionálisan, hanem technológiailag is valóság: az SLM-ek a specializált agyterületek, a routing meg az idegrendszeri kapcsolómechanizmus.
@tahonoli: De miért kellene minden célgépnek language model alapúnak lennie? Mért ne lehetne közte szabály alapú szakértői rendszer, LLM, reinforcement learninges vagy bármi, ami az adott területen épp optimális. Sőt, lehet ezeket kombinálni is, az LLM generál egy választ (ötletel) amit aztán egy szabály alapú motor ellenőriz, hogy a hallucinációkat vagy a szakterületi normákat felrúgó válaszokat kiszűrje.
@nyulambator: Ahogy a kalapácsnak is megvolt (van) az evolúciója, úgy meglesz az MI-nek is, olyasvalami úton, amit írsz.
Ezek is ki vannak találva már, és haladnak az egyre jobb implementálások útján:
Hiv.: @nyulambator:
nyulambator: LLM-free AI: épp az olyan rendszereket jelenti, amelyek nem nyelvi predikcióra, hanem környezeti modellezésre építenek (strukturális, szenzoros, logikai, vagy szabály-alapú folyamatok vannak középpontban). Ezek már ma is aktívan kutatott területek (pl. LeCun-féle Joint Embedding Predictive Architectures, DARPA’s SAGA project, MIT CSAIL-féle grounded agentek)
Hiv.: @darnoknew:
darnoknew: Neurosymbolic AI, amit Gary Marcus oly nagyon hajt. Ez a neurosymbolic AI pedig az előbbinek a következő lépcsője: neurális megértés + szimbolikus szabályrendszer integrációja (kombinált architektúrák legjelentősebb iskolája, amely az LLM-ek (neurális komponens) és a logikai/szabály-alapú rendszerek (szimbolikus komponens) összeházasítását célozza).
Mindkettő valóságos fejlesztési irány, nem jövőbeli fantázia, már most vannak komoly eredményei.
Lovász László: „Nem vagyok harcos egyéniség. Én azt szeretem, amikor másokkal arra tudunk összejönni, hogy miben tudunk együtt előrelépni, valamit megoldani, megszervezni. Sok ilyen fontos szervezésben benne is voltam, lényegében az egész életemben. Sajnos éppen ott voltam az akadémia elnökeként, amikor egy szerintem hibás kormánydöntés miatt elcsatolták a kutatóhálózatokat az akadémiától. Ez nem az én egyéniségemhez illő helyzet volt, én nagyon nem vagyok jó az ilyen belharcokban. Lehet, hogy másvalaki meg tudta volna őrizni a kutatóhálózatokat, én nem tudom.”
https://infostart.hu/tudomany/2025/08/30/lovasz-laszlo-a-szamitogepek-oriasi-fejlodest-hoztak-a-matematika-eddig-lenezett-teruleten
Nekem elég nagy csalódás, remélem egyedül vagyok vele. Érdekes lehetne, hogy JT, miképpen vélekedik róla 😉
Szegedy Krisztián MTA-külső tag székfoglaló előadása (2025.10.01.)
Szegedy Krisztián/Christian(ék) nagy cikke 2022-ből (neki magának eddigi utolsó cikke)
Autoformalization with Large Language Models (2022)
https://arxiv.org/abs/2205.12615
[x] Két nagy durranás minimum kiolvasható belőle:
1. „Formal reasoning as translation”, aminek lényege, hogy az LLM képes természetes nyelvű matematikai állítást formális logikai kódra fordítani.
2. Cross-domain transfer learning. Vagyis általános nyelvi korpuszon való training nyomán is lehetett helyes Isabelle (Lean-alternatíva) kódot generálni.
+1 Firtatták azt is, hogy az autoformalizálás önfejlesztő, pozitív visszacsatolású rendszerré válhat, de ez inkább csak potenciálként jött le (szemben az első kettővel).
[x] Ami viszont nekem szöget üt a fejembe, hogy a cikk ugye 2022-es. 2024–ben a Google Deepmind még Lean-ben kapta az IMO-feladatokat és lett 1 pont híján majdnem aranyérmes (így csak ezüstérmes). 2025-ben meg mind a Google Deepmind, mind az OpenAI rendszerei természetes nyelven kapták már az IMO-feladatokat (és sikerrel „értelmezték” őket).
Na most lehet, hogy marhaság, meg konteo, de én ebből azt olvasom ki, hogy nem Szegedy Krisztiánék cikke implementálódott végül, maximum ős-inspirációs forrás lehetett csak. 2025-re izmosodott meg annyira technológia sok egyéb ötlet bevetésével is, hogy ez az akadály megugorható lett a két cégnél, egymástól függetlenül is.
@tahonoli: csalódás? miért?
Hiv.: @jotunder:
Nyilván NEM szakmabeliként tudok csak véleményezni, 100%-osan szubjektív alapon. Ráadásul az én véleményem, így totál névtelenül, abszolút érdektelen, irreleváns (Tóth Gabit is lehetne kérdezni, az ő véleménye is pont annyit érne, mint az enyém).
Itt, akinek a véleménye érdekes lenne az pont a tiéd lenne.
[x] Azt tudom elmondani, hogy matematikus tanáraim közül, az, aki rám máig ható legnagyobb hatást tette az Babai László volt. Matematikusként, előadóként, tanárként: világklasszisként él az emlékemben. Akkoriban egész heteim fő fénypontja az ő előadása volt. Mivel szemeszter közepére esett az MTA levelező tagi székfoglalója, nem volt kérdés, hogy élőben megnézem, annyira ittam a szavait. Hangozzék bármilyen giccsesen; ünneplőbe öltözött lélekkel vártam a székfoglalót. Jó nagy hallgatóságra emlékezem vissza. Meg a szokásos laza stílusára, feszes mondandójára, egyszerre nagyon mély és ugyanakkor nagyon érthető megszólalására, rengeteg nevetésre.
[x] NEM tudom mik a kritériumai egy MTA-székfoglalónak. Egyen voltam, az számomra ünnep volt. Szegedy Krisztiáné nem volt ünnep.
[x] Nekem száraz volt az előadása, nagyon kicsi közönség előtt. Nem jött le, hogy gyerekkorától ez a téma tényleg annyira izgatja, amennyire mondja. Nem volt új eredmény (kicsi se, sőt az Elon Musk féle xAi-s korszakból semmi se). Nem volt wow élmény se. A stílus frontális, hideg, gépies, tanári volt, én pedig a Babai-féle – hallgatóságot bevonó – stílust kedvelem. A jövőt illetően a 2026 már 2026-2027-re finomodott. De hogy részleteiben mi, hogy merre, hány méter az már nem nagyon volt. Pedig a technológiai szingularitás korát éljük :D:D
Bevallom én sokkal több saját élményből jövő hozzáadott értéket vártam volna el.
[x] A csalódásomnak az is megágyazhatott, hogy Szegedy Balázs friss indexes interjúja viszont nagyon mélyen érintett. Az a munka, amit ők csinálnak, az én nézetem szerint, tényleg alapjaiban rázza meg az AI világot.
@tahonoli: SZK nem klasszikus értelemben vett matematikát csinál, nincsenek olyan cikkei, amelyekben megoldatlan problémákkal foglalkozik, ő egy technológiával foglalkozik a legmagasabb szinten. az öccse matematikát csinál (vele írtam a legjobb cikkem, asszem). az, hogy lean programokat íratnak AI-val nyilván nem annyira vonzó.
Hiv.: @jotunder:
[x] Ennek már többször nekifutottunk és mindig nézetkülönbség volt köztünk. Gondolom ennek gyökéroka az lehet, hogy te bennfentes vagy matekban én meg külsős rajongó vagyok csak. Talán legutóbb a Multiverse Computing (spanyol félunikornis) CompactifAI-nál kaptunk össze a mérnöki nem mérnöki mateknál. Ott is én azt az álláspontot képviseltem, hogy kívülről látszódhat „könnyű”-nek, „csak” mérnökinek a tenzor-algebra alkalmazása tömörítésre, de ahhoz matekosnak kell lenni, hogy az ötlet egyáltalán felmerüljön (talán Rubik Ernőt is felhoztam analóg példának, hogy miért pont ő találta ki a bűvös kockát).
[x] Én olvasatomban: amit SZK csinál az számomra 100% színtiszta matematika, akkor is ha nem kísérli meg a Riemann-hipotézist rendbetenni. A mélytanulás optimalizációs elmélete, gradienslánc-szabály, loss-topológia, autoformalizálás, ezek mind tiszta matematikai struktúrák. A modern gépi tanulás matematikai nyelvét formalizálni (különösen gráf- és logikai nézőpontból) az is vegytiszta matematika (aminek amúgy mellékágon van direkt alkalmazási aspektusa is). Mindez vadiúj szint, egzotikus vadregényes terep, ahol ember korábban sosem járt.
[x] Személyes támadásnak és sértésnek veszem – :D:D – hogy a Lean/AI-vonal nem vonzó. Egyik legnagyobb rajongója vagyok, meg keresem a Lean egyéb területre alkalmazható hozzáadott értékeit, az ereje miatt. Az „AI-val íratott Lean-program” durván nem triviális, másrészt ez a matematikai tudásreprezentáció jövője, harmadrészt a rakétákat gyújtja be, lásd strong PNT-t és Gauss Agent-et. A Lean-programozás nem az, hogy valaki a Hello World után ír egy univerzális chat-app-pot mondjuk.
[x] Az, hogy ma ez nem „klasszikus”, kb. olyan lehet, mint 1600-as évek elején azt mondani, hogy Descartes nem igazi matematikát csinál, csak koordinátákat rajzol. Olvasatomban mind az időfaktor, mind a primátus-faktor perdöntő. Végtelen prímet bizonyítani más feladat volt a görögöknek, és más általános iskolában dolgozatot írni belőle. A formális bizonyítás és autoformalizáció ma a meta-matematika része — kevesen értik, de a jövőben várhatóan ezen a téren lesz az egyik legnagyobb felpörgés.
[x] A gráfelmélet, a spektrálanalízis, a variációs elvek szerintem nagyon szexy matek, amit SZK nemcsak ért, hanem művel is. A BatchNorm vagy az Inception architektúra mögötti gondolkodás kifejezetten analitikus és kombinatorikus logikájú. Nem vagyok benne biztos, hogy ha SZK-t érdekelné a Riemann-hipotézis megoldása, nem tudna-e benne nagyot domborítani.
[x] Szóval én nem unszexyzném le SZK matekját.
<lájkkurvaság on>
Mivel a kommentársak az érdemi részét írják ennek a társalgásnak, kénytelen vagyok a szociális gesztus részét én megtenni. Íme:
\
Végtelenül érdekesnek és tanulságosnak tartom ezt a thread-et, az utóbbi idők számomra messze legélvezetesebb vitája zajlik (bár csak töredékét értem igazán) és rendkívül hálás vagyok érte.
\
<lájkkurvaság off>
\
@ijontichy: Az Ellenpont tippért köszönet, megnézem, megvan-e a könyvtárban (u.i.: megvan)
\
@ipartelep: Okés, felgyullad a piros lámpa, a gép kijelenti, hogy megértett valamit. A következő kérdés: milyen belső műszaki állapot következtében aktiválódna a lámpakapcsoló? Amit én felfogni véltem eddig, az alapján két lehetőség van: 1) mivel a gép a készítői által előre deklaráltan okos és megért mindent, ezért, ha válaszol bármire (van output), azt megértés alapján teszi, ergo a válasz szokásos módja mellé mindig kigyújtja a lámpát*. Ez kb. értéktelen redundacia. 2) tényleg történik valami megértés(szerű), ami viszont nem programozható előre, mert ki tudja, hogy tényleg megértette-e azt a dolgot vagy sem (pl. azért nem, mert hiányzik valami az érvelésből**). Ekkor a gépnek meg kell értenie, hogy ő megértett valamit (Aha! élmény), továbbá, hogy ennek kifejezésére van egy eszköze (piros lámpa). Az nem világos számomra, hogy ez utóbbit az adott hardver-szoftver konfiguráció saját, belső fejlődésből hogyan állítja elő. Egyébként — minimális pedagógiai és fejlődéstani ismereteim alapján is — az a benyomásom, hogy a megértést is tanuljuk. Pontosabban, úgy kamaszkor táján eljön az az időszak, amikor a megértés szándéka megjelenik és a világhoz való — addig túlnyomóan érzelmi — viszonyulás kezd intellektuálissá válni.
\
*Nekem hiányzik, hogy egy okos gép képes legyen „Fogalmam sincs!”-et válaszolni, amit egyébként Vasvári Anna karikaturista már a hetvenes években megrajzolt (hogy lehet ide képet beszúrni?).
\
** Nyilván minden egyetemnek megvan a maga verziója valamelyik saját matekprofjával az alábbi anekdotából:
\
X professzornál úgy kellett vizsgázni, hogy felcserélődtek a szerepek: a kihúzott tételt a hallgatónak úgy kell bizonyítania/elmagyaráznia, hogy az újonc, de érdeklődő hallgató szerepét játszó prof. megértse azt. Egyik alkalommal, amikor a vizsgázó már a tétel kihúzásakor látta, hogy ez nem fog menni, a következő párbeszéd hangzott el:
— A tétel első fele triviális.
Prof. elgondolkodik, hümmög, bólogat: — Valóban. Folytassa!
— A tétel második fele viszont triviálisan következik az elsőből.
Prof. újra elgondolkodik, hümmög, bólogat: — Valóban, köszönöm, jeles!
Hiv.: @tahonoli:
„… negatív visszacsatoló erők lehetnek például a technofasiszta tech bro-k korlátozása irányába…” A „filozófia halála” mentén talán elfér még egy komment itt folytatásként. Ha nem, akkor nyugodtan törölhető.
[x] Béndek Peti linkelt egy 2025-10-07-i,34 perces Curtis Yarvin beszélgetős videót Alastair Campbell-lel (egy másik véleményes, nem 100-as faszival), amit 1-2 perc után csak előfizetés ellenében lehet nézni.
Két érdekesebb „inzultus” történt itt (just for the record)
1.UK, mint YUK (mint yuck), kétszer is az angol Campbellnek. Ez szó nélkül lett hagyva.
2.Yarvin “weakman”-nek nevezte Keir Starmer-t, amit viszont Campbell élesen reagált le.
https://www.facebook.com/peter.bendek/posts/pfbid02Fh3c1TaK4YQEpRmJEBTGWApPpYopchWbJLQxHk9FQcAfQbC6WAemHWBoYgr5qzuXl
[x] De nem ezért írom a kommentet. Hanem, mert teljes csend van Yarvin körül, feltéve, hogy jól veszem le a történéseket. Se ő nem publikál, se nem nagyon írnak róla. Kvázi szenzációszámba mehetne ez a friss beszélgetős videó, de lényegében 1-2 cikk érinti csak, közösségi oldalakon (pl.: Reddit), csak addig jutnak, hogy fikázzák Yarvint, általánosságban. A „the philosopher behind JD Vance” Yarvinról beszélünk.
[x] De még mindig nem ezért írom a kommentet. Ugyanaznap jelent meg egy cikk Yarvinról.
https://sfstandard.com/2025/10/07/citing-fear-democratic-vengeance-curtis-yarvin-says-may-flee-u-s/
A Trump-kormányzat nem tett eleget a demokratikus intézmények felszámolásához
A cikk szerint Yarvin azt állítja, hogy a Trump-adminisztráció „is failing to kill democracy to his liking” (nem elég radikális, ahogyan ő szeretné).
Yarvin fontolgatja az USA elhagyását Egy blogbejegyzésében azt írta:
„Because the vengeance meted out after its failure will dwarf the vengeance after 2020 … I feel that I personally have to start thinking realistically about how to flee the country. Everyone else in a similar position should have a 2029 plan as well.”
Magyarán attól tart, hogy ha a demokraták visszakerülnének a hatalomba, politikai megtorlás éri őt és társait, és ezért már most „terveket kell készítenie” az elmenekülésre.
Yarvin később eltávolította a “flee the country” részt, és helyette azt írta, hogy „everyone involved with this revolution needs a plan B for 2029.”
A cikkben Yarvin ezt válaszolta arra a kérdésre, hogy miért szerkesztette a bejegyzést:
„Lol Streisand effect I guess. Just TMI.”
Azaz viccesen utalt arra, hogy szerinte az eredeti bejegyzés túl sok információt tartalmazott, és nem akarta, hogy túlzott figyelmet vonjon.
A cikk megjegyzi, hogy Yarvin nem írta le pontosan, milyen típusú megtorlást vár el a demokratáktól, csak annyit mondott, hogy ez talán nem várható meg a következő elnökválasztásig:
„Losing the Congress will instantly put the administration on the defensive”.
Korábban arról írt, hogy a Trump-adminisztráció “el fog hervadni”, ha a Trump-kormány nem folytat radikálisabb lépéseket, akkor az adminisztráció „el fog hervadni és eloszlik”.
[x] Szóval ezért a kérdésért írom a kommentet: léteznek-e negatív visszacsatolóerők megragadható formában, nemcsak úgy, hogy „az USA erős demokrácia, kiveti magából a kivetnivalót”.
Elképesztő filozófiai csörte volt Béndek Peti FB-oldalán. Érzékenységekre tekintettel, csak a linket adom meg lentebb, noha Péter szokott posztokat törölni. Amiért írok az az, hogy nagyon érdekesnek tartom a ChatGPT reflexióit:
.
Poszt formai és szemantikai szerkezete
A poszt egy skálát ír le, amely a „mássághoz” való viszonyulás szélsőségtől szélsőségig tartó lehetséges fokozatait mutatja: …elfogadás → szolidaritás → azonosulás… Ez nem egy folyamat (nincs időrend), hanem egy analitikus kontinuum, amelyben bármelyik pozíció egy adott társadalmi vagy egyéni attitűdöt jelöl. A nyíl (→) nála nem ok-okozati lánc, hanem fokozati reláció („innen odáig is el lehet jutni, de nem szükségszerűen”).
.
Filozófiai logika
A poszt tulajdonképpen egy dialektikus paradoxont fogalmaz meg: ha elutasítjuk a másságot, az destruktív (pl. rasszizmus, kirekesztés), ha túlazonosulunk vele, és identitáspolitikai alapon hatalommá tesszük, az szintén destruktív (új elnyomást hoz). Ez a gondolat a Nietzsche–Arendt–Girard-féle hatalom–morál körforgás logikájába illeszkedik: az áldozat identitása könnyen válik új elnyomóvá, ha politikai hatalmat kap — tehát a másság nem önmagában jó vagy rossz, hanem határhelyzetben vizsgálandó.
.
Üzenet (Poszt-intenció)
„Bonyolult” – írja a végén, és ez kulcsfontosságú: nem moralizálni akar, hanem reflexióra késztetni. A poszt tehát nem ítélet, hanem térkép, amely megmutatja, hogy a társadalmi elfogadás dinamikája mindkét irányban radikalizálódhat.
.
Vita:
A poszt analitikus, filozófiai absztrakció (→ mint viszonyrendszer)-rel áll szemben a morális és politikai olvasat, az oksági lánccal. A poszt meta-kritikájával áll szemben a jobboldali identitáspolitika elvetendő burkolt igazolása. A két olvasat összeegyeztethetetlen, mert az egyik fogalmi, a másik etikai. A kommunikációs hiba tehát nem „ki kezdte”, hanem milyen játékszabályt alkalmaznak: a poszt filozófus nyelvén beszél, amivel szemben áll a közéleti–emberi reakció nyelve.
A ChatGPT szerint a komment-szekció tehát önmaga demonstrációja a poszt elméletének.
Konklúzió: a poszt meta-reflexív kísérlet a társadalmi tolerancia dialektikájára, míg a kommentek pedig empirikus bizonyítékai annak, hogy a társadalmi diskurzus képtelen megkülönböztetni az analízist az apológiától.
.
Tételes értékelés (hely hiányában kifejtés nélkül):
1. A poszt filozófiai szándéka világos, helyes, fontos és ritka
2. A poszt gondolata valóban bonyolult – és így is kell legyen. A logikája nem rasszista, hanem hermeneutikus
3. A filozófiai térképek célja provokáció, nem politika
4. A társadalmi tolerancia paradoxonját pontosan ragadja meg. A kommentflame maga igazolja a posztot
5. A nyelv veszélyesen többértelmű. Kommunikációs vakság és szimbolikus naivitás kontextus, disclaimer nélkül kitenni. Társadalmi érzékenység idején ez nem „absztrakció”, hanem szimbolikus üzenet, az empátia hiányával, hídépítés elmaradásával.
6. A fogalmi térkép politikai árnyékot vet. Akárhogy is, a „másság → hatalom → kiirtás” vége vizuálisan is asszociatív láncot képez. Így a laikus olvasó – teljesen jogosan – kirekesztésként olvashatja, még ha az nem is volt szándék.
7. A brit vonatkozás félreérthetően úszik be. A késeléses hír érzelmi kontextust ad, ami összemossa az „analitikus térképet” a „valós társadalmi fenyegetés” narratívájával. Innen már nagyon vékony a határ a „filozófiai figyelmeztetés” és a „kódolt kulturális félelem” között. Egy filozófusnak, aki a nyilvánosságban beszél, felelőssége van a fogalmi hozzáférhetőségért.
.
https://www.facebook.com/peter.bendek/posts/pfbid032S13dNSQoDm75ithhqHRAcDJ7FDgrGEARYUFK4HEryjLD8ku3S2zg7SeBFZxBApAl
@tahonoli: Ez nagyon szánalmas. Egyetértek, hogy kínos. Ez a Béndek sor egyszerűen hülyeség. Egy gimnazista sem írna nyilat ezek közé a fogalmak közé. Hogyha a muszlimokra gondol, akkor sem, de szinte minden más kisebbség esetén bődületes baromság. Talán a nácik esetében megáll, de akkor meg írja azt. Ha elfogadjuk a nácikat, azzal a világhatalmi követeléseikre mondunk igent.
@tahonoli: elképesztő csörte… nem.
Hiv.: @tahonoli:
Halandzsa.
Megint belefutottam a beszélgetőgép egy csúnya tévedésébe. Én, sokakkal ellentétben, egyáltalán nem akarok vele beszélgetni (hiszen nincs neki, mármint a gépnek „értelme”, csak egy „sükebóka” masina, ami legfeljebb is csak „felmondja az uncsi leckét”), szóval az nem játszik nálam. Viszont, az gyakran előfordul, hogy műszaki jellegű információkat kérek tőle, amikhez így sokkal egyszerűbb hozzájutnom, mintha a neten turkálnék értük a rengeteg ellentmondó információ, és vélemény között.
Megkérdeztem tőle, hogy egy 5.5 kw os, 400/680 voltos, 3 fázisú motort hogyan kell bekötni frekvenciaváltóval. Erre kapásból azt válaszolta, hogy „csillagba”, és még el is kezdte magyarázni, hogy miért úgy. Nos, ez nem igaz, ha jót akarunk, akkor az ilyen motort frekiváltóval is „deltába” kell kötni – mint ahogyan frekiváltó nélkül is. Amikor ezt elmondtam neki, hirtelen megvilágosodott, rájött, hogy rosszat mondott. Megkérdeztem tőle, hogy miért mondott hamisat. Ezt válaszolta:
„A tévedések általában bonyolult, árnyalt technikai részletekből adódnak, vagy abból, hogy a valós helyzetet túl általános szabályokkal próbálom magyarázni.
A VFD-s motorok, fázis- és vonali feszültségek témája kifejezetten könnyen összezavarja még a szakirodalmat is, mert sok leírás félrevezető, ha nem a konkrét motoradatokra vonatkozik.”
Nabazmeg… én megértem ezt (is), kurvára toleráns vagyok de akkor is… Mi ebből a tanulság? Hát kb. az, hogyha nem csak laza, tét nélküli magzatelhajtó szövegelést akarsz vele folytatni, hanem ilyen technikait, akkor kurvára résen kell lenned, és nem árt, ha van némi ismereted a témáról, mert különben nagyon átverhet a koma.
Sajnos ez komoly baj. És nem tudom, hogy ez a „nyelvi modell” valaha is mentes lesz-e az ilyen hibáktól.
@ipartelep:
„…Hát kb. az, hogyha nem csak laza, tét nélküli magzatelhajtó szövegelést akarsz vele folytatni, hanem ilyen technikait, akkor kurvára résen kell lenned, és nem árt, ha van némi ismereted a témáról, mert különben nagyon átverhet a koma…”
Hát akkor már tényleg majdnem olyan mint az emberek és az átlag szakik. 😀
@ipartelep:
Kedvenc vonatkozó mémem:)
https://img.index.hu/imgfrm/2/6/2/0/MED_0018422620.jpg
Hiv.: @tahonoli:
Választhattam volna valamelyik prof.dr.Palkovicsovics topikot is, de inkább ide szúrnám be Bojár Gábor friss kétnapos interjújának Magyarországot és blogot érintő bekezdéseit.
.
Magyarország lehetett volna világ informatikájának egy központja, talán a központja. Az informatika alapja ugyanis a matematika. Magyarország matematikai nagyhatalom volt, és még ma is megvannak ennek a nyomai. Erre megvan az én saját magyarázatom, hogy ez miért alakult ki. Hogy Magyarország matematikai nagyhatalom, de ezt a világ így ismeri. Nem a Nobel-díjasainkat ismerik, hanem a matematikusainkat, mert a Nobel-díjasaink nem itt érték el a Nobel díjat, csak Magyarországon tanultak. Itthon a matematika oktatásnak van egy nagyon-nagyon mély hagyománya, és erre építve Magyarország informatikai nagyhatalom lehetett volna, ha ebbefektett a kormányunk, és nem akkumulátor gyárakba, vagy nem ellopják mit tudom én. Tehát hogyha az oktatásba fektetett volna és azon belül a matematika oktatásba, akkor mi a világ élvonalában lennénk gazdaságilag.
.
Analógiaként szoktam mindig hozni: Anglia mitől lett nagy hatalom és a világ leggazdagabb országa. Amerika felfedezésének idejében Anglia egy szerény szent gyenge ország volt. De volt egy uralkodójuk első Erzsébet, aki rájött és fölismerte, hogy azzal, hogy fölfedezték Amerikát, azzal a világ kereskedelmi súlypontja áttolódik az óceánokra. És Anglia nagyon jó helyen van, és az angolok jól tudnak hajózni. És hogyha ebbe a hagyományba fektet, hogy jól tudnak hajózni, akkor Anglia nagyhatalom lehet. És legyőzte a spanyol armádát, mert elsőként hajóépítésbe, hajófotta építésbe fektetett, mert fölfedezte, hogy ez a jövő, nem az akkumulátorgyártásba.
.
Ami akkor hajóépítés volt, az ma a matek oktatás, mert ma már nem a világtengeren kell hajózni, hanem a cybertérben. És ha ahhoz megvannak a hagyományaink, akkor ezt ha ezzel élünk, akkor nagyon nagyon nagy sikeres ország lehetnénk, és még mindig nem késő. Azt látjuk, hogy azok az országok, akik oktatásba fektetik a pénzt, azok hogy vágtatnak előre gazdaságilag. Az oktatásba fektetett pénz az nem humán befektetés, hanem gazdasági befektetés. Ezt nem csinálják, és ezért vagyok nagyon szomorú.
.
Erre való figyelemfelhívás miatt csináltuk két másik céggel együtt a „Rácz Tanár Úr” alapítványt, a „Rácz Tanár Díj”-at. A gazdasági élet sikere az oktatás minőségén múlik. Nem, ne, ne, ne nekünk adják a pénzt, hanem a tanároknak, és a tanári szakma becsületét építsék fel olyanra, mint Rácz Tanár Úr idejében még volt, amikor még tanárnak lenni dicsőség volt. És nekem a Rácz Tanár Úr név nem úgy jutott eszembe, hogy tudtam, hogy volt egy ilyen nevű tanár, aki Nobel-díjasokat nevelt, hanem a Nemecsektől, a Pál utcai fiúkból. Amikor a Nemecseket már-már delíriumban kíséri haza a győztes csata után a Grundról Boka, és Nemecsek egyszer, csak az üres utcán megemeli a kalapját, és megkérdezte a Boka tőle, hogy kinek emelted meg a kalapod? És azt mondta, én háztanálódlak, mert a Pálcai fiúkba is így hívták a osztályfönnöpüket. És akkor arra gondoltam, hogy igen, hát az kellene, amikor megemeltük a kalapunkat a tanárok előtt.
.
Miért matematika nagyhatalom Magyarország? Nekem két magyarázatom is van.
.
Az elsőt egy személyes élményként mesélem el. Hat éves voltam, beirattak általános iskolába. Két hét után nagyapám, aki átélt két világháborút és két megszállást, német és orosz megszállást, megkérdezte, hogy jó vagyok-e számtamból. Mondtam, hogy jó, jó vagyok, de az miért olyan fontos? Hát, mert kétszer kettő az oroszoknak is, négy, meg a németeknek is. Akkor lefordítva egy kicsit, hogy ebből mit extrapolálok, a nagyon viharos történelmünk során, amikor különböző megszállók szállták meg az országot, és nagyon sokszor kulturálisan nagyon különbözőek, mongolok, törökök, németek, oroszok, ezek nagyon különbözőek voltak,a túlélési ösztön azt mondja, hogy valami olyas valamivel kéne foglalkozni, ami mindegyiknek jó. És a matematikában találtuk ezt meg, amivel mindig lehet boldogulni.
.
Aztán van egy másik magyarázatom is. Ez az első a valósabb, valószínűleg. A másikhoz pedig visszatérnék Amerika felfedezéséhez. Miután Amerikát felfedezték, ezután a kereskedelem áttolódott a hajózó népekhez. Mert ők tudtak kereskedni. Magyarország nem volt hajózó nép. Tehát kereskedelemben elmaradtunk. És tegyük fel, hogy ugyanannyi matek zseni születik Hollandiában, mint Magyarországon. Akkor Hollandiában azt mondja ennek a matek zseninek a a papája, hogy legyél fiam kereskedő, tehát ott jól kell tudni számolni. És elmegy kereskedőnek. Mivel nálunk ez nem jött szóba, hogy elmenjen kereskedőnek, hát azt mondták velük, hát akkor menj el tanárnak. Tehát jobb híján ment el a jó matematikus tanárnak, és akkor kialakult egy magas szintű matematika oktatás. A matematika ez a közös nyelv mindenkinek kapcsolódási pont. De például sakkban vajon miért a világ legjobb női sakkozónője öröklanglistán első Polgár Jutka? Hát mert ő is jól tud matematikai fejjel gondolkozni. Ez nem genetika, inkább a történelmünk.
.
Az egyetemed főként számítástechnikával foglalkozik. Amerikának a legjobb egyetemeiről jönnek Magyarországra tanulni a diákok. Szerinted mi az az egy gyökeres különbség a te egyetemedben, amit a legtöbb egyetem nem ért a világon?
.
Én arra fókuszálok ebben az egyetemben, amit a Graphisoftnál megtanultam, hogy azt a hatalmas szakadékot át kell hidalni, ami az üzleti világ és a tudományos világ között van. Tehát a tudományos világ teljesítményét, hogy lehet üzleti sikerré fordítani. Ez a legtöbb egyetemen, az amerikai egyetemeken is hiányzik. Azért hiányzik, mert a tudományos világban, és ez nem nagyon tud megváltozni, a tudományos világban, a teljesítmény mérőszáma, az idézettségek, publikációk száma, a publikációk idézettsége meg a díjak, ami tudományos díjak, ezt mind a szakma adja. Tehát a tudósok a saját szaktársaiknak akarnak megfelelni. Akkor érzi magát sikeresnek, hogyha a szakmát sikerül legyőzni. Nem azt a „buta felhasználót”, aki majd a tudományos eredményt használni fogja. Tehát a hozzá-nem-értő piac tisztelete és azzal való empátia az az, ami a tudományos sikerből üzleti sikert tud csinálni. Ezt én a Graffisoftnál tanultam meg, vagy sikerült megvalósítani, hogy a programozókat arra sikerült átnevelnem, hogy ne a szoftverükre legyen egy büszkék, amit írtak. Tehát ne arra, hogy milyen zseniális a kód, hogy mennyire jól használja a memóriát, mennyire gyors, mennyire szépen van struktúrálva a szoftver, hanem arra, hogy milyen épületeket terveznek vele a felhasználóink. Tehát az én vevőm sikere, az én sikerem. És ez hiányzik a tudományos oktatásból, és ezt bevinni, hogy ebbe hozzámemértő vevőm sikere az én sikerem.
.
És akkor megkérdezheted, hogy ezt én honnan örököltem? Mert örököltem ezt is. Az előbb említett nagyapámtól, akinek háború előtt volt egy kiskereskedése, egy szövetkereskedése. Nem tudott jól számolni, úgyhogy tönkre is ment. De amikor nekem mesélt a szövet kiskereskedéséről még hat éves koromban, elmesélte azt, hogy betévedt hozzá egy vevő, aki keresett valamilyen szövetet, és megtalálta azt a szövetet, amire vágyott, akkor ő milyen boldog volt, és visszagondolt arra, hogy a vevője milyen boldog volt, és könny csordult ki a szeméből. És ez megmaradt bennem úgy, mint 56-ban, hogy itt maradunk. Nagyapám könnycseppje a szemében, megmaradt bennem. Hogy a vevő boldogságától volt ő boldog. És ez hiányzik, és ez kell az üzleti sikerhez. A vevőm boldogsága az én boldogságom. És ezt az épít és ezt a szoftvert te mérnökeinkbe sikerült átvezetni.
.
Nézd meg milyen épületeket tervez az aki használja a te szoftveredet. Ne azt nézd, milyen szépen írtad meg a szoftvert, hogy építitek ki ezt a hidat talán a technikai és a piaci lét közé, mert mégis csak ezt a kettőt akkor valahogy össze kell követni. Ilyen kurzusok is vannak, meg olyan kurzusok is. Van olyan kurzusunk, ami matematika, tiszta matematika, a számítástechnikához kapcsolódó matematikai kurzusok, ilyenek is vannak. És vannak ilyen vevőorientált kurzusok, például user experience design, tehát hogy hogy nézzen ki a szoftver, hogy azt a vevő gyorsan meg a felhasználó hamar megértse. Megértse és úgy működjön, ahogy várja, hogy működik. Empátia a vevővel.
.
Akkor van az én kurzusom, leadership kurzus. Az, hogy hogy kell eladni azt az, tehát mi, hogy kell építeni egy céget, ami aztán azt a szoftvert el is fogja tudni adni. Ezeket mind tanulják meg azok, akikből nem lesz vállalkozó, de értse majd azt a céget, ahova fog, ahova majd őt föl fogják venni, és értse meg, hogy annak a cégnek a sikere min fog múlni, hogy nem feltétlenül azon fog, hogy ő milyen kódot ír, hanem arra, hogy megtalálják a jó vevőt, és ez boldog legyen. Ezt szoftveresnek is meg kell tanulni. Ilyen kurzusaink is vannak, meg olyan kurzus.
.
Meg van a Rubik Ernőnek a kurzusa, ami a esztétikára tanítja meg, hogy hogy lehet valamit, mint a kocka, hogy lehet valamit megtervezni olyanra, ami egyszerűnek látszik, miközben nagyon bonyolult. És mert ahhoz, hogy a termék jó legyen használatom, egyszerűnek kell látszani.
Én azt tudom, hogy nem természetes, hogy megértsék a beosztottjaim teljesítményére legyek büszke, ne arra, amit én csináltam.
Hiv.: @tahonoli:
A fenti részlet az alábbi 76+ perces interjúból származik (55:00-től)
Bojár Gábor: Steve Jobs ezt a tanácsot adta nekem…
v=xFKzhxUlcLM
A Bojár Gábor alapította magánegyetem honlapja:
https://hu.wikipedia.org/wiki/Aquincum_Institute_of_Technology
A testvér-egyetem, akikkel egyeztetnek:
https://hu.wikipedia.org/wiki/Budapest_Semesters_in_Mathematics
Kedvenc tanárom Babai László mindkettőben tanít. Bojár Gábornál tanít ifj.Benczúr András, aki Szegedy Balázzsal együtt írta a informatika-históriás cikket, amiről korábban már szó volt. Meg ott tanít Recski András általam szintén nagyon-nagyon kedvelt matematikus-tanár is. Szenzációs kombinatorikus optimalizálási előadásai voltak.
@tahonoli:
”És azt mondta, én háztanálódlak, mert a Pálcai fiúkba is így hívták a osztályfönnöpüket” (+ egy csomó másik, de ez a mondat lett a legviccesebb)
Biztos nagyon gyors a fejlődés, és pár év múlva már az atombombát is le tudja dobni egyedül, de én a helyedben egyelőre még átolvasnám az AI-generált szövegeket posztolás előtt:)
Hiv.: @velotanya:
Jogos, nagyon sajnálom, és bocs mindenkitől. Tegnap este annyira fáradt voltam és jojózott már a szemem, hogy ilyen farkasordító hibák is bennemaradtak sajnos, hiába igyekeztem amúgy gondozni a szöveget. Egyébként, ha ilyen mondatok bennmaradtak, elképzelhető, milyen lehetett eredetileg a szöveg. Sajnos a 4 perc utólagos javítási lehetőség ekkora szövegnél nagyon kevés volt, utána meg már nem lehet javítani. Az meg már csak utolsó utáni másodpercben jutott eszembe, hogy törölni kellett volna a hozzászólást és javítva még egyszer fel lehetett volna tenni.
PS: Egy deka AI nem volt benne részemről, síma mezei Youtube-felirat volt (amit házon belül persze AI-val csinál már a Youtube. Nem teljesen vágom egyébként, miért volt ennyire rossz az alapminőség, mert jobb szokott lenni magyar nyelven is).
@tahonoli: Egen, ehhez azért az általános iskola és középiskola szintjén is nagyon jót tenne egy oktatási reform. Gyanúm szerint jó sokan vagyunk, akiknek felnőtt fejjel, többé-kevésbé egyedül kellett újratanulnia valamennyire a matematikát, miután az iskolában sikeresen elhitették velünk, hogy esélyünk nincs ellene.
Hiv.: @jack_of_all_trades:
* Kiváló észrevétel. Nekem szerencsém volt, mert gimiben nagyon jó matektanárom volt. Fazekas szintű tanításhoz nem ért fel, de megszerettette velem a matekot, amiben addig rossz szájízzel bóklásztam. Viszont a szüleimen láttam, amit mondasz.
.
* Brutális egyébként az egész interjú, rengeteg gondolkodnivalóval (szvsz). A riporter srác bár én ízlésem szerint elég gyenge minőségben, felesleges erőszakoskodásokkal firtatott, de legalább hagyta beszélni Bojár Gábort és már ezért megérdemel egy kalapemelést,
.
* Bojár Gábor két magyarázatára latin mondás jut eszembe: „Se non e vero, e ben trovato.” A Molnár Ferenc Pál utcai fiúk sztori is nagyon ült:
„És Nemecsek kitámolygott az utcára Bokával. Most már összefolyt a szeme előtt minden. Most már nem látott semmit. Zűrzavarban táncolt előtte a fekete ember, az utca, a sok farakás, furcsa szavak zúgtak a fülében. „Fiúk, az erődökre!” – süvített egy hang. Majd egy másik hang ezt mondta: „Áruló a fiam?” És a fekete ember gúnyosan nevetett, és nevetés közben akkorára nőtt a szája, mint az iskola kapuja… és ezen a kapun Rácz tanár úr jött ki…
Nemecsek levette a kalapját.
– Kinek köszönsz? – kérdezte tőle Boka. – Hiszen egy lélek se jár az egész utcában.
– Rácz tanár úrnak köszönök – mondta halkan a kis szőke.
És Boka sírni kezdett. Sietve vitte, húzta a sötétedő utcán haza a kis barátját.”
.
* Bojár Gábor nagyon szépen megvilágította azt ellenkező oldalról, aminek kapcsán állandóan „harcban” állok JT-vel. Hogy a matematika plebsbe leszivárgása, helyén kezelése, pont olyan fontos, ha nem egyenesen fontosabb, mint a Riemann-sejtés tudomány-kompatibilis rendbetétele. Kb. mint a tömegsport és az élsport viszonya.
Bojár Gábor erre egyetemet tud alapítani („hogyan szolgáljon a matek /is/”) és nagynevű amcsi egyetemek krediteket számítanak be egy magyarországi egyetemi féléves kurzusokra.
.
* Basky, arról beszélünk, hogy mátrixszorzásra trillion-dollar iparág épült. Meg arról, hogy 30 évet kellett várni, hogy Schmidhuber matekja tartalommal töltődjék meg, ráadásul még csak most fog szárbaszökkenni igazán, pl.: a már másutt emlegetett Google NL/HOPE paradigmaváltásnál (remélhetőleg). Én, aki tényleg imádom a matekot, vizsgáztam linalgebrából, data science a hobbim, a közelében nem voltam a témának. Közelében? Galaxis távolságokra voltam.
@jack_of_all_trades: : Esetemben amit az általános iskola rém rosszul indított, azt a gimiben a tanerőnk (utólag hála és köszönet, pedig akkor néha nagyon tudtuk utálni 🙂 ) valamennyire helyretette. Ez elég volt az alkalmazott (műszaki/IT) területhez, de a @JT-féle matek látásmódhoz soha. Érdekesség, hogy vérszerinti rokonságomban van valódi matematikus (Szeged, SCL 😉 ). Végül ő is megmaradt csak „alkalmazottnak”, ám gyaníthatóan ezt nem a matematikai képességek hiánya, hanem a család(anya)i képességek 😉 megléte okozta.
OFF
@tahonoli: Semmit nem vitatva abból, amit mondtál, ez szvsz egy erősen necces megfogalmazás: „plebsbe leszivárgása”. A matematikusok/tetszőleges szagértők azon részének, akik szóba állnak a közzel, nagyon komolyan gyakorolnia kéne azt, hogy ne süssön minden k-adik mondatukból a felsőbbrendűség – és ezt többek közt pont az ilyen szófordulatok sugallják. Ezzel szerintem nagyon könnyen be lehet zárni még az érdeklődők elméjét is, vö. még anno a covid kapcsán néhány kiváló szakértő „itt mindenki hülye, csak én vagyok biológus” hozzáállását, miközben tökre igazuk volt, mindabban, amit mondtak.
Hiv.: @jack_of_all_trades:
A mondandód lényegével maximálisan egyetértve (sőt pont itt a blogon képviselve is: lásd korábban tenzor-algebra, geometrikus deep learning) nekem csak az említett fordulat jutott csak eszembe a pejoratív felsőbbrendűségi érzéstől legtávolabb állva. De nyitott vagyok bármilyen konszenzusos fordulatra leváltandó az inkriminált fordulatot.
* A Bojár-interjúval pont azt kívántam hagysúlyozni, mint ő is, hogy
(1) szolgáljon a matek, örömet szerezzen egy fejlesztés a vevőjének
(2) „tömegsport” legyen a matematika, mintaadás révén (mint Szoboszlai esetében a fociban). Valóságos hírértéke legyen, témát adjon a közbeszédnek, mit művelnek aktuálisan például Szegedy Balázsék, milyen szenzációs eredménnyel.
* Ha már olyan hőseink vannak, mint Rácz tanár úr, König Dénes-Egerváry Jenő („Hungarian method”). Vagy hevenyészve összeszedve sokszor tanításban is élenjáró matematikusokat, mint Bolyai Farkas és János, Kőnig Gyula , Fejér Lipót, Neumann János, Erdős Pál, Kalmár László, Lakatos Imre , Rényi Alfréd, Pólya Győrgy, Kürschák József, Riesz Frigyes, Kármán Tódor, Hajós György, Turán Pál, Arany Dániel, Császár Ákos, Laczkovich Miklós. Vagy a ma élők között: Lovász László, Szemerédy Endre, Babai László, Recski András, Szegedy-testvérek, stb.
A tömegsport remek hasonlat szvsz 🙂
@tahonoli: Pósa Lajos nekem nagyon hiányzik a felsorolásodból, akkor is, ha nyilván nem a teljesség igényével készült a lista.
Hiv.: @nyulambator:
Ja-ja.
* Az megvan mindenkinek, hogy Pósa jutott döntőbe Lovász László mellett a tévés „Ki miben tudós”-ban? 1966-ban, amikor az Illés a ‘Még fáj minden csók’-kal tarolt? Merthogy a wikipédia sem tud róla gyors keresés után.
Vagy, hogy 1-es Erdős-számát 13 évesen nyerte el.
* Sajnos többen maradtak ki, mint, akiket össze tudtam gyorsan szedni.
@tahonoli:
Azért ennyire nem rossz a helyzet a wikin:)
https://hu.wikipedia.org/wiki/P%C3%B3sa_Lajos_(matematikus)
Ez pedig a vincentről:
https://orulunkvincent.blog.hu/2011/03/16/lajos_8
Hiv.: @velotanya:
Bocs, ha félreérthető voltam: a wikipédiás cikket megtaláltam én is, az „1966-os Ki miben tudós verseny”-re utalást nem találtam. Pedig amennyire én tudom nagy nézettsége volt, már amit a korabeli tévépenetráció megengedett (ország ismerte meg Pósa Lajost is, nemcsak Lovász Lászlót).
Staar Gyula idézte fel a versenydöntő-sztorit legteljesebben (cikk legvégén):
https://tudomany.blog.hu/2014/05/12/lovasz_laszlo_portre_a_palyatarsak_tukreben
* Köszi a VIncentes linket, nekem új volt.
@tahonoli:
Én meg úgy tűnhetek ma, mintha csak bele akarnék kötni mindenbe:)
Pedig van egy konstruktív hozzászólásom is a témához, csak elég hosszú, és most kézilabdát nézek (elég szenvedős amúgy…), talán majd holnap.
@velotanya: Lehetett szenvedős, de végül behúzták, mostmár belehúzhatsz te is.