Orbán Viktor esete a mesterséges intelligenciával és a tehetséggel
Orbán szerint Magyarországnak önállóan kell résztvennie a mesterséges intelligencia fejlesztésében, mert az „Európai Unió ebben a versenyben nem ér semmit”.
Zuckerberg nemrég igazolta le Shengjia Zhao-t a Meta Superintelligence Labs-ba, többszáz millió dolláros csomagról ír a sajtó, ennyit ér ennek az embernek a tudása. Zhao a Tsinghua Egyetemen végzett 2016-ban, majd a Stanfordon szerzett doktorátust, és a GPT-4-t kifejlesztő team tagja volt (egyik a kb. háromszáz társszerzőnek a GPT-4-t bejelentő publikációban). Érdemes megnézni a listát, ott van rajta a transzformerek egyik megalkotója, Lukasz Kaiser is.
Orbánnak fogalma sincs erről a világról és a tehetség fogalmát sem fogadja el. Úgy gondolja, hogy utasítja valamelyik emberét, esetleg azt a Palkovics Lászlót, aki a tizenkilencedik század végi matematikát használta tizenpár éve, de azóta elfelejtette, lövése nincs erről, esetleg megkérdezi Tilesch Györgyöt (jogi képviselőnk már a T betű leírásától ideges lett) és holnapra nemzetközivé lesz a magyar AI-világ. Ezt hozta otthonról, ezt hozta a gimnáziumi KISZ-bizottságból, a szemüveges, zsidó (esetünkben még indiai és kínai) értelmiségiek mély megvetését. Mélymagyarországban hisz csak, az agresszív, tudatlan faszkalapokban (drága jogi képviselőnk, nem is írtam nevet, azonnal tessék letenni azt az izét, még megsérül valaki).
Az AI nem tudomány, egyelőre nem az és elképzelhető, hogy sohasem lesz az. Az AI (ami pillanatnyilag felspécizett transzformereket jelent és lehet, hogy ez elég lesz) mérnöki csoda, és brutálisan tehetséges, félelmetes gyakorlati érzékű fiatalokra van hozzá szükség. Olyanokra, akik esetleg melegek, ukránok (igen, pl. Illia Polosukhin a transzformervilág másik alapítóatyja ukrán), liberálisok, vagy egyáltalán nem érdekli őket, mit vartyognak össze politikusok.
Magyarországon középszerű senkik adják el magukat AI-kutatónak (nem, ebben a világban ők csak senkik, a közelében sincsenek a középszerűségnek), érdekük, hogy ne legyen valódi AI-kultúra. A pár neves magyar külföldön él, és esély nincs rá, hogy hazajöjjenek, szemben ugye Bulgáriával, akik hazahozták az erős emberüket és persze az ő beágyazottságát. Olyan embereink sincsenek, akik a lehetséges niche-eket látnák. Azokat a niche-eket, amelyekre jók lehetünk. Olyan nyelvi modellek fejlesztésére, amihez az éves magyar GDP-vel összemérhető költségű datacenter kell, nyilván nincs esélyünk.
Orbán beteges értelmiség- és tudásgyűlölete már nagyon sok kárt okozott ennek az országnak és lehet ez rosszabb. Több tucat rohadtul tehetséges húszas-harmincas gyerekre lenne szükség. Most. Nem öt év múlva. Most. Egy olyan kultúrára, ami megbecsüli a valódi tehetséges és a tudást, ehhez pedig rendszerváltásra lenne szükség.
A Kedves Olvasó most azt mondja, hogy Magyar Pétert sem érdekli ez az egész, neki sincs affinitása ehhez és ő is megveti a valódi tehetséget és a tudást. Erre esetleg mutatnak jelek, de legalább nem halálosan biztos. Ő talán hagyná ezt a világot és az én világomat kicsit élni. Ezt elképzelhetőnek tartom.
Padlón van az ország intellektuálisan, itt egy Lánczi nevű exkomcsi a Filozófus, én ettől konkrétan sírok. Fiatalok tízezrei tervezik egyre komolyabban az emigrációt, már amelyik csak tervezi. Érthetetlen pusztítást végeztek az intézethálózatban, teljesen nyílt, elmebeteg tudományellenesség tombol a rezsimsajtóban.
Lent vagyunk, mélyen. Tehetségtelen gazemberek uralkodnak rajtunk, és tehetetlenek vagyunk.
<div class='sharedaddy sd-block sd-like jetpack-likes-widget-wrapper jetpack-likes-widget-unloaded' id='like-post-wrapper-192691293-16532490-6a9acdec6e299' data-src='https://widgets.wp.com/likes/?ver=14.1#blog_id=192691293&post_id=16532490&origin=www.orulunkvincent.hu&obj_id=192691293-16532490-6a9acdec6e299&n=1' data-name='like-post-frame-192691293-16532490-6a9acdec6e299' 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>
https://lfg.hu/7800/rpg/szerepjatekrol/mas-boreben-szerepjatekosok-orszagos-talalkozoja/
A hozzászólásokban Armand néven osztja az eszet.
INSAIT végre megemlítve! Évek óta emlegetem itt, azt jól összehozta Vechev.
Azzal nem pózolnék, hogy én lennék a megszólított ifjú titán, de legalábbis tudós nem vagyok, és sok ilyennel dolgozhattam együtt, még az öreg Zucc is elhalászta egy ismerősömet most. Sajnos Magyarország ebben kikapott, és ezeknek a folyamatoknak túl nagy a tehetetlensége, hogy a mostani hullámban már profitálni lehessen belőle. Az sem vigasztal, hogy a bolgárok a régióban kivétel, és nem szabály.
Egyébként szívesen segítgetnék otthoni fiataloknak, próbálkozok is, a tapasztalat az, hogy amíg az otthoni labort nem érdekli a dolog, addig lehet haladni:D
@nyulambator: ez tényleg tilesch. hogy lehet megtalálni, most komolyan, a neve nincs kiírva, csak a fényképe alapján lehet azonosítani, képkeresővel, vagy mi?
@jotunder: De ott a neve a cikk közepén. Amúgy az Arcanumon kerestem rá a régi dolgaira, hogy volt-e valaha köze az informatikai szakmához (mindig csak beszélt róla, sose csinálta) és ott jött elő a cikk. Aztán erre már célzottan kerestem a neten, mert az Arcanum fizetős, arra nem tudok linkelni.
@poszt: Méghogy nem értik az AI-t??? tessék, itt egy poszt a nagy jogfilozófustól, Pokol Bélától:
„Új kezdet
Van esélyem, hogy egy megbízás alapján hét társadalom- és humántudományi területről egy kis team segítségével kb. 17 ezer új könyvet és tanulmányt tudok majd 700 tematikus kötetben összegezni egy éves munkával, és ezzel a publikált tudás gyűjtését, mint tudásbányászatot a tudomány előfokaként elkülöníteni. Ennek hordereje úgy érthető, ha látjuk, hogy az eddigiekben – magamat is beleértve – tudományos munkák kb. 90-95%-a tudásgyűjtést jelentett, és csak néhány százalék jelentett ténylegesen originális meglátást és ez alapján összefüggések feltárását. A nagy nyelvi modellek, elsősorban a ChatGPT legújabb mélykutatás verziója ezt már az MI segítségével elvégzi, és így kirekeszthetővé válik a tudósember tevékenységéből. Csak a gépen lefuttatott tudásgyűjtés utáni originálisan új meglátások és ezek körbejárása marad meg legitim tudományos tevékenységnek, és egy nagy feladatként jelentkezik majd, hogy miként szorítsuk rá a kutatókat, egyetemi embereket a hagyományos tudásgyűjtéssel leállásra.
Próbaképpen beütöttem egy akadémikus/filozósunk, esztétánk néhány éve megjelent művének témáját, a művészeti hamisításokat a ChatGPT mélykutatás verziójába, és noha az ő művét a gép nem adta ki, de az elmúlt félévszázad nagy monográfiáit és híres tanulmányait e témában alaposan elemezte, és egy félórás olvasással képben voltam. Vajon mit tett ő ezekhez hozzá? Hazai dicsérő recenziókat olvasva róla nem úgy tűnt, hogy originális meglátást emeltek volna ki belőle.
Szóval úgy gondolom, hogy a jövőben bármilyen PhD-t, habilitációs disszertációt, nagydoktorit csak úgy kellene eljárásra bocsájtani, hogy kötelezni kellene az adott aspiránst, hogy a témája eddigi fő meglátásairól prezentáljon egy ChatGPT mélykutatási verzió általi összefoglalót, és jelölje meg, hogy ő ezeken felül milyen meglátással kívánja tovább vinni ezeket. Szigorúan megtiltva természetesen az eddigi meglátások prezentálását a saját munkában, mivel az eddigiekben ezzel vált elrejthetővé, hogy a legtöbb esetben egyáltalán semmilyen saját meglátás nincs a doktorjelölt, habilitáló, disszertáns stb. dolgozatában.
Az új kezdet a valódi tudomány középpontba kerülését jelentheti a jövőben, de az előmunkálatok ehhez alátámaszthatják ezt az állítást, itt a linkje: https://knowledgeminingbooks.com
”
Mi kell még???
Hiv.: @fortin2:
Valaki nagyon túltolta a szer-t. 😀
[x] Technológiai félreértés – Nincs itt semmiféle „alapos elemzés”, csak statisztikai alapozású összegzés. Klasszikus fogalomzavar.
[x] Tudományfilozófiai naivitás a tudásgyűjtésről – A tudomány nem úgy működik, ahogy Pokol Béla azt elképzeli (és ez sokat elárul inkább róla, mint a tudományról). De tegyük fel, hogy igaza van: hogyan különítjük el az AI általi originális meglátásokat az emberiektől?
[x] Kirekesztés a tudós szerepből – Az, hogy a tudásgyűjtés „kirekeszthetővé válik”, mélyen antidemokratikus és intellektuálisan veszélyes.
[x] Etikai aggály – Tiltani a korábbi meglátások bemutatását? Komolyan? Kontextus nélküli originális újdonságokat kéne gyártani, mint lufit?
[x] Az AI mint igazságértelmező – A ChatGPT nem tudja, mi a fontos. Ez nem elemzés, nem megértés, hanem nyelvi illúzió.
A magyar csúcsértelmiségnek számító Pokol úr színrelépésével továbbszínesedhetett az „AI-értés” magyar kaleidoszkópja (bloggazdai kontextusban is ránézve az egész intellektuális „gyöngyszemre”. Nem kell nekem vadásznom elemzési tárgyakat: szállítja az élet magától is).
Amúgy meg nyilván tipikus konklúzió az, hogy „Si tacuisses, philosophus mansisses”.
Ha valakit érdekel az AI Peloton-elmélet és a hosszabb reagálásom rá (FB AI Hírek csoport)
https://www.facebook.com/groups/730310438659106/posts/1301958444827633/
Tilesch érdekes figurának tűnik. Ahhoz képest, hogy saját bevallása szerint egyenesen a Fehér Ház MI-munkacsoportjának tagja volt, ezt semmi sem támasztja alá a neten, kizárólag saját – magyar – interjúi.
2020. előttről szinte semmilyen feljegyzés nincs róla, akkor viszont berobban a magyar nyilvánosságba, mint világhírű MI-szakember, bár fura, hogy egy ilyen neves emberről külföldi források egyáltalán nem tesznek említést. Összesen két cikkben említik meg korábban, 2019-ben a Southamptoni Egyetemen tartott egy beszédet, itt annyit írtak róla, hogy
„George A. Tilesch is a senior transatlantic innovation leader, acting as a conduit between the Silicon Valley & EU ecosystems. As the US Managing Partner of Innomine Group, George has an extensive cross-sector and cross-industry innovation background and deep present involvement with European entrepreneurship & innovation, providing a Silicon Valley perspective and embedding to building large-scale, complex, inter-continental innovation ecosystem-boosting programs and partnerships.”
Fura módon nem írják róla, hogy világhírű MI-szakember…
https://www.southampton.ac.uk/wsi/news/2018/09/george-tilesch.page
Legalább viszont innen meg lehet tudni, hogy 2020 előtt – mielőtt minden bizonnyal a Szilikonvölgy egyik titánja lett -, Tilesch még egy magyar cégnél, az Innomine kft-nél dolgozott.
https://vali.mgfu.hu/hu/experts/item/2817
https://innomine.hu/about/
Hogy ennek alapján mi a valószínűbb, az, hogy Tilesch világhírű MI-szakértő, vagy inkább valami nagyon más, arra nem tudok egyértelmű választ adni…
Hiv.: @capacete:
Én csak azt tudom mondani erre, hogy WoW! 🙂
Esetleg a közismert mondást, hogy „valami bűzlik Dániában”, meglehet tényleg.
MÁS
Az FB-AI Hírek csoportban egy nagyon hosszú AGI-s Economist-elemzés került terítékre.
Írtam hozzá egy hosszabbat.
https://www.facebook.com/groups/730310438659106/posts/1302842068072604/
@nyulambator: Igen, párszor említi, hogy ő sajtókapcsolatokkal foglalkozik, merthogy ennek a szakembere civilben. Szerintem ez a találatod nagyon pontos. Lehetséges, hogy a szerepjátékosok kapcsolattartójaként ismerkedett meg amerikai hobbitársakkal, akik az amerikai kapcsolatrendszerét megalapozták, és ezen az úton jutott ki különféle állásokba, amik mind hasonló munkát kívántak. Egyébként nagyon szimpatikus és profi a hozzáállása. 2003-ban meghallotta az idők szavát ezzel a szerepjátékos szervezettel. Nem vadásztársasággal, vagy borászattal akart feljutni a csúcsra. Az is szép.
És nincs megállás:
„A székelyek saját mesterségesintelligencia-stratégiát terveznek létrehozni, ennek a munkának az elősegítésében veszünk részt, amelynek egyik célja a székely nyelvjárás és kultúra beépítése például a fejlesztés alatt álló magyar nagy nyelvi modellbe” – jelezte az Indexnek Kovács Levente, az Óbudai Egyetem rektora. A Palkovics László kormánybiztos által koordinált projekt nemcsak technológiai fejlesztés, hanem a székely fiatalok szülőföldön tartásának eszköze is.
„Ha sikerül egy székely nyelvjárást ismerő nagy nyelvi modellt létrehoznunk, az nemcsak a székelyeknek, hanem az egész magyar nemzetnek előnyére válhat. Ez nemcsak kulturális érték, hanem gyakorlati lehetőség is” – fogalmazott lapunknak a rektor.
A tusványosi kerekasztal-beszélgetéseken már szó volt erről, jelezték, hogy az előkészítési fázisban járnak, ahol a vitaindító fórumokon az elképzeléseket és ötleteket beszélik át.
„Palkovics László kormánybiztos közreműködésével több millió szavas magyar nyelvi modell kidolgozása készül, amelybe cél többek között beépíteni a székely nyelvjárást és kulturális elemeket is. A székelyek mindig prominens részei voltak a magyar társadalomnak, és kulturális, valamint nyelvi szempontból egyedi entitást alkotnak” – világított rá a rektor.”
https://index.hu/gazdasag/2025/08/03/obudai-egyetem-rektor-kovacs-levente-interju-ai-oktatas-szekely/
@fortin2:: ha tudtam volna, hogy a megdöbbentő, hátborzongató mértékű tájékozatlanság alapkövetelmény, már rég jelentkeztem volna én is reaktornak.
Fene, ezen a módon se fogok meggazdagodni…
A bájos oldala a dolognak, hogy ezek szerint a Nagy Magyar Nyelvi Modell vélhetőleg már a második promptjában mókusvízzel fogja kínálgatni a mindenkori felhasználót, és átéléssel tud majd kurvaanyázni 🙂
(Jó, tudom, parasztvakítás az egész, de akkor is…)
@labrys: https://huggingface.co/NYTK/PULI-LlumiX-32K szerintem ez az vagy valami hasonló. ez nem szélhámosság.
@jotunder:: nem kétlem, hogy létezik komolyan vett magyar nyelvi modell projekt. A „székely kultúra beépítése” és hasonlók az, ami számomra parasztvakításnak/hozzánemértésnek tűnik.
Persze én sem értek hozzá 🙂
Hátha tényleg fontos, hogy a magyar modell kétszáz lófő erejű lesz, vagy mittomén…
@jotunder:
„Palkovics László kormánybiztos által koordinált projekt” = szélhámosság.
Ki van zárva, hogy nem az. Erre fogadni mernék.
@fortin2: kovács rektornak legalább azt el kéne mondani, mi a szorzó millió és milliárd közt, mást ebből megérteni úgysincs esélye.
Amennyire nekem lejön, a szóbanforgó sztori egy székely RAG (=Retrieval-Augmented Generation). Általános LLM finomhangolása (székely) célspecifikusan. Ha valaki kérdez AI-től és „székelyül” lehet válaszolni, akkor a modell úgy fog. Egyébként adja a szokásos generális választ „székelymentesen”. Kitaposott folyamata van annak, hogyan kell begyömöszölni a rendszerbe az új székely dokumentumokat. Így ami tegnap még nem volt megválaszolható székelyül, az ma már lehet, hogy igen. Ez analógiában pont olyan mint a céges RAG-ek. Ha a kérdés céget érint akkor cég-dokumentumokból válaszol az AI, egyébként általánosan.
RAG-implementálás eléggé adja magát, de alsó hangon is minimum 10 lépéses folyamat, ráadásul sok mindent el lehet benne qrni.
Megbecsültettem a CHatGPT-vel a projekt nagyságrendjét:
3500-5500 munkaóra MVP-ig (=Minimal Viable Product)
8000 munkaóra nyilvánosan tesztelhető rendszer. Ebből nagyon sok a székely szövegkorpusz gyűjtése és tisztítása.
Mindez tartalékkal együtt 140-220 milla HUF
A legegyszerűbb MVP már 50 millából is megvan.
A teljes munka ötöde-hatoda lehet már kész
Céges RAG-nál egy AI-szakértőt éves tízmillás fizetéssel és éves 2000 munkaóra számolva, négy embert fed le egy évig egy RAG-projekt. Mondjuk az is igaz lehet, hogy egy MVP céges RAG egy emberhónap alatt is meglehet.
Nyilván az egy teljesen más nagyságrend, ha effektív full-trainelt székely LLM-ről beszélünk, de a székely RAG annak is lehet az előszobája.
@labrys: Azért én látok kis nyelvi eltérést a székely nyelvhasználat és a miénk között. Ez a Parászka Boróka írás is olyan mesés, ahogy a riadt nyulakat és rókákat felveri a susnyásban a köztévé provokátora, amint a hazafelé botorkáló Kéri Lászlót üldözi. Ha csak ezt olvasnám, akkor is tudnám, hogy székely a szöveg.
Ezen lista szerint már csak hét EU-s tagállamnak nem volt unikornis startup-ja, melyek közül az egyik Magyarország (a többi: Ciprus, Görögország, Málta, Olaszország(!!!), Szlovákia és Szlovénia).
°
https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_unicorn_startup_companies
°
Ez valószűleg nem jó. Igaz, máshol azért jut egy árva unikornis, vagy készülő unikornis az országnak (https://www.vestbee.com/insights/articles/european-unicorns-report). Bár ezzel nem szorongatja meg mondjuk Litvániát, Horvátországot vagy Belaruszt.
Hiv.: @Grrr: Köszi a cikket, tanulságos volt.
Kérdeztem a friss meleg ChatGPT5-öt, hogy magyar kontextusban, mi lehet a TOP-3 szellemi alapú unikornis ötlet, figyelembevéve a magyar sajátosságokat. Orbánék ugye ezt már menthetetlenül elb@szták, így az alábbiak egy „great reset” után lehetnek csak érdekesek.
[x][x][x][x]
TOP-3 unikornis-ötlet:
[x] Kevés fizikai eszköz/gyár/befektetés kell.
[x] A hozzáadott érték főként szürkeállományból és kreatív problémamegoldásból jön.
[x] Gyorsan exportálható, skálázható, nagy nemzetközi piacra szól.
[x][x][x][x]
[1] EURÓPAI AI-VEZÉRELT TUDÁSPLATFORM KRITIKUS IPARÁGAKRA
(deeptech + content + AI pipeline)
LÉNYEGE: Egy tematikusan fókuszált, mély szakmai tudásra épülő AI-platform, amely egy adott iparág (pl. gyógyszeripar, energetika, logisztika) kutatási anyagait, szabványait, szabályozásait és best practice-jeit integrálja, kereshetővé teszi és elemzi. Magyar csapat építi, de Európa-szintű AI-szuverenitási és szakmai “brain” szerepet vállal.
MIÉRT ILLIK MAGYARORSZÁGRA:
[x] Sok magasan képzett mérnök, orvos, természettudós, kutató → tudásbázis nagy.
[x] Képesek vagyunk létrehozni egy domain-specific LLM-et, ami egy-egy iparágban jobban teljesít, mint a nagy, általános modellek.
[x] VC helyett első körben lehet grant-ekből, EU-s Horizon/EIT pályázatokból indulni.
ÜZLETI MODELL:
[x] B2B előfizetés (cégek, iparági szervezetek).
[x] Premium API-hozzáférés.
[x] Egyedi testreszabott tréning vállalatok számára.
KÜLÖNLEGESSÉG:
[x] Az AI-hoz adott domain tudás magyar eredetű és egyedi, ami miatt a modell értéke exponenciálisan nő.
[x] 2–3 év alatt lehet iparágvezetővé válni, ha a “szűk piac → gyors telítettség” stratégiát követjük.
[x][x][x][x]
[2] VIRTUÁLIS PROTOTÍPUS- ÉS SZIMULÁCIÓS KÖZPONT (DIGITAL TWIN HUB)
(B2B SaaS + mérnöki modellezés + optimalizáció)
LÉNYEGE: Egy központ, amely nagy pontosságú digitális iker-modelleket készít gyárakról, épületekről, infrastruktúrákról, termékekről — de teljes egészében virtuálisan, és felhőalapú hozzáféréssel. Fő cél: cégek drága fizikai prototípusok és tesztelések helyett digitális térben próbálhatják ki termékeiket vagy folyamataikat.
MIÉRT ILLIK MAGYARORSZÁGRA:
[x] Komoly matematikai, fizikai és mérnöki tudás → pontos szimulációk tervezése lehetséges.
[x] Erős hazai hagyomány a műszaki és mérnöki szoftverfejlesztésben (pl. graph, CAD, CAE).
[x] Nem igényel hatalmas gyárépítést vagy hardverparkot, főként számítási kapacitásra és algoritmusokra épül.
ÜZLETI MODELL:
[x] Projekt-alapú díjazás + éves hozzáférési díj a platformhoz.
[x] Partneri licenszelés nagyvállalatoknak (autóipar, építőipar, energetika).
KÜLÖNLEGESSÉG:
[x] A “digital twin” trend világszinten gyorsan nő, de még kevés a specializált, régiós piacra optimalizált szereplő.
[x] Magyarország CEE digital twin hub-ként pozicionálhatja magát, exportpiaccal Nyugat-Európába.
[x][x][x][x]
[3] AI-ALAPÚ VERSENYELŐNY-KUTATÓ ÉS INNOVÁCIÓS RADAR
(B2B intelligence + big data + AI summarization)
LÉNYEGE: Egy platform, ami valós időben figyeli és elemzi a világ összes nyílt innovációs jelét (szabadalmak, tudományos publikációk, startup-aktivitás, tőkebefektetések, iparági hírek), és ezeket egy-egy ügyfél iparágára/szegmensére optimalizált formában prezentálja. Az ügyfél így hónapokkal a piac előtt látja, hogy hol fog robbanni egy technológiai áttörés.
MIÉRT ILLIK MAGYARORSZÁGRA:
[x] Erős kutatói és elemzői kompetencia.
[x] Kevés tőke kell, főként adatgyűjtés, AI-algoritmus fejlesztés, UX/UI.
[x] CEE és EU-s kkv-k, nagyvállalatok is fizetnének, hogy ne maradjanak le a trendekről.
ÜZLETI MODELL:
[x] B2B előfizetés (havi / éves).
[x] “Innovation radar as a service” – testreszabott riportok felsővezetőknek.
KÜLÖNLEGESSÉG:
[x] Globális szintű adatgyűjtés, magyar agyakkal finomhangolt szűrés és értelmezés.
[x] Ezt nehezebb másolni, mint egy sima kutatási jelentést, mert az AI-folyamat és az értelmezés minősége lesz a versenyelőny.
[x][x][x][x]
MIÉRT EZ A HÁROM?
[x] Magas intellektuális belépési küszöb → nehéz lemásolni, de kicsi a fizikai beruházás-igény.
[x] Gyors skálázás lehetősége → mindhárom B2B exportképes már a korai fázistól.
[x] Trendet érint (AI, digital twin, big data/innovation intelligence).
Majd kísérletezem én is a különféle modellekkel: ) Ráérzésre ezek nem jó ötletek, mert nem látok benne se lock-in-t, se network effect-eket. Minden cég magának is meg tudja csinálni AI-vel. Nem lehet jó pénzért eladni a szolgáltatást. Aztán az 1-eshez eleve nagyon jó beágyazottság kell, szerintem csak már eleve az ökoszisztémák vezető node-jai tudják megcsinálni
@Grrr: én is elkezdtem a nagyívű okoskodásokra tizenöt perces GPT–4 (mostantól GPT-5) beszélgetésekkel (és esetleg egy, a beszélgetésben felmerülő rövidebb cikk tényleges elolvasásával) reagálni. az egész értelmiségizmusnak annyi. azaz nyilván van igazi mély tudás, és nem tudom elválik-e a szar a májtól, de itt hónapokon belül fog megváltozni a „tűpontos, mint mindig” rendszer.
Hiv.: @Grrr:
Hiv.: @jotunder:
Csomó mindennel egyetértek, azokra nem térek ki, csak a véleményeltérésekre:
* Lock-in-t és network effect-et be lehet építeni utólag is. NVidia is ökoszisztémaként tarolt, azóta köhögnek a kínaiak, hogy benézték.
* Létezik társadalmi munkamegosztás. Ne kelljen mindent mindenkinek lefejleszteni, az összes tengernyi szívással, hanem lehessen stabilan jó minőségű szolgáltatást venni a piacon.
* A Google annó 2000-ben, OpenAI 2022-ben szakértelemmel és gyorsasággal tarolt. Noha az „Attention is all you need” AI/LLM alapcikk Google berkekből jött, csak bealudtak.
* Az LLM-ek anyagai csak elsőkörösek, az enyém is pár perces erölködés nyomán keletkezett. Ezt Palkovics is megkaphatja ugyanúgy, mint azt, hogy 5+2=7 mindkettőnknél. A lényeg az utána következő munka. Na ott nem rúg labdába már Palkovics. Az AI csak eszköz, semmi egyéb.
* A piaci érték és verseny előny a saját adatokban meg domain-specifikus insightokban és kapcsolatokban lesz, amit LLM nem tud önállóan megszerezni.
Egyszer már szóltam a spanyol Multiverse Computing Compactifai tömörítési technológiáról, ami elméleti max.95%-ra tömörítheti az LLM-eket tök más elméleti alapozással, mint a pruning, distillation, etc. És ami szép a sztoriban, a kínaiak is kihagyták a ziccert, pedig tőlük elvárta volna az ember, ugye.
https://www.orulunkvincent.hu/ai-avagy-a-hulyek-az-onkritikus-posztok-sorozatbol/comment-page-2/#comment-346264
Ma megint felbukkant a téma az FB AI Hírek csopiban.
Szerintem az egy jó indikátor, ha nehéz egy konkrét technológia, hogy ha nincs nyíltforrású alternatíva (Llama is gyorsan kijött ChatGPT-hez képest)
És a spanyolok sem találták fel a „melegvízet”: LLM? Qrvanagyok, erőforrásigényesek, drágán üzemeltethetők. Nosza csökkentsük a méretet 95%-kal, tömörítéssel, hiszen lehet elég 5%-is. Jó hát kell egy kis matek hozzá, zagson. A spanyolok csak evvel az eggyel kb. fél unikornisnál járnak. Költői kérdés: a magyar matematikusok nem tudnak tenzorokkal dolgozni avagy máshol van a bibi a magyar AI-stratégiát illetően?
Itt az alapcikk (érdemes böngészni a szerzői névsort. 😉
https://arxiv.org/html/2401.14109
https://www.facebook.com/groups/730310438659106/posts/1313660803657397/
Vívódtam rendesen, hogy ezzel az „értelmiségizmussal” terheljem-e, irritáljam-e a bloggazdát.
Magyar-Lengyel NHM(=nemzethatékonysági mutató, AI-szimulációval).
https://www.facebook.com/dmagyarmuzsa/posts/pfbid0HozCdBtZE7dK7iGKPzry4YhyjerBUHhxUSAAQPUxEyovpFb3yHgA1Aeq64RpLNPRl?comment_id=794478493143929
@tahonoli:](#comment-347487) Fel tudjuk vázolni az elméletet, Theory of Change-t? Ha hatékonysági mutatóról beszélünk, akkor, gondolom, arról van szó, hogy egy állam (Magyarország), a maga polgáraival, lakóival, cégeivel, intézményeivel egy produktív rendszerként fogható fel, amely bizonyos rendelkezésre álló vagy kívülről bevonható erőforrások felhasználásával valamit átalakít valami másra – ami jó esetben hasznos, aminek értéke van. És ezután számolunk egy hatékonysági mutatót (mondjuk a monetizált előállított ‘érték’ osztva az ehhez felhasznált inputok – nyearsanyag, energia, félkésztermékek, munkaerő, használt infrastruktúra… – monetizált értékével). És utána gondolkozunk azon, hogy mi az, ami esetleg a hatékonyságtalanságot okozza. Ezt jól gondolom?
A széles körben használt, tökéletlen mutatója az előállított terméknek persze a GDP. Ebben sokminden nincsen benne, ezt tudjuk. És ami benne van, az sem egészen jó. Például már eleve beárazott erőforrások is benne vannak a GDP számításában (munkabér), tehát részben nem a valós gliobális piaci ‘értékét’ látjuk a GDP-nek, hanem azt, hogy a helyi erőforrás-árakkal számolva mennyi az értéke a terméknek. Az egészségügyi kibocsátás értékét nagyrészt a helyi béreken számolt munkaerőráfordítás hajtja. De rengeteg más szolgátatás GDP-beli értékét is.
Ha valami átlagos globális áron lehetne számítani, beleértve persze a képzettségi szintet, az jól jönne ehhoz, hogy tényleg láthassuk, hol vannak hatékonytalanságok.
A PPP segít enyhíteni a torzítást, de nem tökéletes.
@tahonoli: „…a magyar matematikusok nem tudnak tenzorokkal dolgozni…?”
\
Én elsősorban humán kapacitási problémát sejtek: az okos magyar emberek darabszámával lehet baj. Ian Stewart válaszolta egyszer (szokta válaszolni) arra a kérdésre, hogy „Melyik időszak volt a matematika aranykora?”, hogy szerinte most van. Egyszerűen túl sok érdekes és fontos kutatási terület lehet ahhoz, hogy mindenhová jusson okos magyar ember. Eleve kevés helyen és kis létszámban van definiáltan matematikus képzés Magyarországon, a közgazdasági és mérnöki irányból elvben érkezhető fiatalok pedig aligha fogják tömegesen a tanszéki tud.seg. pályát választani. Márpedig — úgy sejtem — valódi áttörés elméleti kutatóhelytől várható és nem valami régóta meglévő cucc reszelgetésétől (kíváncsiságból megnéztem, itt porosodik a polcon, valamelyik gyerek nyerte: ‘A mesterséges intelligencia és határterületei’ könyvet 2006-ban adták ki).
A bennszülött spanyol (nem bevándorló gettólakó, nem angol/német nyugdíjas) populáció is négyszeres létszám a hazai népességhez képest. Ha négyszer ennyi magyar matematikus lenne, talán a tenzorokra is jutna — nem azért, mert az netán hirtelen fontossá vált, hanem, mert eleve vannak ott valakik.
És az ország, mint produktív rendszer hatékonysága mellett ott vannak a kockázatok is, benne a hosszútávú társadalmi és környezeti fenntarthatóság is. Lehet rövid távon nagyon hatékonynak látszani, de ha azzal nagy kockázatokat vállalunk be, vagy a saját erőforrásainkat merítjük ki, akkor gond van. Valószínűleg legalább két dimenzióban kell vizsgálni a teljesítményt, mint pl. a portfolió-elméletben (hozam és kockázat).
Hiv.: @Grrr:
Hiv.: @Grrr:
Hiv.: @Grrr:
[1] Nagyon kiváló kommentek, köszönöm. Én first draft verzióban elsősorban magyarokra és lengyelekre fókuszáltam csak, a DMM-cikk apropóján (első torzítás). Csomó faktort kidobtam (így is féltem, hogy nem fog lefutni, miközben a k-fold=10-et mindenképpen akartam korábbi rossz tapasztalatok alapján) és persze csomó mindent már be sem emeltem. Valszeg, innentől az lenne a járható út, hogy csak az adatgyűjtést csináltatni LLM-mel és magát a szimulációt már külön lokális környezetben kéne futtatni.
[2] Akkor, ha jól értem, itt tartunk, minden mérlegelendő szempont integrációja után, a best kpi módszertan keresése során:
[x] Input-dimenziók – az ország által mozgósítható és ténylegesen felhasznált erőforrások (humán, anyagi, természeti, intézményi).
Adatok: GDP input oldali komponensei, munkaerő minősége (PISA, képzettség), tőkeállomány, infrastruktúra állapota, energiafüggetlenség.
[x] Átalakítási hatékonyság – mennyire képes a rendszer a bevitt erőforrásokat magas értékű, versenyképes outputtá alakítani.
Adatok: PPP-korrigált, globális átlagárakon mért hozzáadott érték; termelékenységi mutatók (GDP/foglalkoztatott, TFP).
[x] Output-dimenziók – a lakosság és a gazdaság számára előállított, nemzetközileg is értékelhető javak és szolgáltatások.
Adatok: export minőségi szerkezete, szolgáltatásexport értéke, K+F-output (szabadalmak, publikációk), életminőség mutatók.
[x] Kockázati/fenntarthatósági korrekció – a rövid távú teljesítményből levonandó pont, ha a működés hosszú távon erőforrás-kimerítést vagy rendszersérülékenységet okoz.
Adatok: ökológiai lábnyom, demográfiai trend, függőségi mutatók (energia, élelmiszer, importtechnológia), politikai stabilitás-index.
Hiv.: @Hotten…:
Nagyon örültem ennek a kommentnek is. Ez ma egy jó nap (eddig) 😀
Zseniális gondolat a Stewart-párhuzam. Intellektuális orgazmus.
A lakosságszám összevetés valóban progresszív felfutásúan súlyos faktor.
Ami ellenérv nekem eszembejut:
Finnek, észtek nálunk is kevesebben vannak, még nagyobb szóbanforgó struktúrális kihívásokkal.
Spanyol példa számomra pont azt mondja, hogy nem feltétlenül kell zöldmezős újat hozni, elég lehet egy reszelgetnivaló régi is a sikerhez (értem, hogy a tenzoros megközelítés az vadiúj, de nem mindegy, hogy egy AI-t kell létrehozni, vagy elég csak a tömörítésben újítani). Ezért is imádtam ezt a spanyol példát, amikor erről kommenteltem.
Nehéz nem megemlékezni az elvándorló magyar agyakról. Nem elég, hogy mindenféle rosszal verve vagyunk, de ami kiesne érték, az se nálunk csapódik le. BME-ről startolt Huszár Ferenccel például nemcsak +1 aggyal lennénk többen, hanem többel.
@tahonoli: hidd el, a rényi Ai csoportjának vezetője az LLM-ben releváns matematikát jobban ismeri, mint a top amerikai fejlesztők. de az LLM nem matematikáról szól. ami abban van számtan azt minden magát komolyan vevő matematikus érti. ez egy végtelenül komplex mérnöki feladat, amihez különleges gyakorlati érzék, tapasztalat és persze baromi jó agy kell. komoly matematika az pont nem. egyelőre nem.
Hiv.: @jotunder:
Lekértem a ChatGPT-től ő hogyan látja.
Én azt sejtem, hogy kettőtök között ott van a differencia, hogy van olyan AI-rész, ahol egyszerre kell nagyon jó matekosnak és nagyon jó mérnöknek lenni. Amennyire nekem erre megbízható rálátásom van, én azt vélelmezem, hogy ez jogos problémafelvetés a ChatGPT-től.
[x][x][x][x]
Egyszerű, arányos KPI-modell
| Terület | Súly az összmunkában | Súly az értékteremtésben |
| ——————————————————————————————— | ——————– | ———————— |
| Mérnöki feladatok (adatpipeline, infra, elosztott tréning, kódoptimalizálás) | \~50% | \~40% |
| Matematika / AI-algoritmus fejlesztés (architektúra, loss-függvények, optimizációs módszerek) | \~20% | \~25% |
| Mindkettő integráltan (pl. hatékony attention, model compression, kvantum-inspirált TN) | \~30% | \~35% |
[x][x][x][x]
Költség–idő bontás egy LLM életciklusára
[x] Előkutatás, algoritmiai tervezés → 15–20% idő, 10–15% költség (főleg matematikai fókusz)
[x] Modellek implementálása, tréningkód fejlesztése → 25–30% idő, 25–30% költség (erős mérnöki jelleg)
[x] Skálázás, elosztott tréning, infrastruktúra → 35–40% idő, 40% költség (szinte tisztán mérnöki)
[x] Finomhangolás, kompresszió, specializálás → 15–20% idő, 15–20% költség (matematika és mérnöki integráltan)
[x][x][x][x]
Innovációs érték KPI (ami segít elfogadni a „mindkettő egyszerre” állítást)
Innováció típusa
Innovációs érték %
Matematika jellege
Mérnöki jellege
Skálázás & infra újítások
25%
Alacsony
Nagyon magas
Új architektúra elemek (pl. Transformer, FlashAttention)
20%
Magas
Magas
Model compression (pl. CompactifAI)
15%
Nagyon magas
Magas
Loss-függvény és optimizáció fejlesztése
10%
Nagyon magas
Közepes
Pretraining adatminőség és pipeline optimalizálás
15%
Alacsony
Nagyon magas
Fine-tuning / RLHF újítások
15%
Magas
Magas
Szerintem ha egyszerű válaszokat keresünk (azaz a célközönséghez optimalizálva szimplifikálunk, lásd még ismeretterjesztés, propaganda, parasztvakítás etc.), akkor egy „ország” (nem precízen definiált gumifogalom) „tudományos” (nem precízen definiált gumifogalom) „hatékonyságának” (nem precízen definiált gumifogalom) egyértelmű indikátora/alapja a vonatkozó oktatási rendszer hatékonysága/fejlettsége/jósága.
Mivel pedig a részterületeiben olykor egészen kiváló (más területein pedig egészen pocsék) magyar oktatási rendszert (és a rá építhető társadalmi-tudományos infrastruktúrát) az Orbán-uralom jó másfél évtizede lényegében a nyers kötőszövetig lemarta§, minimum a következő néhány generáció életében nemhogy unikornisok és todományos magyar világszínvonalak, de országúti döglött macskák & hatékony csirkebelsőség-feldolgozó üzemek sem várhatók a Bokrétában.
§ „A legtöbben akkor [2010-ben, mikor az Orbán-maffia hatalomra került] még gimnáziumba mentek, hogy onnan felsőoktatásba mehessenek, és sokan jobban bíztak egy darab papírban, mint a saját tudásukban, szorgalmukban és akaraterejükben. (…) Az ilyen ország végelgyengülésre van ítélve, és előbb-utóbb dögrovásra jut.”
/Orbán Viktor, 2025. április 29./
Hiv.: @labrys:
[x] Értem, hogy bekívánkozik az Orbán-szál, és nyilván jogosan. Én mégis a jóval nehezebb társadalmi önreflexió felé szerettem volna fordulni, mert ugyan Orbánt lehet kárhoztatni jogosan és könnyebben mérhetően, ám mégis az ország, a nemzet ad le teljesítményt, amikor például a magyarokat és lengyeleket akarjuk minél korrektebben összevetni. Ebben a leadott teljesítményben, végső soron megjelenik az orbáni pusztítási faktor is, lehet is ezt elemezni, akár külön is. Viszont Orbán inkább előbb, mint utóbb, de ki fog kerülni a képből, ha másért nem az egészsége miatt.
[x] Nyilván nem fogok szembeszállni az oktatás faktorának súlyával, de egy picit azért itt is árnyalnék. Az oktatás az óvódától az akadémiai szféráig nagy heterogenitású. Minden országnak lehetnek kisebb-nagyobb bajai egyik-másik szinttel. Minket magyarokat két dolog választ el a világtól: (1) nem monitorozunk, nincsenek jó minőségű idősoros adataink, így aztán a mindenkori aktuális oktatási meccseket az dönti el, hogy ki az erős ember, ki mond olyat, ami mögé a politika odaáll. Takaró Mihály van és hozzá totális tervszerütlenség, konszenzustalanság. (2) Erre épül rá az, hogy a magyar oktatás full spectrumon mindenhol vérzik több sebből, ha másért nem az anyagi kivéreztetés révén. Még ha lenne tervszerűség és nyomában célzott javítási kísérletek, ezek már indulásnál hamvába holtak. A műtőágyon a szanaszét vérző haldoklóhoz nem fér hozzá egyszerre 30 szakorvos. A csodált Szingapúr is, kezdetben gyenge volt az egyetemi szférában, rászorult a külföldre. Az a nem mindegy, hogy sebet kell-e összevarrni, avagy egy szitává lőtt emberbe kéne életet lehelni.
@tahonoli: mi az, hogy ehhez”nagyon jó matekosnak kell lenni”? aránylag komplikált matematikai fogalmakat kell megérteni, de nem kell semmit bizonyítani, itt nincsenek matematikai tételek. még alkalmazott matematikának sem nagyon nevezném. az Attention is all you need”-ben fontos matematikai fogalmak jelennek meg, de ez nem matematika. attól mert valami nem matematika, akármilyen fontos lehet. nem a matematikai content határozza meg valaminek az értékét.
@labrys: ” a következő néhány generáció életében nemhogy unikornisok és todományos magyar világszínvonalak, de országúti döglött macskák & hatékony csirkebelsőség-feldolgozó üzemek sem várhatók a Bokrétában.” világszínvonalú eredmények születnek Magyarországon. rengeteg baromi jó külföldi fiatal jön Magyarországra, és jönnek fel új fiatal magyar tehetségek. Orbán bizonyos területeken, pusztán a CEU elüldözésével komoly kárt okozott (közgazdaságtudomány, kognitív tudomány, politikatudomány, filozófia), ez tény.
Hiv.: @jotunder:
Én egyszer már megégettem magam a „18 éves lány esete a Fourier-transzformációkkal” topikban, és nem nagyon szeretném még egyszer átélni. Szőrmentén szólva szerintem tök más dimenziókból érvelünk, más-más fókusszal, nehezen összevethetően.
[x] Én nem redukálnám le a matekot bizonyításra. Én a mély referenciális (keresztkérdésekre válaszolni tudó) megértést egy CompatifAI-nál már erős mateknak és nem erős mérnökségnek gondolom. Szeretnék ehhez a véleményemhez ragaszkodni, ha egyedül is vagyok vele az univerzumban.
[x] Hosszú távon a nagy technológiai ugrások gyakran új matematikai ötletekből is származnak (pl. backpropagation, convolution, attention). Értem, hogy nincs teszemazt 50 oldalas Fermat-tételes bizonyítás mögé, de akkor is matek kell hozzá, hogy egyáltalán az ötlet felmerüljön. A bűvös kocka is triviális így utólag, mégis kellett hozzá Rubik Ernő agya, életműve, hogy létrejöjjön. Nem véletlenül nála jött létre.
[x] Nekem hőseim a „rendes” matekosok, mert nekem nem volt esélyem közéjük kerülni, hiába szerettem a matekot. Nem gondolnám helyesnek túlkicsinyíteni a matematika szerepét vagy a legelitebb irányba eltolni, csak mert nem bizonyítanak Riemann-sejtést.
@tahonoli: Na, pont ez a csapat lenne az, amelyik elég okos ahhoz, hogy a mérnökimatekos aprómunkát* elvégezze, de nem fogja a bőkezűen <khm, khm> megadott 1200-1500 eurónyi ipari nettóját lecserélni 7-800 egyetemi euróra.
\
* A köznép részére rendelkezésre álló AI-képességeket kakasülő távolságából bámulva az a benyomásom, hogy itt egyelőre barkácsolós, helyenként tákolós mérnökösködés folyik. Ebben a nem nagyon-nagyon okos, de az igazi jó középszert megtestesítő emberek sok hasznosat tudnak tenni addig is, amíg az igazán okosak valóban mélyen megértik (értsd: definíció, tétel, bizonyítás), hogy mi is ez az egész.
@labrys: Alapvetően egyetértve (bár a jövőt illetően másképp pesszimistán) tennék egy fontos pontosítást: a „tudományosság” fogalma tudomásom szerint elég jól körül van írva.
\
Az ember — veleszületett kíváncsiságánál fogva és saját túlélésének jól felfogott érdekében — törekszik arra, hogy a körülötte lévő világot (és nem mellékesen a saját belső világát is) minél jobban megismerje. Tudománynak (tudományos tevékenységnek) nevezzük az ezen megismerés érdekében végzett tevékenységet, ha két feltételnek megfelel: 1) a megszerzett ismeret igaz (vagy hamis) léte igazolható (méréssel, teszttel vagy már igazolt ismereteken alapuló bizonyítással ÉS 2) ezen ismeretszerző tevékenység végzése legalább elvileg bárki számára lehetséges és az eredménye az adott személytől függetlenül(!) lényegében azonos.
\
Azért pattogok ezen, mert a seggfejek uralma sokszor támaszkodik arra a teljesen hamis állításra, hogy objektív igazság egyáltalán, sehol, soha nincs, csak vélemények vannak. És én ezt túl veszélyesnek tartom ahhoz, hogy szó nélkül hagyjam, bárhol is találkozok vele.
Hiv.: @Hottentottenstottertrottelmutterattentäter… usw:
A „nincs objektív igazság”-állítás valóben eléggé elterjedt szöveg bizonyos körökben. De meg kell nekik bocsátani, mert nem tudják, hogy mit beszélnek, nem tehetnek róla. A fenti állítás ugyanis ismeretelméletileg egyenértékű a „nincsenek tények”, továbbmenve a „nem létezik a világ, benne a tárgyak”- állítással. Ezt meg ugye nem kell magyarázni? De valójában az van, hogy ez egy filozófiai jellegű tévedés, még egyes filozófusok is beszéltek ilyen butaságokat. Ennél sokkal… hogy is mondjam, földhözragadtabb, póriasabb tévedések is közkézen forognak a nép körében, azok teljesen elterjedtek a világban, sőt hát alig van zember a világon, aki mindenféle tévedéstől mentes lenne (vagyis amit tudni vél, azt jól tudja). Persze nem mindegy, hogy valami kicsi, vagy súlyos tévedés-e. A súlyos tévedéseknek súlyos következményei szoktak lenni.
A másik, a „tudománykritériumok”-témájára: sokféle tudománykritérium (és definíció) van, és a helyes nincs beleírva a kéménybe korommal, mert nincs olyan, hogy „az egyetlen helyes”. Nincs is sok értelme, hogy éppen a tudományra alkalmazzunk valami olyan definítiv szabályt, amire aztán hivatkozva (pl. a hatalom), a szabálynak nem megfelelőket kizárja innen onnan. A tudománynak az a jó, ha szabad, aztán majd kiforrja magát a valósággal való ütközésekben. Tudnék itt mondani különféle tudománydefiníciókat, de a fentieknek megfelelően ez felesleges lenne. Nem az a lényeg, meg a fontos, hanem az, hogy „működjön”, forogjon az a kerék.
@tahonoli:
Persze – de ne hagyjuk, hogy a nyelv betereljen a szokásos csapdái egyikébe! Az „ország/nemzet teljesítménye” valójában a megfelelő intézmények és struktúrák (illetve az általuk kinevelt, dolgozni hagyott, netán hatékonyan támogatott konkrét emberek) teljesítményét jelenti.
Márpedig a történelmileg továbböröklődő társadalmi viselkedésminták kényszerítő ereje/tehetetlensége mellett a másik két extrém fontos elem, ami alapvetően meghatározza egy ország intézményeit/struktúráit (és az azok generálta/támogatta emberanyagot) – azaz végső soron a „teljesítményét” –, az rövid távon a politika, hosszú távon pedig az oktatási rendszer.
És szerintem ugyanez vonatkozik a társadalmi önreflexióra is (amivel kapcsolatban is tök egyetértek veled); valójában a társadalom önreflexióra hajlamos/képes része szempontjából megint csak a politika & az oktatási rendszer meghatározó, hiszen önreflektálni (is) csak megfelelően képzett és motivált (konkrét) személyek képesek, megfelelő intézményi/strukturális háttér mellett.
(Hiába akad néhány tudós, aki komolyan veszi például a genetikát, ha a döntő tudományos pozíciókban opportunista sztálinista tudósok és agyhalott pártcsinovnyikok ülnek, a liszenkóizmus fogja ülni a torát, és az adott ország a biológia tudományának terén reménytelenül lemarad stb., stb., stb.)
Szóval szerintem esetünkben a szitává lőtt illető a pontosabb allegória.
@jotunder:: mindazok után, amit Orbánék műveltek az elmúlt másfél évtizedben az alsó-, közép- és felsőfokú oktatással, az egyetemek aljas indokból elkövetett einstandolásával + komisszárolásával, az MTA megtörésével & megalázásával (továbbá a maffiájukra nézve igen freundli vezetőség kinevezésével), a kutatóhálózat szétba…ltázásával, az értelmiségellenes propagandájukkal stb., stb., stb., illetve mindazok után, hogy évről-évre egyre megdöbbentebben és letörtebben állapítod meg, milyen szarok a nemzetközi rangsorban a magyar egyetemek, és (legyen bármennyire is hibás tükre egy adott ország tudományos teljesítményének) hogy milyen rohamos ütemben nyernek egyre kevesebb grantot a magyar kutatók – szóval mindezek után eseti példákkal kívánod bizonyítani, hogy valójában nagy királyság a magyar tudományos élet az Orbán-dúlás alatt?
Szerintem brutális mértékű (akármilyen eredetű) elfogultság szükségeltetik ahhoz, hogy valaki úgy próbálja beállítani, az Orbán-rezsim pusztán/főleg a CEU elüldözésével okozott kárt az ország tudományos életének & jövőjének (továbbá tudományos-technikai lehetőségeinek és kapacitásainak).
@labrys:: Az én szakmámat (vagy mimet) igazán mélyen érintette (dúlta) az elmúlt másfél évtized politikája, és éppen szakmai alapról látni vélem a teljes akadémiai világra gyakorolt hatását, de nem tűnik úgy, mintha komplett tudományos műhelyek haltak volna ki vagy vándoroltak volna ki (a ceu-n kívül, de az minden kiválósága mellett is meglehetősen csekély részét alkotta még a humántudományos kapacitásnak is), különösen a stem területéről. Lehet, hogy nincs elég rálátásom, de ha érdemi mennyiségű ellenpélda van, azt megköszönöm. Az „érettségi után komplett osztályok mennek külföldre egyetemre” a számok tükrében ugyancsak nem tűnik reálisnak, persze, a kiválóak közül sokan mennek és sokan maradnak. Azt se feledjük, hogy valóban jelentősen nőtt a K+Fre fordított forrás (2017-től a másfélszeresére) , a kutatói létszám az elmúlt hát évben a negyedével lett több, Ebben semmi különös nincs, a CCCpnek is jelentős kutatási kapacitása volt, ettől még nem jó abban rezsimben élni és az antiintelektualizmus a sajátja neki. De szó sincs arról, hogy pusztaság és nyomor volna a tudományos élet Mon. Sokkalsokkal jobb feltételeket kellene biztosítani, az autonómiák alkalmasabb formák, mint a mostani perverz kombinációja a neoliberális+etatista dirigációnak, az általános kulturális/társadalmi klíma nyomasztó csak éppen ez a kutatók döntő részét a munkájukban nem zavarja, így van komoly, a kelet-közép-európai térségben pozíciót nem vesztett kutatás és egyetemi oktatás itthon. Ha vannak erre eltérő adatok, azt érdeklődve olvasnám.
Hiv.: @Grrr:
A DMM FB-oldalán úgy tűnik van igény egy NHM v2.0-ra.
Definiáltam a kereteket a prompthoz vezető hosszú úton. Minden publikus lesz.
Nem kell a DMM-hez menni se neked, se aki csatlakozna a kísérlethez, elég itt kommentelni, javasolni. Annyit kérek csak, hogy mértékkel jöjjenek az ötletek (legjobbakra, legfontosabbakra fókuszálva, hogy ne dilizzek be az összefésüléssel).
https://www.facebook.com/dmagyarmuzsa/posts/pfbid0HozCdBtZE7dK7iGKPzry4YhyjerBUHhxUSAAQPUxEyovpFb3yHgA1Aeq64RpLNPRl?comment_id=794478493143929&reply_comment_id=3239242296216291
@fortin2: speciális esetre vonatkozó kifejtését szeretném általános érvényűen megfogalmazni, ellenpontozva a hazánkban burjánzó mindensz@rizmus ideológiát. Ki ne látná, hogy minden téren előfordulnak problémák és sok tekintetben lehetne jobb is a helyzet, de például tagadhatatlan, az orvosok gyógyítanak, a betegek gyógyulnak vagy meghalnak, mint bárhol a világban. A mozdonyvezetők az időnként előforduló nehézségek ellenére mindig eljuttatják a szerelvényt A-ból B-be. Az utak lehetnének jobb minőségűek, de zajlik a forgalom, egyre több autó járja az útját. Az állampolgárok soha nem látott érdeklődést mutatnak a közügyek iránt, nem csak a munkahelyeken, közlekedési eszközökön, de még a családokon belül is parázs viták folynak. Politikai közösségek tűnnek el és jelennek meg, ahogyan az egy pezsgő demokráciában illendő. Mindez történik egy olyan szerencsés geopolitikai környezetben, amelyben a két legnagyobb atomhatalom vezetője végre egyetért és már csak egy Zelenszkíj nevűn múlik, hogy lesz-e világbéke. Ha valakinek minezektől eltérő adatai lennének, kérem, ossza meg velem!
@labrys: én ezt tapasztalom. egyelőre visszafordíthatatlan károk talán még nem történtek, vagy csak bizonyos területeken. a PISA teszten lehet látni, hogy mi a probléma, van egy alsó réteg, a diákok 25-30 százaléka, amelyik harmadik világbeli szinten teljesít. a legjobb harminc százalék meg nyugati szinten. az igaz, hogy az elmúlt években nagyon kevés ERC grantet nyert Magyarország, ez egy mérőszám. az, hogy minden összeomlott, az egyszerűen nem igaz. a matematika nagyon jó állapotban van, és van pár stem terület, amelyik szintén nagyon jó állapotban van.
Nekem van egy elméletem: a dinoszauruszok eleje vékony, középen vastagok, és a végük felé megint elvékonyodnak. Na jó, van egy másik is. Egy ország általános kultúr- és műveltségi szintjét (itt ezen elsősorban nem a szó szerinti kultúrát, művészeteket értve, hanem sokkal általánosabban a civilizáltsági szintet) olyan tényezők határozzák meg, amelyek többnyire évszázadok, de jó esetben is évtizedek alatt alakulnak ki, alapozódnak meg. Emiatt ezt lerombolni csak szó szerinti szőnyegbombázással lehetne, vagyis úgy, hogy a helyet felszántanák, és behintenék sóval, és a lakosok ott halnának éhen a pusztában. Ha ez nem történik meg így, akkor azért munkás lesz a dolog, dolgozni kell rajta. Ez a dolgozás most történik a Lókupec által (nem a fidesz-bűnszervezet csinálja, az csak egy szerszám, itt mindent a Lókupec kézivezérel, nélküle a fidesz-bűnszervezet nem létezne). Szőnyegbombázói nincsenek, de minden egyéb megoldást bevet a cél érdekében. És hogy mi a cél? Ez érdekes kérdés. Vannak olyan vélemények, hogy a Lókupec szándékosan, tudatosan akarja tönkretenni a magyar kultúrát, értelmiséget, oktatást, hogy ne legyen sok gondolkodó, kritikus, lázadozó ember, de legyen aki dolgozzon Mészáros és Tiborcz rabszolgafarmjain. Amit csinál, az következményeiben valóban errefelép megy, de én azt nem gondolom, hogy ez nála szándékos, hogy direkt ez a célja – ez itt csak egy következmény. Én azt gondolom, hogy a Lókupecnek Mogyoróországgal egyetlen egy fő, lényegi célja van: az, hogy uralja az országot. Minden ami történik, ebből következik, és ezt szolgálja. Az egyetemeket nem azért foglalta el, hogy direktben csökkentse az oktatás színvonalát, hanem azért, mert kellenek neki, mert ő egy kis gömböc, mert urtalni akarja azokat is, parancsnokolni, és jó ha vannak neki egyetemei is. (milyen szép kis egyetemetek van…) Szóval a mogyorók általános oktatási, és intellektuális színvonalának csökkenése nem célzatos, hanem következménye annak, hogy egy lássuk be, elég buta (én belátom) pszichopata diktátor uralja az országot. Kifoghattunk volna felvilágosultabb diktátort is, aki inkább úgy gondolná, hogy az oktatást, a lakosság felvilágosodottságát, műveltségét direktben kellene fejleszteni, mert akkor az neki is több pénzt hozna, de nem, mi ezt fogtuk ki.
Viszont az egy másik kérdés, hogy „de sikerült?”. Mint jeleztem, én is azt gondolom, hogy ez azért egy hoszabb folyamat, még olyan nagyon nem sikerült, még vannak bizonyos bástyák, amiket nem rombolt le. Még rövid volt ehhez az ideje. De ha így megy tovább, akkor bizony komoly sikereket érhet el.
A matematika annyira jó állapotban van, hogy néhány éve a másodikos lányom tölem tudta meg, hogy 5×9 pont annyi, mint 9×5. A lényeg a szorzótábla bemagoltatása, és akinek ez esetleg nem megy, abban komplexusok kiépítése (jó is ez, mindjárt az alapoknál), nem az, hogy esetleg megértsem valamit a világból.
Az angol nyelvet tavaly cseréltettuk le németre, mert óvodában többet tudott, mint 4 év általános iskola után.
Szerencsére van etika, kár, hogy azok az absztrakt fogalmak, amivel az etika foglalkozik, valószínűleg érthetetlennek 14 év alatti gyermekeknek.
Meg minden napos testnevelés, ahol az u.n. tornaterem egy olyan utólag befedett, egy kosárlabda pályánál kissé kisebb világító udvar, aminek beton aljzatára rákentek valami kemény műanyag masszát. Mindez 16 osztály számára.
Én nem látok sok pozitívumot, attól eltekintve, hogy az elhivatott magyartanár és két PhD-vel rendelkező szulö miatt a leány nem funkcionális analfabéta.
Hiv.: @tahonoli:
Elkészült az NHM 2.0 publikussá tett szimulációs promptja.
https://github.com/tahonoli/Markdown-projektek/blob/main/Nemzeti-Hatekonysagi-Mutato/02-NHM-szimulacios-prompt.md