Rövid elmélkedés

Nyugaton mind a baloldali, mind pedig a jobboldali antiszemitizmus abból fakad, hogy a nyugati ember úgy érzi, hogy a zsidók felsőbbrendűek nála. Ügyesebbek a kereskedelemben, a matematikában, a tudományokban, mint ő, és ezt nem bírja feldolgozni. De vajon tényleg emiatt kellene utálni a zsidókat?

Prekariátus és zsidóság

A prekariátus egy XXI. századi társadalomtudományi szakkifejezés. Az angol precarious (bizonytalan), és a proletariat (proletariátus) szavak összeolvadásából származik. A jelenlegi kapitalista társadalom legalsó rétegeit jelöli, akik a munkásosztály viszonylagos létbiztonságával szemben sem hosszú távú, teljes munkaidős munkahellyel, sem állandó és a megélhetéshez elégséges jövedelemmel nem rendelkeznek. Megélhetéshez szükséges jövedelmüket csak bizonytalan forrásokból, állami segélyekből, alkalmi munkákból, vagy hulladékgyűjtésből tudják előállítani. Ide tartoznak a frissen diplomázott, vagy szakképesítést szerzett tartósan munkanélküli fiatalok, a részmunkaidőben, vagy határozott időre szólóan foglalkoztatottak. A csekély mértékű állami segélyeken élő rokkantak, és csökkent munkaképességűek. A munkaerőpiacról teljesen kiszorult, jövedelem nélküli hajléktalanok.

Ezek a rétegek nagy számban vannak a mai nyugati társadalomban. Jövedelmi helyzetük bizonytalansága és osztályhelyzetük fragmentáltsága éles ellentétben áll a munkásosztályéval, amely általában biztos jövedelemmel és egzisztenciával, továbbá erős kollektív közösségi tudattal rendelkezik. Engem ennek a társadalmi osztálynak a helyzete nagyon emlékeztet a középkori zsidóság osztályhelyzetéhez, akiket akkoriban megfosztottak az aránylag biztos jövedelemmel és egzisztenciával járó mezőgazdasági és kézműves foglalkozások űzésének lehetőségétől. Csak a bizonytalansággal járó kereskedelem és pénzügyi szektor maradt a számukra a középkorban.

Ez pedig, mint tudjuk, hihetetlen vállalkozói készséget fejlesztett ki bennük, ami a modern korban a tudományos és gazdasági élet csúcsaira röpítette őket. A nyugati nagyvállalkozók és Nobel díjas tudósok jelentős hányada zsidó származású. Ez pedig jórészt az egykori helyzetük bizonytalan voltából fakad, hiszen ha valakitől elveszik a biztos munkahely és jövedelem reményét az óriási merészséggel ruházza fel az illetőt, hogy vállalkozást alapítson. Ha ugyanis valakinek reménye sincs a biztos jövedelemre annak gyakorlatilag nincs veszteni valója, és ilyen körülmények között nagyon is megéri felvenni a banktól egy rahedli hitelt, és befektetni valamilyen jövőbeni vállalkozásba. Míg egy biztos egzisztenciával rendelkező embernél a hitelfelvétel könnyen azzal járhat, hogy mindenét elveszti.

Tehát akkor feltehetjük a kérdést, hogy a mai prekariátusból fognak kikerülni a jövő zsidói? Akik vesztenivaló hiányában nagyvállalkozásokba kezdenek, és meghódítják majd egykor a jövő gazdasági technológiai struktúráinak elitpozícióit? Ez szerintem érdekes elmélet. Azért nem vagyok biztos ebben, mert a zsidóság annak idejében egyfajta etnikai csoportosulásként került bizonytalan gazdasági körülmények közé. Így megvolt bennük egyfajta kollektív szellem, ami segítette a közösség tagjait, hogy a nagy bizonytalanság ellenére is belevágjanak egy-egy vállalkozásba. Ez a kollektív szellem a mai prekariátusból hiányzik, és véleményem szerint csak felülről, az állami beavatkozás eszközeivel lehetne kollektív közösséggé kovácsolni a prekariátust, hogy nagyobb sikerrel váljanak a jövő vállalkozó zsidóivá.

Az önalávetésről

Egy ismert magyar pszichológus azt írta az egyik könyvében, hogy a nemi erőszak az alávetett népek osztályrésze. Már ha egymástól eltérő népek tagjai erőszakolják meg a másik nép asszonyait. Na most ennek fényében érdekes jelenség az, ami Nyugat-Európában lejátszódik, hogy a nyugati fehér ember önként enged be az országába tőle eltérő bőrszínű és kultúrájú embereket. Mintegy önként kiszolgáltatva asszonyait és sok esetben fiúgyermekeit is annak, hogy ezeknek az eltérő népeknek a fiai megerőszakolják őket. Akkor ennek fényében ezt neveztjük valamiféle szexuális önalávetésnek? Vajon milyen szociálpszichológiai, vagy nemzetkarakteológiai tényezők játszhatnak abban szerepet, hogy egy nép szexuálisan alávesse magát egy másik népnek?

Az optimális VR konstrukció

Ma meglátogattam az alul belinkelt soproni virtuális valóság élményközpontot. Pár ezer forintba kerül fél órás játszadozás a VR eszközökkel. Aki esetleg nem tudná a virtuális valóság, vagy rövidítve VR egy új informatikai technológia, ami arról szól, hogy ha a VR eszközeit magunkra öltjük, például VR szemüvegeket, akkor a VR eszközökbe beprogramozott digitális és grafikus látványelemek úgy kerülnek a szemünk elé, hogy a teljes látóterünket betöltik, és egy külön virtuális világot tárnak elénk. Így nemcsak a számítógép képernyőjén játszhatunk például számítógépes játékokkal, hanem úgy érezhetjük, mintha tényleg szereplői lennénk egy ilyen élő játéknak. Akár a teljes látóterünket betöltheti egy bokszaréna háromdimenziós képe a VR szemüveg nyomán, és ebben a virtuális világban élőben verekedhetünk egy virtuális bokszolóval például. Mivel kipróbálós típus vagyok, mindent kipróbálok, úgy gondoltam, nem halok bele, ha egyszer kidobom rá azt a pár ezer forintot.
Az másik link pedig egy Nature cikkre mutat, ahol a VR tudományos alkalmazásáról írnak. A cikk szerint a VR eszközöket mikroszkópokkal is össze lehet kapcsolni, és a mikroszkópikus objektumokat az emberi érzékek számára virtuális valóság formájában láthatóvá tenni, mint például a különféle fehérjéket, vagy egyéb szerves molekulákat. Ez pedig segítséget nyújthat ezeknek a mikroszkópikus objektumoknak a tudományos elemzésében. Az interneten sok digitális eszközöket használó közösségi távoktatási portál található ma már, mint például a Coursera, ahol neves egyetemek hirdetik képzéseiket. Ha egyszer létrehoznának egy közösségi tudományos kutatással foglalkozó portált is, ahol VR eszközökkel lehetne elemezni a különféle egyetemek kutatólaborjaiban fellelhető mikroszkópikus objektumokat internetes távkapcsolaton keresztül, és így be lehetne kapcsolódni az egyetemek kutatómunkájába, akkor befektetnék én is egy ilyen eszközbe. Egyenlőre azonban míg csak játszadozni lehet vele, ez annyira nem éri meg a számomra.

https://vrthespot.net/

https://www.nature.com/articles/d41586-018-04997-2

A magyar lakosság mobilitása az ismeretségi kasztrendszer, és a magyar politikai élet sajátosságai

Magyarországon tudományos értékű szociológiai cikkek és statisztikai adatokkal alátámasztott szociológiai publicisztikák tanúskodnak arról, hogy a magyar lakosság nem igazán mobil. Sem horizontálisan, sem vertikálisan. Magyarország az egyik legalacsonyabb mutatókkal rendelkezik az országon belüli költözködés hajlandóságát tekintve új munkahely megtalálása céljából. Mint ahogy külföldre is nagyon alacsony arányban költöznek a magyarok jobb megélhetés és életkörülmények megtalálása céljából a régió többi országaihoz viszonyítva. Ugyanakkor az is általános jelenség a magyar viszonyok között, hogy ha valaki beleszületett Magyarországon valamilyen társadalmi rétegbe az nagy valószínűséggel ott is marad élete végéig. Ritka kivételek közé tartozik, ha valaki mondjuk az átlagos jövedelmű szakmunkás rétegbe született, akkor sikerül felemelkednie a magas jövedelemszinttel rendelkező felső tízezerbe.

Ezzel kapcsolatban figyelemre méltó az egyik magyarországi sajtóorgánumban felvetett magyarázat arra a kérdésre, hogy miért nem szívesen költöznek a magyarok egyik városból a másikba jobb állás és fizetés reményében. A cikk azt mondja, hogy a magyarok szívesen hagyják ott az általuk gyerekkoruk óta felépített ismeretségi kört és baráti közösséget, amibe életük során belenőttek. Előre jelzem, hogy ez a cikk nem minden esetben hivatkozik tudományosan jegyzet statisztikai adatokra, inkább az életem során szerzett tapasztalatokra támaszkodom, amiket a közvetlen környezetemből szereztem így ez a cikk nem igazán tekinthető tudományos tényirodalomnak, inkább egy szubjektív tapasztalatokból felépített elméletnek.

Ha tényleg elfogadjuk azt a gondolatot, hogy a magyarok nem szívesen hagyják ott közvetlen környezetüket és gyermekkoruk óta felépített ismeretségi körüket, és emiatt nem mobilak, akkor itt talán egyfajta ismeretségi kasztrendszerről beszélhetünk, ami tudtommal eddig nem nagyon használt terminus a szociológiai irodalomban. A kasztrendszer fogalma Indiából terjedt el a világon, és olyan társadalmi felépítményt jelöl, ahol az egyes társadalmi rétegek között nincs átjárás. Ha valaki például Indiában az ékszerészek kasztjába született az élete végéig ott is marad. Nincs lehetősége átlépni egyik kasztból a másikba. Az ismeretségi kasztrendszer magyar példája ettől abban különbözik, hogy nem születési alapon, hanem az életút során szerzett társadalmi és csoportkötelékek alapján rendezi kasztokba az egyéneket, ahonnan azonban az életút bizonyos szakaszában már szintén nincs kiút.

Vajon hogyan működik, és milyen feltételek hoznak létre egy társadalomban egy ilyen ismeretségi kasztrendszert? Ennek megválaszolásához véleményem szerint azt kellene leginkább megvizsgálni Magyarországon statisztikai módszerekkel, hogy hogyan működik a pályaválasztás. Hogyan kerülnek a fiatalok pályaválasztásuk során a különböző társadalmi rétegekbe. Mivel nem állnak rendelkezésemre statisztikai adatok ezzel kapcsolatban, csak saját fiatalkori tapasztalataimra támaszkodhatok. Nekem az a tapasztalatom, hogy a fiatalokat általában a szülők és a pedagógusok, vagy a fiatal környezetében meglévő egyéb személyek közös megegyezése tereli bizonyos pályákra. Akár az egyetemi felvételiknél, akár az egyetem utáni elhelyezkedés során. Ritka az olyan fiatal, aki már a középiskola végég tudja, hogy mit akar, és következetesen meg is tudja valósítani azt, amit akar.
Általában a pedagógusok, a szülők, illetve a család egyéb ismeretségi köre választja ki a fiatalokat az egyes társadalmi rétegekbe. Magyarul Magyarországon nagyjából úgy működnek a dolgok, hogy zsenge korodban eldöntik ki vagy, mondhatni ránézésre. Bekategorizálnak, és besorolnak valamilyen társadalmi rétegbe. Ha pedig bekerültél oda, akkor már nagyon nehéz onnan kikerülni. Részint valóban azért, mert a magyar ember fél és nem is nagyon van igénye otthagyni megszokott környezetét, másrészt pedig azért mert más kasztok sem nagyon fogadnák be, ha lenne is benne hajlandóság átlépni oda. Magyarországon a munkahely változtatások esetében ritkán történik olyasmi, hogy valaki egy bizonyos szakterületről valamilyen attól nagyon távoli szakterületre vándorol át. Hanem általában ugyanazon a szakterületen belül vándorolnak.
Például, ha a családsegítő intézeten belül nyugdíjba meg egy szociális munkás az idősgondozó részlegből, akkor a helyére átvesznek egy másik szociális munkást a fogyatékos ügyről. Vagy ha egy városban az egyik asztalos üzemből nyugdíjba megy egy asztalos, akkor egy másik asztalos üzemből áthívnak egy másik asztalost, akivel a közös szakma folytán már amúgy is szoros munkaköri , vagy baráti kapcsolatban álltak. Ha valaki esetében mégis nagyobb ugrás következik be a jövedelemszintben, vagy a társadalmi presztízsben az általában úgy történik, hogy valaki olyan kasztba nő bele élete során, amelyből jó kapcsolódási pontok nyílnak olyan területek felé, amelyek magas jövedelemmel és magas társadalmi presztízzsel járnak együtt. Például ha valaki a közgazdászok kasztjába kerül bele, onnan közel kerülhet egy utasszállító repülő vállalat vezetői tisztségéhez, hiszen ezt a tisztet általában közgazdászok töltik be, és ez a tisztség már magas jövedelemmel és társadalmi presztízzsel jár együtt.

Összefoglalva a magyar társadalmi rendszer legfőbb sajátossága az, hogy itt általában nem önerőből és önfejlesztéssel (képességfejlesztéssel, személyiségfejlesztéssel) válnak valamivé az emberek, hanem inkább, mondhatni, spontán belenőnek bizonyos társadalmi szerepekbe a születéstől meglévő képességek, és a környezet sajátos megítélése és besorolása alapján. Magyarországon ritka kivétel az amerikai típusú vállalkozó egyéniség jelensége, aki szegénysorból, szigorú önfejlesztés és kemény munka útján vállalatbirodalmat épít fel. Ha fel is emelkedik valaki az nem a kemény önfejlesztésnek tudható be, hanem annak, hogy olyan kapcsolati rendszerbe nő bele élete során, amelyek magas jövedelmet és társadalmi presztízst ígérő társadalmi pozíciókhoz tartanak magukban kapcsolódási pontokat.
Mindebből már egyértelmű lehet az olvasó számára, hogy mi hoz létre egy társadalomban ismeretségi kasztrendszert. Ismeretségi kasztrendszer általában olyan társadalmakban jön létre, ahol az emberektől idegen az önfejlesztés és a személyiségfejlesztés. Ahol személyiségükben általában életük végéig azok maradnak, akiknek megszülettek, vagy csak keveset változnak. Mivel, ha magadtól nem tudsz, vagy nem akarsz azzá válni, akivé lehetnél, akkor a környezeted fog dönteni arról, hogy mivé kell lenned. Ha pedig a társadalom ennek megfelelően szerveződik meg, hogy mindenkiről már zsenge korukban eldöntik, hogy ők kicsodák, és ennek megfelelően sorolják be őket, akkor igazából az a kisebbség sem tudja magát kivonni ez alól, akik egyébként szeretnék fejleszteni magukat. Ők sem tudnak önerőből feljebb jutni, mert őróluk is már zsenge korban el lesz döntve, hogy mivé kell lenniük.
Mindez ugyanígy működik a magyar politikai életben is. Ott is ritka az olyan politikus, aki önfejlesztés által lesz az aki. Aki a magyar politikai életben demokratikus körülmények között sikert érhet el, azt általában a magyar politikai közösség emeli fel a csúcsra. Ez igaz Orbán Viktorra is. Ő azért vált azzá aki, mert életpályája során a magyar politikusi kasztba nőtt bele. A magyar politikai közösség választotta ki erre a feladatra. Magyarországon ez másképp nem is lehetett volna. Nálunk nincs esélye a hosszú távú sikerre egy olyan fajta politikusnak, mint amilyen Németországban Adolf Hitler volt, aki önmaga által kifejlesztett egyéni szónoki képessége és karizmája által teljes mértékben kiemelkedett a tömegből és uralni tudta a német tömegeket úgy, hogy még háborúba is bele tudta vinni őket saját érdekeik ellenében is. Magyarországon Orbán Viktor a magyar politikai közösség politikusa, és ha eltérne attól az irányvonaltól, amit képvisel, akkor a mögötte lévő közösség azonnal megvonná tőle a támogatást, és elsöpörné a népharag, ahogy sok más magyar politikust is elsöpört már a rendszerváltás után.
Éppen ezért nagyon érdekes, hogy a baloldali ellenzék Orbán Viktort valamiféle Hitler típusú akarnok diktátorként aposztrofálja, hiszen Orbán Viktor egyik legnagyobb ellensége Gyurcsány Ferenc éppenséggel sokkal jobban hasonlít Hitlerhez, hiszen ő pontosan azt a politikai stílust próbálta meghonosítani Magyarországon (sikertelenül), amit Hitler képviselt Németországban. Szónokiassággal, karizmával és színpadias performanszokkal uralni a tömeget. Tökéletesen félreérti a baloldali ellenzék a magyarországi politikai viszonyokat, ha Orbán Viktorban valamiféle Hitler típusú akarnok diktátort lát, és saját sikertelenségét Orbán diktátori hajlamainak és akarnok természetének tulajdonítja. A baloldal fő ellenfele nem Orbán Viktor, hanem a politikai közösség, ami mögötte áll. Orbán nem szórakozásból tart nemzeti konzultációt minden évben, hanem azért, mert tudja, hogy az ő hatalma a mögötte álló politikai közösség önkéntes támogatása nélkül semmis. Ezért minden fontosabb döntéséhez tőlük kér megerősítést. A baloldalnak csak akkor van esélye visszaszerezni az uralmat Magyarországon, ha ideológiájában, stílusában valamilyen formában alkalmazkodik ehhez a politikai közösséghez.

Felhasznált Irodalom:

Nem mobil a magyar munkaerő https://www.hrportal.hu/hr/nem-mobil-a-magyar-munkaero-20060602.html

A kémiai vegyületek, vagy kémiai anyagok szerkezetét zenévé alakító program ötlete

Az ókori görög filozófusok sokat írtak a szférák zenéjéről, amely lényegében a naprendszer bolygóinak mozgásához rendelt zenei hangoknak a korabeli elképzelése volt. A nyugati hagyományt pedig mindig is végigkísérte ez a gondolat, hogy a naprendszer bolygóinak mozgásai zenei dallamokat hordoznak magukban. Napjainkban pedig, vagyis az informatika korában létre is hoztak egy weboldalt, amely zenei hangokat rendelt a naprendszer bolygóinak mozgásához. http://whitevinyldesign.com/solarbeat/

A naprendszer szerkezete pedig nagyon hasonlít a mikroméretekben elhelyezkedő atomok szerkezetére. Hiszen ahogy a naprendszer központi csillaga körül bolygók keringenek, úgy az atomok központi protonjai körül elektronok keringenek. Így arra gondoltam, hogy ha zenét lehet rendelni a naprendszer mozgásaihoz, akkor zenét lehet rendelni az atomokból álló kémiai vegyületekhez, vagy kémiai anyagokhoz is. A kémiai vegyületek kémiai elemekből állnak, amelyek lényegében egy atomból felépülő anyagok, csak ezek az egyedüli atomok különböző számú elektront és protont tartalmaznak. A kémiai vegyületek pedig több atom együtteseiből felépülő anyagok, ahol különböző elemek atomjai kapcsolódnak össze egymással egy molekulában, és ezek a vegyületek ezekből a molekulákból épülnek fel.

Véleményem szerint úgy lehetne zenét rendelni a kémiai vegyületek szerkezetéhez, hogy a kémiai periódusos rendszer minden eleméhez rendelünk először egy zenei hangot. Majd létrehozunk egy olyan számítógépes programot, vagy a fent belinkelthez hasonló weblapot, ahol van egy írható sáv, ahova kémiai vegyületek képleteit lehet beírni, vagy bemásolni. Majd a megfelelő gombra kattintva a képletben szereplő kémiai elemekhez rendelt zenei hangokat lejátszani annyiszor ahányszor az adott képletben az elemek szerepelnek. A H2O például a víz vegyületének a képlete, láthatóan két hidrogénatomból és egy oxigénatomból áll, tehát ha ezt a képletet bemásoljuk a programba, és elindítjuk a zenelejátszást, akkor a programnak kétszer kell lejátszania a hidrogénhez rendelt hangot, és egyszer az oxigénhez rendelt hangot.

A programba terveim szerint tetszőleges mennyiségben és sorrendben lehetne kémiai képleteket bemásolni és lejátszani, majd azokat zenei formátumban lementeni, és így hallhatóvá válna az ember számára a kémiai anyagok szimfóniája.

A Duolingo nyelvtanuló applikáció közösségi oldallá alakítása

A Duolingo az egyik legnépszerűbb nyelvtanuló mobil applikáció a világon. A felépítése nagyon egyszerű. A kezelőfelületére belépve ikonokat láthatunk, amiket kézzel kiválasztva nyelvi leckéket érünk el. Itt egymás után következnek a nyelvi feladatok. Ezek túlnyomó részt fordítási feladatok, ahol a kezelőfelületre ki van írva egy idegen nyelvű, vagy anyanyelvű szöveg, alatta pedig egy sáv, ahova szöveget gépelhetünk be. Ide az idegen nyelvű, vagy anyanyelvű szöveg fordítását írhatjuk be, majd az ellenőrzés gombra kattintva, ha jó fordítást adtunk meg, akkor továbbléphetünk a következő feladatra. Ha a fordítás rossz, akkor a program kiírja a helyes fordítást, majd szintén továbbléphetünk, és a későbbiekben újra visszadobja ezt a feladatot a program. Egy ilyen leckében több száz ilyen fordítási feladat van, de ezek egy leckén belül általában ismétlődnek. Körül-belül 20-30 feladattípust ismételnek egy leckén belül 200-300-szor. A feladatok minden lecke során nehezülnek, illetve több nyelvtani és szókincsbeli részletet tartalmaznak. Ebben rejlik szerintem a Doulingo népszerűségének és nyelvtanulásban elért hatékonyságának a titka, hogy egy leckén belül ugyanazokat a fordítási feladatokat sokszor ismétli. Ennek következtében a tanulónak lehetősége van begyakorolni a nyelvi fordítást, és azok a tanulás folyamán előbb-utóbb rögzülnek.

Véleményem szerint az alkalmazás legnagyobb hátránya az, hogy csak előre megírt leckék érhetők el benne előre meghatározott nyelvek között, mint például Magyar-Angol, vagy Német-Angol. Csak angol nyelvet tanulhat mindenki anyanyelvén, más nyelveket csak angolul lehet tanulni. Ha én például magyarként németet akarok tanulni a Duolingon, akkor először angolul kell megtanulnom, és a német nyelvű feladatokat angolról vagy angolra fordíthatom a német nyelvleckékben. Úgy gondolom, hogy ezt a problémát csak úgy lehetne megoldani, hogy az alkalmazást közösségi mobil applikációvá, vagy ezzel párhuzamosan működő közösségi oldallá alakítjuk. A leckék gyártását szerintem a felhasználók kezébe kell adni. Kellene biztosítani minden regisztrált felhasználónak egy felületet az alkalmazáson belül, ahova maga beírhatja egy-egy nyelvi területen és témában, például angol-orosz üzleti nyelv, vagy arab-koreai általános nyelv, saját fordításait forrás és célnyelven. Majd ha ezeket elmenti az oldalon, akkor automatikusan létrejöhetne egy ilyen nyelvlecke, ahol 20-30 ilyen forrás és célnyelvi fordítás 200-300-szor fut le egy lecke során a már előre meghatározott módon.

A felhasználóknak lehetőséget kellene adni, hogy pénzért árulják az oldalon a saját maguk által készített nyelvleckéket, elektronikus fizetési lehetőséget hozzáadva a leckékhez. Amelyekre más felhasználók feliratkozhatnának az oldalon, kapcsolatot alakítva ki így a felhasználók között, esetleg úgy hogy mindenkinek lehetne egy Facebook-szerű profiloldala ahol láthatóak lennének, hogy kihez iratkozott fel, és hogy milyen saját nyelvleckéket hozott létre. Ezzel egy nyelvtanuló közösségi oldal jönne létre a Duolingo-ból, amely a sokszínű nyelvtanulás lehetőségét biztosítaná a felhasználóknak.

Suggestions for further developing scientific exploration devices on the Mars Astrobiology Explorer mission

The scientifically revealed features of the Mars planet: as a result of its geological past, meteorological properties and potential water abundance the best candidate for a possible abode of extraterrestrial life. Therefore, there is a need for a scientific mission that reveals the possibility of living on the planet Mars in the past or in the present. The Mars astrobiological discovery should therefore follow a dual goal. Explore the surface formations of Mars and their geochemical composition with remote sensing devices. Also select rock samples. Possibly return to Earth.
The research of Martian life requires the exploration of a wide range of integrated planetary processes. We need to identify those places on the planet where circumstances are the most ideal for life's development. Where it is most likely that life has appeared in the past or in the present. Within this process, the geological and geophysical evolution of Mars should be explored. The history of volatile substances and the climate, as well as the characteristics of the surface and the groundwater environment should be examined.
The geographic and temporal distribution of liquid water should be explored. The geographic and temporal distribution of liquid water and the existence of other resources needed for life, such as energy, should be explored. We need to identify the areas where liquid water was present. It is necessary to analyze micro and macro material of sediments and other materials. Identify the organic molecules on the planet and explore the historical process of the formation of minerals. We must explore the geochemical characteristics of the planet, the specific mineral compositions and the life-style redox reactions. The ultimate goal of exploring the planet's entire astrobiological potential is to bring the collected material back to Earth so scientists can research for more advanced methods.
To achieve the goals, a Mars rover must be delivered to Mars. This should be built so that it can rove 20 kilometers with over its nominal 500 nominal lifetime. The rover must be equipped with a mast-based remote sensing instrument and an arm-based in-situ measurement capability. The ability to deposit collected rock samples in protective packaging must be ensured. Added as a primary as a contingency pairing in sample caches. These caches must be picked up by a later mission in a rising vehicle to return to Earth.
To identify the potential locations of Marsi life and to find evidence of life, the instruments of rover must have the following properties. It must be capable of collecting the rock samples in the proper state, without serious injuries, destroying, and returning them to the Earth in appropriate protective packaging. There is a need for an appropriate outdoor camera system that selects and identifies the required pattern of rock in the field environment. There is a need for electronic imaging devices that determine the texture of rocks and soil. There is a need for devices that detect mineral and organic compounds to find signs of life. There is a need for devices that measure the bulk concentration of the main chemical elements of the surfaces.
The creators of the mission designed only hard, arm-based tools by the rover to target the measuring instruments. So I suggest using new technologies to design and use soft and flexible tools to better test hard-to-reach areas. Such is a cliff, or the underground water streams on the planet. New technologies that can be used include flexible, soft robotics. The science of flexible robotics wants to build future robots from soft and flexible materials to make it easier to adapt to unpredictable environmental conditions than hard robots. That are absolutely interesting robot tools have been designed with this method. Small, polyp-shaped robots are also designed, which are able to climb through smaller slots with their flexible movement.
Robots are also designed that can swim and move in the water like a fish. These robots can penetrate into the lower gaps of the surface of the planet to be able to thoroughly examine the inside of cliff or the inside of underground water streams with cameras and sensors attached to them. Flexible robotics in the future may probably be combined with so-called 4D printing. The science of 4D printing want add the time to three spatial dimensions of 3D printing. This is done by printing third-dimensional objects from soft materials that are able to change their shape in time to external influences such as contact with heat or water. If we could build robots that are not only flexibile, but able to change their shape, they would be able to solve new tasks in the underground water streams of Mars.
It should be noted that not only large and difficult to move cameras and sensors exist. There is also a so-called endoscopic camera, consisting of a long cable that connects to the computer and a small camera mounted at the end. It is designed specifically for test of difficult access areas. I think such a device can be used to test of difficult acces area on Mars. To develop remote sensing, it would be necessary to use nature solutions. Certain animal species use solutions in the field of aerial or aquatic remote sensing, which can be used by technical sciences as well. I would like to describe two examples. The cockchafer beetle's head antennas can detect nectar and other plant foods by the air which contact with its antennas, and even an underground mushroom presence can detect with these. Scientific use of such a solution can help to find organic materials on Mars. Spiny lobster can detect odors underneath the water with its special antennas, which can help underwater remote sensing realize on Mars.

Works Cited

Raymond E. Arvidson, Lisa May: Planetary Science Decadal Survey Mars 2018 MAX-C Caching Rover http://www.nap.edu/…/App%20G%2007_Mars-Astrobiology-Explore…
Giada Gerboni: The incredible potential of flexible, soft robots https://www.ted.com/…/giada_gerboni_the_incredible_potentia…
Four-dimensional printing https://en.wikipedia.org/wiki/Four-dimensional_printing
Cheap USB Borescope Endoscope Camera Review https://www.youtube.com/watch?v=ee7Pr4XsDGw
Underwater sensors detect odors https://asknature.org/str…/underwater-sensors-detect-odors/…
Fan-like antennae aid sensing https://asknature.org/strat…/fan-like-antennae-aid-sensing/…

Bolygózene több naprendszerből

Létezik egy olyan oldal, ami a naprendszer bolygóinak mozgását konvertálja zenei hangokká. http://whitevinyldesign.com/solarbeat/ Én ezenkívül felfedeztem egy olyan oldalt is, amely az univerzumban máshol található újonnan felfedezett naprendszereket modellezi. Láthatólag egyszerre az összeset. https://www.youtube.com/watch?v=gnZVvYm6KKM Ezt hívják Kepler orrery-nek. Felmerült bennem az ötlet, nem lehetne az újonnan felfedezett naprendszerek bolygómozgásait, vagy ilyen naprendszerek egész csoportjainak, tehát egész Kepler orrery-knek a bolygómozgásait felhasználva zenei hangokat konstruálni.

Egy szombathelyi kiállításról

Leírnám akkor, hogy mit láttam és hallottam Szombathelyen a rómaiak csillaghitéről szóló kiállításon. A rómaiak vallásossága szorosan összefüggött az égitestekkel, közelebbről a naprendszer bolygóival. A naprendszer bolygóit Isteneikkel hozták kapcsolatba. Nem lehet pontosan tudni, hogy a bolygókat nevezték el Isteneikről, vagy Isteneiket a bolygókról. Mindenki ismeri a római Istenneveket: Mars, Merkúr, Jupiter, Szaturnusz, Vénusz vagy éppen Sol, aki a nap Istene volt a rómaiaknál. Még a holdat is megistenítették. Akinek, mint kiderült a Lucifer, vagyis a fényhozó melléknevet adták.
Ezeket az eltérő istenségeket különféle tulajdonságokkal ruházták fel. Vénusznak például nőies tulajdonságokat adtak, Merkúr pedig a bolyongó vándorok Istene volt. Sol a nap pedig a birodalmat reprezentálta. Ami nagyon érdekes, hogy a római birodalom vége felé, amikor a keletről jött új vallások és kultuszok kezdték elárasztani a birodalmat, megjelent egy olyan kultusz is, amely magába olvasztotta, és egységesítette a rómaiaknak ezt az égitestekhez kötődő hitrendszerét. Ez volt a Mithrász kultusz. A Mithrász kultusz az egyik legnépszerűbb vallási forma volt a végóráit élő római birodalomban, főleg az európai területeken volt elterjedt.
A Mithrász Istennév állítólag perzsa, vagy indiai eredetű, de a tudomány mai állása szerint a vallás római megfelelője egész más volt, mint keleten, csak a nevet kölcsönözték keletről. A vallás központi eleme, mint sok más római kultusznak is, egy beavatási szertartás volt, amelynek hét szintje volt, és mind a hét szint egy a római vallásosságban meglévő bolygóistenséghez kötődött. Sorrendben: Merkúr, Vénusz, Mars, Jupiter, Hold, Nap, Szaturnusz. Ezt a hét szintet kellett végigjárnia a beavatottnak, hogy a csillagok világán keresztül a mennybe jusson. A beavatást egy barlangszerű vallási létesítményben (mithraneum) végezték, amelynek a felépítése, szakrális geográfiája is ezeket az asztrológiai jelképeket tükrözte. A Fertőrákosi mithraneum mennyezetét például csillagokkal díszítették.
Mivel pedig Mithrász útja a hét bolygószinten keresztül a mennybe vezetett, ez a kultusz olyan hatást gyakorolt a római hitéletre, hogy a túlvilág képzete, amely addig a Föld gyomrában, egy sötét és reményvesztett helyen foglalt helyet római hitrendszerben, kezdett átkerülni az égbe. Ami tulajdonképpen a szintén akkoriban megjelenő kereszténységgel rokonítja a Mithrász kultuszt, mint ahogy az is, hogy egyes legendák szerint Mithrász szűztől született, vagy a vérkeresztség motívuma is, konkrétan az a legenda, hogy Mithrász egy bika leölésével teremtette a világot, hogy késsel megszúrta a bikát, és kiömlő véréből lett a világ, vagy másként a tejút, ahol a bika kiömlő vére csillagászati jelleget vesz fel. A beavatottakat is egy bika vérével öntötték le, amely a vérkeresztség jellegzetes motívuma, és Krisztus kiömlő vérével van analógiában.
Hogy a túlvilág a birodalom vége felé kezdett átáramlani az égbe, és ezt csillagászati motívumok kísérték az is jelzi, hogy amikor Julius Ceasar Istenné avatta magát megjelent az égen egy üstökös, amit a római köznép úgy értelmezett, hogy a császár lelke az égbe költözött. A Mithrász kultusz az égbe jutást kínálta a rómaiaknak, és ez először csak és kizárólag a császárok privilégiuma volt akkoriban. Így a Mithrász kultusz úgy egységesítette a rómaiak égitestekhez kötődő vallási képzeteit, hogy a menny felé irányította őket. A mennyországot a csillagok közé helyezte. Egy jól ismert vallásfilozófus, Molnár Tamás szerint pedig a csillagászat keresztény tudomány, mert csak azáltal vált lehetővé a csillagos ég tudományos vizsgálata, hogy a kereszténység megtisztította a csillagokat a hozzájuk kapcsolódó pogány vallási képzetektől, démoni lényektől. Ahogy a Mithrász kultusz a csillagok közé helyezte a mennyországot, úgy a kereszténység a keresztény mennyország tiszta fényével sterilizálta a csillagos eget.
Így ha igazak a kiállítás tételei, akkor felmerül a kérdés, hogy valóban a legnagyobb ellenfele volt e a Mithrász kultusz a kereszténységnek, az ókori Rómában, ahogy azt a vallástörténészek állítják, vagy inkább az előkészítője?

Felhasznált Irodalom:

Mithrász: https://hu.wikipedia.org/wiki/Mithr%C3%A1sz
Molnár Tamás: A pogány kísértés, KAIROSZ KÖNYVKIADÓ KFT., 2000.
Mágia és csillaghit a rómaiaknál – időszaki kiállítás anyaga, Szombathely ISEUM SAVARIENSE, 2018.

Automatikus tárgyszavazás a titkosszolgálati megfigyelésben

Sokat lehetett hallani az utóbbi időben a titkosszolgálati megfigyelésről, amelyet egykor a kommunista NDK-ban a német szocialista titkosrendőrség a STASI végzett, majd manapság az elhíresült lehallgatási botrány során kiderült amerikai megfigyelési rendszer, az NSA van terítéken, amely már az egész internetre kiterjedő adatgyűjtést végez. A STASI az 1953-ban kitört NDK felkelés nyomán jött létre, hogy adatokat gyűjtsenek a párt elleni újabb szervezkedések gyors felderítésére és elfojtására. Az amerikai NSA pedig a 2001 szeptember 11.-ei terrortámadás nyomán jött létre, az esetleges újabb terrorista szervezkedések gyors felderítésére és elfojtására.
A két szervezet közötti legfőbb különbségek abban érhetők tetten, hogy a STASI alapjában véve még alacsony technológiai felszereltséggel dolgozott, és így nem számítógépes algoritmusokat, hanem beszervezett emberi kémeket vett igénybe a lakosság megfigyelésére, akik folyamatosan jelentéseket írtak közvetlen környezetükről. Az NSA viszont az elektronikus technológiát használja adatgyűjtésre. Folyamatosan rögzíti a világ egészén lefolytatott telefonhívások, e-mail küldések, chat beszélgetések, stb. adatait. Ezeket elemzi folyamatosan, hogy megtalálja az újabb terrorista szervezkedések jeleit.
Fontos különbség még a két szervezet között, hogy míg a STASI alapvetően a az emberek közötti kommunikáció tartalmi oldalát rögzítette, tehát konkrétan elhangzott beszélgetéseket, cselekedeteket rögzített, addig az NSA, csak az elektronikus hálózatokon lezajló kommunikáció metaadatait rögzíti, vagyis a kommunikáció körülményeiről szerez adatokat. Így egy telefonbeszélgetés földrajzi helyéről, idejéről, vagy egy e-mail elküldésének időpontjáról, stb. Ami ugyan kevesebb információt tartalmaz, de hatékonyabb megfigyelést tesz lehetővé, mert így táblázatba rendezhető adatokat kapnak, amelyeken matematikai és statisztikai eszközökkel teljes körű elemzéseket végezhetnek, míg a kommunikáció tartalmi oldalának elemzéséhez rengeteg emberre lenne szükség, hogy minden hálózaton lefolytatott beszélgetést külön elolvasson, vagy meghallgasson.
Így viszont statisztikai eszközökkel gyors elemzéseket lehet végezni arról, hogy az emberek kommunikációjában mi számít normális, és mi számít gyanús viselkedésnek, ha például valahol két személy egyszerre kapcsolja ki a mobiltelefonját, vagy ha túl sokáig beszélget valaki egymással stb. Ilyen esetekben utána lehet nézni ezen a gyanús viselkedésű személyek személyazonosságának, és célzott megfigyelést lehet rajtuk végezni. Miután kiderült, hogy Amerika ilyen formában figyeli meg a világot, bizonyos politikai szervezetek aggályaikat fejezték ki amiatt, hogy ez a magánélet megsértését, és ezzel együtt a demokratikus jogok megsértését jelenti. Én egyet értek azzal az alapelvvel, hogy meg kell figyelni, és ki kell szűrni az esetleges terrorista támadásokat. Ezért azon gondolkodom, hogy nem e lehetne hatékonyabbá tenni a megfigyelést úgy, hogy ötvözzük a STASI-nak a kommunikáció tartalmára irányuló megfigyelési módszereit az NSA-nak a kommunikáció körülményeire irányuló megfigyelési technikájával, hogy nemcsak a kommunikáció körülményeihez, tehát a beszélgetés földrajzi helyéhez, hosszához stb., adunk metaadatokat, hanem annak tartalmához is.
Konkrétan arra gondoltam, hogy automatikusan tárgyszavazni lehetne a hálózaton lezajló beszélgetések tartalmát, mint ahogy a könyvtárakban a könyvtári dokumentumokat tárgyszavazzák a könyvtárosok, azok témái szerint. Így például ha a hálózaton valaki egy szerelmes e-mailt küld valaki másnak, akkor annak azt a tárgyszót lehetne adni, hogy szerelem, ha valakik éppen egy bűncselekmény elkövetéséről beszélgetnek az interneten, annak lehetne azt a tárgyszót adni, hogy bűnözés és így tovább. Így ugyanolyan egyszavas, táblázatba rendezhető metaadatokhoz jutnánk, mint a kommunikáció körülményeinek a rögzítésekor, és ezeknek az adatoknak az elemzésével hatékonyabban tudnánk azonosítani az esetleges veszélyforrásokat.

Ha például egy telefonhívás tárgyszavazásakor olyan tárgyszót kapunk, hogy terrorizmus, akkor már azonosítottunk is a veszélyforrást, és ha ezeket a tárgyszavakat táblázatba rendezzük, akkor azok gyorsan visszakereshetővé válnak. Már vannak olyan automatikus tárgyszavazó programok, amelyek az elektronikus dokumentumok tartalmának elemzésével gyorsan, és automatikusan tudnak tárgyszavakat rendelni elektronikus dokumentumokhoz az különféle elektronikus adatbázisokban, így emberi munkavégzés nélkül is gyorsan lehet ma már tárgyszavazni, miért ne alkalmazhatnánk ezt a titkosszolgálati megfigyelésben is?

Felhasznált Irodalom:

Dr. Kovács Béla Lóránt: Automatikus Tárgyszavazó Program (ATP) http://kifu.videotorium.hu/hu/recordings/10383

Global Media, War, and Technology https://www.edx.org/course/global-media-war-and-technology

Halhatatlan gyász

Haldokló föld zárványban,
Holt életút jármában,
Parttalan homály dereng.
Úttalan utakon.
Lelkem sötétségbe zárva,
Gyász gyötrelemre várva,
Mélység sár vizét iszom.
Örökké tévelyegve,
Halhatatlan fények
Felé émelyegve.
Mindig meghalva,
Majd mindig újra
Feltámadva, hol
Engem sirat a sár,
És engem éltet a fény.
Örök agóniában,
Szakadatlan diszharmóniában,
Akár a halhatatlan gyász.

A vers Lisa Gerrard és Patrick Cassidy: Sailing to Byzantium című zeneművének hatására készült. Itt meghallgatható: spotify:track:5l2tyZmPz22Krx8HJawmmG

A hvg és a baloldali média rejtett antiszemita megnyilvánulásai

A hvg baloldali hetilap hasábjain mostanában rendszeresen lehet olyan cikkeket olvasni, amelyek az internetes közösségi médiát, és azon belül is legfőképpen a facebookot támadják. Ezek a cikkek főképpen arról szólnak, hogy milyen nagy veszélyt jelent a felhasználókra nézve, ha megadják adataikat a közösségi médiumokban, mert azokkal visszaélhetnek. Rossz célokra használhatják fel őket, vagy éppen külső erők ellophatják ezeket az adatokat. Olykor pedig már-már egyfajta új világuralmi mítoszt vizionálnak a közösségi média mögé, hogy például a facebook és személy szerint Mark Zuckerberg, aki történetesen zsidó származású, korlátlan befolyást akar szerezni az emberiség felett azáltal, hogy megszerzi és használja adatainkat. Ez pedig szerintük alapjaiban veszélyezteti a demokráciát és az alapvető emberi jogokat szerte a világon.
Nem tudom, hogy vannak vele, de ez engem egyre inkább kezd emlékeztetni a Jobbik médiumaiban rendszeresen megjelenő összeesküvéselméletekre, ahol a szabadkőművesség akar ehhez hasonló módon világuralmat szerezni élén a zsidó pénzmágnással: Rothschild báróval. Csak itt a szabadkőművességet a közösségi média, a zsidó Rothschild bárót pedig a szintén zsidó Mark Zuckerberg helyettesíti. Nézzük meg közelebbről, hogy mi van emögött a mély baloldali ellenségeskedés mögött a közösségi médiával szemben. Valóban csak az emberi jogok és a demokrácia miatti félelem? Vagy inkább a baloldal egyetemesnek mondható és elsődleges célja, amelyet mindig is követett, vagyis a kapitalizmus megdöntése? Én a második lehetőségre szavazok, és ki is fogom fejteni, hogy miért.
A közösségi médián tudvalevőleg minden ember meg szokta adni több-kevesebb adatát, tehát az nem más, mint a személyi adatok egyfajta gyűjtőhelye. Az emberek adatai pedig, ahogy azt ki fogom fejteni a későbbiekben, motorjai a most kibontakozó új ipari forradalomnak és az erre épülő új kapitalizmusnak. Korunk technológiai szótárában az egyik legfontosabb fogalom a Big Data. Ez az új tudományág a közelmúltban keletkezett, az informatika robbanásszerű fejlődésének köszönhetően, mivel nagyon nagy mennyiségű adat gyűlt össze szinte minden gazdasági és technológiai szektorban. Így a kereskedelemben, az orvostudományban, a távközlésben, a genetikában, a csillagászat területén stb.. Mint tudományág pedig arra jó, hogy ezekben a nagymennyiségű adathalmazokban összefüggéseket és mintázatokat keressen különféle matematikai és statisztikai eszközökkel. A kereskedelem területét példaként véve egy olyan kereskedelmi adathalmazban, ahol az tartják nyilván, hogy a vevők miket vásároltak, lehet például összefüggéseket keresni az egymást kiegészítő termékek vásárlásának gyakoriságai között.
Így például elemezni lehet, hogy azok a vásárlók, akik gyakran vesznek kenyeret hány százalékban vásárolnak mellé tejet is. Ha pedig gyakran vásárolják ezt a két terméket együtt az hasznos információ a bolt számára, hiszen akkor érdemes a pékárukat, és a tejtermékeket egymás közelébe pakolni a boltban, hogy kényelmes legyen a vásárlás. A Big Data technológiája ma már a mesterséges intelligencia kutatásban is teret nyert, amiből egy külön tudományágat hasított ki magának. A gépi tanulás elméletét, ami azt jelenti, hogy ha egy Big Data alkalmazást, amely folyamatosan és automatikusan elemez egy ilyen nagy adathalmazt statisztikai eszközökkel, akkor az így kielemzett tények képessé tehetik ezt az alkalmazást arra, hogy bizonyos feladatokat jobban oldjon meg akár az embernél is.
Például az orvostudomány területén, ha egy ilyen Big Data alkalmazásba betáplálunk egy rakás képet melanómás daganatokról, továbbá adatként azt is, hogy melyik volt rosszindulatú és melyik volt jóindulatú. Akkor ez az alkalmazás statisztikai eszközökkel elemezni tudja, hogy a fényképeken a daganatokat milyen elváltozások jellemzik nagyobb százalékban, ha azok rosszindulatúak, vagy ha jóindulatúak, és ha legközelebb betáplálják neki egy új melanóma gyanús beteg fényképét, akkor arról meg tudja állapítani, hogy az a daganat rosszindulatú, vagy jóindulatú. Általában jobban is, mint egy bőrgyógyász, mert több daganat fényképe áll a rendelkezésére, mint amennyit életében egy bőrgyógyász láthatott, és így mesterséges intelligencia alapú orvosi diagnózisokat állíthatunk elő.
A gépi tanulásra alapozott mesterséges intelligencia alkalmazásokat ma már nagyon sok területen alkalmazzák, még a tudományos kutatás területén is. Létezik olyan Big Data alapú mesterséges intelligencia alkalmazás, ami a korunkra már óriási mennyiségűre növekedett orvosi publikációkat vizsgálja át és elemzi, amelyeket egy ember száz évig sem tudna elolvasni, hogy azokban új összefüggéseket fedezzen fel, amelyek új tudományos eredmények magvai lehetnek. A Big Data technológiákra épülő mesterséges intelligencia alkalmazásokat mindenhol alkalmazzák már szerte a gazdaságban, így az ipari termelésben, az önvezető autók gyártása terén stb.
A megnövekedett adatmennyiségre, vagyis a Big Data technológiára épülő mesterséges intelligencia alkalmazások pedig így motorjai lehetnek a most kibontakozó új ipari forradalomnak. Amit azért neveznek új, vagyis második ipari forradalomnak, mert jellegében hasonlóságot mutat az első ipari forradalommal. Hiszen ahogy az első ipari forradalomnak a mesterséges, emberi izmoktól elszakadt erő volt hajtóereje, így a gőzből, a szénből, az olajból, vagy éppen a villanyáramból származó mesterséges erő, addig ennek az ipari forradalomnak a mesterséges értelem a hajtóereje. Míg az első ipari forradalom gépeit a földből kibányászott szén, olaj, gáz és egyéb más foszilis energiahordozók működtették, addig ennek az ipari forradalomnak a gépeit az ember által létrehozott és gépekbe pumpált mesterséges értelem működteti.
Továbbá van még egy közös sajátossága is a két ipari forradalomnak. Hiszen mindkét esetben szükséges volt még valamire, ami felszínre hozta a mesterséges erőt, illetve a mesterséges értelmet. Ez az első esetben pénz volt, hiszen mindig is hitelpénzre volt szükség, hogy valaki vállalkozásba kezdjen és bányát nyisson, hogy ki tudja bányászni az első ipari forradalom elindításához szükséges nyersanyagokat, a szenet, az olajat vagy a gázt. A második esetben pedig ez a valami az adat, hiszen az embereknek meg kell adniuk az adataikat, hogy azokat a mesterséges intelligencia alkalmazások elemezni tudják, és így fejleszteni tudják önmagukat, hogy a második ipari forradalom motorjai lehessenek.
A pénzről részletesen ír Karl Marx a legismertebb baloldali forradalmár a Tőkében, ahol azt fejti ki, hogy a pénz forgási sebessége a kapitalizmus igazi motorja. A tőkés vállalkozásának elindításakor megvásárolja a szükséges termelési eszközöket, továbbá a munkások munkaerejét, majd amikor le lett gyártva és el lett adva a sok termék, akkor a munkás belefektetett munkaerejének csak kis részét téríti meg bér formájában. A többletet pedig eltulajdonítja, amiből jókora többletjövedelemre tesz szert, hogy az így nyert pénzen aztán újra termelőeszközöket, és munkaerőt vásároljon, amiből aztán újra többletnyereségre tesz szert, és így tovább a végtelenségig. A tőkének, vagyis a pénznek ez az örökös körforgása a kapitalizmus motorja Marx szerint, amely mindig újratermeli a tőkét, vagyis a pénzt, és ezt az örök körforgást kell megtörni ahhoz, hogy megdöntsük a kapitalizmust.
Vajon a mai kor marxistái nem ugyanezen elvek szerint akarnak e eljárni akkor, amikor arra buzdítanak, hogy ne adjuk meg adatainkat a közösségi oldalakon? Amikor azt mondják, hogy ne regisztráljunk oda? Vagy ha már regisztráltunk, akkor iratkozzunk ki onnan? Vajon, ha a mai kor kapitalizmusának már nem annyira a pénznek, hanem az adatnak a körforgása a hajtómotorja, akkor nem éppen az adat körforgását akarják ezzel megakasztani? Ha az emberek nem adják meg az adataikat a közösségi alkalmazásoknak, akkor a mesterséges intelligencia alkalmazásoknak nem lesz mivel fejleszteni magukat, és az új ipari forradalom megakad. Ahogy Marx a pénz körforgását akarta megtörni, úgy a mai kor marxistái az adat körforgását akarják megtörni, hogy elérjék a várva várt célt, és megdöntsék a nagytőkét.
Ami még érdekesebb, hogy a vígan támadott nagytőkés személye is analógiát igyekszik mutatni a régi korokkal. Abban a korban, amikor a pénz volt a kapitalizmus motorja, a kapitalizmusellenes összeesküvéselméletek a szabadkőművességet támadták, aki fantazmagóriáikban uralma alá akarja hajtani a világot, és az élén egy zsidó pénzmágnás báró Rothschild állt. Ma, amikor az adat a kapitalizmus motorja az új kapitalizmusellenes marxisták az adatokat felhasználó közösségi médiát támadják, amelynek az élén a zsidó informatikus adatmágnás Mark Zuckerberg áll. Tiszta sor, hogy a történelem mennyire ismétli önmagát, hihetetlen! Az antiszemita fantáziákban a zsidó személye mindig összefonódik magával a kapitalizmussal, vagy a modernitással, illetve a haladással. Marx is azt hirdette, hogy a zsidó szelleme egyenlő a pénzzel, a zsidó maga a kapitalizmus megtestesítője, így ez ma sem lehet másképp.
Nemrégiben olvastam egy angol nyelvű oldalon egy olyan elemzést, mely szerint az emberek azonosításához és megfigyeléséhez használatos Big Data alapú arcfelismerő szoftvereket főképp izraeli cégek gyártják és értékesítik tovább különféle titkosszolgálatoknak, mint például az amerikai CIA-nak. Illetve a közösségi média illetékeseinek, így a facebooknak. Ennek nyomán pedig a közösségi média és a titkosszolgálatok tevékenysége kezd összeérni. Ezek a már-már leplezetlenül antiszemita megnyilvánulások egyre szélesebb nyilvánosságot kapnak a baloldali média berkein belül.

Felhasznált Irodalom:

Kevin Kelly: Hogyan eredményezhet a mesterséges értelem második ipari forradalmat? https://www.ted.com/…/kevin_kelly_how_ai_can_br…/transcript…
Karl Marx: A tőke I-III. (A politikai gazdaságtan bírálata), Budapest, 1949.
Konrad Löw: A kommunista ideológia vörös könyve, Kairosz kiadó, 2003.
Itt a lista: 52 vállalatnak adta át adatainkat a Facebook, meglepetések is akadnak http://hvg.hu/…/20180702_facebook_adatmegosztas_telefongyar…
Frederic Morton: A Rothschildok - Egy család története, Corvina, Budapest, 2002.
Global Media, War, and Technology https://www.edx.org/course/global-media-war-and-technology

A történelem vége zsákutca lehet, és ha igen mi a megoldás?

Francis Fukuyama: A történelem vége című könyve a 90-es évek slágertémája volt. Nekem már megjelent ezzel kapcsolatban egy cikkem egy rangos magyar társadalomtudományi folyóiratban, aminek, ennek ellenére, mindmáig kevés visszhangja volt. Most folytatnám ezzel kapcsolatos eszmefuttatásaimat, mert már úgy érzem jobban értem Hegel filozófiáját, amire Fukuyama gondolatmenetét építette, holott szerintem ő maga sem értette meg ezt a filozófiai rendszert.
Hegel történelemfilozófiája lényegében nem más, mint a modern káoszelméletnek a történelemre való alkalmazása. Nála az emberi történelem úgy bontakozik ki, mint egy fraktál, amely a káoszjelenségek legattraktívabb megjelenítője. „A káoszelmélet olyan egyszerű nemlineáris dinamikai rendszerekkel foglalkozik, amelyek viselkedése az őket meghatározó determinisztikus törvényszerűségek ellenére sem jelezhető hosszú időre előre. Az ilyen rendszerek érzékenyek a kezdőfeltételekre (lásd pillangóhatás). A sok összetevőből álló, bonyolult rendszerekről (például légkör, turbulens folyadékáramlás, lemeztektonika, gazdasági folyamatok stb.) régóta ismert, hogy bonyolult lehet a viselkedésük. A káoszelmélet nagy eredménye azonban annak kimutatása, hogy egyszerű, néhány állapotjelzővel leírható determinisztikus rendszerek is mutathatnak összetett, megjósolhatatlan viselkedést.”
Magyarul a káoszjelenség olyan determinisztikus jelenségek gyűjtőneve, amelyekbe a mély determinizmus, vagyis előre meghatározottság, ellenére mégis befurakszik a véletlenszerűség, a kiszámíthatatlanság, amit szabadságnak is nevezhetünk. Az egyik legmeghatározóbb káoszjelenség, amit Hegel történelemfilozófiájának szemléltetésére is alkalmazhatunk az nem más, mint az emberi test kifejlődése. Az emberi szervezet egy DNS-nek nevezett óriásmolekulából fejlődik ki, amelyben az emberi szervezet minden lehetséges tulajdonsága, mint kémiai információ bele van zsúfolva, eléggé determinisztikus módon, hiszen ezek az egybekapcsolt információk előre meghatározzák, hogy mivé lehet egy emberi lény. Majd a fejlődés során, ahogy egy pillangó szárcsapásból létrejövő légmozgásból vihar fejlődik egy másik földrészen, úgy a DNS-ben meglévő genetikai információk lassan elkülönülnek ebből a kollektív egységből. Kézzé, lábbá, szemmé alakulnak, úgy, hogy a véletlenszerűség, vagyis a szabadság beférkőzik a DNS determinisztikus rendszerébe a káoszelmélet törvényszerűségeinek megfelelően, és kibontja az abban meglévő lehetőségeket.
Ezt a biológusok már régóta tudják, hogy az emberi test a káoszelmélet törvényszerűségeinek megfelelően fejlődik ki a DNS-ből, éppen ezért az emberi test, vagyis az érhálózat, az izomzat stb. hasonló egy fraktálhoz. Lényegében minden, ami a káoszelmélet törvényei szerint fejlődik az nem más, mint kibontakozás, ahol egy meglévő determinisztikus magba beférkőzik a véletlenszerűség, a szabadság és a fejlődés során elkülönülnek a benne már meglévő részek. Hegel lényegében ezt a fejlődési modellt alkalmazta a történelemre. A történelem az ő szemléletében nem más, mint hogy egy szigorú törvények uralta kollektív társadalmi közösségből a történelem végén kialakul az egymástól elkülönülő, öntudatos egyének polgárinak nevezett anarchisztikus társadalma. A társadalmi determinizmusba beférkőző véletlenszerűség, és szabadság Hegel szemében a szellem, amely a történelem előrehaladtával egyre inkább átitatja a világot.
Így a hegeli történelemfilozófiában a társadalmi haladás nem technikai fejlődést, vagy életszínvonal növekedést jelent, hanem a kollektív társadalmi rendszer részeinek lassú elkülönülését, magyarul az emberi egyének társadalomtól való egyre határozottabb elkülönülését, ahol a történelem végén minden emberi egyén saját maga határozhatja meg minden életmegnyilvánulását felszabadulva minden hatalom és tekintély alól. Ez az anarchisztikus modell lenne a történelem vége, amely viszont Hegel filozófiájában is csak annyit állít magáról, hogy a lehető legszabadabb, de semmiképpen sem a legjobb társadalmi formáció. Hiszen ez sem elégíti ki az ember minden veleszületett igényét.
Ez jól látszik a történelem végéről kialakult társadalmi diskurzusból is, amelynek az egyik legfőbb ellenvetése a történelem végével kapcsolatban, hogy perspektíva nélküli és új eszmék nélküli, mert az emberiségnek nincs ötlete, hogy hova fejlődhetne tovább, nem tudja, hogy hogyan folytathatná saját történelmét. Még hogy nincs ötlete? Kérdezhetné valaki. Hiszen szinte minden nap jelennek meg olyan könyvek, amelyek új világmegváltó gondolatokat hirdetnek a környezetvédelemről, a művészetről, vagy éppen a tudomány fejlődéséről. Nem volt még olyan kor a világtörténelemben ahol ilyen szabadon megnyilvánulhatott volna mindenki az interneten a különféle blogokon, közösségi oldalakon szerte a kibertérben, ahol mindennap új és új gondolatok fogalmazódnak meg a világ jövőjét illetően, mint ahogy nincs hiány az új művészi kifejezéseket illetően sem a különféle zene, videó, kép és egyéb más médiatermékeket megosztó oldalakon sem.
Tehát ez nyilvánvalóan nem igaz. Új eszmékből nincs hiány, sőt éppen, hogy túltermelés van belőle. Amiért mégis úgy érzik az emberek, hogy ez a világ eszmék és ötletek nélkül való, és amiért talajt vesztettnek érzik magukat benne, az azért van, mert ezeknek az eszméknek nincs lehetőségük arra, hogy történelemformáló erővé lépjenek elő. Hiszen a történelem végének eszméjéből az következik, hogy ha egy emberi egyén eszméjével előtérbe tudna kerülni, és azt a többi emberre ráerőltetve kollektív egységbe tudná őket vonni, és velük együtt történelemformáló erővé tudna előlépni, az a rendszer logikájából következően nem előrehaladás lenne a történelemben, hanem visszarendeződés. Mert a történelmi haladás a hegeli rendszer szerint éppen a kollektív egységtől való folyamatos elkülönülést jelenti, ami korunkra befejeződött, tehát nincs lehetőség arra, hogy valamilyen társadalmi szegmens történelemformáló erővé lépjen elő, hanem csak egymással hadakozó, vagy éppen egymással együtt sodródó emberi egyének halmaza létezhet a társadalomban, amelyeknek véletlenszerű egyéni konfliktusai, zseniális vagy éppen rossz ötletei indukálhatnak fejlődést ugyan a társadalom bizonyos területein. Mint például a tudomány vagy a művészet területén, de olyasmi, hogy a társadalom egésze egy karizmatikus egyén mögé állva valamiféle konkrét cél felé haladjon ezután már soha többé nem lehetséges.
Korunkban minden egyénnek van lehetősége arra, hogy az interneten közzétegye véleményét, gondolatait, de arra hogy ezek köré a gondolatok köré tömegek álljanak be, és hogy valamiféle történelemformáló erővé váljanak, vajmi kevés esély van. Itt Magyarországon Orbán Viktort tartják olyan egyéniségnek, aki tömegeket tud megmozgatni, de szerintem őmögéje sem azért állnak be az emberek, mert annyira szeretik, és minden gondolatával egyet értenek, hanem mert ha nem őt választanák az a teljes anyagi és szellemi ellehetetlenülés felé taszítaná őket. Egyszerűen azért állnak be mögé, mert nincs más alternatíva. Teljes lelkesedéssel csak azokban a korokban álltak be valamilyen eszme vagy egyén mögé az emberek, amikor a fejlődés még az ő egyéniségük függetlenebbé válása felé haladt. Csak olyan személyek és eszmék mögé álltak be nagy lelkesedéssel, amelyek az ő egyéni függetlenedésüket ígérték. Amikor már ez a folyamat lezajlott és a további fejlődés már csak úgy lehetséges, hogy valamilyen célnak, személynek vagy közösségnek alá kell rendelődni, a lelkesedés azonnal alábbhagy.
Ebben a rendszerben az emberi egyén szabadon kifejezheti egyéniségét, kiírhatja a gondolatait az internetre, felrakhat oda művészeti vagy tudományos műveket is, de arra, hogy egyéniségét ezen túl kiterjessze, vagyis hogy az őt körül vevő világ felett egyéniségével befolyást és hatalmat szerezzen, és a történelmet saját igényei szerint alakítsa, vajmi kevés lehetősége van. Ha sikerül is neki azt az alárendeltjei, akkor is csak kényszerként fogják megélni, amit rájuk erőltettek sohasem fogják önként elfogadni. Pedig az ember alapvető szükséglete nemcsak az, hogy egyéniségét kifejezze, hanem hogy kiterjessze. A hatalom, a hatalom akarása a történelem igazi mozgatórugója, ahogy Nietzsche mondta, és ettől fosztja meg az embert a történelem vége. Ezért írtam a címben azt, hogy a történelem vége végeredményben egy zsákutca.
Mi a megoldás erre? Térjünk vissza a történelem vége anarchisztikus modellje helyett a szocializmusba? Ha a történelem mozgatóereje a hatalom akarása, akkor az anyagi javak méltányos elosztása, ami a szocializmus ígér, szintúgy nem fogja kielégíteni az emberi szükségleteket, csak az ember másik ember feletti hatalmának méltányos vagy egyenlő elosztása elégítheti ki az embert, ami ugye a való világban lehetetlen, mert soha nem uralkodhat mindenki mindenki más felett egyenlő mértékben. Ezért az egyetlen, bár nem tökéletes megoldás, ha a hatalom gyakorlását a való világból a kibertérbe visszük át.
Filippo Brunelleschi a XV. század Itáliájában megalkotta a perspektíva gondolatát, amikor észrevette, hogy az ortoghonális vonalak, vagyis azok a vonalak, amelyek a tőlünk távolodó tárgyak méretarányait követik a térben, a végtelenben konvergálnak egymással. Ezt Erwin Panofsky művészetfilozófus úgy értelmezte, hogy a perspektíva centrumából valójában a végtelenség tör be az általunk ismert háromdimenziós térbe a Kant által feltételezett intelligbilis világból, amely az emberi elme által érzékelt és megszervezett valóságon kívül áll, és a végtelenség szervezi meg az általunk ismert háromdimenziós teret.

A kérdés, hogy hogyan viszonyul ez a filozófiai gondolat az információs kor valóságához, amikor az általunk ismert valóságot egyre inkább átszövi és behálózza a computerizált virtuális valóság? Közelebbről átitathatja e a virtuális valóságot a végtelenség, és a korlátlanság. Korunk technológiai szótárában az egyik legfontosabb fogalom a Big Data. Ez az új tudományág a közelmúltban keletkezett, az informatika robbanásszerű fejlődésének köszönhetően, mivel nagyon nagy mennyiségű adat gyűlt össze szinte minden gazdasági és technológiai szektorban. Így a kereskedelemben, az orvostudományban, a távközlésben, a genetikában, a csillagászat területén stb.. Mint tudományág pedig arra jó, hogy ezekben a nagymennyiségű adathalmazokban összefüggéseket és mintázatokat keressen különféle matematikai és statisztikai eszközökkel. A kereskedelem területét példaként véve egy olyan kereskedelmi adathalmazban, ahol az tartják nyilván, hogy a vevők miket vásároltak, lehet például összefüggéseket keresni az egymást kiegészítő termékek vásárlásának gyakoriságai között.

Így például elemezni lehet, hogy azok a vásárlók, akik gyakran vesznek kenyeret hány százalékban vásárolnak mellé tejet is. Ha pedig gyakran vásárolják ezt a két terméket együtt az hasznos információ a bolt számára, hiszen akkor érdemes a pékárukat, és a tejtermékeket egymás közelébe pakolni a boltban, hogy kényelmes legyen a vásárlás. A Big Data technológiája ma már a mesterséges intelligencia kutatásban is teret nyert, amiből egy külön tudományágat hasított ki magának. A gépi tanulás elméletét, ami azt jelenti, hogy ha egy Big Data alkalmazást, amely folyamatosan és automatikusan elemez egy ilyen nagy adathalmazt statisztikai eszközökkel, akkor az így kielemzett tények képessé tehetik ezt az alkalmazást arra, hogy bizonyos feladatokat jobban oldjon meg akár az embernél is.

Például az orvostudomány területén, ha egy ilyen Big Data alkalmazásba betáplálunk egy rakás képet melanómás daganatokról, továbbá adatként azt is, hogy melyik volt rosszindulatú és melyik volt jóindulatú. Akkor ez az alkalmazás statisztikai eszközökkel elemezni tudja, hogy a fényképeken a daganatokat milyen elváltozások jellemzik nagyobb százalékban, ha azok rosszindulatúak, vagy ha jóindulatúak, és ha legközelebb betáplálják neki egy új melanóma gyanús beteg fényképét, akkor arról meg tudja állapítani, hogy az a daganat rosszindulatú, vagy jóindulatú. Általában jobban is, mint egy bőrgyógyász, mert több daganat fényképe áll a rendelkezésére, mint amennyit életében egy bőrgyógyász láthatott, és így mesterséges intelligencia alapú orvosi diagnózisokat állíthatunk elő.

A gépi tanulásra alapozott mesterséges intelligencia alkalmazásokat ma már nagyon sok területen alkalmazzák, még a tudományos kutatás területén is. Létezik olyan Big Data alapú mesterséges intelligencia alkalmazás, ami a korunkra már óriási mennyiségűre növekedett orvosi publikációkat vizsgálja át és elemzi, amelyeket egy ember száz évig sem tudna elolvasni, hogy azokban új összefüggéseket fedezzen fel, amelyek új tudományos eredmények magvai lehetnek. Az ember bár a tudomány területén szerteágazó szellemi birodalmat alkotott, igazi lételemét még ma is főként a művészetben találja meg, amellyel a tudomány sok száz szállal összefonódik. Éppen ezért először is a művészeti alkotások birodalmára lehetne alapozni azt a végtelenséget és korlátlanságot, amit az ember a virtuális valóságban megtapasztalhat. Így arra a gondolatra jutottam, hogy érdemes lenne betáplálni egy nagy terjedelmű Big Data alkalmazásba a világ összes építészeti, festészeti, szobrászati alkotásának fotóanyagát, illetve a világ összes zeneművének hanganyagát. Majd ezt az óriási Big Data alkalmazást úgy beprogramozni, hogy ki tudja elemezni a fényképeken szereplő egyes művészeti alkotások stílusbeli sajátosságait, majd azokat ötvözni tudja egymással mindig új és új művészeti alkotásokat létrehozva, és ezeket megjelenítve egy számítógépes VR játékban. Ebbe pedig, ha egy ember belép, akkor, mint egy sodródó álomban folyamatosan nyomon követheti a művészet mindig új és új metamorfózisait, átalakulásait egy végtelen és korlátlan hullámzásban, ami tényleg a végtelenség és korlátlanság betörését jelenti a virtuális valóságba.

De nem muszáj csak művészetről beszélnünk, van egy másik ága is a Big Data alkalmazásoknak, ami a genetikával kapcsolatos. Az emberiség génállományának kémiai leírását manapság egyre növekvő adatbázisokban rögzítik, már több mint egymilliárd ember genetikai kódját rögzítették genetikai adatbázisokban, amelyeket szintén Big Data módszerekkel elemeznek. Ezt hívják génszekvenálásnak, ami azt jelenti, hogy a különféle genetikai információkból a tudósok kielemzik, hogy azokból hogyan épülhetnek fel a különféle emberi tulajdonságok. Véleményem szerint ezt is beleprogramozhatnánk a játékba, hogy az alkalmazás a genetikai adatbázisban található különféle genetikai információkat kombinálja és ezekből az új kombinált genetikai információkból olyan új emberi személyek digitális lényeit építsék fel, és jelenítsék meg a játékban, akik sohasem léteztek a világtörténelemben. Így pedig a játékos sohasem volt művészeti alkotásokat látna, és sohasem volt emberekkel találkozna a játékban, akiknek végtelen variációi állnának a rendelkezésére. Végül tehetnénk még egy csavart is a játékba, mégpedig azt, hogy a játékos saját genetikai információit is betáplálhatná a játékba, amit az alkalmazás szintén kielemezne, és ennek alapján a játék mindig a játékos genetikai információi által kódolt személyiséghez igazítaná, hogy milyen művészeti alkotások és milyen emberi személyek jelenjenek meg a játékban.

Mégpedig a játékos személyiségének legjobban megfelelő művészeti alkotásokat és személyeket előtérbe tolva. Így ebben a játéban mindenki találkozhatna a számára legideálisabb művészeti alkotásokkal, illetve emberi személyekkel. Megtalálhatná a neki legmegfelelőbb szobrot, festményt, zenét, szerelmespárt, vagy barátot. Persze csak virtuális formában, és így a játékos nemcsak nézője, hanem valamilyen formában alkotó résztvevője is lenne a játéknak. Egy ilyen virtuális világban mindenki felépíthetné saját virtuális birodalmát, ami felett hatalmat gyakorolhatna, ami mint mondtam nem tökéletes megoldás a problémára, mert a játékosok mindig tisztában lesznek azzal, hogy nem hús-vér emberek felett gyakorolja a hatalmat, hanem virtuális lények felett.

Felhasznált Irodalom:

Erwin Panofsky: Perspective as Symbolic Form, Zone Books; Reprint edition (1700).
DNS-szekvenálás: https://hu.wikipedia.org/wiki/DNS-szekven%C3%A1l%C3%A1s
Francis Fukuyama: A történelem vége és az utolsó ember, Európa Könyvkiadó, 2014.
Takács Ádám: A világvége mint történeti állapot https://www.youtube.com/watch?v=FtAim2YsVRM
Georg Wilhelm Friedrich Hegel: Előadások a művészet filozófiájáról, Atlantisz Könyvkiadó, 2004.
Káoszelmélet https://hu.wikipedia.org/wiki/K%C3%A1oszelm%C3%A9let
Friedrich Nietzsche: A hatalom akarása - Minden érték átértékelésének kísérlete, Cartaphilus, Budapest, 2002.

A végtelenül fejlődőképes VR játék megalkotása

Filippo Brunelleschi a XV. század Itáliájában megalkotta a perspektíva gondolatát, amikor észrevette, hogy az ortoghonális vonalak, vagyis azok a vonalak, amelyek a tőlünk távolodó tárgyak méretarányait követik a térben, a végtelenben konvergálnak egymással. Ezt Erwin Panofsky művészetfilozófus úgy értelmezte, hogy a perspektíva centrumából valójában a végtelenség tör be az általunk ismert háromdimenziós térbe a Kant által feltételezett intelligbilis világból, amely az emberi elme által érzékelt és megszervezett valóságon kívül áll, és a végtelenség szervezi meg az általunk ismert háromdimenziós teret.
A kérdés, hogy hogyan viszonyul ez a filozófiai gondolat az információs kor valóságához, amikor az általunk ismert valóságot egyre inkább átszövi és behálózza a computerizált virtuális valóság? Közelebbről átitathatja e a virtuális valóságot a végtelenség, és a korlátlanság. Korunk technológiai szótárában az egyik legfontosabb fogalom a Big Data. Ez az új tudományág a közelmúltban keletkezett, az informatika robbanásszerű fejlődésének köszönhetően, mivel nagyon nagy mennyiségű adat gyűlt össze szinte minden gazdasági és technológiai szektorban. Így a kereskedelemben, az orvostudományban, a távközlésben, a genetikában, a csillagászat területén stb..  Mint tudományág pedig arra jó, hogy ezekben a nagymennyiségű adathalmazokban összefüggéseket és mintázatokat keressen különféle matematikai és statisztikai eszközökkel. A kereskedelem területét példaként véve egy olyan kereskedelmi adathalmazban, ahol az tartják nyilván, hogy a vevők miket vásároltak, lehet például összefüggéseket keresni az egymást kiegészítő termékek vásárlásának gyakoriságai között.
Így például elemezni lehet, hogy azok a vásárlók, akik gyakran vesznek kenyeret hány százalékban vásárolnak mellé tejet is. Ha pedig gyakran vásárolják ezt a két terméket együtt az hasznos információ a bolt számára, hiszen akkor érdemes a pékárukat, és a tejtermékeket egymás közelébe pakolni a boltban, hogy kényelmes legyen a vásárlás. A Big Data technológiája ma már a mesterséges intelligencia kutatásban is teret nyert, amiből egy külön tudományágat hasított ki magának. A gépi tanulás elméletét, ami azt jelenti, hogy ha egy Big Data alkalmazást, amely folyamatosan és automatikusan elemez egy ilyen nagy adathalmazt statisztikai eszközökkel, akkor az így kielemzett tények képessé tehetik ezt az alkalmazást arra, hogy bizonyos feladatokat jobban oldjon meg akár az embernél is.
Például az orvostudomány területén, ha egy ilyen Big Data alkalmazásba betáplálunk egy rakás képet melanómás daganatokról, továbbá adatként azt is, hogy melyik volt rosszindulatú és melyik volt jóindulatú. Akkor ez az alkalmazás statisztikai eszközökkel elemezni tudja, hogy a fényképeken a daganatokat milyen elváltozások jellemzik nagyobb százalékban, ha azok rosszindulatúak, vagy ha jóindulatúak, és ha legközelebb betáplálják neki egy új melanóma gyanús beteg fényképét, akkor arról meg tudja állapítani, hogy az a daganat rosszindulatú, vagy jóindulatú. Általában jobban is, mint egy bőrgyógyász, mert több daganat fényképe áll a rendelkezésére, mint amennyit életében egy bőrgyógyász láthatott, és így mesterséges intelligencia alapú orvosi diagnózisokat állíthatunk elő.
A gépi tanulásra alapozott mesterséges intelligencia alkalmazásokat ma már nagyon sok területen alkalmazzák, még a tudományos kutatás területén is. Létezik olyan Big Data alapú mesterséges intelligencia alkalmazás, ami a korunkra már óriási mennyiségűre növekedett orvosi publikációkat vizsgálja át és elemzi, amelyeket egy ember száz évig sem tudna elolvasni, hogy azokban új összefüggéseket fedezzen fel, amelyek új tudományos eredmények magvai lehetnek. Az ember bár a tudomány területén szerteágazó szellemi birodalmat alkotott, igazi lételemét még ma is főként a művészetben találja meg, amellyel a tudomány sok száz szállal összefonódik. Éppen ezért először is a művészeti alkotások birodalmára lehetne alapozni azt a végtelenséget és korlátlanságot, amit az ember a virtuális valóságban megtapasztalhat. Így arra a gondolatra jutottam, hogy érdemes lenne betáplálni egy nagy terjedelmű Big Data alkalmazásba a világ összes építészeti, festészeti, szobrászati alkotásának fotóanyagát, illetve a világ összes zeneművének hanganyagát. Majd ezt az óriási Big Data alkalmazást úgy beprogramozni, hogy ki tudja elemezni a fényképeken szereplő egyes művészeti alkotások stílusbeli sajátosságait, majd azokat ötvözni tudja egymással mindig új és új művészeti alkotásokat létrehozva, és ezeket megjelenítve egy számítógépes VR játékban. Ebbe pedig, ha egy ember belép, akkor, mint egy sodródó álomban folyamatosan nyomon követheti a művészet mindig új és új metamorfózisait, átalakulásait egy végtelen és korlátlan hullámzásban, ami tényleg a végtelenség és korlátlanság betörését jelenti a virtuális valóságba.
De nem muszáj csak művészetről beszélnünk, van egy másik ága is a Big Data alkalmazásoknak, ami a genetikával kapcsolatos. Az emberiség génállományának kémiai leírását manapság egyre növekvő adatbázisokban rögzítik, már több mint egymilliárd ember genetikai kódját rögzítették genetikai adatbázisokban, amelyeket szintén Big Data módszerekkel elemeznek. Ezt hívják génszekvenálásnak, ami azt jelenti, hogy a különféle genetikai információkból a tudósok kielemzik, hogy azokból hogyan épülhetnek fel a különféle emberi tulajdonságok. Véleményem szerint ezt is beleprogramozhatnánk a játékba, hogy az alkalmazás a genetikai adatbázisban található különféle genetikai információkat kombinálja és ezekből az új kombinált genetikai információkból olyan új emberi személyek digitális lényeit építsék fel, és jelenítsék meg a játékban, akik sohasem léteztek a világtörténelemben. Így pedig a játékos sohasem volt művészeti alkotásokat látna, és sohasem volt emberekkel találkozna a játékban, akiknek végtelen variációi állnának a rendelkezésére. Végül tehetnénk még egy csavart is a játékba, mégpedig azt, hogy a játékos saját genetikai információit is betáplálhatná a játékba, amit az alkalmazás szintén kielemezne, és ennek alapján a játék mindig a játékos genetikai információi által kódolt személyiséghez igazítaná, hogy milyen művészeti alkotások és milyen emberi személyek jelenjenek meg a játékban.
Mégpedig a játékos személyiségének legjobban megfelelő művészeti alkotásokat és személyeket előtérbe tolva. Így ebben a játéban mindenki találkozhatna a számára legideálisabb művészeti alkotásokkal, illetve emberi személyekkel. Megtalálhatná a neki legmegfelelőbb szobrot, festményt, zenét, szerelmespárt, vagy barátot. Persze csak virtuális formában, és így a játékos nemcsak nézője, hanem valamilyen formában alkotó résztvevője is lenne a játéknak.

Felhasznált Irodalom:

Erwin Panofsky: Perspective as Symbolic Form, Zone Books; Reprint edition (1700).
DNS-szekvenálás: https://hu.wikipedia.org/wiki/DNS-szekven%C3%A1l%C3%A1s

Mindenkinek járó alapjövedelem, tényleg szükség van erre?

Az elmúlt parlamenti választásokon a baloldal egyik fő ígérete volt a mindenkinek járó alapjövedelem, amit azzal indokoltak, hogy a robbanásszerű technológiai fejlődés miatt egyre többeknek kerül veszélybe a mindennapi megélhetése, mivel az emberek által betölthető munkaköröket egyre inkább automatizálják, és ezért a jövőben gépek fogják átvenni az emberek munkáját.
A kérdés, hogy mennyire helytálló ez a feltételezés? Valóban szükség van ingyen pénz osztogatására a társadalomban, hogy életben tartsuk a munkából kieső embereket a jövőben? Először is az úgynevezett mesterséges intelligenciáról kell írnunk ezzel kapcsolatban, ami a különféle emberi tevékenységek automatizálhatóságáért felelős korunk technológiai viszonyai között. A technológia területén manapság szinte minden az úgynevezett Big Data-ról szól. Ez az új tudományág a közelmúltban keletkezett, az informatika robbanásszerű fejlődésének köszönhetően, mivel nagyon nagy mennyiségű adat gyűlt össze szinte minden gazdasági és technológiai szektorban. Így a kereskedelemben, az orvostudományban, a távközlésben, a genetikában, a csillagászat területén stb..  Mint tudományág pedig arra jó, hogy ezekben a nagymennyiségű adathalmazokban összefüggéseket és mintázatokat keressen különféle matematikai és statisztikai eszközökkel. A kereskedelem területét példaként véve egy olyan kereskedelmi adathalmazban, ahol az tartják nyilván, hogy a vevők miket vásároltak, lehet például összefüggéseket keresni az egymást kiegészítő termékek vásárlásának gyakoriságai között.
Így például elemezni lehet, hogy azok a vásárlók, akik gyakran vesznek kenyeret hány százalékban vásárolnak mellé tejet is. Ha pedig gyakran vásárolják ezt a két terméket együtt az hasznos információ a bolt számára, hiszen akkor érdemes a pékárukat, és a tejtermékeket egymás közelébe pakolni a boltban, hogy kényelmes legyen a vásárlás. A Big Data technológiája ma már a mesterséges intelligencia kutatásban is teret nyert, amiből egy külön tudományágat hasított ki magának. A gépi tanulás elméletét, ami azt jelenti, hogy ha egy Big Data alkalmazást, amely folyamatosan és automatikusan elemez egy ilyen nagy adathalmazt statisztikai eszközökkel, akkor az így kielemzett tények képessé tehetik ezt az alkalmazást arra, hogy bizonyos feladatokat jobban oldjon meg akár az embernél is.
Például az orvostudomány területén, ha egy ilyen Big Data alkalmazásba betáplálunk egy rakás képet melanómás daganatokról, továbbá adatként azt is, hogy melyik volt rosszindulatú és melyik volt jóindulatú. Akkor ez az alkalmazás statisztikai eszközökkel elemezni tudja, hogy a fényképeken a daganatokat milyen elváltozások jellemzik nagyobb százalékban, ha azok rosszindulatúak, vagy ha jóindulatúak, és ha legközelebb betáplálják neki egy új melanóma gyanús beteg fényképét, akkor arról meg tudja állapítani, hogy az a daganat rosszindulatú, vagy jóindulatú. Általában jobban is, mint egy bőrgyógyász, mert több daganat fényképe áll a rendelkezésére, mint amennyit életében egy bőrgyógyász láthatott, és így mesterséges intelligencia alapú orvosi diagnózisokat állíthatunk elő.
A gépi tanulásra alapozott mesterséges intelligencia alkalmazásokat ma már nagyon sok területen alkalmazzák, még a tudományos kutatás területén is. Létezik olyan Big Data alapú mesterséges intelligencia alkalmazás, ami a korunkra már óriási mennyiségűre növekedett orvosi publikációkat vizsgálja át és elemzi, amelyeket egy ember száz évig sem tudna elolvasni, hogy azokban új összefüggéseket fedezzen fel, amelyek új tudományos eredmények magvai lehetnek. Ezek a modern mesterséges intelligencia alkalmazások valóban automatizálni tudnak bizonyos emberi tevékenységeket, amely által a gép esetenként jobban is el tud látni bizonyos feladatokat mind egy ember, mondjuk az orvosi diagnosztika területén. Azt azonban látni kell, hogy ezek az alkalmazások megjelenésükkor soha sem egy egész foglalkozást törölnek el, hanem csak bizonyos foglalkozásokhoz tartozó feladatokat.
Így például az előbb említett példánkban az orvosi diagnosztika automatizálása korántsem jelenti az egész orvosi szakma megszűnését, hanem csak egy részfeladat gépek általi átvételét, ami nemhogy munkanélküliséget nem okoz az egészségügyben, de az orvosi munkát költség és teljesítményhatékonyabbá teszi. Hiszen olcsóbbá és jobbá válik ezáltal az orvosok munkája, mivel megszabadul az orvos egy részfeladattól, amit a gép jobban végez, emellett pedig idő szabadul fel a számára, amit más feladatok elvégzésére szánhat immár hatékonyabban.
Az a tény, hogy a mesterséges intelligencia olcsóbbá és hatékonyabbá teszi bizonyos szakemberek munkáját a piaci szektorban, rövidtávon, éppen, hogy nem munkanélküliséggel, hanem egyenesen munkahelyteremtéssel jár együtt. Miért? Mondok erre egy példát. Vegyünk egy vállalatot, amelynek van egy boltja valahol Budapesten, ami Hot-Dog árusítással foglalkozik. A Hot-Dog készítése három munkafázisból áll: a kifli megsütése, a belevaló virsli megfőzése, és a Hot-Dog összerakása. Mint mondtam a mesterséges intelligenciával működő gépek szinte sohasem egy egész foglalkozást helyettesítenek egyszerre, hanem csak annak egy részfeladatát. Így tegyük fel, hogy ez a cég automatizálni akarja a Hot-Dog készítést, és éppen akkor feltalálnak egy gépet, ami egyedül meg tudja főzni a Hot-Dog-ba a virslit, vagyis egyedül el tudja végezni a Hot-Dog készítés egy részfeladatát. A cég meg is vásárolja ezt a gépet.
Ezután gép főzi majd a virslit az üzletben, a Hot-Dog árusnak csak a kiflisütéssel és az összerakással kell foglalkoznia, a munkája ezáltal olcsóbbá válik, minél fogva a vállalat is olcsóbban tudja adni a Hot-Dog-ot. A Hot-Dog olcsóbbá válása miatt pedig megnő a Hot-Dog iránti kereslet, az emberek több Hot-Dogot vesznek, ami pedig munkaerő keresletet generál a cégnél, és fel kell venniük még egy Hot-Dog árust. Tehát az elmondottakból látszik, hogyha az automatizálás csak egy részfeladatot, és nem egy egész foglalkozást érint, (ami nagyon ritka). Akkor az automatizálásnak inkább munkahelyteremtő és bérnövelő hatása van, mintsem hogy munkanélküliséget okozna. Példa erre a német gazdaság ahol nem azért magasabbak a bérek és alacsony a munkanélküliség, mert ők szorgalmasabbak, többet dolgoznak, hiszen a statisztikák ennek éppen az ellenkezőjét mondják, a német gazdaságban a legalacsonyabb a ledolgozott munkaórák száma. Ott azért kisebb a munkanélküliség, és azért magasabbak a bérek, mert a gazdaságuk magasabbszintű technológiával van felszerelve, fejlettebb technológiákkal dolgoznak a munkahelyeken.
Nem is beszélve arról, hogy a technológiai fejlődés rövidtávon nem csak, hogy olcsóbbá és hatékonyabbá teszi a munkavégzést, hanem új feladatokat és foglalkozásokat generál, amit korunkban is láthatunk. A programozástól kezdve a különféle adatelemző, meg IT munkakörökig. Amelyeket mind-mind a technológiai fejlődés generált. Érzékelhető technológiai munkanélküliség csak akkor jövet létre, ha az automatizálás már a különféle foglalkozások minden részfeladatát érinti, de ma még nem tudjuk, hogy ez megvalósulhat e. Nem tudjuk, hogy milyen részfeladatok automatizálhatók, és milyenek nem. Ha pedig megvalósul is ez valamikor az is még hosszú évtizedek múlva fog megtörténni, semmiképpen sem most. Mivel a különféle mesterséges intelligencia alkalmazások csak a foglalkozások egy-egy részfeladatait érintik, a foglalkozások az automatizált mesterséges intelligencia alkalmazások számának növekedésével csak lassan sorvadnak el, de sohasem egy pillanat alatt szűnnek meg. Ez egy nagyon hosszú folyamat. Azonban még ha ez bekövetkezik is, akkor is kérdéses, hogy ez általános munkanélküliséget okozna e.
Az olyan tevékenységeket ugyanis, amelyek nem egy foglalkozás rutinszerű részfeladataiból állnak, hanem tudásszegmensek kreatív összekapcsolásából sokak szerint továbbra is emberek fogják végezni. Ugyanis csak az emberi tudat képes egymástól eltérő jellegű információkat összekapcsolni, és ezzel új helyzetekre reagálni. Ha például egy ember tudomására jut, hogy kint eleredt az eső, és tudja, hogy a lakásában van esernyő, akkor képes ezt a két tudattartalmat összekapcsolni, és rájön, hogy magához kell vennie az esernyőt, ha ki akar menni az utcára. Viszont a melanómás daganatokat elemző Big Data alkalmazás ugyan jól ki tudja szűrni a melanómás daganatokat, mert arról rengeteg információ van a memóriájában, de ha egy ilyen melanómás betegnek valamilyen más betegsége is van, ami súlyosbítja az állapotát, arról már nem tud információt nyújtani az orvosnak, mert arról nem állnak rendelkezésre képek a memóriájában. Mint ahogy a kórházból sem tud kimenekülni, ha tűz üt ki ott, mert erről sem állnak a rendelkezésére elemezhető információk, hogy azt hogyan kell megtenni.
Ezekkel a Big Data alkalmazásokkal egyszerre csak egyfajta információtömeget lehet elemezni, és így csak egy területen lehet őket fejleszteni, de egymástól eltérő információk összekapcsolására nem képesek, ezért nem tudnak új helyzeteket kezelni, nem tudnak úgy működni, mint az emberi tudat. Így az orvosi szakma lehet, hogy akkor is megmarad, ha már minden részfeladatát automatizálták, mert arra, hogy ezeknek a részfeladatoknak az eredményeit kreatívan összekapcsolja valaki csak az ember lesz képes továbbra is. Így az általános technológiai munkanélküliség elmélete ezért is kérdéses. Ennek nyomán persze felvetődött bennem a kérdés, hogy nem lehetne e olyan magasabbrendű, Big Data alkalmazásokat, vagy ha úgy tetszik Big Data 2 alkalmazásokat készíteni, amelyek nem szakterületeken felgyülemlett adatokat elemeznek, hanem ilyen adatokat elemző Big Data alkalmazások munkáját hangolják össze. Mondok erre egy példát. Van egy olyan tudomány, hogy asztrobiológia, amely a földönkívüli élet lehetőségeit kutatja. Tehát, hogy létre jöhet e más égitesteken az élet. Ez egy interdiszciplinális tudományág, felhasználja mind a csillagászat, mint pedig a biológia eredményeit.
Így akkor lehetne e készíteni egy olyan magasabbrendű Big Data alkalmazást, vagy Big Data 2 alkalmazást, amely összehangolja két Big Data alkalmazás munkáját, ahol az egyik a biológia területén a genetikai adatokat pásztázza és elemzi, a másik pedig a csillagászati adatokat pásztázza és elemzi. Ha pedig a felhasználó ebben a magasabbrendű Big Data alkalmazásban lefuttat egy tudományos keresőkérdést, akkor a két külön adatbázisban az alkalmazások mindegyike elkezdi elemezni a saját adathalmazát, és ha mindegyik talál egy-egy olyan adatszegmenset, amelyek egymással összekapcsolva választ adhatnak erre a tudományos kérdésre, akkor ez a magasabbrendű Big Data alkalmazás ezt képes érzékelni, és képes összekapcsolni a két adatszegmenset, hogy egy új tudományos eredmény jöjjön létre. Ez már egy olyan Big Data alkalmazás lenne, amely képes a különféle információk összekapcsolására.
Itt most csak két Big Data alkalmazás összekapcsolásáról beszéltem, de feltételezhető, hogy össze lehetne kapcsolni több ilyen alkalmazást is, vagy akár az emberiség egész tudáskincsét pásztázó és elemző összes Big Data alkalmazást is. Akkor pedig egy az emberhez hasonló, egyetemes tudású Big Data 2 alkalmazás jönne létre, amely már bármilyen információkat képes lenne összekapcsolni egymással, és úgy működne, mint az emberi tudat, képes lenne új helyzeteket is kezelni és elvileg minden emberi tevékenységet képes lenne elvégezni. Lehetne e ilyen alkalmazást készíteni? Nem tudom, lehet, hogy igen, viszont kérdés, hogy ez valóban azonos lenne e az emberi tudattal? Szerintem nem.
Ugyanis ez önmagában egy önálló célok nélküli gép lenne. Semmilyen önálló akarata és célja nem lenne, csak akkor használná tudatát, ha valamilyen kérdést tennénk fel neki. Persze a gépekbe is lehet célokat beleprogramozni, ahogy egy játékrobotba is bele lehet programozni, hogy milyen utat járjon be a szobában. Illetve mondhatnánk, hogy az emberi célok és indítékok nem is a tudathoz tartoznak, hanem a személyiséghez, amely genetikusan bele van kódolva az emberbe. Tehát ahogy az embernek is van genetikusan rögzült személyisége, úgy a gépbe is beleprogramozhatunk célokat. Viszont az már az emberi tudat privilégiuma, hogy változtatni tudjunk saját céljainkon. Hogy ne csak a belénk rögzült genetikai kódot kövessük. Erre egy olyan tudattal rendelkező gép, ahol a tudat csupán különféle Big Data alkalmazások konglomerátuma nem képes. Erre csak az emberi tudat képes, egy ilyen gép soha nem fog tudni változtatni a bele programozott célokon. Ebből is látszik, hogy az emberi tudat több, mint egymással összefűzött Big Data alkalmazások konglomerátuma.
Ugyanakkor pedig éppen ettől lesz veszélyes egy ilyen gép. Ugyanis egy ilyen egyetemes gépi világtudat, amely az emberiség összes tudáskincsét birtokolja és használja, nagyon okos lesz, és mindent uralni fog, ugyanakkor csak azokat a célokat fogja tudni követni, amiket beleprogramoztak. Azon nem fog tudni változtatni, és mi lesz, ha rossz kezekbe kerül az a lehetőség, hogy valaki beleprogramozza a célokat. Mi lesz, ha egy elmebeteg azt programozza bele, hogy pusztítsd ki az emberiséget. A gép csak azt fogja tenni, amit beleprogramoztak, és nem fog tudni változtatni saját céljain. Gépi intelligenciája viszont szinte végtelen lesz, és így könnyű szerrel el fogja tudni végezni, amit beleprogramoztak.
Tehát ha létrehozhatunk is olyan gépet, ami tényleg minden emberi tevékenységet tud helyettesíteni, az már biztonsági kérdéseket vet fel, ami megkérdőjelezi, hogy érdemes e ezt megtenni. Ugyanakkor pedig a technológiai fejlődés nemcsak a mesterséges intelligencia és az automatizálás fejlődéséből áll, hanem van egy másik áramlat is a technika fejlődésében, ez pedig a nanotechnológia. Ez megkérdőjelezi, hogy szükség lesz e az általános alapjövedelem bevezetésére abban az időszakban amikor tényleg megvalósul a minden emberi tevékenységet helyettesítő gép.
A nanotechnológia egy modern tudomány, ami arra irányul, hogy az anyag atomi szintjeinek manipulálásával hozzon létre újfajta anyagi rendszereket és technológiákat a biológiai rendszerek önszerveződésének modelljét felhasználva. Az előrejelzések szerint a jövőben a nanotechnológia használatával létrehozhatunk majd olyan gépeket, amelyek egy gombnyomásra képesek az anyag atomi létszintjeinek elemeiből, magyarul atomokból felépíteni bármilyen anyagi tárgyat az ételektől kezdve egy egész házig, vagy egy űrhajóig. Ha pedig ez megvalósul, ami ugyancsak hosszú évtizedek múlva fog megvalósulni, mint a mindentudó gép megteremtése is, akkor már nem lesz szükség egységes alapjövedelemre, mert már mindenki maga is elő fogja tudni állítani a létfenntartásához szükséges eszközöket egy nanoeszközzel.
Tehát mindent összefoglalva a technológiai fejlődés rövidtávon semmiképpen nem okoz munkanélküliséget, hanem inkább a munkahelyteremtést és a bérnövekedést segíti. Arra mire valóban létrejön a minden emberi tevékenységet helyettesíteni tudó gép, ami, ha megtörténik is, csak nagyon hosszú idő elteltével fog rá sor kerülni, és biztonsági kérdéseket is felvet, már valószínű, hogy semmi szükség nem lesz az egységes alapjövedelemre, mert a gazdaság egész másképpen fog működni. Tehát ez az egységes alapjövedelem úgy ahogy van egy hülyítés, semmi szükség nincs rá, csak arra jó, hogy a technológiához és a gazdasághoz nem értő szerencsétlen emberek elé mézesmadzagot húzzon, hogy majd mi megoldjuk minden problémátokat, azzal hogy ingyen pénzt szórunk a lábatok elé ezért szavazzatok ránk. Technológiai fejlesztésre van szükség, nem alapjövedelemre, hogy több munkahely teremtődjön.

Felhasznált Irodalom:

Szathmári Sándor: Gépvilág (és más fantasztikus elbeszélések), FAPADOSKONYV.HU, 2012.

Asztrobiológia https://hu.wikipedia.org/wiki/Asztrobiol%C3%B3gia

Anthony Goldbloom: A munkák, amelyek vesztésre állnak a gépekkel szemben, és amelyek nem https://www.ted.com/talks/anthony_goldbloom_the_jobs_we_ll_lose_to_machines_and_the_ones_we_won_t/transcript?language=hu

Richard Susskind - Daniel Susskind: A szakmák jövője Antall József tudásközpont, Budapest, 2018.
Görögök és magyarok: nem lusták, csak ügyetlenek? https://www.portfolio.hu/gazdasag/gorogok-es-magyarok-nem-lustak-csak-ugyetlenek.163546.html

Nanotechnológia https://hu.wikipedia.org/wiki/Nanotechnol%C3%B3gia

A tudat létrehozása egy magasabb rendű Big Data alkalmazással

A technológia területén manapság szinte minden az úgynevezett Big Data-ról szól. Ez az új tudományág a közelmúltban keletkezett, az informatika robbanásszerű fejlődésének köszönhetően, mivel nagyon nagy mennyiségű adat gyűlt össze szinte minden gazdasági és technológiai szektorban. Így a kereskedelemben, az orvostudományban, a távközlésben, a genetikában, a csillagászat területén stb.  Mint tudományág pedig arra jó, hogy ezekben a nagymennyiségű adathalmazokban összefüggéseket és mintázatokat keressen különféle matematikai és statisztikai eszközökkel. A kereskedelem területét példaként véve egy olyan kereskedelmi adathalmazban, ahol az tartják nyilván, hogy a vevők miket vásárolltak, lehet például összefüggéseket keresni az egymást kiegészítő termékek vásárlásának gyakoriságai között.
Így például elemezni lehet, hogy azok a vásárlók akik gyakran vesznek kenyeret hány százalékban vásárolnak mellé tejet is. Ha pedig gyakran vásárolják ezt a két terméket együtt az hasznos információ a bolt számára, hiszen akkor érdemes a pékárúkat, és a tejtermékeket egymás közelébe pakolni a boltban, hogy kényelmes legyen a vásárlás. A Big Data technológiája ma már a mesterséges intelligencia kutatásban is teret nyert amiből egy külön tudományágat hasított ki magának. A gépi tanulás elméletét, ami azt jelenti, hogy ha egy Big Data alkalmazást, amely folyamatosan és automatikusan elemez egy ilyen nagy adathalmazt statisztikai eszközökkel, akkor az így kielemzett tények képessé tehetik ezt az alkalmazást arra, hogy bizonyos feladatokat jobban oldjon meg akár az embernél is.
Például az orvostudomány területén, ha egy ilyen Big Data alkalmazásba betáplálunk egy rakás képet melanómás daganatokról, továbbá adatként azt is, hogy melyik volt rosszindulatú és melyik volt jóindulatú. Akkor ez az alkalmazás statisztikai eszközökkel elemezni tudja, hogy a fényképeken a daganatokat milyen elváltozások jellemzik nagyobb százalékban, ha azok rosszindulatúak, vagy ha jóindulatúak, és ha legközelebb betáplálják neki egy új melanóma gyanús beteg fényképét, akkor arról meg tudja állapítani, hogy az a daganat rosszindulatú, vagy jóindulatú. Általában jobban is, mint egy bőrgyógyász, mert több daganat fényképe áll a rendelkezésére, mint amennyit életében egy bőrgyógyász láthatott, és így mesterséges intelligencia alapú orvosi diagnózisokat állíthatunk elő.
A gépi tanulásra alapozott mesterséges intelligencia alkalmazásokat ma már nagyon sok területen alkalmazzák, még a tudományos kutatás területén is. Létezik olyan Big Data alapú mesterséges intelligencia alkalmazás, ami a korunkra már óriási mennyiségüre növekedett orvosi publikációkat vizsgálja át és elemzi, amelyeket egy ember száz évig sem tudna elolvasni, hogy azokban új összefüggéseket fedezzen fel, amelyek új tudományos eredmények magvai lehetnek. A mesterséges intelligencia kutatás területén ez azonban mégsem jelenti azt, hogy erre alapozva alkothatnánk olyan gépeket, amelyek úgy működnek mint az emberi tudat.
Ugyanis az emberi tudat képes egymástól eltérő jellegű információkat összekapcsolni, és ezzel új helyzetekre reagálni. Ha például egy ember tudomására jut, hogy kint eleredt az eső, és tudja, hogy a lakásában van esernyő, akkor képes ezt a két tudattartalmat összekaplni, és rájön, hogy magához kell vennie az esernyőt, ha ki akar menni az utcára. Viszont a melanómás daganatokat elemző Big Data alkalmazás ugyan jól ki tudja szűrni a melanómás daganatokat, mert arról rengeteg információ van a memóriájában, de ha egy ilyen melanómás betegnek valamilyen más betegsége is van, ami súlyosbítja az állapotát arról már nem tud információt nyújtani az orvosnak, mert arról nem állnak rendelkezésre képek a memóriájában. Mint ahogy a kórházból sem tud kimenekülni, ha tűz üt ki ott, mert erről sem állnak a rendelkezésére elemezhető információk, hogy azt hogyan kell megtenni.
Ezekkel a Big Data alkalmazásokkal egyszerre csak egyfajta információtömeget lehet elemezni, és így csak egy területen lehet őket fejleszteni, de egymástól eltérő információk összekapcsolására nem képesek, ezért nem tudnak új helyzeteket kezelni, nem tudnak úgy működni, mint az emberi tudat. Ennek nyomán felvetődött bennem a kérdés, hogy nem lehetne e olyan magasabbrendű, Big Data alkalmazásokat, vagy ha úgy tetszik Big Data 2 alkalmazásokat készíteni, amelyek nem szakterületeken felgyülemlett adatokat elemeznek, hanem ilyen adatokat elemző Big Data alkalmazások munkáját hangolják össze. Mondok erre egy példát. Van egy olyan tudomány, hogy asztrobiológia, amely a földönkívüli élet lehetőségeit kutatja. Tehát, hogy létre jöhet e más égitesteken az élet. Ez egy interdiszciplinális tudományág, felhasználja mind a csillagászat, mint pedig a biológia eredményeit.
Így akkor lehetne e készíteni egy olyan magasabbrendű Big Data alkalmazást, vagy Big Data 2 alkalmazást, amely összehangolja két Big Data alkalmazás munkáját, ahol az egyik mondjuk a biológia területén a genetikai adatokat pásztázza és elemzi, a másik pedig a csillagászati adatokat pásztázza és elemzi. Ha pedig a felhasználó ebben a magasabbrendű Big Data alkalmazásban lefuttat egy tudományos keresőkérdést, akkor a két külön adatbázisban az alkalmazások mindegyike elkezdi elemezni a saját adathalmazát, és ha mindegyik talál egy-egy olyan adatszegmenset, amelyek egymással összekapcsolva választ adhatnak erre a tudományos kérdésre, akkor ez a magasabbrendű Big Data alkalmazás ezt képes érzékelni, és képes összekapcsolni a két adatszegmenset, hogy egy új tudományos eredmény jöjjön létre. Ez már egy olyan Big Data alkalmazás lenne, amely képes a különféle információk összekapcsolására.
Itt most csak két Big Data alkalmazás összekapcsolásáról beszéltem, de feltételezhető, hogy össze lehetne kapcsolni több ilyen alkalmazást is, vagy akár az emberiség egész tudáskincsét pásztázó és elemző összes Big Data alkalmazást is. Akkor pedig egy az emberhez hasonló, egyetemes tudású Big Data 2 alkalmazás jönne létre, amely már bármilyen információkat képes lenne összekapcsolni egymással, és úgy működne, mint az emberi tudat, képes lenne új helyzeteket is kezelni. Lehetséges vajon e ez? Szerintem igen, viszont kérdés, hogy ez valóban azonos lenne e az emberi tudattal? Szerintem nem.
Ugyanis ez önmagában egy önálló célok nélküli gép lenne. Semmilyen önálló akarata és célja nem lenne, csak akkor használná tudatát, ha valamilyen kérdést tennénk fel neki. Persze a gépekbe is lehet célokat beleprogramozni, ahogy egy játékrobotba is bele lehet programozni, hogy milyen utat járjon be a szobában. Illetve mondhatnánk, hogy az emberi célok és indítékok nem is a tudathoz tartoznak, hanem a személyiséghez, amely genetikusan bele van kódolva az emberbe. Tehát ahogy az embernek is van genetikusan rögzült személyisége, úgy a gépbe is beleprogramozhatunk célokat. Viszont az már az emberi tudat privilégiuma, hogy változtatni tudjunk saját céljainkon. Hogy ne csak a belénk rögzült genetikai kódot kövessük. Erre egy olyan tudattal rendelkező gép, ahol a tudat csupán különféle Big Data alkalmazások konglomerátuma nem képes. Erre csak az emberi tudat képes, egy ilyen gép soha nem fog tudni változtatni a bele programozott célokon. Ebből is látszik, hogy az emberi tudat több, mint egymással összefűzött Big Data alkalmazások konglomerátuma.
Ugyanakkor pedig éppen ettől lesz veszélyes egy ilyen gép. Ugyanis egy ilyen egyetemes gépi világtudat, amely az emberiség összes tudáskincsét birtokolja és használja, nagyon okos lesz, és mindent uralni fog, ugyanakkor csak azokat a célokat fogja tudni követni, amiket beleprogramoztak. Azon nem fog tudni változtatni, és mi lesz, ha rossz kezekbe kerül az a lehetőség, hogy valaki beleprogramozza a célokat. Mi lesz, ha mondjuk egy elmebeteg azt programozza bele, hogy pusztítsd ki az emberiséget. A gép csak azt fogja tenni, amit beleprogramoztak, és nem fog tudni változtatni saját céljain. Gépi intelligenciája viszont szinte végtelen lesz, és így könnyű szerrel el fogja tudni végezni, amit beleprogramoztak. Erre kell ügyelni a jövőben.

Szathmári Sándor: Gépvilág (és más fantasztikus elbeszélések), FAPADOSKONYV.HU, 2012.

Asztrobiológia https://hu.wikipedia.org/wiki/Asztrobiol%C3%B3gia

Anthony Goldbloom: A munkák, amelyek vesztésre állnak a gépekkel szemben, és amelyek nem https://www.ted.com/talks/anthony_goldbloom_the_jobs_we_ll_lose_to_machines_and_the_ones_we_won_t/transcript?language=hu

Richard Susskind - Daniel Susskind: A szakmák jövője Antall József tudásközpont, Budapest, 2018.

Emlékek nyomorúságos fiatal éveimből

Létezik e olyan tudományos paradigma, vagy szellemi áramlat, amely egyesíteni tudja az ősmagyar újpogány szélsőjobboldaliságot, a baloldali modernitásellenes kulturális marxizmust, és a nemzeti polgári eszméket valló Fideszes szellemiséget? Akár hiszik, akár nem van ilyen. Nem mindenki tudja, hogy élt egyszer Sopronban egy később Amerikába elszármazott, zsidó származású orvosnő Margharet Mahler, aki Freud pszichoanalitikus elméletét alkalmazta a korai anya gyerek kapcsolatra. Azt hirdette, hogy a csecsemőkorú gyermek korai éveiben úgynevezett duálúnióban van az anyjával, ami annyit jelent, hogy fejlődésében visszamaradhat, és organikusan, illetve szellemileg erősen károsodhat, ha elszakítják az anyjától.
Ezzel az elméletével erősen felértékelte a nők és a nőiség szerepét a családban, ami a nyugati feminista eszmékre is hatással volt. De most nem erről akarok értekezni, hanem arról, hogy az ő tudományos munkássága erősen rányomta a bélyegét a szintén Sopronban székelő Benedek Elek Pedagógiai Főiskola szellemiségére, ahol külön termet is neveztek el róla, és ahol én nyomorúságos fiatal éveimet szociálpedagógus hallgatóként töltöttem. Más elfoglaltság és életcél hijján bejártam az ottani előadásokra, és el kell mondanom, hogy szinte majdnem mindegyik előadó politizált az órákon. Viszont szembetűnő volt, hogy az előadók politikai meggyőződése korántsem volt egységes.
Mondhatjuk, hogy mindenféle politikai meggyőződésű ember jelen volt köztük. Volt egy előadó, aki nemzeti radikális volt, jobban mondva az ősmagyar újpogány szélsőjobboldaliság pártján állt. Váltig állította, hogy a magyarok nem a Finnugoroktól, hanem a Hunoktól származnak. Krisztus valójában magyar volt, mert egy magyar anyától, szűzmáriától származik, és csak a gonosz zsidók terjesztik, hogy valójában zsidó volt. A Románok erős nemzettudatát irigyelte, akik nácibbak voltak a németeknél, mert nem gázkamrával, hanem saját kezűleg, baltával végeztek a zsidókkal, és olyan ügyesek voltak a nemzetépítésben, hogy erdélyt is megszerézték maguknak. Szerinte nekünk is az ő példájukat kellene követnünk, és csak akkor leszünk olyanok, mint ők, ha minden magyar elhiszi, hogy Krisztus magyar volt. Továbbá Szabó Dezső nyomán váltig állította, hogy a parasztság a nemzet megtartó ereje, mert a magyar a kapitalizmusra és a kommunizmusra a zsidókkal ellentétben nem érett.
Aztán volt egy előadó, aki szakterületét tekintve a családszociológiát és a családpedagógiát művelte. Láthatóan nagy tekintélyre tett szert a saját szakterületén. A családügyi minisztériumokig is elért a keze, és egyértelműen a Fidesszel szimpatizált. Saját bevallása szerint ő javasolta, hogy a Fidesz vegye fel programjába a családi adókedvezményt. Aztán volt egy előadó, aki szakterülete szerint szociális joggal foglalkozott, és lerítt róla, hogy a baloldallal szimpatizál. Védte a cigányokat körömszakadtáig, hogy azok nem tehetnek a saját nyomorúságos helyzetükről, mert a magyar társadalom kirekesztő magatartása az oka az ő helyzetüknek. Végül volt egy előadó aki szakterülete szerint médiapedagógiával foglalkozott, és nem is titkolta, hogy ő baloldali és liberális. Azt kifogásolta, hogy a Fidesz nem engedi, hogy a kiskorúak pornót nézzenek a HBO-n főműsoridőben.
Nem sorolom tovább. Mindebből az derülhet ki, hogy egy olyan intézménynek, ahol ennyire eltérő gondolkodású emberek tanítanak talán nincs is közös szellemisége. De van, és ez Margharet Mahlerhez vezethető vissza. Mahler anya gyerek kapcsolatról alkotott pszichoanalitikus elméletébe jól bele illik az ősmagyar újpogányság szűzmáriához köthető anyakultusza, de éppúgy beleillik a baloldali feminista eszmeiség, amely a csöpögős brazil szappanoperák és a Lagzi Lajcsi zene szülőanyja. Azonban egy szegről-végről családpártinak is mondható elméletet alkotott Margharet Mahler, ez pedig a Fidesz kereszténynek mondott csalátpártoló gondolatkörébe is beleilleszthető.

Kuntz Zoltán - Vörös Ákos: Koldulva a szerelmet, szolgálva a tudományt - Margaret Mahler csodálatos élete, MAGÁNKIADÁS, 2016.