fbpx

Uputstvo za pravljenje veštačke inteligencije

AI - glave

Ne, nije šala. Ni ekser ne možete zakucati ako ne znate kako se to radi. Kao za sve ostale poslove i za kreiranje veštačke inteligencije se prvo moraju osmisliti principi, pravila, koja će pomoći da se posao uspešno završi. I uvek treba imati na umu – dobro postavljeno pitanje je pola odgovora.

Već možete čuti priče da će uređaji sa veštaćkom inteligencijom (artificial intelligence – AI) uskoro ući u upotrebu. Najčešće su to vojna sretstva kontrolisana sa AI, vozila za civilnu upotrebu… biće toga na sve strane. Ali to nije prava AI. Ona će biti u stanju samostalno da upravlja borbenim avionom u svim mogućim PREDVIDLJIVIM uslovima, da samostalno odabira ciljeve, koristi svo raspoloživo naoružanje – i sve to brže i preciznije od čoveka ali šta kada se nađe pred problemom koga konstruktori nisu predvideli, da li će i u takvim uslovima reagovati kvalitetno kao čovek?

Poznata je situacija u toku Hladnog rata kada je Stanislav Petrov, ruski oficir na dežurstvu u komandnom centru strateških nuklearnih snaga primetio nekoliko raketa koje su dolazile iz pravca Amerike. Sve je ukazivalo na nuklearni napad i njegova dužnost je bila da pokrene proceduru odgovora ali on je bez obzira na očigledne dokaze posumnjao da je napad pravi. Njegovo razmišljanje je bilo da nema logike da lansiraju samo nekoliko raketa kad znaju da će odgovor biti mnogostruko jači. Bio je u pravu i spasao je planetu (mada je bio kažnjen zbog nepoštovanja procedure) – bila je greška u sistemu uzbunjivanja. Mašina na njegovom mestu (a i mnogi ljudi) ne bi zanemarila proceduru i danas ne bi bilo ni mene ni vas.

Crveni gumb

Crveno dugme

Osnovna greška je što ljudi pokušavaju da stvore umetnu inteligenciju a da nisu do kraja shvatili kako funkcioniše naša inteligencija. Gledajući površno i GPS navigacija ima svojstva AI. Date joj dve tačke i ona će naći najbolji put od jedne do druge – u neku ruku odlučuje. I zaista odlučuje ali se ta odluka zasniva na algoritmu koji ne uzima u obzir brojne informacije kao što su radovi na putu, saobraćajne nesreće… Sledeća generacija uređaja će imati i ove informacije, pa će doći još noviji uređaji sa mogućnošću kvalitetnijeg odlučivanja ali će osnova i dalje biti matematička kalkulacija. Naš mozak ne radi tako.

Ljudski mozak (ne samo ljudski) je prava enigma. Da pođemo od „hardverske strane“: ljudski intelekt je u rasponu od imbecila do genija. Bilo je nebrojeno pokušaja da se pronađu razlike na samom mozgu ali nisu nađene previše značajne. Bilo je razlika u veličini mozga, debljini moždane kore ali su istraživanja pokazala da veći mozak i deblja kora nisu nikakav garant viših misaonih sposobnosti. Mogu se naći manje razlike ali su one uglavnom posledica oboljenja. Ako nije stvar u hardveru onda je verovatno u softveru jer iz iskustva znamo da ljudi iako imaju približno isti mozak (po fizičkim svojstvima) nemaju podjednake misaone sposobnosti – ali da još malo ostanemo na hardveru.

Pretpostavlja se da je maksimum potencijala mozga koji se normalno koristi 5-9%. Čemu služi ostali kapacitet nemamo pojma. Ali i sa tako malim procentom iskorišćenja mozak je sposoban za neverovatna dostignuća. Kada se upoređuje sa računarom govori se o „procesorskoj snazi“. Smatra se da bi mozak bio mnogo efikasniji od računara iste procesorske snage zahvaljujući načinu obrade podataka. Dok računar podatke obrađuje linearno, mozak ih obrađuje paralelno (da krajnje pojednostavim da bi bilo što razumljivije mada bi možda još preciznije poređenje bilo dvodimenzionalna-trodimenzionalna obrada) što smanjuje put i ubrzava obradu podataka. Ovde se javlja novi paradoks – iako je čovek bolji u rešavanju komplikovanih logičkih zatataka od najjačih računara (šah ne spada u ovu kategoriju jer se može u potpunosti prevesti u matematički problem) u rešavanju matematičkih operacija je sporiji od slabijih digitrona (od ovog pravila treba izuzeti autistične osobe). Prema tome bi bilo logično pretpostaviti da mozak ne radi na bazi obrade matematičkih podataka. Znači nije u pitanju samo softver već način njegovog rada.

mozak, savjest

Ilustracija, mozak

 

Na koji način onda mozak funkcioniše?

Kada se sa nekim upoznate vi mu (joj) zapamtite ime. Lik pamtite fotografski (za sada toliko) ali ime ne pamtite na isti način (napisano na parčetu papira uz sliku) već ga vezujete za osobu sa istim imenom kojoj znate ime (svesno ili nesvesno). Dakle, pamćenje se zasniva na asocijaciji. Pri objašnjavanju funkcionisanja pamćenja bolje je početi od najnižih bića.

Kada kišna glista izađe na površinu u toku leta, nailazi na sasvim drugačije uslove u odnosu na one pod zemljom: veća osvetljenost i opasno zračenje, viša temperatura i manja vlažnost. Iako glista ima krajnje jednostavan nervni sistem on je ipak dovoljan da poveže osećaj jake osvetljenosti sa neprijatnim a mrak sa prijatnim. Ta sposobnost je razvijena evolucijom jer jedinke koje nemaju tu sposobnost ne preživljaju dovoljno dugo da daju potomstvo. Glista nema mogućnost da značajno uvećava bazu podataka, ima tačno onoliko koliko joj je potrebno – ne vidim nikakvu svrhu u tome da glista ima mogućnost razmišljanja o pitanjima kao što je kvantna fizika. Da li čovek ima takva ograničenja? Verovatno, ali to može znati samo onaj za koga smo na nivou kišne gliste.

Lijeva i desna hemisfera mozga

Ilustracija, ljudski mozak

Dakle, naš mozak radi na principu pravljenja asocijacija. Odmah po rođenju počinjemo da gradimo asocijativne „bazne tačke“ i tada smo na nivou kišne gliste: u majčinom naručju – prijatno, sami u kolevci – neprijatno. Za razliku od gliste vrlo brzo uvećavamo bazu prijatno-neprijatnih iskustava i gradimo temelj za sve složenije asocijacije. Zato je najranije detinjstvo izuzetno važno za dalji razvoj ličnosti.

Vremenom asocijativne bazne tačke postaju sve brojnije i složenije povezane bilo da ih gradimo svesno ili nesvesno. Zar niste primetili da naučenu pesmicu pred spavanje bolje zapamtite nego ako je učite u toku dana? Mozak radi i kada spavamo. Dok je učenje pesmice svesna radnja, učenje pravljenja pokreta je uslovno svesna.

Da li ste gledali bebu kako posmatra svoju ruku dok je pomera? Nisu pokreti nespretni zato što beba ne vidi ruku najbolje (a uči i da gleda) već zato što mozak nije naučio koje komande da da mišićima da bi pokrenuli ruku na željeni način. To su vrlo složeni zadaci, mnogo složeniji od metematičkih operacija. I komande za pokret mozak pamti asocijacijama – „kad uradiš ovo pokrene se ovo“. Što je pokret komplikovaniji to je za njegovo izvođenje potrebno uključiti više mišića i koordinisati odnose njihovih akcija. Verujem da se i vizuelno (fotografsko) pamćenje vrši asocijacijama i verovatno je najkomplikovanije od svih vrsta pamćenja. Tu je neophodno za kratko vreme izvršiti ogroman broj „povezivanja“.

Sve ovo su samo moje pretpostavke zasnovane na iskustvu i posmatranju. Među najkorisnijim primerima za proučavanje ovih tvrdnji  je proces oporavka pacijenata koji su izgubili mogućnost kretanja ili doživeli amneziju ali i pravljenja paralela efikasnosti njihovih oporavaka. Još bih dodao da smatram da je sposobnost autističnih osoba da brzo računaju nastalo smeštanjem dela logičkih baznih tačaka u deo namenjen fotografskom pamćenju gde je brzina rada fantastična ili je u „fotografskom sektoru“ u pitanju sasvim drugačiji princip rada – premalo je podataka da bi izgradili preciznu sliku a i kada ih imamo pitanje je da li ih pravilno tumačimo. I dok su vrlo male razlike u radu ostalih organa izgleda da mozak ima mnogo rezima rada – zato je njegovo proučavanje toliko komplikovan posao.

Još kao mali sam primetio da mnogo lakše postižem visoku koncentraciju ali sa druge strane se isuviše koncentrišem na pisanje tako da ništa ne zapamtim dok hvatam beleške.

Nedavni primer mi je bio inspiracija za ovaj tekst: trebalo je da objasnim nešto iz hemije ali kako su prošle decenije a da se nisam vraćao na tu temu znanje je izbledelo. Bilo mi je strašno krivo jer su to stvari koje sam odlično znao, zato nisam hteo da pogledam na internetu već sam „odlučio” da se setim. Tada sam se vratio nekoliko koraka unazad – na osnovnije stvari i malo po malo sam uspeo da vratim u sećanje ono što je nedostajalo. Odjednom je hemija postala od trećerazrednog značaja, razmišljanje o načinu na koji sam rekonstruisao sećanje me je potpuno obuzelo.

neuron

Ilustracija, neuron

Ideja o asocijativnim baznim tačkama je objašnjavala još jedan fenomen iz školskih dana – „učenje napamet” tj, mehaničko učenje. Đaci koji su učili redovno raspolagali su gradivom naučenim godinama ranije dok su „kampanjci” ogromnu većinu naučenog zaboravljali za nekoliko nedelja (neko bi rekao da nisu ni naučili ali nije to u pitanju, imao sam prilike da se uverim). Ja bih rekao da dugotrajnost pamćenja zavisi od položaja asocijativnih tačaka za koje je naučeno „vezano”, odnosno od broja tačaka sa kojima je ta tačka u kontaktu. Što su asocijativna tačka „dublje” smeštene to je informacija koja je za nju vezana dugotrajnija dok su one „pliće” smeštene zadužene za privremene informacije. Osim toga, potrebno je vreme da bi se infomacija uporedila sa informacijama koje su već zapamćene (koje su deo našeg pamćenja) a obzirom da „kampanjci” ne posvete dovoljno vremena učenju, te nove informacije bivaju sačuvane u privremenom pamćenju i brzo zamenjene drugima koje su u tom momentu važnije.

Primetili ste da uglavnom pišem o pamćenju iako je tema učenje. To je zato što pamćenje ima ključnu ulogu u učenju, učenje je kritičko upoređivanje nove informacije sa onima koje već posedujemo. Takođe je bitno naglasiti da je brzina učenja vrlo individualna ali i da se na nju može uticati.

Da su asocijativne bazne tačke smeštene u strogo određenom fizičkom prostoru i da potpuno brišu informacije koje menjaju drugima bilo bi lako sve to odrediti i dokazati ali pošto se informacije nikada do kraja ne eliminišu proučavanje je veoma teško.

Veštačka inteligencija

Veštačka inteligencija

Kakav je značaj svega ovoga za kreiranje AI?

Mnoge stvari smo napravili po uzoru iz prirode. Obzirom da je inteligencija prema mišljenju mnogih umnih ljudi vrhunsko dostignuće prirode bilo bi logično da se na sličnim principima kreira i veštačka. Suštinska AI se ne može postići linearnom obradom podataka –  možemo napraviti dovoljnu procesorsku snagu i samim tim dovoljnu brzinu obrade ali nećemo dobiti kvalitetno zakljućivanje. Takva AI neće biti u stanju da preispita unete „činjenice“ što je u startu hendikepira. Sličnost AI i današnjih računara može biti jedino u hardveru. Ukoliko nismo u mogućnosti da hardverski obezbedimo rad sličan našem mozgu možemo to uraditi softverski – bitno je samo precizno definisati šta hoćemo.

Znači AI bi trebalo da obrađuje informacije na sličan način kao mi. Potrebno je da se izgradi informaciona osnova na koju bi se dograđivalo sve ostalo – isti princip kao učenje deteta. Ali za razliku od deteta AI će vremenom dostići neverovatne mogućnosti a neće imati nasleđeni osećaj za dobro i zlo, u potpunosti će se ponašati prema naučenom. Ako je psihopata bude učio možemo biti sigurni da će i ona takva biti. Zato je najvažnije od svega da ljudi koji uče AI budu izuzetne psihičke stabilnosti, da imaju veliko znanje iz mnogih oblasti, da potpuno vladaju moralnim načelima (ako bi uslov bio i da ih primenjuju uz one prethodne – malo bi bilo kandidata 😉

Sinapse

Sinapse

Mnogi se plaše dolaska AI. Opasnost zaista postoji jer mnogi imaju mogućnost rada na njenom kreiranju a nemaju svi dobre namere. Mnogi se plaše superiornosti AI a da nisu svesni kakve su naše prave mogućnosti. AI će nesumnjivo biti brža ali to nije najveća prednost. Ono što je bitnije je da će moći da „isključi” sve manje bitno i da se maksimalno posveti jednom pitanju, jednom zadatku. Da to čovek uradi, a može, postizao bi za današnje pojmove neverovatne rezultate ali mi neprestano „vrtimo” gomilu nebitnih pitanja (ja to zovem „intelektualna buka”) i ostavljamo sasvim malo resursa i vremena za prava pitanja. Ovde bih ukazao na primer Nikole Tesle. Mnogi njegove rezultate pripisuju genijalnosti (što je svakako bio) ali malo ko uzima u obzir koliki je rad stajao iza svega i još važnije kakvim je životom živeo. Kada čovek svaku misao posveti jednom cilju onda granice mogućnosti nestaju.

I dok pojedinačni intelekt ima mnogo veće mogućnosti nego što uglavnom postižemo, „umrežavanjem” bi se još mnogo više postiglo. Ukazujući na prednosti direktne demokratije istakao sam da bi možda najbitnije bilo zajedničko rešavanje problema (pa i tehnoloških). AI nam nije neophodna da bi ubrzano napredovali ali nije ni previše verovatno da će ljudi menjati sadašnji pristup načinu razmišljanja tako da nam je ipak potrebna.

Možda nisam u pravu oko većine tvrdnji u ovom tekstu ali ako je bar mali deo tačan onda to može pomoći da se krene u pravom smeru a brzina rešavanja ovog pitanja je od kritične važnosti jer nije sve jedno da li ćemo je prvi imati „mi” ili „oni”.

Sviđa vam se portal Logično?
LAJKAJTE NAŠU STRANICU

(samo jednom, ako kliknete drugi put, Facebook će smatrati da nas ne volite)
Pretplati se
Obavijest
guest
Zaštitite svoje ime u komentarima... REGISTRACIJA
11 Komentara
najstariji
najnoviji najviše ocjenjeniji
Inline Feedbacks
View all comments
neko ime
Gost
neko ime
3 godine prije

Koliko shvaćam kvantna računala bi mogla biti hardverski bolja za izvršene zadataka u području AI…ako tko I ima već gotova takva računala, vjerujem da su već na dežurstvu, u vojne svrhe, dakako…

Raptor
Gost
Raptor
3 godine prije

Uz dužno poštovanje autoru ali ovo je tipičan primjer “balkanskog” piskaranja. Kako mozak radi, evolucija, malo kisna glista ,malo o misaonim procesima pa zaključi te sve zapadne dogme sa konstatacijom “Sve ovo su samo moje pretpostavke zasnovane na iskustvu i posmatranju. ” … i td. sve ispodprosječno, a u stvari veliko NISTA.
Uvaženi, da ste ikada napravili ,programirali i najmanji kviz općeg znanja za vasu dijecu u skoli, znali bi koja su ograničenja današnjih programskih jezika, binarnog koda i općenito koliki je hendikep današnjih kako vi kažete “AI” umjetne inteligencije. Nacrtajte samo jedan blok dijagram vašeg programčića i petlji u odlučivanju pa sami cete skontati da tu nema inteligencije niti se nadzire. sve su to usmjerene odluke koje “nepismeni” promatrač ospisuje kao AI, umjetnu inteligenciju, inteligenciju i td.

Previše američke fikcije iz HOLIWOOD tvornice lazi i zato su nam mediji puni ovakvih tekstova.

PPP
Gost
PPP
3 godine prije
Reply to  Raptor

Poštovani Raptor, ne bih se baš složio s vama. Autor je na interesantan način opisao način funkcioniranja našeg mozga, koji se ne može usporediti s današnjim funkcijama jednog programskog jezika. Poznat mi je Basic, Assembler, Turbo Pascal, Visual Basic, C, C++, C#… Tek u kasnim godinama sam shvatio da nismo ograničeni programskim jezikom, nego našim razmišljanjem kako riješiti jedan određeni problem. Programeri imaju jedan veliki hendikep koji ih sputava i zbog toga oni nikada neće moći ići dalje. Jedan programer, ako nema kvalitetnu podlogu iz kulture, povijesti, filozofije, teologije… funkcionira u točno zadanim okvirima. Blokiran je na pisanje “petlji” i “klasa” koje ne poznaju transgresiju. Upravo je transgresija način kako funkcioniraju neuronske mreže u mozgu. Za njih 1+1 nije uvijek 2. Danas je nemoguće predvidjeti slijed jednog kaotičnog procesa putem “petlji” i “klasa”. Taj, na prvi pogled, kaotični proces nije kaotičan, nego ima točno određeni cilj. Zamislite da naš mozak funkcionira na principu “petlji” i “klasa”? Što bi se desilo? Mozak bi nam se zagrijao kao grafička karta kod mininga. 🙂 Upravo ovo govori da je AI nešto puno interesantnije i kompleksnije od običnih “petlji” jednog programskog jezika. Shumadinac je u pravom smislu logičar i posjeduje vrlo interesantnu intuiciju. Umjesto… Pročitaj više »

shumadinac
Gost
shumadinac
3 godine prije
Reply to  PPP

@PPP
Upravo tako kolega, potreban je drugačiji pristup da bi se ovaj problem kvalitetno rešio. Da ironija bude veća i kolega Raptor to isto tvrdi samo na drugačiji način (i “sa visoka”): “znali bi koja su ograničenja današnjih programskih jezika, binarnog koda i općenito koliki je hendikep današnjih kako vi kažete “AI” umjetne inteligencije” – čak gotovo isto kao što sam i ja napisao i zaključak na ovu tvrdnju bi bio POTREBAN JE DRUGAČIJI PRISTUP.
Ali komentar kolege Raptora ukazuje na izuzetno bitnu stvar – nespremnost autoriteta (definitivno je stručniji u IT oblasti od mene) da prihvati sugestije od “nižih bića”, ne da prihvati već i da razmisli o njima. Ja takav stav nikada nisam shvatao, nikada nisam “bio zastrašen” autoritetom – čak ni u školi a slušam šta pričaju čak i oni koji “ne vladaju materijom”. Ko sluša može da doživi veliko iznenađenje spoznajom kako su mu jednostavne stvari promicale.

PPP
Gost
PPP
3 godine prije
Reply to  shumadinac

Shumadinac, zato sam i reagirao. Ne volim kada krenu omalovažavanja nečijeg mišljenja. “Autoriteti” su uništili mnoge svojom arogantnošću koja ubija kreativno razmišljanje.

Cijeli život se borim protiv “okvira” nametnutih od strane autoriteta. Čovjek se sledi kada spozna da neki znanstveni autoriteti imaju manje kredibiliteta od jedne logične osobe, koja ne mora imati znanstveno obrazovanje. Zvanje i znanje daje veliku dozu kredibiliteta, ali ipak bez intuicije, i jedno i drugo nikada ne izlazi iz okvira.

Nekada davno sam programirao. To je moj svijet. Osjećam ga i u njemu se osjećam ugodno. Na moju sreću, tek kasnije sam shvatio da su stvari puno kompleksnije, kao i pristup istima.

Samo sprega društvenih i prirodnih znanosti daje kvalitetan rezultat.

Funkcionirati u jednom okviru ne znači biti loš. To je potrebno, jer kako kažu stari “od filozofiranja nema fajde”. Okviri su dobri, ali smo onda kada smo svjesni da naš okvir nije jedini i da postoje drugi okviri koji su isto tako interesantni kao i naš u kojim funkcioniramo.

Okupimo okvire i sve će biti kako treba. 🙂

interesantno
Gost
interesantno
3 godine prije

kako se razmislja da se AI upotrebi u vojne svrhe, a zasto ne u rudnicima i na teskim poslovima, ali to je covjekov nacin razmisljanja.
AI ce sigurno doci, jer vratimo se samo malo u proslost, da se prije dvjestotinjak godina govorilo o TV-u rekli bi vam da ste ludi, prije stotinjak godina o mobilnim tel. i racunarima mnogi bi gledali sumnjicavo.. E sad kako ce se covijek nositi sa time i kako ce to upotrebiti, to je pitanje.
Emocije AI da ne spominjem, jer covjekove se nisu uvijek, cak cesto pokazale dobre, mada svi o sebi imamo visoko misljenje.

Miha
Gost
Miha
3 godine prije

Šumadinac, hvala na ovom zanimljivom članku odnosno mislima. Jedno pitanje iako možda niko dosad nema odgovora: Dali se i kod kvantnih računara/procesora (Intel već izrađuje), ostalih super računara (npr Kineskih državnih, Google) te računara koji će doći možda nakon njih može takođe očekivati linearni način obrade podataka ili paralelni kao u mozgu?

shumadinac
Gost
shumadinac
3 godine prije
Reply to  Miha

Iako postoji saznanje da je potrebno uvesti paralelnu obradu (na tom polju se već radi, nije moja ideja 🙂 bez obzira na savršenost hardvera sav radi po istom principu – pa i kvantni procesori, samo se brzina povećava. Mislim da je glavni problem sa paralelnom obradom taj što se pokušava linearna obrada “prilagoditi” u izradi paralelne umesto da se krene sa suštinski novom metodom. To ti je kao kad su nekada davno krali računare i odneli samo monitore – navikli ljudi da je sve u toj kutiji kao kod televizora.

Miha
Gost
Miha
3 godine prije
Reply to  shumadinac

Znači takozvana superpozicija kvantnih procesora, gdje imaju u istom trenutku uvid na 0 i 1 pozicije (za razliku od običnih računara gdje je uvid samo u jednu vrijednost) nema veze sa paralelnim načinom obrade podataka? Dobro

I još, pretpostavljam, da se linearni način obrade podataka tiče linearnog (“po redu”, od vrha do dna kode) izvršavanja logičkih sentenca (if/for/case), ili?

Hehe, da, logika i neka viša inteligencija dosta puta nisu povezani.

Brainstorm
Gost
Brainstorm
3 godine prije

ajme Shumadinac, zar mislis da u par stotina recenica mozes dati uputstvo za izradu AI? AI je ogromno podrucje, tisuce profesionalaca decenijama rade pa jos nisu napravili ni samoupravljajuci automobil.
prihvaticu ti clanak kao filozofski traktat.
ako bi uputstvo trebalo biti tehnicke naravi onda je jako tesko izvesti na nacin kako si zamislio. kazes slike i asocijacije. kompjuterska grafika je softverski jako zahtjevna. svaki piksel se mora “provuci” kroz procesor. definirati se kao binarni broj, kao ima-nema struje. svaki iznos struje se obradjuje u procesoru. daleko lakse je obraditi matematicku formulu nego sliku.
prerano je za polagati nade u kvantne procesore. neka ta tehnologija malo sazrije pa cemo vidjeti.

Anarho
Famed Member
Anarho
3 godine prije

shumadinac, dobar tekst i u mnogim djelovima si u pravu dok si u drugim djelovima kontradiktoran … recimo kazes da covjekov mozak radi na osnovi asociacija dok u drugom djelu ukazujes kako je ljudski mozak sposoban rjesiti neke od tezih logickih problema koje racunar nije sposoban. To je zbog toga sto nisi uzeo u obzir da ljudski mozak koristi vise “procesora” koji podatke obradjuju svaki na svoj nacin. Logika je linearno obradjivanje podataka, to je matematika. Nema tu nikakvih asociacija, vec se linearnom obradom, pridrzavanjem ustanovljenih aksioma dolazi do logickog zakljucka, bez ikakvih potreba po pristupu procesoru koji se bavi asociacijama, koje si djelomicno pravilno smjestio u podrucje memorije. Zbog procesora koji na linearan nacin obradjuje podatke sposobni smo citati, pricati, logicki razmisljati, racunati. Procesor koji je zaduzen za asociacije takodje zaduzen je za koordinaciju pokreta, misica. Postoji i treci procesor koji radi na principu straha. “Intelektualna buka”, zapravo je output razlicitih procesora sto nam kao bicu omogucava objektivnost. Pogledaj si metodu kojom je prvi put rjesena disleksija. Dislektiki su ljudi koji za citanje upotrebljavaju pogresan procesor (E) koji podatke obradjuje slikovnim asociacijama umjesto da koriste procesor R koji podatke obradjuje linearno. Samo poznavanjem djelovanja tih procesora, autor je mogao… Pročitaj više »

POVEZANE VIJESTI

Izbornik