Álmatag tekintetük ezt árulta el: "Atyám, de szép is rohanni! Látod, hogy porzik alattam a föld? Istenem, de jól érzem magam! Az izmaim mint lágy kenőolaj csúszkálnak a csontjaimon. Nincs is nagyszerűbb dolog a futásnál." És futottak. Nem volt különösebb céljuk vele, csupán a jókedv és az élet szeretete. (Ray Bradbury: A nagy fekete-fehér játszma)
Mi ez az egész? És mégis miért?
Amolyan beköszöntő gyanánt szeretnék pár sort írni arról, mi ez az izé, amit leginkább hírlevélnek nevezhetnénk. Futós hírlevélnek, vagy még pontosabban a kellően tágan értelmezett futással foglalkozó hírlevélnek. Manapság, amikor Dunát lehet rekeszteni a futással kapcsolatos internetes tartalommal (még inkább tartalommarketinggel), akkor egyfajta válogatás, afféle kurátori tevékenység akár még hasznos is lehet. Valami ilyesmit igyekszem itt megvalósítani, vagyis ha számomra érdekes dologra bukkanok (és szerintem a futás élményéhez minimális köze van), akkor azt beszerkesztem ide, és a jelenlegi tervek szerint kéthetente kiküldöm a regisztrált e-mail címekre (eddig hárman vagyunk a listán, velem együtt). Joggal merül fel a kérdés, hogy kinek az ízlését tükrözi majd A nyári futás hangja. Nos, hogy ki vagyok én, az a végeredmény szempontjából nem fontos, az egyszerűség kedvéért ez itt Koffein Kapitány hírlevele. K2 hobbifutó(blogger), írni és olvasni szerető ember. Ez a három dolog ér itt többé-kevésbé össze. Ami a személyes érdeklődésem okán a hírlevelekben leginkább előfordulhat: technológia, tudomány, kultúra, edzéselmélet, zene, móka, kacagás. Meg sok más. Aki szeretne rendszeres olvasó lenni, az itt tud feliratkozni, csak az e-malcímet kell beírni és visszaigazolni. Pénzküldési lehetőség, támogatott tartalom és egyéb ilyen hülyeségek nem lesznek. Okkal nem a Substack-et választottam.
---
ChatGPT edző
Jó pár éve már a mesterséges intelligencia (MI, értsünk is ezalatt bármit, illetve nagyon sok mindent, manapság leginkább gépi tanulást és neurális hálózatokat) az egyik legmarkánsabb technológiai trend, amivel a hétköznapokban már-már folyamatosan (mindenféle szolgáltatások mögé rejtve) találkozhatunk. Az elmúlt hetekben-hónapokban a publikusan elérhető és tesztelhető generatív MI rendszerek megjelenésével viszont már szabályos hisztéria indult, az okostelefon után a következő nagy dobásra váró technológiai cégek, meg boldog-boldogtalan ezzel foglalkozik, a világ újabb totális felfordulását vizionálva (és akár sutba dobva az elmúlt években a Következő Nagy Dolognak gondolt blokklánc/kripto/fintech, illetve metaverzum vonalat), az oktatástól az egészségügyön át a gazdaság minden ágáig. Ezek olyan rendszerek, amelyek a felhasználó által beírt kérések/paraméterek (úgynevezett promptok) alapján gyártanak szöveget (pl. ChatGPT) vagy képet, videót (pl. Dall-e 2). A végeredmények egyesek szerint bámulatosak, mások szerint egy idő után unalmasak, de az ilyen és hasonló generált tartalmak majdnem mindenki szerint forradalmasítani fogják a mindent. Mindenesetre valóban bámulatos minőségben írnak szonettet Shakespeare stílusában a fast fashion legújabb afrikai trendjeiről, vagy készítenek holdraszállós képet a macskánk főszereplésével, hogy az egyetemi beadandókról szót se ejtsünk. Egy futós hírlevélben mi maradjunk „csak” a futásnál, annak is egy kisebb szegmensénél.
Koffein Kapitány, Dall-E 2 portré, 1.
Az MIT Technology Review Download hírlevelének szerkesztője fut (és velem ellentétben kisorsolták a jövő évi London Marathonra), ezért utánajárt, vajon a már említett minden egyéb mellett milyen eredményességgel lehet maratoni edzéstervet gyártani a ChatGPT-vel (ha már legalább olyan határozott, hozzáférhető és kommunikatív mint egy edző), illetve lehet-e használni az eszközt az edzések frissességének, érdekességének megőrzésére (bár gonoszul megjegyezhetném, ez utóbbira leginkább annak lehet szüksége, aki nem is annyira szereti önmagáért ezt a futás dolgot). Az eredmény Rhiannon szerint egyelőre kevesebb mint meggyőző. Elsőre az „Írj nekem egy 16 hetes maratoni edzéstervet” promptra egy olyan megoldás érkezett, amiben a leghosszabb futás 10 mérföld volt, ami finoman szólva sem garancia a sikerre. A második próbálkozásra ChatGPT edző kiírt ugyan 19 mérföldet – többek között a verseny előtti napra is. A cikkből később aztán kiderül, hogy mások is használták hasonló (edzéstervezés, nem csak futás) feladatokra, és néhány általános erősítő edzéssor esetében jobban teljesített, bár nem hibátlanul (például összerakott egy testépítő „lábnap” programot a célra alkalmas gyakorlatokból, csak a mennyiségek, vagy a pihenők voltak követhetetlenek, netalán szimplán csak roppant unalmas lett az egész). A konklúzió szerint jelenlegi állapotában leginkább érdekesség és szórakozás céljára érdemes használni ChatGPT-t ilyesmire.
Koffein Kapitány, Dall-E 2 portré, 2.
Ami nekem leginkább érdekes ebben a cikkben, hogy nem tér ki a ChatGPT működési logikájára, ami elég összetett ugyan, de az alapja egyszerűen összefoglalható (egy kicsit bonyolult, ám emészthető, cserébe hosszú összefoglalóért nagyon ajánlom Stephen Wolfram cikkét, amit magyarra is lefordíthatunk a mesterséges intelligencia egyik kiváló reprezentánsával). A lényeg, hogy az eszköz (illetve a "lelkét" (rossz szokása az embereknek, hogy mindent antropomorfizálnak... (én meg mindig túl sok zárójelet nyitok)) adó nagy nyelvi modell (Large Langeuge Model, LLM (olcsó vicc lenne azt mondani, hogy csak egy betűre van a Multi-Level-Marketingtől, MLM)) működése szerint a szöveg generálása közben mindig egyetlen dolgot figyel: az addigi mondat(ok) fényében megpróbálja megjósolni a legjobban ahhoz illő következő szót. Semmi többet. Egyszerre csak egy szót. Megjósolni. Szavak előfordulási valószínűsége alapján. A modellt az internetről összelasszózott, hatalmas mennyiségű, emberek által írt szövegek használatával trenírozták, ami alapján az összes következő szóhoz tartozik valamilyen valószínűség. Hogy ne mindig ugyanaz legyen a kimenetel (vagyis ne mindig a legvalószínűbb szót válassza), van egy véletlenséget a rendszerbe vivő mérőszám, ami újabb és újabb ágakra tudja terelni a szöveggenerálást. A végeredmény pedig valami új, ami majdnem, de nem pontosan olyan, mint amilyen mondatok már az interneten, azaz a rendszer betanítására használt szövegekben is vannak. Ebből következően ez az általános modell képes generálni valamit, ami úgy néz ki, mint egy edzésterv.
