Wir haben uns schon oft mit dem Verhältnis von Technik und Schreiben als technischem Akt und mit dem Verhältnis von Technik und Schreiben als kreativem Akt beschäftigt. Letzteres ist ein viel diskutiertes Thema in der Debatte um künstliche Intelligenz und kognitive Maschinen. Kann ein künstliches Gehirn einen kreativen Akt, wie das Geschichtenerzählen, auf die gleiche Weise produzieren, wie ein biologisches Gehirn ihn verarbeitet? Könnte künstlicher Output in Bezug auf Inhaltsqualität und Erzählstil besser sein als organischer Output?
Wenn der kreative Akt ein Produkt von Wissen und Erfahrung ist, sicherlich ja; Wenn stattdessen der kreative Akt ein Produkt von etwas ist, das tief in Individualität und Persönlichkeit verwurzelt ist, dann bleibt abzuwarten, wie weit die Revolution der kognitiven Maschinen gehen wird. Künstliche Intelligenz ist vorerst Deep Learning, was auf Italienisch mit dem Wort „Geek“ wiedergegeben werden könnte.
Laut Google-Technologen, die immer sehr visionär sind, wird die von einer künstlichen Intelligenz durchgeführte Übersetzung früher als Sie denken, nicht mehr von der eines Menschen zu unterscheiden sein. Und wir müssen uns dieser Vorhersage sicher sein, angesichts des Niveaus, das Google Translate erreicht hat, das von Software für künstliche Intelligenz angetrieben wird.
Für Liebhaber der Soziologie des Schreibens und der Literatur empfehlen wir die Lektüre eines ziemlich umfangreichen Buches, das gerade bei Random House in englischer Sprache erschienen ist: Die geschriebene Welt: Wie Literatur die Geschichte prägte von Martin Puchner, Literaturprofessor in Harvard. Das Buch, das die jahrtausendealte Geschichte des Einflusses des Geschichtenerzählens auf das menschliche Handeln und seine Allgegenwart in allen Zivilisationen skizziert, untersucht, wie neue Technologien die Erfahrung des Schreibens verändert haben und welche Auswirkungen diese Veränderungen auf Gesellschaft und Gesellschaft hatten und haben über die künstlerischen Ausdrucksformen der Zeit. In seiner Analyse konstruiert Puchner eine solide Theorie, die auf der Beobachtung basiert, dass Schreibtechnologien zu den Gründungselementen großer historischer Ereignisse gehören.
Textverarbeitung
Aber gehen wir der Reihe nach vor und beschäftigen uns nun mit dem Beitrag der Technik zum technischen Akt des Schreibens.
Der sehr technische Akt des Schreibens mit einer Maschine beeinflusst das Denken: „Auch unsere Schreibwerkzeuge wirken auf unsere Gedanken.“ Um es zu sagen, oder besser gesagt, um es zu tippen, war der deutsche Philosoph Frederich Nietzsche, der sich aufgrund von Sehproblemen entschieden hatte, eine tragbare Schreibmaschine zu verwenden, die 1865 vom dänischen Erfinder Rasmus Malling-Hansen gebaut und auf der Weltausstellung in Paris präsentiert wurde 1878. Nietzsche verfasste mit seiner „Schreibkugel“ etwa 60 Manuskripte, bevor das Gerät während einer Reise nach Genua irreparabel zerbrach.
In jüngerer Zeit, mit dem Aufkommen von Personal Computern, war es ein anderer exzentrischer Intellektueller wie Nietzsche, der den Zeitgeist traf. Im Januar 1983 veröffentlichte der „Playboy“ eine Geschichte von Stephen King mit dem Titel Textverarbeitungssystem. In der Geschichte, die auf einem Wang System 5 mit einem Textverarbeitungsprogramm namens Model 3 geschrieben wurde, entdeckt ein frustrierter Student, dass er durch das Löschen von Sätzen über seine Feinde sie physisch vom Antlitz der Erde wischt, um ihren Platz einzunehmen. Wie immer ist Kings Fähigkeit zu übersetzen erstaunlich.
Der Schriftsteller aus Maine fängt die Essenz des softwaregestützten Schreibens gut in der Fähigkeit des Programms ein, Wörter und Textteile einzufügen, zu verschieben oder zu entfernen, ohne Spuren zu hinterlassen (nur in den modernsten Versionen von Textverarbeitungsprogrammen können Sie eine Spur hinterlassen). redaktionelle Schichten … zur Freude der Philologen).
Hier, bei der Textverarbeitung, findet schließlich die Einzigartigkeit der Handlung des Schreibens statt, mit der des Lesens, Korrigierens, Erweiterns, Entfernens, Verschiebens und Aufräumens der Arbeit. Kurz gesagt, es passiert etwas, das hauptsächlich einen quantitativen Wert hat, das heißt, es betrifft die Produktivität des Schriftstellers, aber in viel bescheidenerem Maße auch einen qualitativen, weil es die Art und Weise betrifft, wie sich das Denken im Inhalt herauskristallisiert, wie es Nietzsche mit seiner primitiven "Schreibkugel" angedeutet hatte.
Genau mit dem Personal Computer beginnen Videoschreibprogramme Einzug in die Haushalte von Schriftstellern und denjenigen zu halten, die Textinhalte für irgendeinen Bestimmungsort produzieren müssen. Matthew Kirschenbaum, der ein Buch mit dem Titel geschrieben hat Änderungen verfolgen: Eine literarische Geschichte der Textverarbeitung (Harvard University Press, 368 Seiten) schätzten, dass 1984 die Hälfte der amerikanischen Schriftsteller ein Textverarbeitungsprogramm (Word Star oder Word Perfect) zum Schreiben benutzten. Offenbar war der erste, der ein auf einer 8-Zoll-Diskette gespeichertes Manuskript ablieferte, Frank Herbert, der Autor von DuneEnde der siebziger Jahre. Bei seinen Recherchen fand Kirschenbaum heraus, dass es Science-Fiction-Autoren waren, die sich als erste für das Schreiben von Programmen auf dem Personal Computer einsetzten.
Tatsächlich waren es gerade die produktivsten Autoren, wie es Science-Fiction-Autoren in der Regel sind, die den Vorteil erkannten, den ihnen ein Textverarbeitungssystem bot. Ein überproduktiver Schriftsteller wie George Martin, der Autor von Spiel der Throne, schrieb seine Erfolgsgeschichte mit Word Star, dem beliebtesten Textverarbeitungsprogramm für Ms-Dos. Über dieses Programm äußerte sich der phantasievolle Schriftsteller folgendermaßen: „Es war meine Geheimwaffe“.
Die Textverarbeitung ist heute ein unersetzlicher Partner des Schreibers, allein schon wegen drei grundlegender Funktionen: 1) die automatische Rechtschreib- und Satzbaukorrektur, die dem Schreiber dabei hilft, Tippfehler oder vor allem auch falsche Schreibweisen, Geschlechts- und Zahlenkonkordanzen zu beseitigen wie die zwischen Subjekt und Verb, und Wiederholungen, die zu den häufigsten Fehlern gehören; 2) der Thesaurus, der hilft, das Lexikon zu erweitern und die am besten geeigneten Wörter zu finden, um einen Kontext zu beschreiben und so das richtige Register auszuwählen; 3) die Wahl der Sprache für die Silbentrennung und die Korrektur von Grammatik- und Syntaxfehlern, ein absolut unverzichtbares Werkzeug für diejenigen, die einen mehrsprachigen Text schreiben müssen.
Die typografische Revolution des Macintosh und die Geburt der Desktop-Typografie
1984 führte der Macintosh ein, was Textverarbeitungsprogrammen der ersten Generation fehlte: Typografie. Dank der 8 typografischen Schriftarten, die im Mac-Betriebssystem enthalten sind, konnten Autoren ihren Dokumenten eine typografische Form geben. Im folgenden Jahr führte die Kombination des Mac mit dem Desktop-Publishing-Programm Page Maker (entwickelt von Aldus aus Seattle) und dem Laserdrucker (dem Apple LaserWriter) zu einer erschwinglichen und benutzerfreundlichen Kombination zum Erstellen paginierter Dokumente in Buchdruckqualität . Diese Kombination führte zu einem neuen Phänomen, dem Desktop-Publishing. Desktop-Typografie veränderte das Wesen der Verlagsbranche und übertrug den Autoren mehr Macht.
Es ist, als ob der Schriftsteller und der Drucker zu einer Einheit verschmolzen sind Unikat, in der Weise, dass der Produzent des Inhalts gleichzeitig der Schöpfer des grafischen Ergebnisses seiner Arbeit ist. Es scheint eine triviale Angelegenheit zu sein, ist es aber nicht, denn diese textlich-visuelle Verschmelzung bietet viele interessante Ideen, um das Erscheinungsbild, die Attraktivität und die Nutzung der Inhalte zu verbessern. Es verbessert etwas, was schon immer von den Autoren gesucht wurde, die am empfindlichsten für den kommunikativen Aspekt ihrer Arbeit sind, nämlich die Lesbarkeit.
Mit dem Desktop-Publishing begannen Textverarbeitungsprogramme auch, fortschrittliche Formatierungs- und Seitenlayoutfunktionen einzuführen, um den Stil anzugeben, in dem der Autor-Stylist seinen Text dem lesenden Publikum präsentieren wollte. Der barbadische Dichter Kamau Brathwaite schrieb, dass das Schreiben mit dem Mac "es ihm ermöglichte, im Licht zu schreiben". Die Beleuchtung, in der Tat.
Das Textverarbeitungsprogramm hilft dem Autor enorm bei der Bearbeitung und Organisation von kreativem Material, aber es ist wenig hilfreich bei der Organisation, Strukturierung und Gestaltung, dh beim Aufbau dessen, was es nenntSkizzierung. Sie können Umrisse des Inhalts beibehalten, aber es ist nicht möglich, eine relationale Leinwand zu erstellen. Hier kommt eine spezielle Software, genau definiert als Think-Danke, im wahrsten Sinne des Wortes „Gedankensammler“, zu Hilfe.
Mit dem Macintosh entstand 1987 die erste echte Ideenschmiede mit einem genialen Namen: HyperCard. HyperCard wurde von einem der größten Talente in der Softwareentwicklung, Bill Atkinson, entwickelt und ermöglichte es Benutzern, mithilfe einer sehr einfachen Programmiersprache namens WildCard die in Karten gesammelten Informationen zu strukturieren und miteinander in Beziehung zu setzen, die in einem Stapel angeordnet waren. Der Autor konnte so seine allgemeinen Gedanken, die konkreten Ereignisse der Handlung, die Handlungsorte, die Charaktere und die Zeitleiste sammeln, beschreiben, kommentieren und nach einer bestimmten Erzählstrategie in Beziehung setzen.
Das Erstaunlichste an HyperCard war seine außergewöhnliche Benutzerfreundlichkeit und Vielseitigkeit. Die Informationen einer Karte könnten geändert werden, was sich sofort auf alle Karten auswirkt, die dieser bestimmten Information entsprechen oder mit ihr verbunden sind. Wir wissen nicht, wo Dostojewski oder Victor Hugo, die ein Delirium von Charakteren inszenierten, angekommen sein könnten, wenn sie HyperCards zur Verfügung gehabt hätten. Dostojewskij ließ also in seiner erzählerischen Wut verschwundene Gestalten wiederkommen und ließ den Leser fassungslos zurück. Vielleicht hätte er mit HyperCard diese plötzlichen Wiederauferstehungen vermieden, aber vielleicht hätte dieses innere Erzählmagma nicht mehr die Kraft, den Leser wie ein kosmisches Ereignis einzusaugen.
Dann gibt es eine ganze Familie von Software, mit der Sie Mind Maps erstellen können, d. h. eine Form der grafischen Darstellung von Gedanken mit einer hierarchischen oder assoziativen Struktur, die nützlich ist, um einem kreativen Projekt, wie z. B. einer narrativen Arbeit, Substanz zu verleihen. Jeder, der sich für dieses Thema interessiert, kann mit dem Lesen und Üben mit einem Buch von beginnen Nina Emir nach Titel, Kreative Visualisierung für Autoren. Ein interaktiver Leitfaden, um Ihre Buchideen und Ihre Schreibkarriere zum Leben zu erwecken.
Für Drehbuchautoren gibt es noch speziellere Software, die typische Drehbuchfunktionen ausführen kann, für die Standard-Textverarbeitungsprogramme nicht ausgestattet sind.
Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)
Summly kann mit der Hündin Laika der Weltraumforschung gleichgesetzt werden. Es ist einer der ersten sinnvollen Versuche, strukturierten Text durch spezialisierte Software generieren zu lassen Verarbeitung natürlicher Sprache. Summply ist in der Tat eine App für iOS, die von einem fünfzehnjährigen Nick D'Aloisio aus London entwickelt wurde, der wahrscheinlich italienischer Herkunft ist. In seinem Schlafzimmer hat der junge Londoner einen Algorithmus entwickelt, der beliebig lange Artikel in 300/400 Wörtern zusammenfassen kann, um sie auf einem iPhone-Bildschirm anzupassen.
Die App des jungen Londoners erhielt eine beeindruckende Medienberichterstattung und am Ende machte ihn seine Kreation zum Millionär, als Yahoo beschloss, das Projekt für 30 Millionen Dollar zu übernehmen und es in Yahoo News Digest umbenannte. Yahoos App gewann denApple Design Award auf der WWDC 2014 für seine technologische und gestalterische Exzellenz. Tatsächlich funktioniert die App gut und wird den Artikeln gerecht, die sie in nur 400 Wörtern zusammenfassen muss. Im Bild oben sehen Sie, mit welcher Eigenschaft an sprachlicher und inhaltlicher Kohärenz er einen BBC-Dienst zum L'Aquila-Erdbeben zusammenfasst.
Ein Bereich, anders als im Journalismus, in dem die Technik der Verarbeitung natürlicher Sprache es ist das gesetzliche. Die juristische Arbeit kann sich bereits auf kommerzielle Algorithmen stützen, die in der Lage sind, eine große Anzahl von Dokumenten zu scannen und zu analysieren, um die für den betreffenden Fall relevanten zu extrahieren. Es wird geschätzt, dass diese Technologie zu einer Reduzierung der Arbeitsstunden, die eine Anwaltskanzlei für die Vorbereitung eines Falles aufwendet, um 13 % führen wird (wodurch die Kosten für die Kanzlei und die Mandanten gesenkt werden). Infolgedessen schätzt McKinsey, dass 23 % der juristischen Arbeit in nicht allzu ferner Zukunft automatisiert werden könnten. Die Anwaltschaft wird daher in der Lage sein, ihre Ressourcen und Energien nicht so sehr auf das Data Mining zu konzentrieren, sondern auf die höchste Ebene des Berufsstandes, nämlich die Entwicklung von Verteidigungs- oder Strafverfolgungsstrategien.
Auch die Finanzwelt ist stark davon betroffen Verarbeitung natürlicher Sprache. Durch die Analyse unstrukturierter Quellen (wie Posts von Facebook oder anderen sozialen Medien) sind NLP-Algorithmen in der Lage, prädiktive Informationen über Aktienmarkttrends zu extrahieren, die die Entscheidungen der Anleger leiten können. Letztere sind sich einig, dass diese Art von kollektivem Wissen der beste Leitfaden für das Funktionieren des Aktienmarktes ist, was Rockefellers Überzeugung bestätigt, dass der Mann im Fahrstuhl die besten Informationen über Aktien hatte.
Story-Generator-Algorithmen
Im Bereich des Schreibens sprechen wir zunehmend von automatisiertem Schreiben, Robo-Journalismus und maschinellem Schreiben. Ein Phänomen, das vor allem im Fachjournalismus wie dem Finanzjournalismus Einzug hält. Es ist eine Robo-Journalismus-Software, die viele der 3700 Associated Press-Notizen zu den Quartalsabschlüssen börsennotierter Unternehmen in nur wenigen Minuten erstellt. Es wird auch angenommen, dass einige der Pro-Trump- und Anti-Clinton-Texte, die von Russen in sozialen Medien gepostet wurden, von einem automatischen Schreibalgorithmus verpackt und dann von BOTs viralisiert wurden.
Nur wenige haben vom National Novel Generation Month gehört, aber NaNoGeMo schreibt wirklich die Zukunft. Diese exzentrische Initiative, die mit dem Literaturwettbewerb National Novel Writing Month in Verbindung steht, lädt Kreative und Entwickler ein, den Monat November damit zu verbringen, den Code zu schreiben, der in der Lage ist, einen Roman mit 50 Wörtern (etwa 120 gedruckte Seiten) zu erstellen. Sobald der Roman erstellt ist, muss er auf GitHub veröffentlicht werden, einer Ressource, die 20 Millionen Entwickler abonniert haben. Darius Kazemi (Entwickler und Internetkünstler aus Portland), Gewinner der Ausgabe 2004, sagte: „Storytelling ist eine der großen Herausforderungen der künstlichen Intelligenz. Unternehmen und Forscher arbeiten daran, Algorithmen zu entwickeln, die sinnvolle Geschichten generieren können, aber viele davon erzeugen nur kurze Abschnitte sinnvollen Textes. Wie wahr diese Aussage ist, zeigt schon der erste Blick auf die eingereichten Wettbewerbsbeiträge. Vergessen wir es also auf der kreativen Seite, auf der von Deep Learning gibt es noch etwas mehr.
Das Logo des Literaturwettbewerbs mit einem Leitsatz von Leonard Bernstein, der besagt: „Um Großes zu leisten, braucht man zwei Dinge: einen Plan und nicht zu viel Zeit“. Tatsächlich müssen die Teilnehmer an diesem Wettbewerb in 30 Tagen einen Roman schreiben.
Die erste und interessante Anwendung von Deep-Learning-Algorithmen könnte darin bestehen, zum Entwurf der Fortsetzungen von bereits vollmundigen und strukturierten narrativen Serien beizutragen, wie z Der Thron der Schwerter o Harry Potter. Wir sprechen hier von Tausenden von Seiten, auf denen man mit dem Algorithmus arbeiten kann. Charaktere, Orte, Ereignisse, Plots könnten vom Algorithmus untersucht und gespeichert werden, um neue mögliche Erzählausgänge zu erarbeiten oder mögliche Fortsetzungsszenarien vorherzusagen.
Zack Thoutt, ein Entwickler aus Boulder, Colorado, hat einen neuronalen Algorithmus entwickelt, um das sechste Buch in der Saga von George RR Martin vorherzusagen, das das mit Spannung erwartete Manuskript von liefern wird Winde des Winters erst 2019. Der Algorithmus hat bereits Spoiler des neuen Game of Thrones produziert, die Martin mit seiner besonderen Selbstironie begrüßte.
Max Deutsch, ein Technologe und Blogger aus San Francisco, der das Startup Openmind gründete, wies einen Deep-Learning-Algorithmus an, die ersten vier Harry-Potter-Bücher zu lernen, und bat ihn dann, ein Kapitel darüber zu erstellen, was er aus diesem Deep Reading gelernt hatte. Das vom Algorithmus erstellte Kapitel wurde am veröffentlicht Medium. Spannend und auch lesenswert!
Tatsache ist jedoch, dass der Algorithmus-Romanautor, also die Story Generator Algorithms, noch in den Kinderschuhen steckt und es ein weiter Weg ist, Autoren wie Martin oder Rowling auf die Bank zu schicken.
Die Story Generator Algorithms sind jedoch weder ein steriles noch ein sehr entgründetes Projekt. Auf der Webseite des Interdisziplinären Zentrums für Narratologie der Universität Hamburg können wir uns über die Geschichte dieser Technologie und ihre Entwicklung informieren. Wir verweisen gerne auf alle Interessierten, die mehr über dieses Thema erfahren möchten.
Das Economist-Experiment
The Economist ist nicht nur eine der maßgeblichsten Zeitschriften der Welt und die größte unabhängige liberale Denkfabrik, sondern kann in gewisser Weise auch als humorvolle Publikation betrachtet werden. Ja, denn der sehr britisch anmutende Humor ist fester Bestandteil des unverwechselbaren Erzählmixes und auch Grundvoraussetzung, um in den anonymen Journalistenkreis der Zeitschrift aufgenommen zu werden.
Kurz vor Weihnachten beschloss das Londoner Magazin, ein Experiment durchzuführen à la Turing um zu sehen, ob er einen der Wissenschafts- und Technologiekorrespondenten nach den Ferien zu Hause lassen musste. Letzterem und einem spezialisierten Algorithmus vertraute er einen wissenschaftlichen Bericht von 500 Wörtern an. Aber lassen Sie uns diese Geschichte vom Economist selbst erzählen. Es sind nur 3 Minuten Lesezeit. Der Titel des Stücks lautet Wie bald werden Computer die Autoren von The Economist ersetzen? Wir haben noch mindestens ein paar Jahre. Gott sei Dank!
Die Autos kommen. Eine bekannte Studie aus dem Jahr 2013 kommt zu dem Schluss, dass die Hälfte der Arbeitsplätze in den USA innerhalb einer Generation gefährdet sind. Autoren sind nicht immun gegen diesen Trend. Eine andere KI-Studie behauptet, dass Computer bis 2025 Schularbeiten erledigen und bis 2040 Kurzgeschichten und Romane produzieren können.
Im Geiste, schnell zu sein und Dinge zu zerstören, hat The Economist einen KI-Algorithmus entwickelt, um Artikel aus den Abschnitten Wissenschaft und Technologie zu lernen, um ein „künstliches“ Stück zu produzieren. Die unten gezeigten Ergebnisse zeigen die Möglichkeiten und Grenzen maschineller Lernprogramme, die im Wesentlichen die heutige künstliche Intelligenz darstellen.
Der Computer hat versucht, unseren Stil nachzuahmen und die Themen identifiziert, die wir am häufigsten behandeln. Obwohl die Sätze grammatikalisch korrekt sind, fehlt es ihnen an Bedeutung. Zu seiner und unserer Erleichterung wird der Wissenschafts- und Technologiereporter seinen Schreibtisch immer noch finden, wenn die Weihnachtsferien zurückkehren. Hier ist das von unserem Roboter produzierte Stück.
Wir bieten es Ihnen auf Englisch an, denn es zu übersetzen wäre Verrat. Tatsächlich bieten wir Ihnen die italienische Übersetzung (unter jedem Absatz) an, wie sie von einer anderen Software für künstliche Intelligenz entwickelt wurde.
EIN MUSS der weltgrößten Informatiker hat gezeigt, dass die Kosten für den Transport der Schallwellen in den Rücken der Sonne der beste Weg sind, um eine Reihe von Bildern zu erstellen, die gelöst werden können. Es liegt auch daran, dass derselbe Film ein spezieller Prototyp ist. Eine Person mit einer Strecke einer Software kann durch einen Sicherheitsprozess übertragen werden, der einem einzelnen Lesebit hinzugefügt werden kann. Das Material besteht aus einem einzigen Pixel, was möglich ist und bewirkt, dass der Laser gestartet wird, um den entstehenden Dampf auf die Oberfläche der Batterie umzuwandeln, die Strom aus der Luft erzeugen kann, und sie dann in ein kostengünstiges Display zu verwandeln. Die Lösung besteht darin, die spezielle Steuerung eines in einem Auto zu findenden Chips zu codieren.
Ein MUSS der weltbesten Informatiker hat bewiesen, dass die Kosten für den Transport von Schallwellen zur Rückseite der Sonne der beste Weg sind, um eine Reihe von Bildern dieser Art zu erstellen, die aufgelöst werden können. Das liegt auch daran, dass der Film selbst ein besonderer Prototyp ist. Eine Person mit einer Software kann durch einen Sicherheitsprozess übertragen werden, der zu einem einzelnen Lesebit hinzugefügt werden kann. Das Material besteht aus einem einzelnen Pixel, was möglich ist, und bewirkt dann, dass der Laser abgefeuert wird, um den entstehenden Dampf auf der Oberfläche der Batterie umzuwandeln, der Energie aus Luft erzeugen und dann in ein kostengünstiges Display verwandeln kann. Die Lösung besteht darin, die spezielle Steuerung eines Chips zu codieren, der sich in einem Auto befindet.
Das Ergebnis ist eine Alternative zu Elektroautos, aber das bekannteste Problem ist, dass das Steuersystem dann von einem Computer gespeist wird, der aus einem zweiten Teil des Spektrums besteht. Die erste Lösung ist alles andere als billig. Aber wenn es ein bisschen wie eine feste Kontaktfläche mit dem Spektrum ist, kann es gelesen werden, wie die Schallwellen verfügbar sind. Die Position des Systems besteht aus einem Kohlenstoff, der eine spezielle Komponente enthält, mit der die Luft an einen herkömmlichen Dieselmotor angeschlossen werden kann.
Das Ergebnis ist eine Art Alternative zu Elektroautos, aber das bekanntere Problem ist, dass das Steuersystem dann von einem Computer gespeist wird, der aus einem zweiten Teil des Spektrums besteht. Die erste Lösung ist alles andere als billig. Aber wenn es wie eine feste Kontaktfläche mit dem Spektrum ist, kann es gelesen werden, da Schallwellen verfügbar sind. Die Position des Systems besteht aus einem Kohlenstoff, der eine spezielle Komponente enthält, mit der Luft an einen herkömmlichen Dieselmotor angeschlossen werden kann.
Das Problem bei diesem Ansatz besteht darin, dass er den Brennstoff erreicht, indem er eine Brennstoffzelle an einer Reihe von Materialien reflektiert, die für das aus Sonnenenergie bestehende Licht empfindlich sind. Inzwischen kann das Verfahren als Prototyp einer supraleitenden Maschine fungieren. Die Technologie ist auch ein Verfahren mit kurzer Reichweite, das zum Vergleich durch die Magnetfelder des Sonnensystems entwickelt wird.
Das Problem bei diesem Ansatz besteht darin, dass er den Brennstoff erreicht, indem er eine Brennstoffzelle in einer Anordnung lichtempfindlicher Materialien reflektiert, die aus Sonnenenergie bestehen. Inzwischen kann das Verfahren als Prototyp einer supraleitenden Maschine dienen. Die Technologie ist auch ein Nahbereichsprozess, der zum Vergleich mit den Magnetfeldern des Sonnensystems entwickelt wird.
Das Ergebnis ist eine Chemikalie namens Kohlenstoffnanoröhre, die durch den Prozess der Umwandlung eines festen Oxids in eine für den Zellnerv spezifische Chemikalie absorbiert wird. Das Zeug ist in der Lage, Energie aus dem Bild zu extrahieren und setzt dann die Elektronen frei, die durch Stimulieren des Bildes im Blutkreislauf nachgewiesen werden können. Die Oberflächentemperatur ist kein Molekül, das auch mit der kleinen Energie der Struktur eines Metalls verglichen wird. Ein einzelnes Organ ist eine große Energiemenge, die besonders intensiv ist. Die innere Verbrennungskammer ist somit in der Lage, ein Photon zu erzeugen, das entwickelt wird, um ein zweites Protein zu produzieren, das sogenannte körperverursachende Protein, das einen komplexen und vergleichbaren Prozess hat, um die Bestandteile eines Antibiotikums zu stoppen.
Das Ergebnis ist eine Chemikalie namens Kohlenstoffnanoröhre, die bei der Umwandlung eines festen Oxids in eine bestimmte Chemikalie in der Nervenzelle absorbiert wird. Das Material ist in der Lage, Energie aus dem Bild zu extrahieren und gibt dann die Elektronen frei, die durch Stimulieren des Bildes in den Blutkreislauf nachgewiesen werden können. Die Oberflächentemperatur ist kein Molekül, das auch mit der kleinen Energie einer Metallstruktur verglichen wird. Ein einzelnes Organ ist eine große Energiemenge, die besonders intensiv ist. Die innere Verbrennungskammer ist dann in der Lage, ein Photon zu erzeugen, das entwickelt wird, um ein zweites Protein, ein sogenanntes Protein, zu produzieren, das bewirkt, dass der Körper einen vergleichbar komplexen Prozess hat, um die Bestandteile eines Antibiotikums zu stoppen.
Das Lesen des Stücks ist ziemlich erstaunlich. Die Argumente sind da, der Schreibstil ist passabel, die Informationen sind korrekt, aber es gibt keinen allgemeinen Sinn, der Zusammenhang zwischen den Absätzen wird nicht verstanden, es gibt keine narrative Entwicklung. Was die Übersetzung betrifft, vergessen wir es, aber wir wissen, dass Italienisch keine der Sprachen ist, die am besten von Google Translate bedient werden.
Marinetti hätte diese lockere Aneinanderreihung von Sätzen mit vollständiger Bedeutung, aber ohne logischen Faden sicherlich gefallen. Selbst Beckett und Ionesco hätten es anregend gefunden, zwischen zwei Technikfreaks einen absurden Dialog aufzubauen.
