Kami telah berkali-kali berurusan dengan hubungan antara teknologi dan penulisan sebagai tindakan teknis dan dengan hubungan antara teknologi dan penulisan sebagai tindakan kreatif. Yang terakhir adalah topik yang banyak dibicarakan dalam debat tentang kecerdasan buatan dan mesin kognitif. Bisakah otak buatan menghasilkan tindakan kreatif, seperti mendongeng, dengan cara yang sama seperti otak biologis memprosesnya? Mungkinkah keluaran buatan lebih baik daripada keluaran organik dalam hal kualitas konten dan gaya naratif?
Jika tindakan kreatif merupakan produk dari pengetahuan dan pengalaman, tentu ya; jika sebaliknya tindakan kreatif adalah produk dari sesuatu yang berakar dalam pada individualitas dan kepribadian, maka masih harus dilihat seberapa jauh revolusi mesin kognitif akan berjalan. Untuk saat ini Artificial Intelligence adalah Deep Learning yang dalam bahasa Italia bisa diterjemahkan dengan kata "geek".
Menurut ahli teknologi Google, selalu sangat visioner, lebih cepat dari yang Anda kira, terjemahan yang dilakukan oleh kecerdasan buatan tidak dapat dibedakan dari yang dilakukan oleh manusia. Dan kita harus yakin dengan prediksi ini mengingat level yang dicapai oleh Google Translate yang ditenagai oleh perangkat lunak kecerdasan buatan.
Bagi pecinta sosiologi penulisan dan sastra, kami merekomendasikan untuk membaca buku yang agak substansial yang baru saja dirilis dengan Random House dalam bahasa Inggris: Dunia Tertulis: Bagaimana Sastra Membentuk Sejarah oleh Martin Puchner, profesor sastra di Harvard. Buku ini, yang menguraikan sejarah milenium pengaruh mendongeng pada tindakan manusia dan di mana-mana di semua peradaban, menyelidiki cara di mana teknologi baru telah mengubah pengalaman menulis dan apa efek dari perubahan ini pada masyarakat dan pada ekspresi artistik pada masa itu. Dalam analisisnya, Puchner membangun sebuah teori yang kokoh berdasarkan pengamatan bahwa teknologi penulisan merupakan salah satu elemen pendiri peristiwa sejarah besar.
Pemrosesan kata
Tapi mari kita beres dan sekarang mari kita berurusan dengan kontribusi teknologi pada tindakan teknis penulisan.
Tindakan menulis yang sangat teknis dengan mesin memengaruhi pikiran: "Alat tulis kita juga bekerja pada pikiran kita." Untuk mengatakannya, atau lebih tepatnya mengetiknya, adalah filsuf Jerman Frederich Nietzsche yang, karena masalah penglihatan, telah memutuskan untuk menggunakan mesin tik portabel yang dibuat pada tahun 1865 oleh penemu Denmark Rasmus Malling-Hansen dan dipresentasikan pada pameran universal Paris di 1878. Nietzsche dengan "bola tulisnya" (Schreibkugel) menyusun sekitar 60 manuskrip, sebelum perangkat tersebut rusak dan tidak dapat diperbaiki selama perjalanan ke Genoa.
Belakangan ini, dengan kedatangan komputer pribadi, intelektual eksentrik lainnya, seperti Nietzsche, yang menangkap semangat waktu itu. Pada Januari 1983 "Playboy" menerbitkan sebuah cerita oleh Stephen King berjudul Pengolah kata. Dalam ceritanya, yang ditulis pada Sistem Wang 5 dengan pengolah kata yang disebut Model 3, seorang siswa yang frustrasi menemukan bahwa dengan menghapus kalimat tentang musuhnya, dia secara fisik menghapus mereka dari muka bumi untuk menggantikannya. Seperti biasa, kemampuan terjemahan King sangat mencengangkan.
Penulis dari Maine menangkap esensi dari penulisan yang dibantu perangkat lunak dengan baik dalam kemampuan program untuk menyisipkan, memindahkan, atau menghapus kata dan bagian teks tanpa meninggalkan jejak (hanya di versi paling modern dari pengolah kata Anda dapat meninggalkan jejak berbagai lapisan editorial … untuk menyenangkan para filolog).
Di sini, dengan pengolah kata, keunikan tindakan menulis akhirnya terjadi, dengan membaca, mengoreksi, memperluas, menghapus, memindahkan, dan membersihkan karya. Singkatnya, terjadi sesuatu yang terutama memiliki nilai kuantitatif, yaitu menyangkut produktivitas penulis, tetapi juga, pada tingkat yang jauh lebih sederhana, kualitatif, karena menyangkut cara pemikiran mengkristal dalam konten, seperti yang telah dipahami Nietzsche dengan "bola tulis" primitifnya.
Justru dengan Komputer Pribadi program penulisan video mulai memasuki rumah penulis dan mereka yang perlu menghasilkan konten tekstual untuk tujuan apa pun. Matthew Kirschenbaum, yang telah menulis buku berjudul Lacak Perubahan: Sejarah Sastra Pemrosesan Kata (Harvard University Press, 368 halaman), diperkirakan pada tahun 1984, setengah dari penulis Amerika menggunakan pengolah kata (Word Star atau Word Perfect) untuk menulis. Tampaknya yang pertama mengirimkan manuskrip yang disimpan di floppy disk 8 inci adalah Frank Herbert, penulisnya Bukit pasirpada akhir tahun tujuh puluhan. Dalam penelitiannya, Kirschenbaum menemukan bahwa penulis fiksi ilmiahlah yang pertama kali menggunakan program penulisan di Personal Computer.
Nyatanya, justru penulis yang paling produktif, seperti yang cenderung dilakukan oleh penulis fiksi ilmiah, yang menyadari keuntungan yang diberikan sistem pengolah kata kepada mereka. Seorang penulis yang sangat produktif seperti George Martin, penulis dari Game of Thrones, menulis kisahnya tentang kesuksesan luar biasa dengan Word Star, pengolah kata paling populer untuk Ms-Dos. Tentang program ini, penulis imajinatif mengungkapkan dirinya dalam istilah-istilah ini: "Itu adalah senjata rahasia saya".
Pengolah kata saat ini merupakan mitra penulis yang tak tergantikan jika hanya untuk tiga fungsi mendasar: 1) koreksi ejaan dan sintaksis otomatis yang membantu penulis menghilangkan kesalahan pengetikan atau, yang lebih penting, ejaan yang salah, konkordansi jenis kelamin dan angka, serta seperti antara subjek dan kata kerja, dan pengulangan yang termasuk kesalahan yang paling umum; 2) Thesaurus yang membantu meningkatkan leksikon dan menemukan kata-kata yang paling cocok untuk mendeskripsikan suatu konteks sehingga memilih register yang tepat; 3) pilihan bahasa untuk tanda hubung dan koreksi kesalahan tata bahasa dan sintaksis, alat yang sangat diperlukan bagi mereka yang harus menulis teks multibahasa.
Revolusi tipografi Macintosh dan kelahiran tipografi desktop
Pada tahun 1984, Macintosh memperkenalkan kekurangan pengolah kata generasi pertama: tipografi. Berkat 8 font tipografi yang disertakan dalam sistem operasi Mac, penulis dapat memberikan formulir tipografi pada dokumen mereka. Tahun berikutnya, kombinasi Mac dengan program penerbitan desktop Page Maker (dikembangkan oleh Aldus dari Seattle) dan printer laser (Apple LaserWriter) menghasilkan kombinasi yang terjangkau dan mudah digunakan untuk menghasilkan dokumen berhalaman dengan kualitas letterpress. . Kombinasi ini memulai fenomena baru, desktop publishing. Tipografi desktop mengubah sifat industri penerbitan, mentransfer lebih banyak kekuatan kepada penulis.
Seolah-olah penulis dan pencetak telah bergabung menjadi satu unik, sedemikian rupa sehingga pembuat konten sekaligus pencipta hasil grafis karyanya. Kelihatannya sepele, tapi tidak demikian karena fusi tekstual/visual ini menawarkan banyak ide menarik untuk memperbaiki tampilan, daya tarik dan penggunaan konten. Ini meningkatkan sesuatu yang selalu dicari oleh penulis yang paling peka terhadap aspek komunikatif karya mereka, keterbacaan.
Dengan penerbitan desktop, pengolah kata juga mulai memperkenalkan pemformatan lanjutan dan fungsi tata letak halaman untuk menunjukkan gaya yang diinginkan penulis-penata teksnya untuk ditampilkan kepada publik pembaca. Penyair Barbadian Kamau Brathwaite menulis bahwa menulis dengan Mac "memungkinkannya untuk menulis dalam terang." Pencahayaannya, memang.
Pengolah kata sangat membantu penulis dalam mengedit dan mengatur materi kreatif, tetapi sedikit membantu dalam mengatur, menyusun, dan mendesainnya, yaitu, membangun apa yang disebutnyamenguraikan. Anda dapat mempertahankan garis besar konten, tetapi tidak mungkin membuat kanvas relasional. Di sini, untuk tujuan ini, perangkat lunak khusus, yang didefinisikan dengan tepat, think-thanks, secara harfiah "pengumpul pemikiran" datang membantu.
Dengan Macintosh, pada tahun 1987, think-tank nyata pertama dengan nama yang terinspirasi tiba: HyperCard. Dibuat oleh salah satu talenta terbesar dalam pengembangan perangkat lunak, Bill Atkinson, HyperCard memungkinkan pengguna, melalui bahasa pemrograman yang sangat sederhana yang disebut WildCard, untuk menyusun dan menghubungkan informasi yang dikumpulkan dalam kartu yang disusun dalam tumpukan. Dengan demikian, penulis dapat mengumpulkan, mendeskripsikan, dan membubuhi keterangan pemikiran umumnya, peristiwa spesifik dari plot, tempat tindakan, karakter, dan garis waktu dan menghubungkannya sesuai dengan strategi naratif tertentu.
Hal yang paling menakjubkan tentang HyperCard adalah kemudahan penggunaan dan keserbagunaannya yang luar biasa. Informasi kartu dapat dimodifikasi, segera mencerminkan semua kartu yang sesuai atau terhubung dengan informasi tertentu itu. Kami tidak tahu di mana Dostoyevsky atau Victor Hugo, yang menampilkan delirium karakter, dapat tiba jika mereka memiliki HyperCard yang tersedia. Dostoyevsky, kemudian, dalam narasinya, kemarahan membuat tokoh-tokoh yang telah menghilang kembali, membuat pembaca tertegun. Mungkin dengan HyperCard dia akan menghindari kebangkitan mendadak ini, tapi mungkin magma naratif batin itu tidak lagi memiliki kekuatan untuk menyedot pembaca seperti peristiwa kosmik.
Lalu ada seluruh keluarga perangkat lunak yang memungkinkan Anda membuat peta pikiran, yaitu bentuk representasi grafis dari pemikiran dengan struktur hierarkis atau asosiatif yang berguna untuk memberikan substansi pada proyek kreatif seperti karya naratif. Siapa pun yang tertarik dengan topik ini dapat memulai dengan membaca dan berlatih dengan buku oleh Nina Amir dengan judul, Visualisasi Kreatif untuk Penulis. Panduan Interaktif untuk Mewujudkan Ide Buku dan Karir Menulis Anda.
Untuk penulis skenario bahkan ada perangkat lunak yang lebih spesifik yang dapat melakukan fungsi penulisan skenario biasa yang tidak dapat dilakukan oleh pengolah kata standar.
Pemrosesan Bahasa Alami (NLP)
Summly bisa disamakan dengan anjing Laika penjelajah luar angkasa. Ini adalah salah satu upaya masuk akal pertama untuk membuat perangkat lunak khusus menghasilkan teks terstruktur Pengolahan Bahasa alami. Sebenarnya, Summply adalah sebuah aplikasi untuk iOS yang dikembangkan oleh seorang anak berusia lima belas tahun dari London, Nick D'Aloisio, yang kemungkinan besar berasal dari Italia. Di kamar tidurnya, pemuda London itu telah mengembangkan algoritme dengan kemampuan meringkas artikel dengan panjang berapa pun dalam 300/400 kata untuk menyesuaikannya di layar iPhone.
Aplikasi pemuda London menerima liputan media yang mengesankan dan pada akhirnya kreasinya membuatnya menjadi jutawan ketika Yahoo memutuskan untuk mengakuisisi proyek tersebut seharga 30 juta dolar, menamainya Yahoo News Digest. Aplikasi Yahoo memenangkanPenghargaan Desain Apple di WWDC 2014 untuk keunggulan teknologi dan desainnya. Nyatanya, aplikasi ini berfungsi dengan baik dan sesuai dengan artikel yang menjadi tanggung jawabnya untuk diringkas hanya dalam 400 kata. Pada gambar di atas Anda dapat melihat dengan properti bahasa dan koherensi konten apa yang dia rangkum dari layanan BBC yang berkaitan dengan gempa L'Aquila.
Suatu bidang, berbeda dengan jurnalisme, di mana teknologi Pengolahan Bahasa alami itu yang sah. Pekerjaan hukum sudah dapat mengandalkan algoritme komersial yang mampu memindai dan menganalisis sejumlah besar dokumen untuk mengekstrak dokumen yang relevan dengan kasus tersebut. Diperkirakan bahwa teknologi ini akan menyebabkan pengurangan 13% dalam jam kerja yang dihabiskan firma hukum untuk menyiapkan kasus (sehingga mengurangi biaya untuk firma dan klien). Akibatnya, McKinsey memperkirakan bahwa 23% pekerjaan hukum dapat diotomatisasi dalam waktu yang tidak lama lagi. Oleh karena itu, profesi hukum akan dapat memusatkan sumber daya dan energinya, tidak begitu banyak pada penambangan data, tetapi pada tingkat profesi tertinggi, yaitu pengembangan strategi pembelaan atau penuntutan.
Bahkan dunia keuangan sangat dipengaruhi oleh Pengolahan Bahasa alami. Melalui analisis sumber yang tidak terstruktur (seperti postingan dari Facebook atau media sosial lainnya), algoritma NLP mampu mengekstraksi informasi prediksi tren pasar saham yang dapat memandu pilihan investor. Yang terakhir telah sepakat bahwa kebijaksanaan kolektif semacam ini adalah panduan terbaik untuk bekerja dengan pasar saham Hal ini cenderung untuk mengkonfirmasi keyakinan Rockefeller bahwa orang di liftlah yang memiliki informasi terbaik tentang saham. .
Algoritma Generator Cerita
Di bidang penulisan, kita semakin sering berbicara tentang penulisan otomatis, jurnalisme robo, dan penulisan mesin. Sebuah fenomena yang mulai terjadi terutama dalam jurnalisme khusus seperti jurnalisme keuangan. Ini adalah perangkat lunak robo-journalism yang menghasilkan banyak dari 3700 catatan Associated Press pada laporan keuangan triwulanan perusahaan yang terdaftar hanya dalam beberapa menit. Beberapa lirik pro-Trump dan anti-Clinton yang diposting oleh orang Rusia di media sosial juga diyakini dikemas oleh algoritme penulisan otomatis dan kemudian diviralkan oleh BOT.
Sedikit yang pernah mendengar tentang Bulan Generasi Novel Nasional, tetapi NaNoGeMo benar-benar menulis masa depan. Inisiatif eksentrik ini, terkait dengan kompetisi sastra Bulan Penulisan Novel Nasional, mengundang para kreatif dan pengembang untuk menghabiskan bulan November menulis kode yang mampu menghasilkan novel 50 kata (sekitar 120 halaman cetak). Setelah novel dibuat, itu harus diposting di GitHub, sumber daya yang menjadi langganan 20 juta pengembang. Darius Kazemi (pengembang dan artis Internet dari Portland), pemenang edisi 2004, berkata: “Mendongeng adalah salah satu tantangan besar kecerdasan buatan. Perusahaan dan peneliti bekerja untuk membuat algoritme yang dapat menghasilkan cerita yang masuk akal, tetapi banyak di antaranya hanya menghasilkan potongan pendek teks yang masuk akal. Memang, tampilan pertama dari entri yang disajikan dalam kompetisi menunjukkan betapa benarnya pernyataan ini. Jadi di sisi kreatif mari kita lupakan saja, di Deep Learning ada sesuatu yang lebih.
Logo kompetisi sastra dengan pepatah Leonard Bernstein yang mengatakan: "Untuk mencapai hal-hal besar Anda memerlukan dua hal: rencana, dan tidak terlalu banyak waktu". Padahal, peserta kompetisi ini harus menulis novel dalam 30 hari.
Aplikasi pertama dan menarik dari algoritma Deep Learning dapat berkontribusi pada penyusunan sekuel dari seri naratif yang sudah bertubuh penuh dan terstruktur seperti Game of thrones o Harry Potter. Kita berbicara di sini tentang ribuan halaman untuk bekerja dengan algoritme. Karakter, tempat, peristiwa, plot dapat diperiksa dan disimpan oleh algoritme untuk menguraikan outlet naratif baru yang mungkin atau memprediksi kemungkinan skenario sekuel.
Zack Thoutt, pengembang dari Boulder, Colorado, telah menciptakan algoritme saraf untuk memprediksi buku keenam dalam saga George RR Martin yang akan mengirimkan manuskrip yang sangat dinantikan dari Angin Musim Dingin hanya pada tahun 2019. Algoritme tersebut telah menghasilkan spoiler dari Game of Thrones baru yang disambut Martin dengan ironi diri khususnya.
Max Deutsch, seorang teknolog dan blogger San Francisco yang mendirikan startup Openmind, menginstruksikan algoritme pembelajaran mendalam untuk mempelajari empat buku Harry Potter pertama, lalu memintanya untuk membuat satu bab tentang apa yang telah dipelajarinya dari bacaan mendalam ini. Bab yang dihasilkan oleh algoritma diterbitkan pada Medium. Asyik dan enak dibaca juga!
Faktanya adalah, bagaimanapun, bahwa algoritma-novelis, yaitu Algoritma Generator Cerita, masih dalam masa pertumbuhan dan ada jalan panjang untuk mengirim penulis seperti Martin atau Rowling ke bangku cadangan.
Namun, Algoritma Generator Cerita bukanlah proyek yang steril atau proyek yang sangat rusak. Jika kita membuka halaman web Pusat Narratologi Interdisipliner Universitas Hamburg, kita dapat mengetahui tentang sejarah teknologi ini dan perkembangannya. Kami dengan senang hati merujuknya kepada siapa pun yang tertarik untuk mempelajari lebih lanjut tentang topik ini.
Eksperimen Ekonom
The Economist, selain menjadi salah satu terbitan berkala paling otoritatif di dunia dan wadah pemikir liberal independen terbesar, dalam beberapa hal juga dapat dianggap sebagai terbitan yang lucu. Ya, karena humor ala Inggris merupakan bagian tak terpisahkan dari perpaduan naratifnya yang jelas dan juga syarat mendasar untuk masuk ke dalam kelompok jurnalis anonim yang membentuk majalah berkala.
Nah pada malam Natal majalah London memutuskan untuk melakukan percobaan a la Turing untuk melihat apakah dia harus meninggalkan salah satu koresponden Sains dan Teknologi di rumah setelah liburan. Dia mempercayakan yang terakhir dan algoritme khusus dengan laporan ilmiah 500 kata. Tapi mari kita ceritakan kisah ini oleh Economist sendiri. Membacanya hanya 3 menit. Judul karya tersebut adalah Seberapa cepat komputer akan menggantikan penulis The Economist? Kami punya beberapa tahun tersisa, setidaknya. Syukurlah!
Mobil-mobil itu datang. Sebuah studi terkenal tahun 2013 menyimpulkan bahwa setengah dari pekerjaan AS berisiko dalam satu generasi. Penulis tidak kebal terhadap tren ini. Studi AI lainnya mengklaim bahwa komputer akan dapat mengerjakan tugas sekolah pada tahun 2025 dan menghasilkan cerita pendek dan novel pada tahun 2040.
Dengan semangat bergerak cepat dan memecahkan banyak hal, Economist menyiapkan algoritme AI untuk mempelajari artikel bagian Sains dan Teknologi untuk menghasilkan karya "buatan". Hasil yang ditunjukkan di bawah ini menunjukkan kemungkinan dan batasan program pembelajaran mesin yang intinya adalah Kecerdasan Buatan saat ini.
Komputer telah mencoba meniru gaya kami dan mengidentifikasi topik yang paling sering kami bahas. Meskipun kalimat-kalimatnya benar secara tata bahasa, mereka tidak memiliki makna. Yang membuatnya dan kami lega, reporter Sains dan Teknologi masih akan menemukan mejanya saat liburan Natal kembali. Ini adalah bagian yang dihasilkan oleh robot kami.
Kami menawarkannya kepada Anda dalam bahasa Inggris karena menerjemahkannya berarti mengkhianatinya. Memang kami menawarkan kepada Anda terjemahan bahasa Italia (di bawah setiap paragraf) sebagaimana dikembangkan oleh perangkat lunak kecerdasan buatan lainnya.
HARUS ilmuwan komputer terbesar di dunia telah menunjukkan bahwa biaya transportasi gelombang suara ke belakang matahari adalah cara terbaik untuk membuat satu set gambar dari jenis yang dapat dipecahkan. Itu juga karena film yang sama adalah prototipe khusus. Seseorang dengan hamparan perangkat lunak dapat ditransmisikan oleh proses keamanan yang dapat ditambahkan ke satu bit pembacaan. Bahannya terdiri dari satu piksel, yang memungkinkan dan dengan demikian menyebabkan laser mulai mengubah uap yang dihasilkan ke permukaan baterai yang mampu menghasilkan daya dari udara dan kemudian mengubahnya menjadi layar berbiaya rendah. Solusinya adalah mengkodekan kontrol khusus dari sebuah chip yang dapat ditemukan di dalam mobil.
Suatu KEHARUSAN para ilmuwan komputer top dunia membuktikan bahwa biaya pengangkutan gelombang suara ke belakang matahari adalah cara terbaik untuk membuat serangkaian gambar sejenis yang dapat dipecahkan. Itu juga karena film itu sendiri merupakan prototipe khusus. Seseorang dengan perangkat lunak dapat ditransmisikan oleh proses keamanan yang dapat ditambahkan ke satu bit baca. Bahannya terbuat dari satu piksel, yang memungkinkan dan kemudian menyebabkan laser ditembakkan untuk mengubah uap yang dihasilkan pada permukaan baterai yang dapat menghasilkan energi dari udara dan kemudian mengubahnya menjadi layar berbiaya rendah. Solusinya adalah mengkodekan kontrol khusus dari sebuah chip yang ada di dalam mobil.
Hasilnya adalah sebuah bentuk alternatif dari mobil listrik, tetapi masalah yang paling terkenal adalah bahwa sistem kontrol kemudian ditenagai oleh komputer yang terdiri dari bagian kedua dari spektrum. Solusi pertama jauh dari murah. Tetapi jika itu agak seperti lembaran kontak padat dengan spektrum, itu dapat dibaca karena gelombang suara tersedia. Posisi sistem terbuat dari karbon yang mengandung komponen khusus yang dapat digunakan untuk menghubungkan udara ke mesin diesel konvensional.
Hasilnya adalah sebuah bentuk alternatif dari mobil listrik, namun masalah yang lebih terkenal adalah bahwa sistem kontrol kemudian ditenagai oleh komputer yang terdiri dari bagian kedua dari spektrum. Solusi pertama jauh dari murah. Tetapi jika itu seperti lembaran padat kontak dengan spektrum, itu dapat dibaca karena gelombang suara tersedia. Posisi sistem terdiri dari karbon yang mengandung komponen khusus yang dapat digunakan untuk menghubungkan udara ke mesin diesel konvensional.
Masalah dengan pendekatan ini adalah mencapai bahan bakar dengan memantulkan sel bahan bakar ke susunan bahan yang peka terhadap cahaya yang terdiri dari energi matahari. Sementara itu, prosesnya dapat dibuat untuk bertindak sebagai prototipe mesin superkonduktor. Teknologi ini juga merupakan proses jarak pendek yang sedang dikembangkan untuk perbandingan medan magnet tata surya.
Masalah dengan pendekatan ini adalah mencapai bahan bakar dengan memantulkan sel bahan bakar dalam susunan bahan peka cahaya yang terbuat dari energi matahari. Sementara itu, prosesnya bisa dibuat menjadi prototipe mesin superkonduktor. Teknologi ini juga merupakan proses jarak pendek yang sedang dikembangkan untuk dibandingkan dengan medan magnet tata surya.
Hasilnya adalah bahan kimia yang disebut karbon nanotube yang diserap melalui proses pengubahan oksida padat menjadi bahan kimia yang khusus untuk saraf seluler. Benda tersebut mampu mengekstraksi energi dari gambar dan kemudian melepaskan elektron yang dapat dideteksi dengan merangsang gambar dalam aliran darah. Suhu permukaan bukan molekul yang juga dibandingkan dengan energi kecil dari struktur logam. Satu organ adalah sejumlah besar energi, yang sangat kuat. Ruang pembakaran internal dengan demikian mampu menghasilkan foton yang sedang dikembangkan untuk menghasilkan protein kedua yang disebut protein penyebab tubuh yang memiliki proses kompleks dan sebanding untuk menghentikan komponen antibiotik.
Hasilnya adalah bahan kimia yang disebut tabung nano karbon yang diserap dalam proses pengubahan oksida padat menjadi bahan kimia tertentu di dalam sel saraf. Bahan tersebut mampu mengekstraksi energi dari gambar dan kemudian melepaskan elektron yang dapat dideteksi dengan merangsang gambar ke dalam aliran darah. Suhu permukaan bukanlah molekul yang juga dibandingkan dengan energi kecil dari struktur logam. Satu organ adalah sejumlah besar energi, yang sangat kuat. Ruang pembakaran internal kemudian mampu menghasilkan foton yang dikembangkan untuk menghasilkan protein kedua yang disebut protein yang menyebabkan tubuh mengalami proses kompleks yang sebanding untuk menghentikan komponen antibiotik.
Membaca karya itu cukup mencengangkan. Argumennya ada, tulisannya lumayan, informasinya benar tapi tidak ada pengertian umum, hubungan antar paragraf tidak dipahami, tidak ada pengembangan naratif. Sejauh menyangkut terjemahan, lupakan saja, tetapi kami tahu bahwa bahasa Italia bukanlah salah satu bahasa yang paling baik dilayani oleh Google Terjemahan.
Marinetti pasti akan menyukai kumpulan kalimat santai ini dengan makna lengkap, tetapi tanpa utas logis. Bahkan Beckett dan Ionesco akan terstimulasi untuk membangun dialog yang absurd antara dua orang aneh teknologi.
