Vi närmar oss en vinter där elpriserna kan bli mycket höga. Det debatteras mycket om vi ska bygga fler vindkraftverk eller om vi ska bygga ut kärnkraften eller ska vi ge pengar till människor och företag som får för höga elräkningar?
Men kanske kan lösningen på lägre elpris komma från annat håll och kanske är det ekonomerna har svaret. I gårdagens Godmorgon världen som sänds i Sveriges radio P1 intervjuades nationalekonomerna John Hassler och Lars Calmfors. De menar att vi kan sänka elpriserna ganska mycket om vi bra använder elektriciteten vid andra tider på dygnet.
I dag, lördag, publicerar SvD artikeln Elrapport kidnappad: ”En sak förvånade mig” där det berättas om en forskningsrapport som använts av olika politiska läger för att argumentera både för mer vindkraft och för kärnkraft, men där slutsatsen är liknande den i radioinslaget. Vi kan sänka elpriserna genom att utnyttja elektriciteten smartare.
Jag gjorde en grej. Jag skapade ett Twitterkonto där jag bara lägger ut experiment från Dall•E. Jag har lekt en del med Dall•E 2 sedan jag fick mitt konto och jag tänkte att många av bilderna var så fantastiska att fler än jag borde få njuta av dem. Kanske kan vi lära oss något på vägen också om vad vi kan använda dessa nya språkmodeller till.
Facebooks moderbolag Meta släpper nu språkmodellen NLLB-200 som klarar av att översätta mellan 200 språk. Det verkar som att de inte bara tänker använda verktyget i sina egna tjänster Facebook och Instagram i och med att de också släpper ett verktyg som gör att forskare kan implementera tjänsten i egna verktyg. NLLB-200 hanterar bland annat 55 olika afrikanska språk, vara flera inte kunnat automatöversättas tidigare.
En säljlig film om NLLB-200 som inte säger så mycket.
Modellen innehåller över 50 miljarder parametrar, i jämförelse som har GPT-3 175 miljarder parametrar.
Det här är bara den senaste i raden av alla språkmodeller och neurala nätverk som dyker upp. Dessa nätverk är väldigt krävande att träna. I det här fallet användes över 6 000 grafikkort från Nvidia. Du som undrar var alla grafikkort tar vägen kanske inte behöver fundera längre. Men när väl språkmodellen är klar så är den inte speciellt krävande att använda.
Lite tankar här
Det verkar som vi har kommit in i nästa steg i datorutvecklingen i och med de neurala nätverken:
Datorer arbetar för sig själva.
Vi kopplade ihop datorer i nätverk och till sist i form av Internet.
Vi fyllde Internet med innehåll.
Neurala nätverk börjar tolka innehållet och dra slutsatser – på sätt och vis går det att påstå att Internet börjar bli intelligent.
Den stora frågan, som jag ser det, med det fjärde steget är:
Vem eller vilka kommer att äga datan och språkmodellerna?
Hur undviker vi att olika bias byggs in i modellerna utifrån de data som modellerna tränas på?
Och vad gäller NLLB-200 och andra liknande översättningsverktyg så hoppas jag att det kan leda till lite av en demokratisering av världens språk. Om vi tänker oss i framtiden att klipp från Youtube eller TikTok i högre grad kan direktöversättas så kanske det kan leda till att all ungdom inte per automatik leds rakt in i det engelska språket utan kan klara sig lägre på modersmålet. Det här är ett problem jag ser dagligdags i mitt arbete där elever ofta behärskar engelskan bättre än svenskan.
Forskaren och vetenskapsskribenten Emma Frans och illustratören Anders Végh Blidlöv har nu släppt boken Tänk som en forskare på Bonnier Carlstens förlag. I boken förklarar hon vad en vetenskaplig process är och vad som skiljer en vetenskapliga evidens från en enskild studie. Hon berör också konspirationsteorier, hur de uppstår och hur de går att känna igen.
Kurzgezagt utreder i den senaste videon huruvida vi befinner oss i början eller i slutet av mänsklighetens historia. En av tankarna är att vi mycket väl kan vara de första människorna, men att den teknik vi skapat kan leda till vår undergång eller rädda oss från utplåning. Och om vi skulle kunna vara de första människorna så leder det till att vi har ett enormt ansvar att ta vara på jordklotet för alla potentiellt framtida människor vars öde avgörs av hur vi sköter oss.
Notera att detta är en idétext som utvecklas kontinuerligt. Den kan se lite olika ut i morgon än den gör idag, allteftersom jag formulerar om eller kommer på nya infallsvinklar. Skapad: 1 juli 2022 Senast uppdaterad: 6 juli 2022
För några år sedan så drabbade mig Max Texmarks bok Liv 3.0 hårt. Det kändes som om jag tagit det röda pillret från filmen Matrix. Det var mycket i boken som behövde smältas, framför allt frågor om vad intelligens och medvetande är och om den fysiska kolbaserade kroppen är avgörande för medvetandet eller inte.
Artificiell generell intelligens
Nu har AI och neurala nätverk åter fångat min uppmärksamhet. Tegmark varnar i sin bok för en artificiell generell intelligens (AGI) som plötsligt klarar av allt det människor kan – och som på sikt tar över världen utan att vi människor riktigt förstår vad det var som hände. I samband med Liv 3.0s lansering så diskuterade forskare flitigt hur lång tid det skulle ta innan AGI skulle uppnås. Vi väntade och inget hände.
Men det har börjat talas om AGI nu igen. Vissa påstår att vi uppnått AGI i form av Google Deepminds Gato. Men Gato är inte ett reflekterande medvetande, utan en multimodal språkmodell. En språkmodell är ett neuralt nätverk som tränats på texter från Internet, böcker och andra textkällor för att sedan skapa en digital modell som innehåller all information som modellen har tränats på. Den kan framstå som mycket intelligent, men den kan inte tänka och reflektera i och med att det inte händer något i modellen när den är för sig själv. Den reagerar bara på input och den genererar output. Det är helt enkelt en gigantisk matematisk ekvation där vi stoppar in värden och ut ploppar ett svar.
Några begrepp
Innan vi fortsätter är det nog på sin plats att jag förklarar några olika begrepp.
AI
AI eller artificiell intelligens är en samling för olika tekniker att med hjälp av datorer skapa logiska tanke- och beslutsprocesser, lite förenklat handlar det om tekniker som försöker att härma mänskligt tänkande.
Neurala nätverk
Den hittills bästa tekniken för att härma tänkande är neurala nätverk. För ett tiotal år sedan märkte flera forskarlag samtidigt att det gick att programmera nätverk som gavs slumpmässiga värden. Forskarna valde sedan ut de nätverk som lyckats bäst för den givna uppgiften. De nätverken muterades sedan slumpmässigt och i vissa fall så kombinerade man också två eller fler framgångsrika nätverk. Forskarna hade återskapat evolutionen:
De mest lämpade nätverken – modellerna – fick leva vidare (naturligt urval) och
förenas med andra (parning) samt att
slumpen förändrade dem lite (mutationer).
Ibland nämns också reinforcement learning, förstärkningsinlärning, i sammanahanget vilket jag tycker påminner en hel del om betingningsprocesser.
Sättet att lagra information i neurala nätverk skiljer sig från hur objektorienterad programmering med frågor och databaser fungerar. Traditionella program går att läsa av och förstå. För neurala nätverk gäller inte detta. Det går inte att tolka alla de kopplingar som skapas i nätverken. De är allt för komplexa i och med att frågor och data lagras i en väv likt neuroner lagrar information i en hjärna. Programmerarna väljer alltså bort att kontrollera och att detaljstyra och ersätter det med målstyrning. Programmerarna bryr sig inte om vad som händer i själva nätverket, de bryr sig bara om utfallet – att det neurala nätverket gör rätt sak.
Neurala nätverk och deep learning möjliggör att vi gör oss av med människor och experter. Datorerna kan själv börja dra slutsatser.
Lex Fridman förklarar neurala nätverk och Deep Learning kan leda till att vi inte längre behöver experter.
Neurala nätverk skapades sedan för olika syften. Det finns idag neurala nätverk bland annat för att styra industrirobotar, få bilar att kunna navigera och att kontrollera drönare. Men det går också att träna nätverken på skriven text – språkmodeller. Och det är de jag fokuserar på i den här texten. Ofta är språkmodellerna konstruerade så att de förutser vilket ord som troligast kommer att följa efter en rad andra ord utifrån en gigantisk databas som är skapad utifrån analysen av ett stort antal texter.
Multimodalitiet och AGI
Det som gör det hela lite mer komplicerat är att språkmodellerna visat sig så användbara att de kan användas för annat än att analysera språk. Det går att använda språkmodeller bland annat för att skapa bilder och musik, för att lära robotar gå och för att få drönare att flyga.
Det går också att kombinera olika förmågor i en språkmodell så att språkmodellen blir multimodal. Google Deepminds Gato är just en sådan multimodal, eller generell, språkmodell. Och det är just är som vissa tycker att det börjar bli läskigt; när en modell kan göra många olika saker och kanske till slut kan göra allt bättre än en människa. Språkmodellen blir en AGI – en artificiell generell intelligens.
GPT-3
GPT-3 är den mest omtalade språkmodellen. Den har varit igång sedan sommaren 2020. Det går att få tillgång till GPT-3 på olika sätt på Internet, bland annat om du besöker Philosopher AI. Tjänsten kostar pengar. Få GPT-3-drivna tjänster på nätet är gratis i och med att OpenAI som driver GPT-3 tar betalt för att låta andra använda språkmodellen. Det finns sajter på nätet som bland annat använder GPT-3 för att skapa:
färdigformulerade brev
reklamtexter
elevuppsatser
datorkod
personliga brev att använda vid jobbansökningar
Du kan faktiskt få direkt tillgång till själva språkmodellen genom att ansöka på Open AIs webbplats. Då kan du experimentera med GPT-3 som du vill, om du får tillträde. Det är inte säkert. Det beror på hur du utformar din ansökan.
Inte bara GPT-3
De människor som experimenterat med GPT-3 märkte snabbt att GPT-3 klarade av mer än att generera välskrivna texter. GPT-3 klarade också av att skapa datorkod och att skapa bilder. Så GPT-3 avknoppades efter en tid bland annat till Dall•E. Dall•E skapar bilder utifrån skriven text. Och hen gör det så bra att människor frågat sig om Dall•E kommer att bli ett hot mot de kreativa yrkena. En liknande tjänst finns på Craiyon.com. Craiyon är inte alls så bra som Dall•E, men fungerar bra om du vill förstå idén bakom ai-driven bildgenerering. Här ansöker du för att få använda Dall•E.
GPT-3 och Dall•E är inte ensamma på marknaden. Det senaste halvåret har det hänt så mycket att det är svårt att hänga med i utvecklingen. För min egen del så håller jag mig informerad med hjälp av Alan D. Thompsons YouTube-kanal. Thompson forskar själv om språkmodeller och postar regelbundet lättbegripliga, om än lite spekulativa, klipp om AI, neurala nätverk och språkmodeller.
Smakprov på vad Alan D. Thompson sysslar med på YouTube. Om du inte orkar med allt snack: Skrolla mot slutet där han presenterar AI-genererade bilder den nyligen presenterade modellen Google Parti
Men Tiktok är ändå värt att nämna i sammanhanget i och med att företaget skapat modeller, analogt med språkmodellerna för att ta reda på vad folk gillar och dessutom så har tjänsten lyckats utmana mycket av det vi inte trodde gick att utmana kring upphovsrätt. Många ungdomar vittnar om att det inte går att posta något på YouTube på grund av risken för Copyright strike, medan Tiktok är mycket mer förlåtande. Det är en annan spaning; men jag är ganska säker att upphovsrätten är hotad framöver.
Så hur verkar då neurala nätverk i sociala medier? Jag vet inte, men om jag får spekulera som borde det vara frestande att baserat på aktivitet och ingående variabler som kön, ålder, hudfärg, inkomst m.m. skapa ett neuralt nätverk per person som lär sig hur du fungerar över tid, men även jämför din profil eller signatur med andra liknande person.
Till en början serverar ett sådant system förmodligen innehåll som är typiskt för dina ingående variabler men efterhand lär sig systemet vem du verkligen är och de ingående variablerna blir mindre intressanta för systemet. Ett mer avancerat neuralt nätverk skapas – en slags signatur som beskriver ditt beteende på tjänsten. Du har blivit en funktion eller en ekvation. Och genom att jämföra din funktion med andras kan tjänsten förutse vem du är och vad du vill innan du själv formulerat tanken. Kanske kan detta förklara varför du blir matad av klipp på TikTok som du själv inte var medveten om att du ville se?
Framtiden
Så hur kan vi då tänka oss sociala medier i framtiden då språkmodellerna flyttar in?
Bilder skapade av människor försvinner
Kanske kan vi glömma emoji och memer i framtiden? De kanske ersätts med kortkommandon som direkt i själva texten kan framkalla bilder? Ingen behöver då skapa symbolen, GIFen eller bilden. Ingen behöver ge sig ut i verkligheten för att ta det där speciella kortet där en elefant står framför Eiffeltornet. Det är ju bara att skapa en egen:
Bilderna är genererade av DallE för mig 2 juli 2022 utifrån prompten: ”Elefant framför Eiffeltornet”. Bilderna fanns inte innan dess. Och ja! Jag har fått ett personligt konto för DallE-2.
Hej mamma! /Bild av söt hundvalp med hjärtformade ballonger i bakgrunden. Ballongerna ska vara i regnbågens alla färger/
Fiktivt inlägg i chat
Den här bilden är genererad av GPT3 av mig för att som illustration till den här texten.
Och varför hålla på med människoskapade bilder när det bara leder till upphovsrättsproblem? Är det inte bättre att välja genererade bilder? Och kommer då verkliga fotografier att trängas undan från Internet?
Augmented Persona
Kanske kommer politiker att skapa digitalt förstärkta versioner av sig själva, vi kan kalla dem Augmented Persona (AP); egna neurala nätverk som är tränade på tidigare skrivna texter, framträdanden och på partiprogrammet – en bot som bevakar sociala medier dygnet runt, skriver kvickt och korrekt på Twitter, som genererar debattartiklar på nolltid, och i värsta fall; kanske låter den egna digitala avataren debattera med partimotståndare i tv-rutan? Och när politikerna får frågan om det lämpliga med den typen av debatter:
– Det gör väl inget om det inte är på riktigt? Det är ju mina åsikter!
Varje kväll förbättrar sedan politikern det den personligt designade språkmodellen genom att betygsätta modellens insatser under dagen.
Rätten till din person
I dagarna röstade EU-parlamentet igenom rättsakten om digitala tjänster och digitala marknader. De två rättsakterna ställer krav på tjänsteleverantörer som marknader för försäljning av appar, sociala medier och medieleverantörer. Kan vi vi i framtiden kanske tänka oss rätten till vår egen persona? Tänk om bara du får äga neurala nätverk som beskriver din egen person och att tjänsteleverantörer bara får låna dina uppgifter när de levererar tjänster? För att illustrera kan vi tänka oss mötet med föreståndaren för en handelsbod. Utan rättigheterna till din egen person:
– Goddag Björn! Har en lapp som beskriver allt om dig. Jag vet precis vad du behöver och vill ha! Kusligt va?
Och med dessa regler på plats där du själv lagrar din persona på någonstans på nätet där du avgör vem som ska få läsa av vad och när:
– Nej men se goddag! Vem är du? – Hej. Jag heter Björn. – Vad önskar du från butiken då Björn? Jag ser att du har en inköpslista där. Kan jag få se på den? – Mycket gärna! Varsågod! – Oo! Jag ser precis vad du behöver! – Tackar! – Välkommen åter! Här får du tillbaka din inköpslista. Förresten. Jag har lagt till några förslag på saker du kan köpa när du kommer tillbaka nästa gång!
Vissa av dessa rättigheter finns redan inbyggda i EU: regelstystem, bland annat i GDPR, men tanken här är att inga tjänster behöver lagra några data om dig. Du själv bygger upp din digitala persona och du lagrar den själv där bara du har tillgång till, men du kan låna ut den tillfälligtvis till sajter du besöker. Kanske kan du också låta dessa sajter modifiera din persona så att dina preferenser uppdateras och kan tas med till nästa tjänst på nätet.
Bildbevis nedvärderas
För bildtjänster som genererar bilder utifrån textsträngar behövs inget kanske. Dessa tjänster är redan tillgängliga för allmänheten. Det finns redan tjänster där du kan skriva in vilken bild du önskar för att sedan låta modellen skapa den bilden.
Men spelar det någon roll för användaren om bilden är skapad av en människa eller om den är genererad? Kommer användaren att uppfatta skillnaden?
För den uppväxande generationen kommer begreppen bild och bevis att vara helt frånkopplade från varandra. Det källanalytiska (vissa kallar det källkritiska) arbetet kommer att bli än svårare!
Människors kreativa identitet
Vad ska vi göra i världen om skapandet tas ifrån oss, om språkmodeller och neurala nätverk behärskar originalitet och genialitet bättre än människorna?
Jag börjar bli allt mer orolig för människans plats i världen. Vad ska vi göra i världen om språkmodellerna tar skapandet ifrån oss, om språkmodeller och neurala nätverk behärskar originalitet och genialitet bättre än människorna? Kommer det ens vara lönt att träna för att bli duktig på något? Kommer konstärskråna att dö ut? Behövs författare i framtiden? Behövs bildskapare? Kommer Netflix egna AI att skapa skräddarsydda serier i oändligt antal varianter efter tycke och smak? Och om det blir på det sättet: Kommer vi människor då överhuvudtaget att ha några gemensamma referenspunkter? Vad ska vi tala om och byta erfarenheter kring om vi målar in oss i varsin skräddarsydd bubbla? Håller vi på att tränga ut mänskligheten från att vara innovatör till att enkom konsumera kurerade flöden?
The Law of Accelerating Returns
Ray Kurzweil är svårbeskrivbar, men jag kan här presentera honom som futurolog. Kurzweil har bland annat lanserat The Law of Accelerating Returns. Den teknologiska utvecklingens avkastning leder till mer utveckling som leder till större avkastning i en evig loop. Den teknologiska utvecklingen är exponentiell. Utvecklingen går snabbare och snabbare och vi är bara i dess begynnelse!
Vi kan illustrera tanken genom att fundera på hur långt i framtiden en människa kan färdas innan hen behöver lära om för att kunna delta och verka i samhället:
Jägaren och samlaren kunde flytta sig tiotusentals år framåt i tiden och ändå kunna landa i ett samhälle och kunna känna igen sig och verka i samhället. Det upphörde med att människor blev bofasta och började bruka jorden.
Bonden kunde färdas 10 000 år fram i tiden till dess att de större staterna dök upp och att städerna krävde specialisering.
Stadsbon kunde färdas kanske tusen år framåt i tiden fram till industrialiseringen och massproduktionen.
Den sena 1800-talsmänniskan skulle bara klarat sig fram till världskrigen innan samhället förändrades dramatiskt i och med att oljeekonomin tog över.
Mina föräldrar som födde på 40-talet var tvungna att lära sig nytt under hela sin yrkesverksamma tid. De började utan datorer och gick i pension när Internet hade gjort sitt intåg på arbetsmarknaden.
Du kan inte längre leva ett helt liv i ett oförändrat samhälle. Du kommer att behöva lära om under hela din karriär.
Hur ofta kommer tekniken att i grunden förändra samhället under en livstid för våra barn?
Språkmodellerna gasar på
Och utvecklingen av neurala nätverk går mycket snabbt nu. I tabellen har jag listat antalet parametrar för några av senare års språkmodeller.
När forskare sedan mäter hur väl de olika modellerna svarar på frågor och löser uppgifter så märker de att större neurala nätverk också ger smartare system, så vi lär se en fortsatt ökning i storlek framöver. GPT-4, som just nu tränas just nu bland annat genom att lyssna på det vi gör på Internet, beräknas att bli 500 gånger så stor som GPT-3.
Teknologin som ramverk för vår verklighetsuppfattning
Jag återkommer ofta till Aaron Antonovskys salutogena livsperspektiv som brukar sammanfattas Känslan av sammanhang (KASAM). Enligt Antonovsky så behöver vi människor kunna förstå och hantera tillvaron. Och vi behöver dessutom känna att det vi gör är meningsfullt. Vad gäller tekniken så kan den inte förändra sig så snabbt att vi inte lär oss hantera den. Vi behöver teknologiska ledstänger som kan leda oss in i den nya tekniken i form av konsekventa, sakta föränderliga användargränssnitt.
Vi behöver begripa vad vi ser i våra datorer och mobiltelefoner. Vi behöver förstå vad som är sant och vad som inte är sant och vi behöver förstå vilka krafter som försöker påverka oss.
Vi behöver också en tillvaro som ger oss mening. Tekniken kan inte ta ifrån oss kreativitet och skapande aktiviteter.
Den galenskap vi sett prov på under senare år, bland annat i form av att bland annat Ryssland och USA låter sig styras av vettvillingar som styr med hjälp av one-liners i tv och i sociala medier, är den ett resultat av folk som vars KASAM börjar glida från dem?
Och om vi nu klarar balansen för vår tids demokratiska kris, hur klarar vi av nästa teknikinducerade Seldonkris?
Det har inte blivit så mycket skrivande om nyheter på sistone. Det beror till stor del på att av de flesta nyheter idag handlar om kriget i Ukraina, och det är för färskt för att jag ska kunna hitta bra analyserande artiklar. Dessutom är jag så ledsen över det så händer och känner inte för att skriva om det.
Det klippet fick mig nyfiken på programmet Obsidian och Markdown. Jag har kommit i kontakt med Markdown tidigare men inte satt mig in i det eftersom jag inte riktigt sett nyttan. När jag såg Obsidian tillsammans med Markdown så fick jag en ahaupplevelse.
Märkspråk
Till att börja med kanske jag ska beskriva Markdown. Markdown är ett märkspråk. Märkspråk markerar delar av texter efter textdelens funktion.
Du märker i texter hela tiden här du skriver i en ordbehandlare. Du skriver rubriker, fet stil, kursiverad stil, punktlistor med mera. Allt detta gör du för att markera och synliggöra olika textdelars funktion. Stora delar av det vi ser på Internet är skapat med ett annat märkspråk: HTML. Markdown är mycket enklare att lära sig än HTML, men Markdown innehåller visserligen inte lika många finesser som HTML. Men det behövs inte. Markdown innehåller precis det som du behöver för att föra anteckningar när du läser böcker eller när du tar anteckningar under en föreläsning.
Zettelkasten
Morgan Andersons första video gjorde mig nyfiken på programmet Obsidian. Det ledde mig vidare till Nick Milos Youtubekanal Linking Your Thinking. Nick har byggt upp en hel filosofi kring anteckningar. Han utgår från Zettelkasten-metoden i det han gör.
Zettelkasten är en metod som går ut på att dela upp all kunskap i atomer för att sedan länka ihop atomerna med länkar. En tanke ska få plats i ett dokument. Idén grundar sig i sociologen Niklas Luhmanns metod att organisera kunskap. Luhmann använde sig av kartotek för att organisera sina kunskaper. Varje kort i kartoteket innehåll någon form av kunskap, tanke eller åsikt. Varje kort innehåll också länkar till relaterade kort.
Det här arbetet kan tyckas mycket arbetskrävande, och det var det nog också. Men inte i dag när vi har datorer och program som Obsidian att länka ihop de olika lapparna med. För det är precis det som Obsidian gör så bra. Det är väldigt enkelt att länka mellan olika lappar – dokument – i programmet. Alla dokument finns i en enda mapp på hårddisken.
Inte bara Obsidian
När jag nu nämt programmet Obsidian så många gånger så måste jag också tillägga att i och med att alla dokument skrivs i standarden Markdown så går det enkelt att flytta över hela valvet – mappen du har dina dokument i kallas för valv – till ett annat liknande program. Zenkit har gjort en sammanställning av olika KMS-program (knowledge management system): Best Next-Level Note Apps for 2021.
Evergreen notes – evigt grönskande anteckningar
Det är svårt att komma förbi Zettelkasten utan att nämna evergreen notes. Evergreen notes handlar om anteckningar som inte vissnar, anteckningar som du inte glömmer bort i en anteckningsbok i en bokhylla eller flyttkartong, anteckningar som du fortsätter att bygga på under hela livet när du stöter på samma ämne under olika tidpunkter i livet.
Här måste jag lyfta den atomistiska tanken igen. I och med att tankar, idéer och kunskaper organiseras på kort i ett digitalt kartotek så finns en kunskap bara på ett ställe och när du vill påminna dig om dina kunskaper eller fylla på kunskaper i ämnet så tar du fram rätt kort och fyller på. Jag förstår att det ger upphov till frågor: Ska jag sitta och anteckna i hundra dokument när jag antecknar under en föreläsning eller läser kurslitteratur? Svaret är nej. Och ja. Du ska anteckna i ett dokument när du läser eller lyssnar, men sedan ska du bearbeta det du läst och föra över dina kunskaper till olika dokument.
Kaninhål
Jag ramlade ner i det här kaninhålet för två veckor sedan. Mitt valv innehåller nu 184 dokument och det växer snabbt. Jag är övertygad om att det här inte är en dagsfluga. Det här valvet kommer förmodligen att följa med mig resten av livet. Testa du också. Jag tror inte att du kommer att ångra dig. Jag ska samtidigt säga att jag skulle kunnat skriva den här texten längre än vad den redan är. Kaninhålet är mycket djupare än det jag skrivit här ovan. Exempelvis finns det tillägg att installera till Obsidian som gör otroliga saker. Det finns mer att säga om så kallade dagliga aneckningar och om finesser med Markdown som jag inte berört här.
Jag ser hur det börjar strömma till trafik till mina inlägg om Ryssland och Ukraina. Jag har inte postat om krisen på sistone på grund av att läget är för osäkert. Jag behöver hitta bra lägesanalyser att referera till. Det känns också som att händelserna är för färska och att utvecklingen går för snabbt för att det ska vara meningsfullt att leta efter bra information här.
Men som vanligt vill jag hänvisa folk till våra pålitliga medier. Jag är medveten om att ordet pålitlig i kan provocera vissa.
Vi ska vara tacksamma att vi lever i ett land där medier inte censureras, vad än vissa spöken säger. Gå till morgontidningarna Svenska Dagbladet och Dagens Nyheter eller kvällstidningarna Aftonbladet och Expressen eller välj public service och SVT Nyheter för att få den senaste informationen. Skulle du inte lita på en av dem så välj en annan för att se om informationen är samstämmig.
Kvällstidningarna brukar publicera snabbare och vara mer dramatiska medan morgontidningarna brukar skriva längre och mer utredande, men är å andra sidan lite långsammare med nyheter. Välj SVT Nyheter om du vill ha överskådliga sammanfattningar.
Att Ryssland har blivit en totalitär diktatur beror till stora delar på att det saknas fria medier som får skriva och sända ostört. Vladimir Putin och hans regim har länge arbetat aktivt för att kontrollera alla de stora medierna i Ryssland.
De flesta ryssar har ingen aning om hur kriget ser ut i Ukraina. Om vi får tro uppgifter som strömmar in så har uppemot 4 000 ryska soldater dött. Enligt statskontrollerade ryska medier så har ingen rysk soldat dött. I dag stängdes också delvis Facebook och Twitter ner i Ryssland. Det blir allt svårare för ryssar att få veta vad som händer i omvärlden.
Var aktsam med information från sociala medier. Den ryska trollfabrien IRA i Sankt Petersburg jobbar just nu för högtryck med att sprida falsk information i alla sociala medier. Var aktsam med att klicka på länkar i sociala medier. Skriv själv in alla adresser i adressfältet i webbläsaren så att du vet att du verkligen kommer till den riktiga webbsidan och inte en kopia:
Adam Something har på kort tid dragit till sig stor publik på YouTube. Adam skjuter ofta från vänstern då han kritiserar kapitalism, samhällsbygge och auktoritära stater. Han lyckas hålla sig saklig, till stor del beroende på att att hans videor inte är gjord i en hast. Det ligger ett stort undersökande arbete bakom klippen. De två senaste filmerna om Ukraina är inget undantag.
Den stora massan hittade förmodligen hans kanal genom klippet Dubai is a joke där han frågar sig varför Städer som Dubai överhuvudtaget byggs.
På senare tid har han annonserat att han inom kort ska publicera ett klipp om konflikten mellan Ryssland och Ukraina. Och nu är den här. Det är en 40 minuter lång historielektion som förklarar bakgrunden till var vi står i dag. Inte bara filmen är bra. Den tillhörande disksusionstråden är också läsvärd, med en hel del vittnesmål från Ukrainare. Häng med! Adam pratar väldigt fort.
Det långa klippet. Häng med! Adam pratar fort.
Några dagar senare postade han klippet nedan, där han svarar på kommentarer som ställdes i kommentarsfältet till det första klippet..
Det andra klippet, som till stora delar diskuterar hur det kommer att gå för Ryssland om de invaderar Ukraina.
Diana Cowern som driver kanalen Physics Girl går i sitt senaste avsnitt igenom hur James Webb Space Telescope (JWST) är konstruerad och vad dess uppgift blir när det kommit på plats ute vid L2 (se mitt tidigare inlägg här).
JWST är nu på plats och kommer strax att börja skicka sina första bilder till jorden, men de riktigt häftiga bilderna kommer vi inte att få se förrän framåt sommaren då alla de stora speglarna har kalibrerats.
