Néhány napja a coloradói Puebloban megtartott éves állami vásáron Jason Allen elnyerte a képzőművészeti verseny fődíját. Ez talán nem lenne nagy hír, akkora főleg nem, hogy megírja a Vice is. Ezúttal azonban a “Théâtre D'opéra Spatial" című alkotás a szokásosnál jobban felkavarta az állóvizet, a festményt ugyanis nem egy ember, hanem egy Mesterséges Intelligencia készítette - az alkotó utasításai alapján. Minden jel arra mutat, hogy egy forradalom kezdetén állunk - és ennek a forradalomnak bizonyosan lesznek majd áldozatai és nagy nyertesei is.
Jason Allen:Théâtre D'opéra Spatial (2022)
Egy igen merész állítással kell kezdenem: nem járunk messze attól az időtől, amikor a megfelelő helyre beírva, hogy (például) “ A brémai muzsikusok csillogó szemmel nézik a tenger felett sikló léghajót ” tucatnyi kiváló, nagy felbontású, különböző stílusban született tökéletes alkotást kapjunk vissza - anélkül, hogy (digitális) ecsethez nyúltunk volna.
Az így elkészült képek mögött egy hatalmas képi adatbázis és az azt kezelő mesterséges intelligencia fog majd állni - így bárki, alkothat majd magának professzionális illusztrációkat akár grafikai affinitás nélkül is. Sőt! A generált képek között lehetnek majd digitális festmények vagy tökelétesen fotorealisztikus találatok is, de kérhetjük majd például azt is, hogy mindezt egy ismert festő, mondjuk Vincent van Gogh stílusában alkossa meg az MI - mindezt néhány másodperc alatt.
Ha pedig ezt elfogadjuk egy kiindulási alapnak és ezzel párhuzamosan elismerjük azt is, hogy egy művészeti alkotás ember általi megteremtése mennyire aprólékos és lenyűgöző folyamat, hogy mennyi ember kenyerét jelenti a művészet, azonnal látszik hogy egy igen ingoványos területre tévedtünk.
Pedig a technológia térhódításának sebessége alapján a fent leírt forgatókönyv elkerülhetetlen. Az MI képalkotás felfoghatatlanul nagy üzlet, és már jelenleg is cégek tucatjai dolgoznak azon, hogy az elmúlt évtized big data és machine learning lázának járulékos tudását kihasználva tökéletes képalkotó algoritmusokat hozzanak létre - és nemigen törődnek a károgó hangokkal. A jelenlegi béta változatok gyermekbetegségei (félreértett parancsok, hibás anatómia, furcsa és felesleges alakok a képeken) pedig napról napra egyre kevésbé zavarók, és néhány éven belül teljes mértékben el fognak tűnni.
Midjourney, Stability Ai, Dall-E, Imagen, CrayonAI, Krea AI, Artbreeder, Nightcafe, Dezgo - néhány a sok név közül, amikről a következő időszakban még sokat fogunk hallani. Trónkövetelők, akik hamarosan drasztikusan át fogják alakítani a stock-fotók és alighanem a kreatív szoftverek piacát is. Hiszen, ha egy MI néhány jól megfogalmazott mondat alapján villámgyorsan képes létrehozni azt, ami eddig egy szakember több napos munkája volt, az egy szakma teljes átalakulásához vezethet.
“Amit nagyon fontos hangsúlyozni, hogy ezek az algoritmusok nagyon drágák és időigényesek.” - mondja Hefinger Krisztián gépi látás szakértő - “Az előkészítési folyamat és az üzemeltetés mellett a tanítás is rengeteg időbe és pénzbe kerül, ráadásul a technológia is napról napra változik. Az egyes folyamatok nagyon gyorsan eltűnhetnek a süllyesztőben, hogy mások ugorjanak elő helyettük.”
Ez elég ijesztően hangzik. De mi ez a jelenség pontosan? Miért olyan veszélyes és miért ígéretes?
Kezdjük a legelején: A 2010-es években a digitális képelemzés hajnalán a nagy tech-cégek azon kezdtek dolgozni, hogy az interneten található, gyakorlatilag végtelen számú fotó (és az azokhoz írt (eredetileg a látássérültek számára kitalált) megjegyzések alapján felismerjék a kép témáját és szereplőit.
Ekkortájt a gépi tanuláson alapuló algoritmusok már képesek voltak a képek, majd a képen szereplő alakok és tárgyak elkülönítésére. 2015-re jelent meg a “scene understanding”-nak nevezett technológia, ami már pontosan képes volt pontosan, élőszóban megfogalmazni azt, hogy mi szerepel egy adott képen.
Hasznos tudás ez, nem csoda, hogy nap mint nap találkozunk vele ha a Google vagy a Facebook szolgáltatásait használjuk, és egy ilyen szép siker után teljesen érthető az is, ha az ezzel foglalkozó tudósok felteszik maguknak a kérdést: ha ez így működik, mi volna, ha megfordítanánk az egészet és az élő nyelvből átvett mondatok alapján hoznánk létre képeket?
Az úgynevezett “generatív modellek” esetén ugyanis éppen ez történik: begépelek egy végponti mondatot az úgynevezett “prompt” - ba és egy képet (fényképet vagy festményt) kapok vissza az alapján.
Ez az a technológia, ami az elmúlt (csupán) hét év fejlesztései nyomán eljuttatott minket a MI alapú képgeneráláshoz.
Na, de milyen hét év volt ez! Az első modellek 2016-ban érkeztek, apró, 32x32 pixeles méretben, és nem voltak többek homályos sziluetteknél, amik ugyan előre vetítették azt, hogy mivé válhat majd maga a technológia, de azt, hogy ez ennyire gyorsan be fog majd gyűrűzni a mindennapokba, akkoriban senki sem gondolta volna. Még ugyanebben az évben debütált az első MI alapú művészeti proket is, a “The Next Rembrandt”. A Microsoft, az ING és a Dleft egyetem valamint a Mauritshuis és Rembrandthuis múzeumok prokektjét 18 hónapnyi adatgyűjtés előzte meg, a projekthez 346 Rembrandt képet használtak fel.
Részlet Elman Mansimov, Emilio Parisotto, Jimmy Lei Ba és Ruslan Salakhutdinov úttörő tanulmányából (2016)
2017-ben jelentek meg az első gyakorlatban is használható generátorok is, mint a DeepAI vagy a GAN keretrendszer, és ezt követően ismét csak egy évre volt szükség ahhoz, hogy 2018-ban egy kifejezetten Mesterséges Intelligencia alapú képzőművészeti alkotásokra szakosodott művészközösség, az Obvious a nagy nevű Christie’s-nél aukcióra bocsássa a “Portrait of Edmond de Belamy” című alkotását, ami egészen elképesztő, 432.500 dolláros áron kelt el. A képet már teljes egészében a GAN keretrendszerrel tervezték 15.000 különböző XIV. és XX. század közötti valós portrét felhasználva. Egy évvel később egy másik úttörő alkotó, Mario Klingemann által generált képpár ( MEMORIES OF PASSERSBY I ) a Sotheby’s aukciósház árverésén kelt el 51.000 dolláros áron.
A Portrait of Edmond de Belamy és a MEMORIES OF PASSERSBY I voltak az első fecskék
2018-ra tehát mind a technológia, mind a mögöttes adatbázis készen állt a használatra, azonban még egy nagy ugrás hátra volt. A nehezen és manuálisan tanítható (vagy éppen automatizált) rendszerek helyett olyan eszközre volt szükség, ami univerzális, kompakt és ki tudja váltani mind a kézügyesség, mind a programozási tudás hiányát.
A prompt alapú fejlesztések akkoriban még gyerekcipőben jártak - de a kapuk a nyílt licenszek miatt nyitva álltak a független fejlesztők (és laboratoriumok) előtt, akik nem haboztak kihasználni a lehetőségeket.
Alig négy évvel a technológia felszínre kerülése után már nem a képek értelmezése, hanem a képi adatbázis inkonzisztenciája volt a legnagyobb probléma. Rendelkezésre állt millió és millió referenciakép amiket felhasználva valami maradandót és hihetőt kellett létrehozni. A feldolgozás során az AI-nak nem csak meg kellett értenie, hogy az alkotó mit gépel be a “prompt”-ba, de azt vizuálisan is fel kellett tudnia dolgozni egy a hiperrealisztikustól az absztraktig bármit lefedő tengelyen, azonos fényviszonyok között egy 3D-s térben.
Erre akkoriban még sokan azt mondták, hogy lehetetlen megoldani, ám az optimistábbak (pesszimistábbak?) viszont már akkor is bizakodva (elrettenve?) figyelték ezt a töretlen fejlődést.
Kovács Péter, grafikus, concept artist már akkoriban is aggódva figyelte a technológia alakulását:
“Akkoriban főleg természettudományos könyvekbe rajzoltunk fotorealisztikus (-nak szánt) illusztrációkat a szerkesztő pontos útmutatásai alapján. Az volt a felvetésem, hogy néhány éven belül, tekintve, az akkor is bőséges választékú stock fotókat, modelleket, nem lesz egyéb dolga a szerkesztőnek, mint szavakba önteni instrukcióit, és válogatni a MI által felkínált alternatívák közül.
Ez a kollégám társaim heves ellenállását váltotta ki, hogy a "művészi szempontok", stb, stb. Aztán hamar realizálódott, hogy a stock fotók használata kiváltotta a munkánkat, úgy tűnik, most már a "művészibb" vonalon is lassan alul maradunk.”
A Péter gondolataihoz hasonló aggályok nem példa nélküliek a grafikus közösségekben. De vajon mi az oka ennek a félelemnek?
Megfigyelhető egy feszült várakozás, ami a technológia úttörőji, a Dall-e 2.0 keretrendszere, a Google féle Imagem és a Midjurney (és további (nyitottzárt) béta verzióban már elérhető MI-k) valódi piacra lépését előzi meg.
Ezek ugyanis jelenleg még nem mindenkinek, vagy csak részlegesen érhetőek el, és nem is működnek hibamentesen, így pontosan még nem látni, hogy hol és milyen mértékben kerülnek majd felhasználásra. Ami bizonyos, hogy a folyamatos és sokszor nyitott tesztelésnek köszönhetően napról napra érezhető a modell és a végeredmény fejlődése is.
Már maga a gondolat is, hogy egy lélektelen gép elveszi egy művész megélhetését, riasztó lehet. Hiszen ezek a szolgáltatások már teljesen “promt” alapúak, így a “mondat alapú tervezés” azaz a “prompt engineering” minden előfizető számára elérhetővé válik. Szó szerint bárki képessé válik az alkotásra, bármilyen stílusban, és ha esetleg nem tetszik majd neki a végeredmény, tucatszámra tudja majd létrehozni a hasonló képeket anélkül, hogy tollat ragadna vagy napokat várna a grafikusára.
A bétateszteket figyelve (a Midjurney Discordján percenként 20-25 új prompt lekérés keletkezik) mára már az is tisztán látszik, hogy a technológia kezdi kiheverni a gyermekbetegségeit - a gigantikus képi adatbázis egyértelműen alkalmas arra, hogy az AI deep learning metódusa megtalálja az egymáshoz leginkább passzoló, leginkább összeillő elemeket, amik megfelelnek a prompt utasításoknak megfelelő leírásnak. A Deep Learning modell több (száz)millió kép alapján választja ki az egyező referenciákat leíró információkat - és sajátítja el azokat. Nem csupán a kép alanyát vagy a képen szereplő tárgyat ismeri, hanem, annak a pozícióját, tömegét, színét és arányait is értelmezi és implementálja.
A Midjurney generátora 40 másodperc alatt négy példányban hozza létre a "Reading robot" prompt-ot.
A kiválasztott képekből a folyamatosan tanuló MI a már ismert paramétereknek megfelelően egyfajta tudást halmoz fel, amiből a későbbiekben dolgozni fog. Ez - nagyon leegyszerűsítve - a kép komponens információinak az “összeollózását” jelenti egy “rajzasztalon” - ezt a szakzsargon “latent space”-nek nevezi, ez a virtuális tér tulajdonképpen egy hatalmas vászon, ahol a rendszer a kiválasztott elemeket reprezentáló információmorzsákkal dolgozik. Ez a három pontból álló feladatsor a folyamat sava-borsa - az itt létrejövő képinformációs adathalmaz és a hozzá tartozó gépi tanuláson alapuló kiegészítő információk halmazának metszete határozza meg a kimeneti kép végső minőségét.
De mi is ez a három fázis?
Első lépésben a szín információk jönnek létre, ezt követi a formák felismerése, kompozíciója immár a 2 dimenziós térben - végül pedig az arányok és a fények elhelyezése teszi fel a koronát az egészre. Ez adja ki a végső számunkra három, de a AI modell számára “sok” dimenzióban létező az ember számára még láthatatlan “nézetet”. A folyamat során AI szempontjából a tér egyes területei, a színek vagy az idő is saját (külön kezelendő) dimenzióban léteznek.
Végül a megszámlálhatatlan referenciát ötvözve jön létre a “diffúz” azaz a végső egységes kép. Elsőként csak a képi zaj és a színek, majd szépen kirajzolódva a formák és az elrendezés - valahogy így jelenik meg a kép “prompt engineer” előtt. Ebből következően- minél pontosabban és szofisztikáltabban adja ki a parancsot a felhasználó, annál kedvezőbb végeredményt kap. Ha pedig elsőre nem jönne össze, lehetősége van a szűkítésre, a leírás bővítésére, további prompt információk megadására.
“A metódus alapja a noising/denoising diffusion, de hogy mit és milyen sorrendben csinál a gép, azt nem lehet pontosan tudni. Viszont az bizonyos, hogy ahogy növekszik a rendelkezésre álló adat, úgy lesznek egyre pontosabbak, sokrétűbbek majd a modellek is.” - ismerteti a jelenséget Hefinger Krisztián.
Alacsony felbontású MS-DOS játékillusztráció újraalkotása Stable Diffusion technológia segítségével
Éppen ez a sokrétűség az, ami miatt sok művész bizakodó és a mesterséges intelligenciát nem ellenségként, hanem barátként kezeli. Ez utóbbi csoportba tartozik egy másik, külföldön élő MI-vel is alkotó magyar grafikus is (kérésére nem írom le a nevét), aki látja a technológia előnyeit de nem tartja azt a szakmára nézve veszélyesnek.
“Szerintem a művészet egyik fő eleme az absztrakció. Az AI amit én használok úgy működik hogy angolul megmondom neki mit szeretnék látni és generál 4 verziót. Majd kiválaszthatom, hogy melyiket vigye tovább és csinál további négyet, amíg csak akarom.
Fontos, hogy az absztrakció sok esetben meglévő elemek keveredesenek alkalmazását jelenti, de nagyon literális referenciákkal. Ez véletlenszerűségében néha nagyon jó képeket eredményez de alapvetően a generálás többségében értéktelen.
Az a véleményem, hogy ez a technika ez meg fejleszthető, a referenciálások finomíthatók, de ettől meg a végeredmény száraz lesz. Ez nem azt jelenti hogy nem fogják felhasználni soha semmire, csupán azt hogy az AI jelenlegi fejlesztési iránya pusztán mixelést tartalmaz, új kreációk létrehozására referencia nélkül alkalmatlan.”
A művészet fogalma (és hogy mit is nevezünk művészetnek) vissza-visszatérő érv az automata képalkotó rendszerek ellen a grafikus közösségekben. Bár sok esetben érezheti úgy a külső szemlélő, hogy ez csupán egyfajta szakmai hiúság, azért alaposabban megvizsgálva a kérdést nagyon is helye van az ilyen jellegű megközelítésnek.
Kiváló kérdés, hogy tud e egy gép művész lenni? Művészet e az, ha a promp-ot egy képzőművész fogalmazza meg, de a végeredményt már gépek hálózata és egy speciális programkód generálja le? Lehet e képes egy emberi kollektíva arra, hogy megfogalmazza a művészet lényegét, és olyan MI-t alkosson, ami ténylegesen, mögöttes tartalommal felruházott kézzel fogható, nem “száraz” alkotásokat hoz létre?
Krisztián, mint a technológiai oldalt ismerőként így magyarázza a helyzetet: “Gyakorlatilag csak adatmennyiség kérdése az, hogy mit és milyen minőségben fog tudni létrehozni egy MI. Ugyanakkor ez nem egy gyors folyamat, mert nem mindegy, hogy mennyi adatot öntünk a rendszerbe, hiszen annak fel is kell azt dolgoznia, meg is kell tanulnia. Ha túl sok adattal tömjük, annak épp ellentétes hatása lehet - a jelenség így az emberi kreativitás születéséhez hasonlít, hiszen, ha csak nem egy őstehetségről beszélünk, egy ember is tapasztalati úton sajátítja el a művészetet.”
Azonban 2022-ben a digitális képalkotás már régen nem csak a művészetről szól: hatalmas üzlet és egyelőre úgy tűnik, hogy a grafikus szakmát meg fogja majd rázni ez az új technológia, mint ahogy a fotós szakmát is megszorongatta az, hogy mindenki zsebében ott lapul egy nagy felbontású fényképezőgép. Okkal léteznek tehát a pesszimista jóslatok, hiszen az meglévő (akár amatőr) rajzok feljavítása, vagy a jövőben jelentősen bővülő paraméterezhetőség lehetősége - esetleg az alkotási folyamatába való “élő” belerajzolás (közös munka a géppel), mint lehetőség megjelenése valóban komoly, ha nem megsemmisítő hatással bír majd a grafikus (és más alkotó) szakma néhány területére.
Sőt. A jelenség alapvetően át fogja majd szabni a jelenleg használt szoftvereket, eszközöket is, a piac pedig még osztottabbá válik majd - a technológia már rövidebb távon megágyaz például az olyan úttörő technológiák megjelenésének, mint a szoftverekben megjelenő mikrotranzakció alapú szolgáltatások sőt, talán az sem nagyon elrugaszkodott gondolat, hogy a havi előfizetéses modellt teljesen le fogja váltani az időegység alapú, on-demand értékesítési stratégia. Hiszen ha egy szolgáltatás keretein belül villámgyorsan el tudjuk készíteni a rajzokat, vagy egyetlen kattintással professzionális módon ki fogjuk majd tudni retusálni a fotóinkat, esetleg le tudjuk majd generálni a projektünkhöz szükséges - sohasemvolt - fotórealisztikus tájat, akkor mi szükségünk lesz majd olyan szoftverekre, amikkel ezt csak nehézkes munkával lehet megoldani?
Minden ebbe az irányba mutat. Érdemes megfigyelni, hogy még a legnagyobbak is készülnek a változásra: a Photoshop neurális szűrők formájában teszteli a felhő alapú munkavégzést, miközben magát a szoftver is a szemünk láttára alakul át.
A kedvenc szoftvereink tehát szépen lassan megváltoznak, és soha sem látott lehetőségekkel, egy sokkal szélesebb réteg számára elérhető varázseszközökké válnak majd. A jövő itt dörömböl az ajtónkon, és szembe kell néznünk vele.
Az ingyenes Krita StableDiffusion képfelismerésen alapuló (kísérleti) modulja
Szerencsére a sok pesszimista hang mellett ott van jó néhány optimista is. Maga David Holz, a Midjurney alapítója is ezek közé tartozik. Szerinte “ez a technológia nem azért készült, hogy Istent játszanak, hanem azért, hogy megacélozza az emberi képzelőerőt”. Érdemes lehet inkább úgy tekinteni a művészeti MI-k térhódítására, mint minden más új technológia megjelenésére: egy potenciális és elképesztő új lehetőséget meglátva.
A rendszer (egyelőre) képtelen arra, hogy egy összetett, konkrét eseményt, egy zsúfolt helyszínt vagy egy tökéletes beállítást létrehozzon - akár csak egy vázlat formájában is - de már most is alkalmas rá, hogy külön-külön kész, azonnal használható referencia képeket, tárgyakat hozzon létre, vagy hogy ihletet adjon egy beállításhoz - olyat, amit később egy hús-vér művész fel tud majd használni a munkájához. Ötleteket, motivációt ad. Ez a jelen - és már ez is sokkal több annál, mint amit néhány éve csak álmodni mertünk volna.
PROMPT: "One piano in a fantasy forest,The boy looks like he played the piano,A ray of light shines through the forest,Colorful flowers and animals look at the boy with a smile"
Az igaz, hogy alighanem valóban jön egy a kamerás mobilok megjelenéséhez hasonló átmeneti időszak, de eközben mind újabb és újabb kapuk fognak majd feltárulni a kreatív szakemberek előtt. Mert annak ellenére, hogy ma már mindenki zsebében ott lapul egy fényképezőgép, a fotós szakma valahogy mégsem tűnt el teljesen, csak átszerveződött - magasabb igények professzionálisabb kiszolgálására koncentrál.
Ahhoz, hogy az MI által generált kép valóban tökéletes legyen, nagyon sok mindenre kell figyelni, hibátlan prompt-ot kell írni. Ismerni kell a szükséges perspektívát, adott esetben a fókusztávolságot, vagy épp a szépművészeti stílust, amire az adott project esetén szükség lesz. Ráadásul mindig szükség lesz majd kiegészítő információkra, újabb és újabb - ember alkotta - adatforrásokra, tudásra, fantáziára.
Ezek alapján úgy tűnik hogy elhamarkodott akció volna modernkori ludditaként rohanni, és szétverni a szervertermeket, főleg, hogy amiről most beszélünk csak egy forgatókönyv a sok közül. A legégetőbb kérdés ezért jelenleg az, hogy a grafikusok képes lesznek e majd szimbiózisban élni egy széles körben elérhető, professzionális képalkotó rendszerrel, képesek lesznek e kiaknázni a lehetőségeket, amit egy-egy ilyen rendszer nyújtani tud. Az is lehet, hogy egy (vagy több) új szakma van születőben, és a közeljövőben még sokszor halljuk majd a “prompt engineer” kifejezést.
Ki tudja?
Az iparágat ismerők mindenesetre bizakodóak: a Google nemrég lépett elő a saját megoldásával az Imagennel, amiről bátran kijelenthető, hogy egy új fejezet a mesterséges intelligencia által létrehozott fotorealisztikus valóságábrázolás terén. Mások, mint David Holz úgy gondolják, hogy a technológia elsöprő módon, a művészettől függetlenül is el fog terjedni, kifejezetten Art-MI chipek fognak születni, amik ott lesz a játékkonzolokban és megjelennek az erre a technológiára épülő alkotó eszközök is. Holz úgy látja, hogy a jövőben minden videójáték olyanná fog válni, akár egy álom.
A Google Imagen által generált képek valóban egy új mérföldkövet jelentenek
A technológiai oldallal szemben itt képbe kerül egy olyan szempont, egy olyan szempont ami valóban lassíthatja ezt a forradalmi technológiát. Fontos kérdés ugyanis az is, hogy ez az álom végül kinek az álma lesz?
Az alkotó Mesterséges Intelligenciák ugyanis vadnyugati körülmények között működnek. Gyakran éri például az a vád az MI fejlesztőket, hogy a gépi intelligencia betanításához szükséges adatbázisokban kortárs művészek internetes portfóliója, fotóművészek képei vagy más, - normálisan jogvédett - tartalmak is szerepelnek. Ezek a szabályozatlan jogi keretek egy visszás helyzetet eredményeznek, ugyanis az MI magukat a képeket nem használja fel a képalkotáshoz - csupán implementálja azok stílusát, ecsetvonásait - gyakorlatilag referenciának használja azokat - így az eredeti alkotó, a technológia sajátosságai miatt - általában nem részesül semmiféle támogatásban.
Eközben a létrejött képek, egyáltalán nem biztos, hogy az utasításokat a prompt-ba író tulajdonát fogják képezni, sőt a legtöbb esetben az MI-t fejlesztő cég fenntartja magának az alkotások feletti jogot - így bár az alkotás joga a művészé lesz, az MI cég továbbra is bármit megtehet azzal.
Ezt az érdekes jogi helyzetet nehéz lesz feloldani, és elképzelhető, hogy rövid távon lesznek a technológiát hátráltató következményei - sőt, ha ehhez még hozzá vesszük az egyes országok saját szabályozását, az egész ügy még tovább bonyolódik, ami megnehezítheti a terület szereplőinek a piacra lépését.
De tartson bármeddig is ez az állapot, egy időzített bombán ülünk, ami hamarosan robbanni fog.
Nem tudjuk, hogy pontosan mikor, de olyan világ következik, amit a Mesterséges Intelligenciára épülő technológiák gyökeresen át fognak formálni és ez igaz lesz a művészetre is. De a címben említett “végnapok” valószínűleg nem fognak eljönni, sőt, valójában minden esély megvan arra, hogy ennek épp az ellenkezője következzen be, és hogy az MI-k segítségével a kreativitás és a művészet minden eddiginél sokszínűbbé váljék. Csak meg kell tanulni együtt élni az új lehetőségekkel és el kell sajátítani a szükséges új készségeket.
Ezt a jelenséget Mario Klingeman egyenesen a mágiához hasonlítja: csak tudni kell a megfelelő szavakat, akár egy varázsigét, és minden ember csodákra lesz majd képes. Ha pedig ezt elfogadjuk, akkor azt bárhonnan is nézzük, egy jó irányba mutat.
Olejnyik Attila
