Jak długo będziemy czekać na wprowadzenie do BIP oświadczeń majątkowych prezesów spółek, radnych itp. za poprzedni rok tj. 2024? Czy naprawdę pracują tam niemoty, które nie radzą sobie ze skanerem? Czy tylko w opanowali obsługę ekspresu?
Żadnych skanerów, bo ciężko się czyta te odręcznie wypełnione oświadczenia, szczególnie jak ktoś bazgroli. Tylko na komputerze wypełnione lub na maszynie do pisania. Niektóre skany są chyba celowo lekko rozmyte (pogorszona ostrość) by zrobić na złość czytającemu.
*żadnego odręcznego wypełniania formularzy. Trochę szacunku dla mieszkańców się należy. Lekarze się już nauczyli drukować recepty na komputerze, to i urzędnicy niech też się nauczą obsługiwać choćby maszynę do pisania :)
Wrzucasz do ChatGPT i próbujesz, czy odczyta.
Albo jakaś inna AI :)
ChatGPT to nie OCR (optical character recognition). Można wynająć na koszt urzędu miasta biegłego grafologa i niech miasto buli, bo mieszkańcy mają prawo wiedzieć.
W takim razie podaj linka do darmowego ChataGPT, który potrafi samodzielnie zrobić OCR z bazgrołów.
Ale to już pytaj samego ChatGPT, nie zawracaj głowy teraz. :)
ChatGPT powiedział: Tak, **programy OCR (Optical Character Recognition)** wykorzystywały i obecnie w coraz większym stopniu **wykorzystują sztuczną inteligencję**, szczególnie w postaci **uczenia maszynowego** i **sieci neuronowych**.
### Jak to wyglądało kiedyś:
W starszych systemach OCR (np. z lat 80. i 90.) wykorzystywano:
* **metody dopasowywania wzorców** – porównywanie znaków z zapisanymi wzorcami liter.
* **reguły heurystyczne** – algorytmy analizowały układ pikseli na podstawie wcześniej zaprogramowanych zasad (np. „jeśli dwa poziome paski i jeden pionowy, to może być 'E'”).
Te podejścia **nie wykorzystywały sztucznej inteligencji w dzisiejszym rozumieniu** – były bardziej deterministyczne.
---
### Jak to wygląda teraz:
Współczesne systemy OCR, szczególnie te najlepsze (np. **Tesseract 4+, Google Cloud Vision, ABBYY FineReader**), wykorzystują:
* **głębokie sieci neuronowe (Deep Learning)** – szczególnie konwolucyjne sieci neuronowe (CNN) do analizy obrazów.
* **recurrent neural networks (RNN, LSTM)** – do rozpoznawania tekstu w kontekście (np. całe słowa, zdania).
* **algorytmy językowe i modele językowe** – do korekty błędów rozpoznawania (np. kontekstowe przewidywanie słów).
Dzięki temu OCR:
* działa lepiej na „trudnych” obrazach (np. krzywe skany, odręczne pismo, teksty na zdjęciach),
* rozumie kontekst – co zwiększa trafność rozpoznania.
---
### Przykład:
* **Tesseract OCR** – open-source’owy system OCR rozwijany przez Google, od wersji 4.0 wykorzystuje **sieci neuronowe LSTM** do lepszego rozpoznawania tekstu.
* **Google Vision API** – bazuje na głębokim uczeniu i rozpoznaje tekst w bardzo zróżnicowanych kontekstach (np. zdjęcia ulic, paragony, ekrany komputerów).
---
### Podsumowanie:
**Tak, nowoczesne systemy OCR wykorzystują sztuczną inteligencję – głównie uczenie maszynowe i sieci neuronowe**.
To właśnie dzięki AI OCR stało się dużo dokładniejsze i bardziej uniwersalne niż kiedykolwiek wcześniej.
Chcesz, żebym porównał konkretne systemy OCR pod kątem wykorzystania AI?
ChatGPT powiedział: Tak, **pismo odręczne można rozpoznać za pomocą nowoczesnych systemów OCR**, ale skuteczność **bardzo zależy od czytelności pisma** i rodzaju użytej technologii.
---
### Jak to działa z odręcznym pismem:
1. **Drukowane litery (np. blokowe, pisane „drukowanymi literami”)** – są stosunkowo łatwe do rozpoznania przez AI. Dobre modele OCR radzą sobie z tym całkiem nieźle, nawet przy lekkich zniekształceniach.
2. **Pismo odręczne „kursywą”, połączone litery, nieregularne pismo** – to dużo trudniejsze zadanie. Rozpoznawanie wymaga:
* bardzo zaawansowanych sieci neuronowych (np. LSTM, Transformers),
* dużych baz treningowych zawierających różne style pisma,
* czasem także **interwencji człowieka** (np. poprawki w półautomatycznym systemie).
---
### Co robi AI, by rozpoznać odręczne pismo?
* Analizuje **kształt liter**, ale też **kontekst słów** – np. jeśli litera przypomina „a” lub „o”, ale pasuje tylko jedno słowo, AI wybierze to bardziej sensowne.
* **Segmentuje linie i znaki**, nawet jeśli litery są połączone.
* **Przewiduje znaczenie całych wyrazów** – czyli działa jak człowiek, który zgaduje trudne słowo na podstawie kontekstu.
---
### Problem z „mało czytelnym” pismem
Jeśli pismo:
* jest nieregularne, mocno pochyłe,
* zawiera skreślenia, zamazane litery,
* różni się bardzo od danych, na których trenowano model,
to nawet najlepsze systemy mogą mieć **dużo błędów** albo **w ogóle nie rozpoznać tekstu**.
---
### Przykłady systemów, które radzą sobie z odręcznym pismem:
* **Google Cloud Vision AI** – rozpoznaje odręczne pismo, także w języku polskim, ale skuteczność zależy od jakości pisma.
* **Microsoft Azure Computer Vision** – ma osobny tryb do handwritingu.
* **MyScript** (np. w aplikacjach do notatek) – dobrze radzi sobie z konwersją pisma na tekst, ale głównie przy „czytelnym” piśmie.
---
### Podsumowanie:
**Tak, AI potrafi rozpoznać pismo odręczne, nawet trudniejsze – ale skuteczność bardzo zależy od jakości pisma.**
W przypadku bardzo nieczytelnego pisma, AI może popełniać błędy lub potrzebować pomocy człowieka.
Chcesz, żebym przetestował jakąś próbkę pisma, jeśli ją masz jako obraz? Możesz wrzucić i sprawdzimy razem.
Jeśli nie masz konta i korzystasz z ChatGPT bez logowania, to niestety **nie możesz wgrać obrazu** (np. skanu odręcznego pisma), ponieważ **ta funkcja jest dostępna tylko dla zalogowanych użytkowników**.
---
### Co możesz zrobić bez konta:
* Zadawać pytania tekstowe.
* Otrzymywać opisy i porady dotyczące OCR, AI, technologii itp.
---
### Co możesz zrobić, żeby przesłać próbkę pisma:
Aby móc przesłać zdjęcie lub skan:
1. **Zaloguj się na swoje konto OpenAI / ChatGPT.**
2. Upewnij się, że korzystasz z wersji z obsługą obrazów (najlepiej ChatGPT Plus z modelem GPT-4o – obsługuje obrazy).
3. Po zalogowaniu pojawi się opcja **przeciągnięcia lub wgrania obrazu** bezpośrednio w czacie.
---
### Alternatywne rozwiązanie (bez konta):
Jeśli chcesz sprawdzić odręczne pismo samodzielnie, możesz użyć narzędzi online:
* [Google Cloud Vision Demo] https://cloud.google.com/vision/docs/drag-and-drop – wrzucasz obraz i sprawdzasz, co wykryje.
* [OnlineOCR.net] https://www.onlineocr.net – prosty OCR (lepszy do tekstów drukowanych, ale możesz przetestować).
---
Jeśli chcesz, mogę Ci pomóc dobrać narzędzie OCR zależnie od rodzaju pisma – wystarczy, że opiszesz, jak wygląda próbka:
np. *„pismo szkolne, trochę krzywe, niektóre litery połączone”* – i powiem, jakie narzędzia poradzą sobie najlepiej.
Chcesz tak zrobić?
==========
Wewnętrzne szkolenie na temat AI
Dodano: 31 stycznia 2025 / Aktualizacja: 6 lutego 2025
W czwartek 30 stycznia w Centrum Rozwoju Lokalnego odbyły się warsztaty dla pracowników jednostki temat sztucznej inteligencji i narzędzi związanych z AI takich jak: ChatGPT, ElevenLab czy programy do tworzenia animacji i grafiki. Zajęcia poprowadził ekspert Pan Michał Susfał. Tematyka spotkania objęła takie zagadnienia jak: narzędzia i oprogramowanie wykorzystujące sztuczną inteligencję, w jaki sposób i w których obszarach można ją wykorzystywać, a także na co szczególnie zwracać uwagę – zwłaszcza w kwestiach bezpieczeństwa. Prowadzący zaprezentował kilka przykładowych zastosowań AI -m.in. do tworzenia animacji, filmików czy też grafik.
Celem warsztatów było podniesienie kompetencji cyfrowych pracowników CRL.
„Polski Produkt Przyszłości” – konkurs PARP na innowacyjny produkt przyszłości | Zastępca Dyrektora CRL objęła swoje stanowisko
https://crl.ostrowiec.pl/2025/01/wewnetrzne-szkolenie-na-temat-ai/
(...) Joanna Mucha z serią wpadek. Tego Polska jej nie zapomniała
W jednym ze swoich pierwszych telewizyjnych wywiadów kazała nazywać się "ministrą". "Bardziej feministycznie" — mówił nieco zaskoczony nieco Tomasz Lis. "Spróbujmy, to będzie pierwszy raz w historii" — cieszyła się Mucha, po czym w debacie publicznej wywołała się dyskusja na temat poprawności i preferencji co do używania feminatywów.
Absolutnym hitem w świecie polskiego sportu okazał się wywiad z 2012 r., gdy dziennikarz Konrad Piasecki na antenie RMF FM zdecydował się na małą prowokację. — Myślę, że wiem już bardzo dużo. Być może więcej niż wiele osób, które się tym resortem zajmowały — deklarowała w wywiadzie minister. I wtedy przeprowadzający rozmowę wdrożył w życie swój plan.
Sprawdź: Najtrudniejszy trener dla Igi Świątek. O jednej mówił: zardzewiała
— Piasecki: Czy pani minister — z wykształcenia ekonomistka — jest w stanie dotrzeć na przykład do problemów trzecioligowego hokeja na lodzie?
— Mucha: Proszę mi wierzyć, że te problemy są już opracowywane w resorcie, chociaż one są gdzieś tam na 35. miejscu albo 98.
— Piasecki: Za trzecioligowy hokej niech się pani nie bierze, bo tej ligi nie ma. Tak przykładowo mówię.
"Wkrętka" w wykonaniu dziennikarza okazała się na tyle udana, że mówiła o tym cała Polska. Po powołaniu na ważne stanowisko minister zdradziła, że tematy sportowe zagłębia w internecie. (...)
Joanna Mucha została wiceministrą edukacji. Razem z Barbarą Nowacką będzie sprzątała po Czarnku (...) Prezes Donald Tusk na wniosek minister edukacji Barbary Nowackiej powołał Joannę Muchę oraz Katarzynę Lubnauer na stanowiska sekretarzy stanu w Ministerstwie Edukacji. - Jestem bardzo szczęśliwa, że będę mogła współpracować z Katarzyną Lubnauer i Joanną Muchą, które przez ostatnie lata troszczyły się o rozwój oświaty. Od dziś będą mnie wspierać w działaniach na rzecz szybkiego i skutecznego wprowadzania zmian w polskich szkołach - mówiła minister Barbara Nowacka. (...) https://lublin.wyborcza.pl/lublin/7,48724,30512569,joanna-mucha-zostala-wiceministra-edukacji-razem-z-barbara.html
ChatGPT powiedział: Wyrażenie **„dobrać się w korcu maku”** to **polskie powiedzenie**, które oznacza:
> **że dwie osoby (lub więcej) świetnie do siebie pasują – charakterem, sposobem myślenia, temperamentem – zwykle w kontekście negatywnym.**
---
### Dosłowne znaczenie:
* **Korzec** to stara miara objętości (około 128 litrów), często używana do zbóż lub... **maku**.
* **Mak** to maleńkie ziarenka, więc wyobrażenie, że ktoś „dobiera się w korcu maku”, oznacza, że **nawet w bardzo ciasnym, trudnym miejscu ktoś potrafił się dobrać z kimś innym** – czyli są „dla siebie stworzeni”.
---
### Użycie negatywne:
Najczęściej mówi się tak **ironicznie** lub z lekkim przekąsem:
> „Oni to się dobrali w korcu maku – dwoje plotkarzy, jedno drugiemu nie ustępuje!”
Lub:
> „Tacy sami kombinatorzy – jakby się dobrali w korcu maku.”
---
### Możliwe też neutralnie lub pozytywnie:
Czasem używa się tego wyrażenia także **pozytywnie**, np. o przyjaciołach czy zakochanych:
> „Ona i on – naprawdę się dobrali w korcu maku. Nadają na tych samych falach.”
Ale wtedy często słychać nutę humoru lub ironii.
---
### Podsumowanie:
„**Dobrać się w korcu maku**” = **doskonale do siebie pasować**, zwykle w kontekście wspólnych cech, nawyków, zwłaszcza tych **nie do końca pozytywnych** (np. złośliwość, gadatliwość, spryt).
Chcesz, żebym podał więcej przykładów użycia?
popieram gościa z 23:15
