Beseda o Dezinformacích

20.05.2023

Zdroj: https://www.instagram.com/parlament.pk/?hl=cs

Dezinformací mezi námi přibývá. Jak se v nich vyznat a jak se jim vyhnout?

Bohumil nebo Bob Kartous pracoval ve Sciu nebo EDUin a teď učí na vysoké škole. Mimo to je mluvčím anonymní skupiny Čeští elfové, která má za cíl „boj s internetovými trolly, kteří šíří dezinformace a proruskou propagandu“

Petr Nutil je žurnalista. Spoluzaložil web Manipulátoři.cz, který se zabývá především vyvracením hoaxů a mezitím stíhá malovat, psát knihy a podílet se na politických kampaních.

Tihle dva se dali dohromady a ve čtvrtek 25. května přijedou do Plzně, aby se s námi studenty bavili o dezinformacích. Beseda začíná v 9:00 a každý zúčastněný bude mít omluvenou absenci u školy

Kdy? čtvrtek 25. 5. 2023 od 9:00

Kde? ve vekém sále radovánku na adrese Pallova 52/19, Plzeň

Jak? Pro více informací kontaktujte Ondru Zábrana (7. E)

Tajemná písmeno M, symbolizující anonMitu a také Mikulášský deník

Studentský Parlament

alias StuPa

StuPa

Žádná nová zpráva od StuPa nenalezena...

Další StuPa

Mohlo by vás zajímat

Jak funguje ústavní žaloba?
V poslední době se stále častěji setkáváme s termínem ústavní žaloba, ať už ze strany americké senátorky Nancy Pelosi nebo z naší vlastní poslanecké sněmovny. Jak tedy takový impeachement funguje?
Trocha historie
Velká Británie
Impeachement se poprvé objevil ve 14. století ve Velké Británii, kdy byl parlament s králem a jeho vládou často ve při. Ačkoliv parlament nemohl sesadit monarcha z trůnu, sloužil jim impeachement jako nástroj na žalování ministrů, kteří měli ke králi blízko. Trestem byla pokuta, vězení a v některých případech i poprava.
V britském parlamentu slouží Dolní sněmovna jako obžaloba a Sněmovna lordů jako soudce. Ačkoliv nebyl impeachement ve Spojeném království nikdy zrušen, považuje se dnes za zastaralý. Impeachement je totiž časově náročný. Má-li parlament s vládou potíže, je snazší a rychlejší vyhlásit hlasování o nedůvěře.
Spojené státy
Slyšení prvního úspěšného impeachementu / US Senate
Ve Spojených státech je impeachement stanovený ve druhém článku Ústavy Spojených států:
The President, Vice President and all civil Officers of the United States, shall be removed from Office on Impeachement for, and Conviction of, Treason, Bribery, or other high Crimes and Misdemeanors.
Prezident, Víceprezident a všichni civilní úředníci Spojených států budou sesazeni z funkce po odsouzení za zradu, korupci, nebo jiné vážné trestné činy. – článek 2, odstavec 4
„Vážné trestné činy“, které ústava Spojených států cituje, nejsou přesně dány, takže podání ústavní žaloby závisí hlavně na tom, co Sněmovna reprezentantů, která proces impeachementu spouští, uzná za zločin nevhodný prezidentského úřadu.
Teď prakticky: Sněmovna reprezentantů spustí proces ústavní žaloby autorizováním posudku panelu House Judiciary Committee, kteří sesbírají potřebné informace, výpovědi a důkazy, a podle nich se rozhodnou, zda-li Kongresu předloží návrh ústavní žaloby. Pokud ho Kongres schválí, začne v Senátu proces. Na odsouzení prezidenta jsou potřeba alespoň dvě třetiny hlasů přítomných senátorů.
Vstupenka na impeachementové slyšení prezidenta Johnsona / US Senate
Ve Spojených státech žaloba úspěšně sesadila dva prezidenty – Andrewa Johnsona a Billa Clintona. Richard Nixon pod tlakem probíhajícího šetření rezignoval z funkce. Demokratická předsedkyně sněmovny Nancy Pelosi 24. září 2019 oznámila, že na prezidenta Trumpa podá ústavní žalobu.
A teď u nás
Aby se žaloba dostala až sem, k Ústavnímu soudu, musí jí napřed schválit obě komory Parlamentu / Ústavní soud ČR
V Čechách byla poprvé ústavní žaloba podána na prezidenta Klause, a to z důvodu velezrady. Senát žalobu odůvodnil nepodepsáním Rozhodnutí Evropské rady, které schválily obě komory parlamentu, vylášením amnestie, nerespektování soudního rozhodnutí a dalšími lapáliemi, kterých se bývalý prezident měl dopustit. Nebudeme ale předbíhat, nejdřív, co o ústavní žalobě říká Ústava:
Senát může se souhlasem Poslanecké sněmovny podat ústavní žalobu proti prezidentu republiky k Ústavnímu soudu, a to pro velezradu nebo pro hrubé porušení Ústavy nebo jiné součásti ústavního pořádku; velezradou se rozumí jednání prezidenta republiky směřující proti svrchovanosti a celistvosti republiky, jakož i proti jejímu demokratickému řádu. Ústavní soud může na základě ústavní žaloby Senátu rozhodnout o tom, že prezident republiky ztrácí prezidentský úřad a způsobilost jej znovu nabýt.
Článek 65 odstavec 2 Ústavy
Stejně jako ve Spojených státech je naše ústava celkem neobecná, co vše je vlastně velezrada. Druhý prezident, na kterého byla podána žaloba je Miloš Zeman – u něj jako důvod k obžalobě Senát uvedl opakované hrubé porušování Ústavy. Teď ještě trochu k samotnému podávání žaloby:
K přijetí návrhu ústavní žaloby Senátem je třeba souhlasu třípětinové většiny přítomných senátorů. K přijetí souhlasu Poslanecké sněmovny s podáním ústavní žaloby je třeba souhlasu třípětinové většiny všech poslanců; nevysloví-li Poslanecká sněmovna souhlas do tří měsíců ode dne, kdy o něj Senát požádal, platí, že souhlas nebyl dán.
Článek 65 odstavec 3 Ústavy
Žaloba na Václava Klause byla podána na konci jeho druhého volebního období / iDNES
A naše dvě ústavní žaloby? V případě Václava Klause Ústavní soud řízení zastavil, především z toho důvodu, že v době žaloby už Klaus nezastával funkci prezidenta. Ústavní žaloba na prezidenta Zemana skončila už v Poslanecké sněmovně – pro bylo 58 poslanců a proti 62.
Co je overfitting/underfitting a jak funguje?
O jakém jevu tady vůbec plánuji mluvit? A k čemu je nám dobré tyto jevy znát? I přesto, že se statistice nebo umělé inteligenci nevěnujete, a ani neplánujete věnovat, tento jev se vyskytuje ve spoustě příkladů z reálného světa.
Kde se vyskytují?
Tyto jevy se objevují když se snažíme natrénovat nějaký „chytrý“ algoritmus (neuronovou síť, algoritmus strojového učení, atd.). Stejně jako lidi, i tyto algoritmy se mohou jaksi špatně naučit na trénovacích datech. Pak můžou vzniknout právě tyto dva jevy.
Zdroj: https://www.kaggle.com/code/ryanholbrook/overfitting-and-underfitting
Zde na grafu je zachycen trénovací proces „typického chytrého“ algoritmu strojového učení. A taky zde dovysvětlím pár pojmů:
- Epochs – počet epoch které algoritmus provede (1 Epocha – situace, za které algoritmus projde celý trénovací dataset).
- Early Stopping – Optimalizační technika která sníží možnost overfitování na datasetu, bez toho aby snížila přesnost modelu.
- Loss – ztráta, resp. metrika ve které se měří přesnost modelu (čím nižší ztráta, tím líp!).
- Validation & Training – dva různé datasety, každý slouží k něčemu jinému, např. Training dataset slouží k natrénování samotného modelu, zatímco Validation dataset slouží k validaci (vyhodnocení) tohoto modelu
Nutno podotknouti (k validation a training dataset), že u trénovacího datasetu se ztráta snižuje, zatímco u validace může narůstat, to je první známka Overfittování!
Underfitting
Underfitting (v češtině podtrénování), je situace, ve které se model nedokáže naučit tak dobře souvislost mezi daty, a tak je začne predikovat špatně (model plně nepochopí data) a tím má zbytečně velkou ztrátu a malou přesnost.
Tohle se například dá vidět při použití lineární regrese na nelineární data (obrázek pod tímto odstavcem). Model se nedokázal plně naučit vztahy mezy jednotlivými daty a díky tomu se vlastně naučil špatně. Zde ale bohužel u lineární regrese nic nezmůžeme, protože rovnice má předpis y = ax + b, a jediný měnitelný parametr je parametr a – který pouze ovlivňuje náklon, b – pouze ovlivňuje posunutí na y souřadnici. K tomu abychom dosáhli větší přesnosti, musíme použít napříkad Polynomiální regresi.
Zdroj: GeeksForGeeks.com
Overfitting
Overfitting (v češtině přeučení), jak už název sám napovídá, tento jev bude způsoben tím že se náš chytrý algoritmus přeučí na něčem, tím pádem bude hledat až moc souvislostí mezi datem, a místo aby zanedbával odchylky (a generalizoval), tak má tendenci započítat všechny veličiny tak aby zmenšil ztrátu a tím dostaneme naprosto nekvalitní algoritmus.
Berme třeba náš příklad s lineární regresí, dejme tomu že jsme zvolili polynomiální regresi, ale máme ji na datech s velkým šumem. Obrázek dole nám to dost dobře ukazuje.
Zdroj: medium.com
Jak proti tomuhle bojovat?
Tak u underfittování je to lehké, stačí buď změnit algoritmus (použít složitější), změnit omezení které mu dáváme, a nebo upravit trénovací parametry (počet epoch, ztrátovou funkci, optimizátor)
U overfittování je to složitější, a zde jsou možnosti, jak tomu předejít:
Více dat: čím více dat budeme mít, tím více bude muset model generalizovat, a díky tomu upustí od overfittování (samozřejmě se to nesmí přehánět), u problému klasifikace pak musíme dávat pozor abychom brali data která jsou doopravdy reprezentativní pro svoji třídu
Augmentace dat: tento pojem vysvětlím velmi jednoduše, prakticky v této části se snažíme, aby se model podíval na data jiným způsobem (u detekce objektů v obrázku například přidáváme obrázky které jsou jen přetočené nebo přeškálované, aby se algoritmus naučil jiný typ dat)
Přidání více hluku k datům: Tento způsob nebude tak dobře fungovat u polynomiální regrese, kde je pak stále velká možnost přeučení. Zároveň zde snižujeme přesnost modelu.
Cross-validace: Dataset bude rozdělen do částí, na kterých se bude model iterativně trénovat a z toho se následně upraví parametry (velmi efektivní a robustní metoda)
Regularizace: Znemožníme modelu zvolit jisté extrémní parametry tak, že mu nastavíme limity parametrů (limit, do kterého jde hodnota parametru nastavit)
Early stopping: Modelu nastavíme brzké stopnutí, tak aby se dál netrénoval. A díky tomu nepřetrénoval (toto jde vidět na 1. obrázku, kde je přímka označující mez early stoppingu)
Ezoterické horoskopy aneb proč se nerozcházet s lidmi na základě jejich data narození
Určitě znáte ty jisté ezotericky založené lidi, kteří berou určování povahy lidí podle jejich data narození extrémně vážně a všechny lidi, jejichž znamení nepatří mezi jejich oblíbence jako odpad a nedávají jim přílišnou šanci v oboru mezilidských vztahů? Pokud ano, nejspíše berete znamení zvěrokruhu jakožto ezoterické fámy a hlouposti, které jsou sepsány tak, že sedí na každého. V tomto článku bych Vás ovšem ráda vyvedla z omylu a vysvětlila, jak astrologie doopravdy funguje.
Na čem závisí určování povahy podle znamení?
Tak v první řadě je dobré se zamyslet, zda je opravdu efektivní se řídit pouze podle data narození. Přeci jen, kdyby na Zemi existovalo jen dvanáct typů osobnosti, byl by svět poněkud ponurý, což rozhodně není. Pravdou je, že vaše sluneční znamení, tedy znamení, které je dáno vaším datem narození, je pouhou špičkou ledovce. Ve skutečnosti existuje mnohem více aspektů, které ovlivňují vaši povahu. V prví řadě je zde například ascendent a descendent. Ascendent je vypočten podle hodiny našeho narození a symbolizuje nás a naše ego, kdežto descendent symbolizuje lidi kolem nás a naše vztahy. Ascendent a descendent stojí ve zvěrokruhu přesně naproti, a tak tvoří osu horoskopu, která spojuje oba naše póly. Dále se do celkového horoskopu započítává, jaký stupeň otočení zaujímaly všechny planety sluneční soustavy včetně Slunce a Měsíce v moment narození.
Zdroj: https://www.horoskopy.cz/astroclanky/vase-povaha-podle-znameni
Měsíční horoskopy v časopisech
Již z předešlého odstavce je zjevné, že abyste byli schopni určit něčí povahu na základě znamení, bude k tomu potřeba znát ještě čas narození a pak astrology, kteří vám poskytnou přesné výpočty stupňů otočení všech planet. Už toto je pro matematiky, pracující pro magazín v rubrice Horoskopy, nemožné určit, tím pádem bych osobně nedoporučovala řídit se slepě vším, co si přečtete. Na druhou stranu není ani pravdivé veřejné mínění, že časopisy píší články tak, aby seděly úplně na každého. Jak jsem již zmiňovala, články o horoskopech zpracovávají matematici, kteří se zaměřují na různé aspekty Slunce, Měsíce a ostatních planet, avšak jak jsem již uvedla, je v tomto oboru nemožné určit stupeň polohy těchto vesmírných těles. Tím pádem spíše doporučuji, pohlížet na takovéto články s nadhledem, ovšem je možné, že se s některým popisem ztotožníte.
Zdroj: https://rf-hobby.cz/profil/muj-cas-na-kaficko-horoskopy/
Nesuďte lidi podle data narození
Není proto úplně vhodné soudit lidi jen na základě jejich slunečního znamení, když povahu daného člověka určuje tolik aspektů, které od oka prostě nelze určit. Občas si přečtete například charakteristiku Býka a zjistíte, že znáte rovnou několik lidí v tomto znamení, kteří si ale vůbec nejsou podobní, což je úplně běžné. Každý člověk má jedinečné datum i čas narození, proto nelze soudit jen na základě slunečního znamení.
Zdroj: https://www.padesatpetplus.cz/cs/site/fit-mozek/horoskopy-fit/V_jakem_jste_znameni.htm
Jak se tedy stavět k horoskopům?
Základ všeho je brát horoskopy s nadhledem a články o charakteristice jednotlivých znamení jako zábavu a únik od reality. Pak se schválně můžete zamyslet, zda na lidi, které znáte, jejich horoskopy sedí a samozřejmě potom studovat vaše sluneční znamení více do hloubky. Rozhodně se ale nezaměřujte při hledání partnera na určité znamení, které se k tomu vašemu hodí, ale buďte otevření. Každý je jedinečný a stojí za to, pořádně poznat kterékoliv znamení do hloubky.