Arhiiv kuude lõikes: April 2021

Hanede põllult peletamine

29.04.2021 Maa Elus kirjutas põllupidaja, kuidas ta maasturiga oma põllul ringi sõidab, et sealt hanesid peletada. Võibolla jääb mul midagi kahe silma vahele, aga see ei tundu mõistlik. Selle asemel võiks põllule lasta koera, kes suure rõõmuga hanesid taga ajaks. Koera kasutab näiteks Michiganis Traverse City Cherry Capitali lennujaam lindude peletamiseks. Tänapäeval saab kaelarihma külge panna raadiosaatja, mille abil koera üles leida kui ta ära kaduma peaks ja mille abil koerale käsklusi jagada. Selleks sobib odav kasutatud telefon positsioneerimisäpiga. Koeraomanikud käivad niikuinii koertega looduses jalutamas – võib paluda neil põllule tulla ja selle eest isegi natuke maksta. Igatahes odavam kui maasturiga põllul sõitmine.

Maasturi asemel võib kasutada puldist juhitavat mänguautot kui puldi raadiosignaal piisava ulatusega on. Või puldi kontrollsüsteemi abil juhitavat suuremat maapinnal liikuvat drooni, mis on kergem ja võtab vähem kütust kui maastur. Tekitab ka vähem pinnakahjustusi (roopaid, lömastatud taimi). Sellise võib programmeerida ka põllul juhusliku mustrina ringi sõitma nagu algelise robottolmuimeja või niiduki.

Lendavad droonid võib ka programmeerida põllu kohal tiirutama. Hanede hirmutamiseks peab ehk drooni kotkaks maskeerima.

Mudellennuk võtab sama lennukauguse jaoks vähem kütust kui helikopteri põhimõttel droon. Mudellennukiklubilt võib samuti põllule abi paluda ja neile selle eest maksta. Tänapäeval peaks ka mudellennuki juhtpulti saama programmeerida nii, et lennuk ühe ala kohal tiirleks. Kotkaks maskeerimine on lennuki puhul lihtsam kui drooni, kuna kuju on linnusarnasem.

Droonivastase õhutõrjesüsteemi sarnaselt on juba ehitatud linnupeletajaid, mis kaameraga põllult parve tuvastavad ja selle peale laseriga näitavad. Eestis arendab Marduk droonitõrjesüsteemi ja on ehk nõus seda lindude peal testima.

Isejuhtiva auto inimesele otsasõidu vältimine telefoni abil

Lisa kommentaar

Lisaks kaameratele ja lidarile võiksid isesõitvad autod jm robotid inimesi tuvastada ka mobiilisignaali kaudu näiteks GSM signaalileidjaga. Telefon on tõenäoliselt inimese küljes, olgu ta jalakäija või sõidukis, nii et telefonile otsasõitu peaks vältima. Mobiilisignaal on lihtsasti loetav – selle selgus on telefonitootjate üks põhieesmärk. Minu piiratud intenetiotsing andis tulemuseks, et telefon saadab pidevalt signaali ja sekundite jooksul selle tugevus tavaliselt eriti ei muutu (kui ei toimu kõne alustamist või lõpetamist, mobiilimasti vahetamist vm sündmust). Signaali tugevuse põhjal saab selle kaugust arvutada, tugevuse muutuse põhjal kauguse muutust. Seega saab inimesele lähenemist paar sekundit enne võimalikku kokkupõrget ennustada, mis võimaldab pidurdada.

Pikivahe eessõitva autoni on samuti korreleeritud selles olijate telefonide signaalide tugevusega.

Vigade avastamise lihtsus enda ja teiste töös – uurimisidee

Lisa kommentaar

Teiste kirjutistes on mul lihtsam kirjavigu avastada kui enda omades. Isegi täpselt sama viga, näiteks unustatud koma, paistab teiste töös silma, aga enda omas mitte. Sarnaselt on kergem leida teiste arvutusvigu kui enda omi. Tõenäoliselt ka igasuguses muus tegevuses (sporditehnika, viisipidamine, elulised otsused).
Oleks huvitav teada, kas vigade avastamist takistab rohkem teksti või vea tuttavus, ehk kas enda viga võõras tekstis paistab rohkem silma kui võõras viga enda omas. Üks katse selle kontrollimiseks oleks lasta inimestel trükkida arvutisse mingi tekst, kusjuures arvutiprogramm ei tohiks parandada õigekirja. Siis tõsta vead inimeste vahel ringi. Näiteks kui üks kirjutas mingi sõna õigesti ja teine valesti, siis vahetada need. Samuti parandada ühe inimese komaviga ja sisestada see sarnasesse lausesse teisele. Mingi aja järel lasta igaühel enda ja kellegi teise tekst üle lugeda ja selles ainult õigekirjalisi parandusi teha. Mõõta kui suur protsent enda vigadest teiste tekstis ja teiste vigadest enda omas avastatakse.
Sarnase katse saab teha arvutusülesannetega, aga siis peaks „enda teksti” loomiseks paluma osalejatel ülesanded ka koostada, mitte ainult lahendada. Üks võimalus on enda kohta käivad arvud (sünniaasta, -kuu, -päev, pikkus, kaal, vanus) kõigis kombinatsioonides korrutada, liita jne. Eraeluliste andmete kaitseks võib paluda osalejatel välja mõelda tegelase ankeet, kelle arvuliste näitajate kombinatsioone siis rehkendama hakata.

Nõuandja, kel endal palju probleeme

Lisa kommentaar

„Teise silmas pindu näed, enda silmas palki ei näe.” „Need, kes oskavad, teevad, need kes ei oska, õpetavad ja need, kes õpetada ka ei oska, töötavad välja õpetamismetoodika.” Sellised ütlused võivad psühholoogiliselt ja poliitökonoomiliselt vahel õiged olla, aga vahel on need valed.

Inimene, kel on endal palju lahendamata probleeme, võib ometi teisele tema probleemi kohta kasulikku nõu anda, isegi kui teisel on vähem probleeme. Näiteks nõuandjal tekivad probleemid nr 1-10, millest ta lahendab pooled: nr 1,3,5,7,9. Teisel tekivad probleemid 9-12, seega vähem kui esimesel isegi peale lahendamist. Nõuandja võib probleemi nr 9 lahendust teisele seletada. Teine võib vastutasuks leida ja seletada nr 10 lahendust.

Paljude probleemidega inimene võib olla parem nõuandja kui vähestega, eriti juhul kui ta on palju lahendanud ja tema probleemide arvukust põhjustab nende kiire juurde tekkimine, mitte aeglane lahendamine. Seevastu kui inimesel kuhjub palju probleeme, kuna ta pole hea lahendaja, siis ei pruugi ta eriti hea nõuandja olla.

Kui inimene ise probleemi lahendanud ei ole, vaid ainult teoretiseerib nagu mina siin kirjutades, siis kuidas võiks nõu saaja hinnata nõuandja kompetentsi ja pakutud lahenduse headust? Eeldame, et nõu saaja tahab nõu headust hinnata enne selle proovimist ja pole valdkonnas asjatundja. Saaja võib lugeda teaduskirjandust, selle lihtsamaid ülevaateartikleid või veel lihtsamaid õpikuid, aga see on aeganõudev ja mõnele üle jõu käiv. Kiirem, aga ebatäpsem hindamisviis on nõuandja tarkuse ja hariduse põhjal, eriti antud valdkonnas. Kui nõuandja CV on kättesaadav, võib sealt lugeda signaali tema kompetentsi kohta. Teine ebatäpne, kuid pisut informatiivne hindamisviis on vaadata nõuandja probleemide hulka – muude tegurite samaks jäädes on paremal probleemilahendajal vähem probleeme. Selles mõttes on „Mis sa teisi õpetad, vaata parem ennast!” statistiliselt õigesuunaline, kuigi üsna mürarikas otsustuskriteerium.

Tõestamiskohustus peaks olema väite esitajal

Lisa kommentaar

Toodete kohta esitatakse igasuguseid väiteid (noorendab nahka, väljutab toksiine, kasulik keskkonnale, toetab arengumaade väiketalunikke), mis enamasti pole tõendatud. Väite algne väljamõtleja saab tavaliselt selle uskujate pealt rahalist kasu.

Tõestamiskohustus peaks olema väite esitajal, mitte ümberlükkajal. Väite sihtrühma nullhüpotees peaks olema, et tootel pole seda omadust, mida väidetakse, olgu positiivset või negatiivset. Väiteid välja mõelda on suurusjärkude võrra lihtsam kui neid teaduslikult kontrollida, seega tõendada või ümber lükata.

Kui tõestamiskohustus on väite ümberlükkajal, jõuame loogilise vastuoluni, mille tuletuskäik on järgnev. Iga toote kohta käiva iga väite puhul esitame sama toote kohta vastupidise väite (vanandab nahka, sisestab organismi toksiine, kahjulik keskkonnale, kahjustab arengumaade väiketalunikke). Kuna neid esitamise hetkel ümber lükatud pole (enamikku ei viitsi keegi kunagi kontrollida), siis tuleb neid tõena võtta. Vastupidised väited sama toote kohta ei saa loogiliselt mõlemad tõesed olla. Vähemalt üks neist on väär, mis on vastuolus eeldusega, et ümber lükkamata väited on tõesed.

Väite algne esitaja enamasti üritab oma toodet konkureerivatest paremana näidata. Igasuguse paremusjärjestuse võib aga lihtsasti loogikaga vastuollu panna kui tõestamiskohustus on ümberlükkajal. Vastuolu tekitamiseks esitame kõik väited kõigi teiste toodete kohta. Kuni neid väiteid pole ümber lükatud, on kõigil toodetel kõik omadused. Sel juhul pole ühegi tootepaari vahel vahet – ei mingit paremusjärjestust. Loogiliselt pole siis mingit põhjust tarbida väidetega reklaamitavat toodet konkurendi asemel. Kui tarbijad mõtleksid loogiliselt, siis poleks väite algsel esitajal väitest kasu, sest selle neutraliseeriks vastandväide või kõigi teiste toodete kohta sama väide. Tarbija võib need väited oma peas endale esitada.

Kui tõestuskohustus oleks ümberlükkajal, peaks reklaamija vastandväite ja teiste toodete kohta sama väite ümber lükkama, et enda toodet eristada või paremana näidata. Kõigi väidete kontroll kõigi toodete kohta on lõpmatult kulukam kui ühe toote ühe väite kontroll. Loogiliselt mõtlevate tarbijate korral oleks ka reklaamijale kasulikum kui tõestuskohustus oleks väite esitajal. Reklaam tõestamata väidetega töötab tarbijate ebaratsionaalsuse tõttu.

„Teaduslikult tõestatud” on samuti väide, mida esitaja tõestama peaks. Teaduslik tõestus peab kasutama teaduslikku meetodit: kõigepealt panna paika, mis järeldus millistest andmetest teha (kui andmed tulevad x siis otsustame y), siis koguda andmed ja siis järgida alguses paika pandud järeldamisreeglit. Esimene samm on mitte petta ennast. Uuringu läbiviijad ei pea olema teadlased ega teadusasutused. Hea signaal oleks kui läbiviijad oleksid sõltumatud väite esitajast. Seda on keeruline tagada, sest uurimisasutused konkureerivad omavahel ja esitaja valib kontrolli läbiviijaks sellise asutuse, kust varem on esitaja väidet või sarnaseid väiteid kinnitavaid tulemusi tulnud. Uuringuraha saamiseks tekib asutusel motiiv esitaja väiteid kinnitada.

Kuidas tõestada, et kasutati teaduslikku meetodit? Üks viis järeldusreegli tõestamiseks on see avalikult registreerida, avaldades uuringuplaani vastavas veebiportaalis või lisades selle krüpteeritud plokiahelasse. Viimane võimaldab ka plaani kuni läbiviimise lõpuni salajas hoida ja siis dekrüpteerides tõestatult avaldada, et konkurendid seda ei kopeeriks ega ennetaks.

Andmete kogumise tõestamiseks võib kogu katse mitme nurga alt kogu pikkuses videosse võtta. Salvestusruum on tänapäeval odav. Video ei pea olema täiesti võltsimiskindel. Piisab, kui seda on nii kulukas võltsida, et odavam on aus katse teha ja negatiivse tulemuse korral väidet mitte esitada. Video saab samuti reaalajas krüpteerida ja plokiahelasse lisada, et seda hiljem avaldada ja selle salvestusaja ülempiiri tõestada.

Kui järeldusreegel ja andmed on avaldatud, siis saavad ka teised järeldusreeglit andmetele rakendada ja meetodi viimast sammu kontrollida. Andmete vorming ja järeldusreegli kirjeldus võivad selle sammu väga lihtsaks või keeruliseks muuta. Mida lihtsam, seda ausam. Lihtsust saab alguses testida, rakendades järeldusreeglit simuleeritud andmetele ja kogudes andmeid selliselt katsetatud vormingus.

Funderbeamis investeerimine on call optsiooni kinkimine

Lisa kommentaar

Funderbeamis kapitali kaasavate ettevõtete võimalik trikk on väljuda siis kui nende osaku hind madal on, et investoritele vähe maksta. Endale sobival ajal sobiva hinnaga väljuda saab näiteks müües ettevõtte oma sõbrale või enda varifirmale. Enne võib investoritele negatiivseid uudiseid edastada, et hinda alla ajada – ettevõtetel on ikka nii häid kui halbu uudiseid, tuleb vaid sobivad valida. Väljumise ajastamist saab kombineerida turumanipulatsiooniga, mis eelnevalt hinda alandab: väikeste koguste osakute iseenda firmade vahel müümine endale sobiva hinnaga.

Investor sisuliselt kingib kapitalikaasajale call optsiooni, mis on õigus (aga mitte kohustus) osta väärtpaber turuhinnaga ära endale sobival ajal. Loomulikult teeb sellise õiguse saaja jaoks veel väärtuslikumaks saaja võimalus turuhinda mõjutada. Börsifirmadele on turumanipulatsioon palju keerulisem, sest turg on anonüümne, suurem, läbipaistvam, investoreid kaitsvamate reeglitega, mida ka jõustatakse ja mille rikkumise eest on karmimad karistused kui ühisrahastusportaalidel. Börsifirmade ülevõtmispakkumised on ka reguleeritud, nii et niisama väljuda ja investoritelt vastu nende tahtmist osakuid tagasi osta ei saa.

Ma ei väida, et ettevõtted Funderbeamis või teiste ühisrahastusportaalides ülaltoodud trikki ja turumanipulatsiooni kasutavad. Funderbeamist pole minu teada ükski firma edukalt väljunud (ebaedu tõttu lõpetanuid on küll), mis oleks triki eelduseks.