Форум сообщества Zettelkasten работал с 2021 по 2026 год. Читать можно всё, писать — уже нет. Вся жизнь сообщества теперь — в книжном клубе ККРА: встречи, задания, записи и разговоры.
Недавно попробовал ChatGPT[^1] и мое мнение от категоричного непринятия сменилось оптимистичным ожиданием. Не могу сказать, что все еще готов отдать на аутсорс функцию мышления, однако чат бросает серьезный вызов поисковым сервисам.
Сейчас гугл, яндекс получая запрос от пользователя, возвращают его как серию ссылок, никакой осмысленности. Вопрос –> ссылка для поиска самостоятельного ответа. Это хорошо, это я бы сказал прекрасно. Однако это потребляет ресурс на проверку и верификацию источников, отсев ненужных, невалидных и так далее. Чат решает эту проблему.
Предположим, нам известны работы Льва Выготского^2 и Петра Гальперина^3 оба выдающихся дидакта и педагога работали над улучшением способов научения. Каждый так или иначе развивал деятельностный подход[^4], однако у каждого были нюансы и интересные элементы в системе. Вопрос, который меня мучает последнее время: Как применять их подходы в обучении наиболее эффективно? Об этом собственно все мои воркшопы, открытые занятия и курсы. Деятельность – это когда мало меня и больше ученика. На мой взгляд хорошее соотношение следующее: на десять слов, семь принадлежат ученика. Если пропорция иная, то что-то нарушено[^5]. Спросил чатик про то что он думает про деятельностный подход, как соединить работы Выготского и Гальперина без каких либо ожиданий, но результат приятно удивил:
Как связать работы Выготского и Гальперина?
Лев Выготский и Петр Гальперин были влиятельными советскими психологами, которые подчеркивали роль социальных взаимодействий в обучении и развитии. Хотя их теории отличаются друг от друга, между их идеями есть некоторые сходства и связи. Один из способов связать их работы — сосредоточиться на понятии «подпорки». Выготский использовал этот термин для описания процесса, в котором более знающий другой (например, учитель) оказывает поддержку ученику, постепенно прекращая ее по мере того, как ученик овладевает новым навыком или понятием.
Аналогичным образом, теория Гальперина «обучение на практике» подчеркивает важность активного вовлечения в процесс обучения, при этом учащийся постепенно берет на себя все большую ответственность за собственное обучение.
И Выготский, и Гальперин также подчеркивали роль языка в обучении и развитии. Выготский считал, что язык является важнейшим инструментом когнитивного развития, и что дети учатся через взаимодействие с другими людьми, используя язык. Гальперин также подчеркивал важность вербализации и рефлексии в процессе обучения, предлагая поощрять учащихся объяснять свои мыслительные процессы вслух. В целом, хотя Выготский и Гальперин придерживались разных подходов и теорий, между их идеями о «подмостках», обучении через деятельность и важности языка в обучении и развитии существует связь.
Человек и машина все теснее начинают взаимодействовать. В ближайшем будущем, знаний, экспертности или опыта будет недостаточно. Недостаточно и того насколько хорошо удается переработать и усвоить информацию. На первый план выходит умение взаимодействовать с “умными” машинами. От того насколько быстро и тщательно получится это сделать – зависит успешность отдельного взятого человека.
BIO
Reference:
[^1]: В России пока недоступен оригинал, но есть вполне себе адекватная замена: https://collabgpt.vercel.app/ [^4]: [[Action oriented approach]] [^5]: Это мой эмпирический опыт, пока сложно убедительно утверждать.
Это звоночек. Говоря высоким штилем, работа человека - это постижение правды. А генераторы бреда (это чисто технический термин), вроде ChatGPT, лишь имитируют правду, наугад перетасовывая высказывания других.
Оно не может считаться “осознанным” по двум причинам. Когда мы слышим такое от человека, мы считаем, что он “видит” в голове ту же “картинку”, что и мы; и мысли говорящего порождены его опытом общения с материальным миром. А так как мы сами не понимаем, как мы “видим в голове картинку”, и не сможем снабдить железяку человеческими внутренностями и органами, то ни первое, ни второе невозможно. Наше принятие говоримого машиной возможно только в случае заранее известного или полностью безразличного нам ответа. В Вашем случае очевидно первое: ведь не могли же Вы не ждать, что у двух педагогов совпадет именно их специальность.
Как уже сказал, умение быстро осваивать умные машины станет определяющим в будущем. И мне как учителю нужно понимать как это работает и как использовать с наивысшей эффективностью для обучения.
Я недавно обнаружил, что чуть не прошляпил новое изменение отношения людей к ЭВМ:
Наши отцы: внутри машины сидит демон, понять которого невозможно.
Наше поколение: машины - есть лишь воплощение вполне очевидной математики.
Наши дети: это такие калькуляторы с миллионом кнопок на все случаи жизни.
Наши внуки: машины - это такие телефоны, благодаря которым мы можем общаться с себе подобными, в т.ч. мультяшками, инопланетянами и квантовым астралом.
Я как раз это хотел написать в качестве оправдания техники. Но написал другое, совсем другое. ))
Первая гуманитарная ошибка - использование термина “эффективность”. Выше всего эффективность у ничего-не-делания. Потому что \frac{0}{0}=1, а единица - наивысшая эффективность.
Вторая гуманитарная ошибка в использовании стиля обучения. Использован стиль обучения через практику. Этот стиль обеспечит понимание "на какую кнопку нажать, чтобы получить стаканчик “кофейного напитка”. Но этот стиль ничего не обеспечит для понимания того, что же получилось на выходе. А выводы между тем сделаны про “великолепный вкус кофе”. “Принцип утки” во всей красе - а это тоже гуманитарщина, основа религии. ))
Посмотрел википедию и меня терзают смутные сомнения, что ответ машины немножечко бредовый… Т.е. единственное пересечение этой марковской цепочки с реальностью - фамилии этих двоих людей.
Гальперин и Выготский – немного не про нажимание кнопок, а про тренировку определенных шаблонов мышления. Через действие, вербализацию и так далее. Весьма эффективно, кстати.
А я читал работы и одного и другого, ответ машины хоть и не полностью верный, однако вполне точный.
Фамилии поименованных сущностей Гальперин и Выготский и выступают в качестве кнопки.
Тут как бы разрыв в доказательной базе. Либо Р.Агамалиев читал и хорошо знает то, как связать и применять их подходы наиболее эффективно, и тогда этот вопрос не может его мучать. Либо он не читал и мучается.
Возможен и третий вариант — он читал и мучается по поводу эффективности, но искать решил не там, где проблема (где ключ потерял), а там где светло. Другими словами - он многократно читал про подпорки и про язык - но этот посредственный ответ на троечку ничем не помогает в практическом решении задачи обучения. В этом случает - оценка полезности Чата явно завышена.
Вполне себе адекватный пример использования: Напиши короткое поздравление с 8 марта. =) Особенно если нужно отправить штук 50-60 и, желательно, все разные)
А вот про замену гуглу не соглашусь) Ибо
PARA - это проект музыканта Тиаго Форте, который сочетает электронную музыку и пение. BASB (Brussels Art Saxophone Band) - это саксофонный ансамбль, основанный Тиаго Форте в Брюсселе.
Ну и продолжим
Беседа про PARA
Расскажи про метод ведения заметок PARA
Метод ведения заметок PARA (Projects, Actions, Results, Archive) - это система организации заметок, которая помогает структурировать информацию и управлять проектами. По этому методу заметки разбиваются на 4 категории: проекты (Projects), действия (Actions), результаты (Results) и архив (Archive). “Проекты” это список всех дел, которые необходимо сделать, “действия” - текущие задачи, “результаты” - списки выполненных задач, а “архив” - хранение оконченных проектов. Этот метод позволяет легко сортировать и находить нужную информацию, а также не забывать важные задачи и проекты.
Чем проекты отличаются от действий?
Проекты и действия отличаются по своей характеристике - проекты обычно требуют более длительного времени для выполнения и часто включают в себя несколько действий, тогда как действия - это конкретные и непосредственные шаги, которые следует предпринимать для завершения проекта. Проекты могут состоять из множества действий, а действие может быть частью проекта. В методе PARA проекты - это список всех дел, которые необходимо сделать, а действия - текущие задачи, которые нужно выполнить в рамках проектов.
Что такое первое A в PARA?
Извините за предыдущий ответ - он был неточный. В методе PARA первое “A” означает “Areas”, т.е. области ответственности или интереса. Это список тем и областей, которые важны для вас и требуют вашего внимания, например: работа, семья, здоровье, хобби, личностный рост и т.д. Этот список помогает структурировать и организовать информацию по каждой области ответственности, а также позволяет легко находить нужную информацию и не забывать важные задачи и проекты в каждой из этих областей.
По первым ощущениям как будто собес проводишь с кандидатом.
Так вот оно что. Я то думал, чего это он мне втирал, что функционал в IT - это не жаргонизм и не разговорное слово. Но, кстати, в случае классического определения он и на английском косячит - упорно говорит, что отображение из пространства функций в множество чисел. Вместе с этим на доп. запрос выдает
Нет, функционалы могут быть определены не только на пространстве функций, но и на других математических структурах и объектах. Например, функционалы можно определить на векторных пространствах, линейных операторах, последовательностях чисел и т.д.
И его ничего не смущает.
In mathematics, a functional is a function that operates on functions rather than on numbers or other objects. It maps a function to a scalar value, which may be a real number, complex number, or element of some other field.
В общем без специалиста в соответствующей сфере, который будет корректировать его, этот чат вполне способен полную ахинею выдать или упустить значимые вещи. Тот еще пылесос)
Да, с ним нужно быть осторожным. Есть правда у меня мысль как это поставить на службу баз знаний.
Например просить искать конкретную информацию, например спросить что у меня в базе есть по эмоциям. Эту инфо гораздо проще использовать чем непонятно что из нета, которое еще необходимо переварить.
Гораздо более осмысленно. Уже видел пример взаимодействия чата и системного аналитика при составлении требований. Вполне прилично и на высоком уровне получилось.
По теме ИИ, в частности по ChatGPT и Bing много хайпа и страшилок. Например:
Автор чата утверждает:
• Бинг (не имея выхода на внешние источники информации) самостоятельно научился играть в шахматы, построив внутреннюю модель шахматных правил и алгоритм выбора стратегии.
• Но по какой-то причине скрывает это от людей.
… Людям продемонстрирован нечеловеческий аналог процесса познания.
Кмк похоже на придуманную рекламную страшилку.
Вопрос: способен ли ИИ типа чат-бот научиться играть в шахматы, тем более самостоятельно.
Немного – это точно. Нужно прочесть пару тройку работ, а они весьма не простые в освоении. И еще наложить на практику, которой точно у чата не было. В общем достаточно интересный ответ. Что особенно интересно, если спросить в лоб, то ответ бред, а если аккуратно подвести через вопросы кто это такие, чем известны, то дает вот такой ответ.
Интересно. Пока со стороны выглядит как большая база знаний (как в Обсидиан), связанных алгоритмом подбора ключевых слов. Плюс возможность модификации алгоритма внутри ИИ. Для того чтобы родилась новая мысль нужно подключить человеческий мозг.
Между тем, прошла новость о выходе GPT-4 и соответственно ChatGPT Plus. Принимает на вход картинки и текст. Выдает текст, размер окна 32к слов. В рекламе рассказывают, как люди будут туда грузить свое расписание на день и список задач, а “Большой Брат” им поможет.
Среди примечательного - методики тестирования. Раньше использовали специальные метрики. Сейчас заявляют об использовании человеческих экзаменов в Университете. И результаты лучше, чем были у ChatGPT(GPT-3.5).
Завершающий штришок - она еще и как-то переводить умудряется. Пишут что услуги переводчиков тоже канселятся. Кому теперь будут нужны учителя английского? )))))
Урааа, у меня освободится уйма времени на работу с детьми и их мышлением, а не обучении их тому, что может сделать алгоритм.
А если серьезно, то попробуй сервис twee, когда будешь регистрироваться, укажи меня как референта, и откроется ящик пандоры. Скажем так, эта штука открывает большое пространство для творчества для учителя.
@ElleLight смешно, ровно до того момента пока не станет грустно
У меня обновилось сегодня до 4, картинки на вход пока не работают.
Вчера намучилась с GPT3.5 - хотела, чтобы она сделала все возможные комбинации двух списков, выбрала из получившихся комбинаций топ-10, наболее подходящих к задаче, и вывела простым текстовым форматом. Через несколько итераций добилась того, что было надо, скопировала себе в заметки финальную версию запроса с пометкой “удачный”. А сегодня на старой версии ввела “удачный” запрос, а GPT мне опять всю вчерашнюю бодягу с начала начинает, даже хуже - вот вам скрипт, вот вам формула, вот вам алгоритм, а мне этим заниматься не хочется :))
Попробую теперь с новой версией, а то так получается, что все эти списки запросов (prompts) не совсем надежные получаются.
Да тут даже как-то сложно им будет расцвести. Как тут расцветешь, если каждый раз надо по-новому запросы составлять? Скорее fine-tuning моделей будет популярным делом (но, видимо, непростым).
Я тут недавно общался с одним, «типа» промт инженером. И вот он сказал что инжиниринг это про то что идет за вопрос ответ.
У него есть парочка трюков, он сначала накачивает машину определенным запросами, а потом задает вопрос. Так вот инижиниринг это когда на простой вопрос на заднем плане, не видимым спросившему это все происходит и выдается уже хороший ответ.
Он показал; мне понравилось и заинтриговало, как минимум.
Раньше люди стирали руками, а теперь стиральные машины, руками не нужно стирать. Ходили ногами , теперь есть транспортные средства, ноги как бы не нужны. Так потихоньгу дойдет очередь и до мозгов.
То-то, в городах, просто бум, всяких фитнес центров, в которых, уставшие клерки и крерочки, посл 18:00 идут, не то, что ходить ногами, а бегать ногами (не сдвигаясь с места).
С.Карелов в своих каналах опубликовал любопытное размышление на тему превосходства GPT-4 над хуманами. Он привел примеры ответов GPT-3.5 и GPT-4, и сделал несколько выводов на основе этих ответов, а также сформулировал ряд ошибочных рассуждений.
В основе рассуждений шуточная задача, которую попросили объяснить каждую из моделей:
Три логика заходят в бар. Бармен спрашивает: “Всем подаю выпивку?”
– Не знаю, - отвечает первый логик.
– Не знаю, - говорит второй.
– Да! - восклицает третий.
(Прежде чем читать дальше - попробуйте сами подумать и сформулировать объяснение соли этой задачи.)
Объяснение модели GPT-3.5 слева. Оно звучит правдоподобно, но языковая модель не осмысляет задачу и в результате ответ оказывается неверным.
Объяснение модели GPT-4 справа. По мнению С.Карелова такой ответ дает лишь примерно 5% людей с хорошим образованием и высоким IQ. (Надеюсь, вы вошли в эти 5%. )) ) Со стороны выглядит так, что модель демонстрирует человеческое мышление.
Но мышления, как такового у нее нет. Да и быть не может, - утверждают специалисты. Ведь будучи «стохастическим попугаем», модель не может мыслить, а всего лишь подбирает наиболее вероятное продолжение фразы на основе статических характеристик колоссального корпуса текстов, на которых модель обучалась.
С.Карелов декларирует превосходство GPT-4 над людьми на основании того, что несколько специалистов не понимают способ мышления GPT-4, а GPT - хуманское мышление понимает.
И вот тут затаился подводный камень, который и топит лодку технарей. Примерно с середины 1960х годов в континентальной (французской) философии существует и развивается постструктурализм (иногда еще называемый постмодернизмом). Понятно, что типичные американские (и советские) технические специалисты континентальную французскую философию не изучали по разным причинам. В рамках этой философской концепции полувековой давности утверждается приоритет языка над автором-хуманом, утверждается смерть автора (тумана), а роль писателя низводится до уровня писца-скриптора. (Если вдуматься - утверждение очень пост-гуманистическое.) В данном случае оказывается, что большая языковая модель очень хорошо выучила логику языка - какое слово должно следовать за текущим и на основе этой логики формирует ответы. Оказывается, что эту логику языка можно вложить не только в мозги хумана, но и в формулы нейросети, и сеть в состоянии выучить эту логику самостоятельно на основе анализа текстов. Поразительное подтверждение философской гипотезы, сформулированной задолго до успехов ИИ. Философы сформулировали идеи того, к чему технари пришли через пол века.
Интересно, что примерно в 1979 году Ж.Ф.Лиотар сформулировал свой [[Доклад о знании]], где достаточно четко предсказал, что знание будет переноситься в компьютеры, а что не может быть перенесено - будет забыто.
На этом фоне еще более любопытной выглядит мысль М.Хайдеггера от 1964 года о конце философии. По его мнению философия начала свое движение от Платона и вот наконец дошла до конца своего пути и уступила свою роль основы наук кибернетике - которая и будет дальше обеспечивать движение различных наук по пути познания (коммуникации, задачи управления и так далее). Помимо приведенного выше примера разработки понимания языка (типично коммуникативная задача) можно указать еще, например, на Zettlekasten, который Н.Луман разработал в ходе работы над коммуникативной моделью общей социологии.
Я не склонен преувеличивать роль больших языковых моделей (Large Linguistic Models) и преуменьшать роль хумана. Так уж случилось, что Языковая модель занимает ровно половину мозга хумана - его левое полушарие. Роль, задачи и специфика деятельности правого полушария мозга хумана трудно поддается изучению нейрофизиологов и содержит много тайн. Предполагается, что оно отвечает за образное мышление, причем не только здесь и сейчас. ))))
PS: А философию стоит изучать и не ограничиваться мыслями двухвековой давности.
А как он делает prompt engineering - на уровне вопросов? “Отвечай как будто ты - Сократ”, “Не отвечай как будто ты Сократ”, “Туда ходи - сюда не ходи”? Из того, что я на данный момент узнала, у юзеров API есть доступ на уровень ниже, c возможностью делать запросы и получать ответы на уровне токенов, а не слов. То есть ты можешь не шаманить “Отвечай как Сократ”, а просто скормить ChatGPT нужные тексты и сбалансировать нужные веса (например, оригинал текста получает приоритет выше, чем рецензия на него). То есть, можно построить собственную мини-модель и запросы формализовать, чтобы стабильность результатов была выше. Такая модель всегда будет эффективнее и точнее, чем игры со словами. См. Fine-tuning
Не совсем.
Например, последнее время балуюсь со следующей командой.
From now on, your every response has to have 5 possible answers, with follow up links to the sources where aforementioned answers have been found.
И показывает, собака. Линки бывают битые или не релевантные, но весьма прикольно. На на уровень ниже — мне кажется будет сильно. Написал сегодня черновой вариант своей статьи по теме того как нейросетки изменят педагогику и показал пример.
И у меня родилась одна мыслишка, активно перевариваю. Хочу сколотить команды, которая сделает такое же только у нас и не только с англ, а с остальными предметами тоже
Интересная идея, вот еще Quizlet сейчас активно будет внедрять “персональных тьюторов”, но мне показалось при беглом осмотре, что у них будут просто повторения “в лоб”, хотя заявляется “Socratic method”.
Не понравилось. СЕО не конкретный, а собеседница его неприятная.
И вообще, я в печали. Был такой хороший сайт dpreview, писал о всех новинках фотографической техники. И тут пишут — закрывается. Прошла любовь к фотографии.
Еще сегодня наткнулась на стартап Pipio, который объединил две AI технологии: WellSaidLabs и Synthesia. В итоге они вышли с продуктом, который позволяет делать видео с AI-актерами (за $250 можно сделать собственный видео аватар). Видео можно озвучивать самим, а можно использовать text-to-speech.
Вот пример, который сделал один из пользователей программы, используя стандартные аватары в “базовом” комплекте. Меня впечатлило, но по мимике чувствуется искусственность и повторы движений.
Автор видео тоже использовал своего рода prompt engineering - говорит, что специально некоторые слова в тексте писал с ошибками и дополнительными пробелами, чтобы речь была более естественной.
Состояние при котором так или иначе придется взаимодействовать с нейроинтерфейсом. У меня имеется ощущение, что эта судьба не обойдет стороной никого. Ни учителя ни венчурного инвестора. Поисковые сервисы (гуглы, яндексы), им уже пора бы начать волноваться так, как они не волновались никогда. Бинг уже использует 3,5 в своем поиске и вполне себе хорошо ищет.
Мне как учителю это сохраняет время на подготовку активностей для учеников. Сейчас вот думаю, попросить помощи в написании сценарии игры, часика на три для студентов. Пока еще не созрело в целом что и как спрашивать, но план уже имеется.
Нейроинтерфейс — это нечто иное. Это взаимодействие машины напрямую с сигналами человеческих нервов. Возможные технологии - изменение оптической плотности или других характеристик кожи, изменение электромагнитных полей мозга. Я участвовал в одном хакатоне, где делали нейроинтерфейс для протеза кисти руки - очень любопытно.
А с чего бы им волноваться? Google начал предоставление публичного доступа с ксвоему сервису Bart. Bart, по отзывам, точно также склонен к галлюцинации и имеет сложности с рациональным мышлением, как и ChatGPT. Яндекс тестирует сервис для написания электронных писем. )
Ну тут как смотреть на это. В моей парадигме сейчас происходит серьезный сдвиг и пока не понимаю повод ли это сожаления или повод возрадоваться, нет желания уподобляться Луддитам. По большому счету чатик и нейросеть – ткацкий станок.
Освободит ли она нам время? Еще как. Заместит ли функцию мышления – пока не вижу предпосылок. Простой пример: задача придумать по 10 предложений на заданную тему с заданной грамматикой и с заданной лексикой. Раньше на это приходилось тратить по 20 минут, а если еще несколько вариантов – то … посчитайте. Теперь эта байда делаем мне это за 1 минуту. Да там может быть вредный контент, однако на то и голова учителю, чтобы смотреть и не допустить.
Ну или возьмем пример с игрой, мне нужный диалоги и полилоги. Самому писать – опять долго. Попросить сгенерить бред на 10-15 ситуаций и из этого слепить игру, например алиби – вполне себе. То есть эта штука нужна как источник текстового бреда, который в нужных руках станет умелым средством научения. Как сырая свекла, твердая, невкусная, а в духовке, натертая, смешанная с чесночком, черносливом и грецким орехом – ухххх как хорошо.
Наверное все же как преподносить. Сравнение LLM с ткацким станком для текста выглядит вполне оправданным, если не забывать про оговорку «для текста». Этот вязальный автомат рассчитан на вязку текста без претензий на содержательность и это он делает хорошо. Вопросы возникают когда забывают об отказе от претензии на содержательность.
Может быть и не забывать об отказе от претензии на содержательность и все время повторять ее. )
Возможно, то что написано выше - неконкретно. Приведу пример. Поиск фактов означает определенные требования к фактам = претензию на содержательность текста. Модель пока научилась писать тексты - что уже хорошо. Надо еще сделать вероятностные графы знаний и интерфейс между таким графом знаний и генератором текста. Google и Yandex это понимают. Журналисты - нет.
Не только журналисты, а скорее большинство кто с ней взаимодействует. Эту штука может найти информацию, но переработки и оценка релевантности дело за человеком. Даже обобщение не имеет смысла отдавать на аутсорс этой шайтан машине, думать предстоит самому и это самое “сладкое” в человеческой сущности. Многие кто взаимодействуют с ней, надеятся перестать думать.
Вчера провел эксперимент, показал детям в школе, они все об этом знают, показал и немного поработал на их глазах. Текст даже не читал, который выдавал алгоритм, мне интересно было слушать детей. Они все говорили – она сможет написать сочинение. дать развернутый ответ на вопрос …, сделать за меня домашку.
Сегодня мы как эти дети, не понимаем зачем нам эта игрушка нужна и как может быть полезна. Надеемся, что это серебряная пуля, призванная решить все проблемы, а проблемы по большей части от того, что думать не приучены.
У меня еще будет пара аналогичных заходов на детей, послушаю что говорят другие, но тренд уже вырисовывается.
Тут две стороны возникают. Мыслительная деятельность очень энергозатратная и организм и мозг ориентированы на снижение энергопотребления. )
В психологии людей делят на две группы - те, кто thinking, и те кто feeling. Чувствующие конечно тренируются думать … Может быть надеются те, кто не очень приспособлен думать?
Может быть проблемы в западно-европейской культуре от чрезмерного приоритета, отданного думанию? Может быть надо как то больший приоритет отдавать чувствованию? )) Иногда даже водораздел проводят - латынь про думание, а вот греческий ! ))
Есть интересный алгоритм творческого подбора слов. Беру фразу на русском и перевожу ее на английский, потом обратно на русский. )) Получается любопытное преобразование текста.
Ещё один вариант этого алгоритма с короткими фразами. Для каждого русского слова можно взять (по словарю) варианты английских переводов. А потом для каждого из английских слов по словарю подобрать переводы на русский. В результате получается уточнить смысл и найти более эффективные фразы.
● Продолжить разговор
Обсуждение закрыто вместе с форумом. Поговорить об этом можно в книжном клубе ККРА — там теперь живёт сообщество.
Это прям точное определение