1. Tema: Metajezik predstavljanja

Petar Petrović II

Početnik
Poruka
16
Da li postoji jezik iznad jezika?

Bavim se idejom metajezika — sistema koji ne služi da prenese poruku, već da predstavi samu mogućnost poruke. Drugim rečima: da li možemo napraviti jezik koji prevodi našu nameru u kod, pre nego što se pojavi kao rečenica?

Voleo bih da čujem mišljenja: da li je metajezik budućnost komunikacije, ili iluzija?
 

Prilozi

Ljudska misao (namera) je kontinualna, i to potpuno nepravilno i kad se diskretizuje kroz simbole prave se greške.

Taj problem već imamo u postojećem ljudskom, simboličkom jeziku, kad čovek ne može da izrazi misli, iako je recimo elokventan. Pa onda tu misao izražava doterujući je sa više rečenica ili izmišlja nove reči.

Kad bi se to i izvelo, da se misli pretoče u kodne zapise koji bi bili univerzalni, tih kodnih kombinacija bi bilo više nego postojećih reči. I opet ih većina ne bi naučila, bilo bi uopšte nemoguće da se sve nauče. Pritom bi se uvek generisane nove.

I koja je korist od toga - razmišljao na ovaj način "Kiša se stuštila! " ili " A57D 113A 2CC4 "
 
Da li postoji jezik iznad jezika?

Bavim se idejom metajezika — sistema koji ne služi da prenese poruku, već da predstavi samu mogućnost poruke. Drugim rečima: da li možemo napraviti jezik koji prevodi našu nameru u kod, pre nego što se pojavi kao rečenica?

Voleo bih da čujem mišljenja: da li je metajezik budućnost komunikacije, ili iluzija?
Trebalo bi da cita misli.
Nadam se da mislis na “rec” umesto “namera”.
 
Ljudska misao jeste kontinuirana, a jezici (prirodni i mašinski) rade na diskretnim simbolima. To uvek pravi razliku i „seče“ misao. Ali poenta meta-jezika nije da prevede sve misli u beskonačan kod, već da napravi most između ljudske namere i proverljivog izvršenja.

MetaSpec zato uvodi tri nivoa:

1. Validator – ograniči nameru na skup dozvoljenih pravila (etičkih, pravnih, bezbednosnih).


2. Orkestrator – posloži validirane korake u tačan redosled (task graph).


3. Kompajliranje – ti koraci se prevode u konkretne komande/kod (Python, CLI, API) i tek onda izvršavaju.



Praktičan primer:
Umesto da korisnik vidi niz kodova tipa „A57D 113A 2CC4“, on kaže:
„Napravi izveštaj o troškovima za jun.“

Validator proveri da li korisnik ima pravo pristupa i da li je zahtev u skladu sa GDPR pravilima.
Orkestrator zatim odredi tačno tri koraka: čitanje podataka → agregacija → generisanje PDF-a.
Kompajliranje pretvara taj sled u kod, npr:

intent: "generate_monthly_report(june)"
validate: [has_access(data.budget), gdpr_ok]
orchestrate:
step1: read(db.budget, month=june)
step2: aggregate(category, sum)
step3: render(pdf, template="monthly")
compile→exec: python tasks/run_report.py --month june --out report.pdf

Rezultat je isti kao da je programer pisao kod, ali je putanja od namere do izvršenja proverena i sigurna.

Drugim rečima: meta-jezik ne pokušava da stvori novu azbuku svega, već da obezbedi kontrolisanu i validiranu transformaciju ljudske namere u konkretno delo. Time se sprečava zloupotreba, smanjuju greške i čuvaju tragovi odluka.
 
Ovako izgleda grafički prikaz, ako želite još detalja, stojim na raspolaganju, konačno da neko razume o čemu pričam...
 

Prilozi

  • file_000000007154622fb97694c23612560a.png
    file_000000007154622fb97694c23612560a.png
    1,2 MB · Pregleda: 1
Ljudska misao (namera) je kontinualna, i to potpuno nepravilno i kad se diskretizuje kroz simbole prave se greške.

Taj problem već imamo u postojećem ljudskom, simboličkom jeziku, kad čovek ne može da izrazi misli, iako je recimo elokventan. Pa onda tu misao izražava doterujući je sa više rečenica ili izmišlja nove reči.

Kad bi se to i izvelo, da se misli pretoče u kodne zapise koji bi bili univerzalni, tih kodnih kombinacija bi bilo više nego postojećih reči. I opet ih većina ne bi naučila, bilo bi uopšte nemoguće da se sve nauče. Pritom bi se uvek generisane nove.

I koja je korist od toga - razmišljao na ovaj način "Kiša se stuštila! " ili " A57D 113A 2CC4 "
Ljudska misao jeste kontinuirana, a jezici (prirodni i mašinski) rade na diskretnim simbolima. To uvek pravi razliku i „seče“ misao. Ali poenta meta-jezika nije da prevede sve misli u beskonačan kod, već da napravi most između ljudske namere i proverljivog izvršenja.

MetaSpec zato uvodi tri nivoa:

1. Validator – ograniči nameru na skup dozvoljenih pravila (etičkih, pravnih, bezbednosnih).


2. Orkestrator – posloži validirane korake u tačan redosled (task graph).


3. Kompajliranje – ti koraci se prevode u konkretne komande/kod (Python, CLI, API) i tek onda izvršavaju.



Praktičan primer:
Umesto da korisnik vidi niz kodova tipa „A57D 113A 2CC4“, on kaže:
„Napravi izveštaj o troškovima za jun.“

Validator proveri da li korisnik ima pravo pristupa i da li je zahtev u skladu sa GDPR pravilima.
Orkestrator zatim odredi tačno tri koraka: čitanje podataka → agregacija → generisanje PDF-a.
Kompajliranje pretvara taj sled u kod, npr:

intent: "generate_monthly_report(june)"
validate: [has_access(data.budget), gdpr_ok]
orchestrate:
step1: read(db.budget, month=june)
step2: aggregate(category, sum)
step3: render(pdf, template="monthly")
compile→exec: python tasks/run_report.py --month june --out report.pdf

Rezultat je isti kao da je programer pisao kod, ali je putanja od namere do izvršenja proverena i sigurna.

Drugim rečima: meta-jezik ne pokušava da stvori novu azbuku svega, već da obezbedi kontrolisanu i validiranu transformaciju ljudske namere u konkretno delo. Time se sprečava zloupotreba, smanjuju greške i čuvaju tragovi odluka.
 
Ljudska misao (namera) je kontinualna, i to potpuno nepravilno i kad se diskretizuje kroz simbole prave se greške.

Taj problem već imamo u postojećem ljudskom, simboličkom jeziku, kad čovek ne može da izrazi misli, iako je recimo elokventan. Pa onda tu misao izražava doterujući je sa više rečenica ili izmišlja nove reči.

Kad bi se to i izvelo, da se misli pretoče u kodne zapise koji bi bili univerzalni, tih kodnih kombinacija bi bilo više nego postojećih reči. I opet ih većina ne bi naučila, bilo bi uopšte nemoguće da se sve nauče. Pritom bi se uvek generisane nove.

I koja je korist od toga - razmišljao na ovaj način "Kiša se stuštila! " ili " A57D 113A 2CC4 "
Hvala ti na odgovoru, vidi se da razumeš problem. Većina ljudi ostane na nivou šale ili filozofije, a ti si pogodio suštinu – kontinualna misao i diskretni simboli.

Ja sam pokušao da napravim sistem (Validator + Orkestrator + protokol) koji nameru filtrira i vodi kroz proverljive korake, da se izbegne ta „eksplozija kodova“. Nisam siguran da li sam na pravom tragu, zato i pitam:

Kako ti to vidiš? Da li bi ovakav meta-jezik mogao da funkcioniše praktično, ili misliš da bi ipak zapao u iste zamke koje si opisao?

Svaki savet ili predlog dobro bi mi došao.
 
Ljudska misao jeste kontinuirana, a jezici (prirodni i mašinski) rade na diskretnim simbolima. To uvek pravi razliku i „seče“ misao. Ali poenta meta-jezika nije da prevede sve misli u beskonačan kod, već da napravi most između ljudske namere i proverljivog izvršenja.

MetaSpec zato uvodi tri nivoa:

1. Validator – ograniči nameru na skup dozvoljenih pravila (etičkih, pravnih, bezbednosnih).


2. Orkestrator – posloži validirane korake u tačan redosled (task graph).


3. Kompajliranje – ti koraci se prevode u konkretne komande/kod (Python, CLI, API) i tek onda izvršavaju.



Praktičan primer:
Umesto da korisnik vidi niz kodova tipa „A57D 113A 2CC4“, on kaže:
„Napravi izveštaj o troškovima za jun.“

Validator proveri da li korisnik ima pravo pristupa i da li je zahtev u skladu sa GDPR pravilima.
Orkestrator zatim odredi tačno tri koraka: čitanje podataka → agregacija → generisanje PDF-a.
Kompajliranje pretvara taj sled u kod, npr:

intent: "generate_monthly_report(june)"
validate: [has_access(data.budget), gdpr_ok]
orchestrate:
step1: read(db.budget, month=june)
step2: aggregate(category, sum)
step3: render(pdf, template="monthly")
compile→exec: python tasks/run_report.py --month june --out report.pdf

Rezultat je isti kao da je programer pisao kod, ali je putanja od namere do izvršenja proverena i sigurna.

Drugim rečima: meta-jezik ne pokušava da stvori novu azbuku svega, već da obezbedi kontrolisanu i validiranu transformaciju ljudske namere u konkretno delo. Time se sprečava zloupotreba, smanjuju greške i čuvaju tragovi odluka.
Nije mi jasna ideja na osnovu ovog primera jer je takvi skupovi već odavno postoje, recimo na bankomatima klijent bira šta želi. Ne razumem kako korisnik izražava nameru i kome, u kom sistemu? Svaki sistem ima svoj skup pravila.

Pretpostavljam da se ideja odnosi na pravni ili etički skup, s obzirom da je pdf Filozofija. To bi išlo teže. Pravni sistem bi mogao biti diskretizovan, pa bi u početku mogao da posluži kao AI pomoćnik, savetnik. Ali etički veoma teško, tu finese mogu da odliuče da li je glavna namera crna ili bela. A često o tome odluči samo unutrašnji motiv koji ne može odmah da se prepozna.
 
Hvala ti na preciznom komentaru. 🙂
Razumem tvoju dilemu – na prvi pogled izgleda kao da su postojeći skupovi (tipa izbor na bankomatu) već ista stvar. Ali razlika je u tome što moj sistem ne radi samo mapiranje opcije → izvršenje, nego uvodi validaciju ljudske namere kroz više slojeva.

👉 Ako se radi o tehničkom nivou – validator proverava da li namera (npr. „napravi mesečni izveštaj“) može da se bezbedno prevede u kod koji izvršava mašina. Dakle, ne preskače korak između čoveka i koda, već ga proverava i zapisuje trag odluke.

👉 Ako se radi o pravnom nivou – zamisli da korisnik daje uputstva kroz AI asistentu. Meta-jezik bi obezbedio da se svaka formulacija pretvori u diskretizovan zapis, proveri u skladu s pravilima i ostavi audit trail. Time se smanjuje rizik zloupotrebe i grešaka, jer svaka transformacija ima trag.

👉 Ako se radi o etičkom nivou – tu je najteže, jer sama namera često nije crno-bela. Moj sistem tu ne pokušava da presudi (to je ljudska domena), već da obezbedi da se svaka nijansa zabeleži i da se vidi gde su tačke odluke. Dakle, više kao alat koji pomaže transparentnosti procesa, nego kao sudija.

Drugim rečima, cilj nije da se stvori nova azbuka, već da se napravi sloj koji kontrolisano i validirano prevodi ljudsku nameru u delo, uz minimalne gubitke smisla i maksimalnu sigurnost.
 
Hvala ti na preciznom komentaru. 🙂
Razumem tvoju dilemu – na prvi pogled izgleda kao da su postojeći skupovi (tipa izbor na bankomatu) već ista stvar. Ali razlika je u tome što moj sistem ne radi samo mapiranje opcije → izvršenje, nego uvodi validaciju ljudske namere kroz više slojeva.

👉 Ako se radi o tehničkom nivou – validator proverava da li namera (npr. „napravi mesečni izveštaj“) može da se bezbedno prevede u kod koji izvršava mašina. Dakle, ne preskače korak između čoveka i koda, već ga proverava i zapisuje trag odluke.

👉 Ako se radi o pravnom nivou – zamisli da korisnik daje uputstva kroz AI asistentu. Meta-jezik bi obezbedio da se svaka formulacija pretvori u diskretizovan zapis, proveri u skladu s pravilima i ostavi audit trail. Time se smanjuje rizik zloupotrebe i grešaka, jer svaka transformacija ima trag.

👉 Ako se radi o etičkom nivou – tu je najteže, jer sama namera često nije crno-bela. Moj sistem tu ne pokušava da presudi (to je ljudska domena), već da obezbedi da se svaka nijansa zabeleži i da se vidi gde su tačke odluke. Dakle, više kao alat koji pomaže transparentnosti procesa, nego kao sudija.

Drugim rečima, cilj nije da se stvori nova azbuka, već da se napravi sloj koji kontrolisano i validirano prevodi ljudsku nameru u delo, uz minimalne gubitke smisla i maksimalnu sigurnost.
1. Obična AI instrukcija (klasičan prompt → kod)

# Korisnik kaže: "Napravi mesečni izveštaj za jun"
command = "create monthly report for June"

# AI direktno prevodi u kod
exec("python tasks/run_report.py --month june --out report.pdf")

👉 Problem: nema provere da li je korisnik hteo baš „june“, da li je fajl putanja validna, da li postoji dozvola, da li može da dođe do zloupotrebe.


---

2. Meta-jezik sa validatorom (namera → validacija → siguran kod)

# Korisnikova namera
intent = {
"task": "create_report",
"period": "June",
"format": "pdf",
"safety": True
}

# Validator proverava
def validate(intent):
if intent["task"] not in ["create_report", "delete_file"]:
raise ValueError("Nedozvoljena akcija")
if intent["period"] not in ["January","February","March","April",
"May","June","July","August",
"September","October","November","December"]:
raise ValueError("Nepoznat period")
if intent["format"] not in ["pdf","csv"]:
raise ValueError("Nepodržan format")
return True

# Izvršenje ako je sve validno
if validate(intent):
command = f"python tasks/run_report.py --month {intent['period'].lower()} --out report.{intent['format']}"
print("Izvršavam:", command)
# ovde bi išao exec(command)

👉 Razlika:

Validator proverava da li je akcija dozvoljena, da li je mesec validan, da li je format podržan.

Audit trail (trag odluke) može se sačuvati kao JSON log pre izvršenja.

T
ime se smanjuje rizik od grešaka i zloupotreba.
 

Back
Top