Ha egy olaszos desszertet is ennétek még, akkor csekkoljátok a ricottás torta receptünket, amit itt találtok.
Rászórom az összes fűszert, és másfél dl vízzel felengedem. Kevergetve összerottyantom, majd beleforgatom a főtt makarónit. A fele reszelt sajtot rászórom és jól összekeverem. Tálalásnál természetesen aki szeretné, még megszórhatja parmezán sajttal.
A hazai szakácsok találékonyságát mutatja, hogy temérdek olyan ételnevet osztottak ki annak idején, amik ugyan jól csengenek, de az égvilágon semmi közük nincs ahhoz a tájegységhez, amiről elnevezték őket. Ilyen a milánói mellett a franciasaláta, de osztozik sorsukban a brassói aprópecsenye is, amit ugyan ismernek Brassó környékén, de tagadják, hogy bármi közük lenne hozzá. Készítheted a milánóit húsmentes változatban is, akkor arra figyelj, hogy kétszeres mennyiségű gombát használj. Milánói makaróni Hozzávalók: 40 dkg makaróni tészta 40 dkg csiperkegomba 35 dkg jó minőségű sonka 15 dkg bacon pár levél friss bazsalikom 2 szál rozmaring 5-6 gerezd fokhagyma 1 vöröshagyma 20 dkg paradicsompüré só, frissen őrölt bors olaj Elkészítés ideje: 60 perc. Olasz milánói recept ica. Elkészítés menete: A tésztát főzd meg, ez elég fontos momentum a jó minőségű végeredmény felé vezető úton. Lobogó, forró, enyhén sós vízben fogkeményre készítsd. A következő feladatok sem lesznek túl bonyolultak. Első lépésként pucold meg a hagymát, kockázd fel, vedd le a fokhagymák héját, a gombákat tisztítsd meg és darabold fel, a sonkát és a bacont pedig csíkozd vagy kockázd fel, ahogy szimpatikusabb.
Ha Olaszország, akkor tuti a pizza jut mindenkinek az eszébe, pedig vannak ott még más ínycsiklandó ételek is. Ilyen például az milánói Ossobucco, amit sáfrányos rizottóval és gremolataval hoztunk el nektek. Mindenképp megér egy misét! Fogjunk is bele! A hússzeletek mindkét oldalát alaposan megsózzuk, megborsozzuk és megszórjuk egy kis liszttel. Felhevítünk egy öntöttvas lábast és öntünk bele olívaolajat. Olasz milánói reception. Amikor alaposan felhevült, belerakjuk a húsdarabokat és mindkét oldalukat megkérgesítjük. Ha megpirult, a velő pedig kocsonyás lett, kivesszük őket és félretesszük. A lábasra tapadt pörcökre fehérbort öntünk és összeforraljuk. Az edénybe tesszük a felkockázott vöröshagymát, sárgarépát, angol zellert és az egészet összekeverjük. Fokhagymát aprítunk és az alaphoz adjuk. Öntünk hozzá egy kevés paradicsompürét és pár perc alatt összefőzzük egészen addig, amíg az edény oldalán el nem kezd pirulni, barnulni. Ekkor hozzáadunk 1, 5 dl fehérbort és alaplét. Visszatesszük a hússzeleteket és felöntjük annyi alaplével, hogy majdnem ellepje a húsokat.
Források és további érdekességek: Gubán, Miklós: Mesterséges intelligencia, Digitális Tankkönyvtár Bodnár, Zsolt: A GOOGLE MÁR JOBB A MELLRÁK SZŰRÉSÉBEN, MINT AZ ORVOSOK, Veszélyesnek tűnő aszteroidákat talált a mesterséges intelligencia, nekünk csapódhatnak My name is Pepper, I'm the first humanoid robot in Tatra banka branch Mi a mesterséges intelligencia jövője? – Beszélgetés Dr. Jelasity Márkkal | egyetem tv | Tandem Roger Chua: A simple way to explain how to build an AI system
Egyes kutatóknak viszont nagyobb ívű céljai vannak a terület vizsgálatával. Ahogy az OpenAI több kutatója is pedzegette, az emberi tudás nagy része a nyelvben van kódolva, így az egyre nagyobb és pontosabb nyelvi modellek létrehozásával lehet majd eljutni az úgynevezett mesterséges általános intelligenciához, amit már nem egy-egy feladat megoldására létrehozott vagy konkrét szakterületet érintő algoritmusok jellemeznek, hanem – az emberi agyhoz hasonlóan, de annál sokkal kevesebb korláttal – bármire bevethető, így egyszerre tud épületeket tervezni, szimfóniát komponálni, párkapcsolati tanácsot adni és olvasónaplót írni egy kötelező olvasmányról. Az OpenAI mellett a DeepMind céljai között is vállaltan szerepel a mesterséges általános intelligencia elérése, de ahogy a Gopheren dolgozó egyik kutató, Oriol Vinyals a Fortune-nek elmondta, ehhez nem a nyelvi modellek jelentik az egyetlen utat, így a DeepMind inkább csak egy széles portfólió részeként tekint a területre. A DeepMind az elmúlt években számos olyan AI-rendszert mutatott be, amelyet egy konkrét feladat megoldására fejlesztettek, és egyből le is uralta a saját területét: az AlphaGo, AlphaZero és az AlphaStar hármasával a go, a sakk és a StarCraft verhetetlen nagymesterévé váltak a cég algoritmusai, az AlphaFold pedig egy fél évszázados probléma megoldásával forradalmasította a biológia tudományát.
Ennek fontos eszköze a matematika. A gépi intelligencia viszont, egy jóval szűkebb mezsgyén mozog, ebben az esetben nincs szó képfelismerésről, se nyelvről. Tehát szakadék van az emberi és gépi intelligencia között. Utóbbi definíciója nem feltétlenül a tanulási képesség. Például nagy tudású sakk és GO-automaták vannak, mindennemű tanulás nélkül. Másodikként, Tyson asztrofizikus egy megvilágító erejű megállapítással nyitott. Nevezetesen a gépek – és ezalatt minden,, okosítható" szoftver és hardver értendő – teljesen az internetre és a digitális világra utaltak. Csak azokon az információkon keresztül okosodnak, amelyek elérhetőek számukra, ugyanakkor koránt sincs minden tudásanyag feltöltve a világhálóra. További definíció helyett inkább a saját élményeit osztotta meg, amelyben az ELIZA-ra hivatkozva utalt. Szerinte egzakt definíció nem azért nem lehetséges, mert a mai AI jelentősen változott volna az ELIZA-hoz képest, hanem mert az intelligencia fogalmait mi alkottuk – magunkra – és mi is mérjük, szintén magunknak.