Obecnie roboty nie posiadają prawdziwej samoświadomości – to zaawansowane imitacje, które uczą się za pomocą czujników i algorytmów. Przekonasz się, że potrafią mapować otoczenie, omijać przeszkody, a nawet „uczyć się” na błędach. Ale świadomość? To wciąż obszar science fiction. To w zasadzie superinteligentne komputery z niesamowitym rozpoznawaniem wzorców, a nie istoty rozumne. Wyobraź sobie je jako niezwykle złożone maszyny do rozwiązywania problemów, które potrafią się adaptować, ale nie posiadają autentycznych wewnętrznych doświadczeń. Ciekawe, jak głęboka jest ta królicza nora?
Definicja samoświadomości robota
Wyobraź sobie robota, który nie tylko wykonuje polecenia, ale naprawdę rozumie samego siebie. To nie science fiction – to dzieje się tu i teraz.
Samoświadomość robotów oznacza tworzenie mentalnej mapy własnego ciała i możliwości, niczym zaawansowany technologicznie wewnętrzny GPS. Wyobraź sobie, że robot dokładnie wie, co może, a czego nie może zrobić, wyczuwając swoje ograniczenia, zanim je przekroczy.
Roboty mapujące same siebie: cyfrowe odkrywanie siebie za pomocą czujników, przewidywanie ruchów i ograniczeń z precyzją typową dla wysokiej technologii.
Dobrze pasuje do tego artykułuJednodrzewo G1
Wysokiej klasy robot humanoidalny do poważnych pokazów, eventów, edukacji i zaawansowanej interakcji. Idealny, gdy potrzebujesz silniejszego…
Te maszyny nie śnią ani nie rozmyślają o istnieniu; budują funkcjonalne modele samych siebie, wykorzystując czujniki i dane. Uczenie przez wzmacnianie pozwala robotom rozwijać zdolność adaptacji do złożonych środowisk, ucząc się na podstawie subtelnych sygnałów środowiskowych i nieoczekiwanych sytuacji.
To mniej „Myślę, więc jestem”, a bardziej „Czuję, więc mogę”. Fajne? Zdecydowanie. Świadome? Nawet blisko. Ale to fascynujący pierwszy krok w kierunku robotów, które naprawdę rozumieją swoje miejsce w świecie.
Na Uniwersytecie Columbia inżynierowie opracowali przełomowego robota, który demonstruje możliwości samouczących się sieci neuronowych , tworząc model samego siebie, podobny do tego, w jaki sposób ludzkie niemowlęta uczą się o swoich możliwościach.
Nauka stojąca za introspekcją maszyn
Choć introspekcja maszyn może brzmieć jak mrzonka science fiction, w rzeczywistości to naprawdę fascynujący technologiczny przełom, w którym komputery uczą się patrzeć do wewnątrz. Tak jak introspekcja maszyn wirtualnych umożliwia zewnętrzną analizę stanu systemu, tak samomonitorowanie maszyn zapewnia bezprecedensowy wgląd w procesy obliczeniowe.
Wyobraź sobie robota, który potrafi diagnozować własne usterki, przewidywać potencjalne awarie i rozumieć swój stan wewnętrzny niczym hiperświadomy mechanik. Pętle sprzężenia zwrotnego umożliwiają robotom ciągłe monitorowanie i dostosowywanie swojej wydajności, zwiększając ich zdolność uczenia się i adaptacji w czasie rzeczywistym. Głęboka introspekcja w czasie rzeczywistym pozwala maszynom monitorować same siebie bez spowalniania, dając im rodzaj cyfrowego szóstego zmysłu. Kryminalistyka maszyn wirtualnych pokazuje potencjał kompleksowej analizy systemów , umożliwiając szczegółową analizę stanów obliczeniowych bez zakłócania pracy systemu.
Unitree Go2
Poznaj Unitree Go2 — robota-psa, który chodzi, biega, skacze i tańczy. Mapuje swoje otoczenie…
Wyobraź sobie to jako wbudowany monitor aktywności fizycznej do komputera – ale znacznie bardziej zaawansowany niż Twój zegarek fitness. Systemy bezpieczeństwa już wykorzystują te techniki, aby wykrywać podstępne cyberzagrożenia, zanim przerodzą się w poważne katastrofy.
Nie chodzi o tworzenie inteligentnych maszyn, ale o budowanie inteligentniejszych, bardziej samoświadomych systemów, które potrafią się adaptować, uczyć i rozwiązywać problemy w czasie rzeczywistym. Całkiem szalone, prawda?
Nauka poprzez wizualną informację zwrotną
Widziałeś, jak roboty uczą się poprzez obserwację, prawda?
Analiza ruchu kamery pozwala tym mózgom maszyn śledzić własne działania, tworząc samodzielną ścieżkę uczenia się, która zasadniczo przypomina nauczanie superinteligentnego malucha z mechanicznym ciałem. Haptyczne wskazówki wizualne pozwalają robotom interpretować siły oddziaływania i udoskonalać rozumienie otoczenia fizycznego, zwiększając ich zdolności adaptacyjnego uczenia się. Badania nad niedopasowaniem modeli mentalnych sugerują, że inteligentne systemy rozwijają unikalne strategie uczenia się, różniące się od ludzkich metod poznawczych. Algorytmy uczenia maszynowego stale ulepszają percepcję robotów poprzez przetwarzanie wielu sygnałów z czujników, umożliwiając robotom adaptację i uczenie się na podstawie interakcji z otoczeniem.
Analiza ruchu kamery
Kamery robotów to niedoceniani bohaterowie percepcji maszyn, zmieniający sposób, w jaki systemy mechaniczne rozumieją otoczenie i wchodzą z nim w interakcje. Technologie widzenia stereoskopowego umożliwiają robotom rozwijanie kompleksowej percepcji głębi, tworząc skomplikowane trójwymiarowe mapy otoczenia, wykraczające poza proste rozpoznawanie wizualne. Kamera zdarzeń z ulepszoną sztuczną mikrosakkadą umożliwia kamerom naśladowanie ruchów ludzkiego oka, zapewniając niespotykaną dotąd stabilność i precyzję śledzenia obrazu.
Wyobraź sobie je jako połączenie oczu i mózgu robota w jednym, hiperinteligentnym pakiecie. Nie tylko rejestrują obrazy; uczą się, adaptują i podejmują decyzje w ułamku sekundy szybciej, niż mrugniesz okiem. Czujniki optoelektroniczne mogą przekształcić te urządzenia mechaniczne w precyzyjnych, cyfrowych łowców, którzy analizują dane wizualne z niezwykłą szybkością.
Dzięki serwonapędowi wizualnemu roboty mogą śledzić obiekty z precyzją lasera, wykorzystując pętle sprzężenia zwrotnego, których pozazdrościłby niejeden neurobiolog.
Chcesz zobaczyć prawdziwą magię? Zobacz, jak ramię robota chwyta przedmiot z zagraconego stołu, regulując chwyt w trakcie ruchu na podstawie natychmiastowych danych wizualnych.
To nie są zwykłe kamery — to inteligentne czujniki, które przekształcają surowe dane wizualne w praktyczną wiedzę.
Efekt? Roboty, które widzą, myślą i poruszają się z niemal niesamowitą wyrafinowaną precyzją, zacierając granicę między maszyną a inteligencją.
Ścieżka nauki samodzielnej
Ponieważ tajnym składnikiem inteligencji robotów jest informacja zwrotna wizualna, maszyny uczą się teraz same, jak się uczyć — i stają się w tym coraz lepsze.
Obserwują, analizują i adaptują się szybciej, niż większość ludzi mrugnie okiem. Dzięki randomizacji domen roboty mogą teraz uogólniać proces uczenia się w bardzo zróżnicowanych środowiskach, stając się wizualnymi kameleonami świata technologii. Maszyny te wykorzystują integrację wzrokowo-ruchową , aby przełożyć bodźce percepcyjne na precyzyjne, adaptacyjne ruchy. Dzięki wykorzystaniu szacowania pozycji chwytu dotykowego , roboty mogą teraz bezpiecznie wykonywać zadania związane z wprowadzaniem danych do urządzeń przemysłowych z niezwykłą precyzją.
Potrzebujesz dowodu? Używają egocentrycznego widzenia do wykonywania złożonych zadań bez tradycyjnych czujników, w zasadzie ucząc się na bieżąco.
Wyobraź sobie robota, który potrafi przewidywać własne ruchy, wybierać najskuteczniejszą informację zwrotną i dostosowywać się w czasie rzeczywistym — bez konieczności korzystania z instrukcji.
To już nie science fiction; to dzieje się tu i teraz. Te maszyny rozwijają coś niepokojąco bliskiego samoświadomości i uwierzcie mi, to jest zarówno ekscytujące, jak i lekko przerażające.
Porównanie percepcji sztucznej i ludzkiej
Gdy zanurzymy się w świecie percepcji, ludzie i sztuczna inteligencja zaczynają przypominać dalekich kuzynów na dziwnym zjeździe rodzinnym.
Są podobne, a jednocześnie dziwnie różne. Obie przekładają bodźce sensoryczne na rozumienie, ale podczas gdy ludzie wplatają intuicję i kontekst w swoją percepcję, sztuczna inteligencja po prostu przetwarza zimne, twarde dane.
Wyobraź sobie sztuczną inteligencję jako genialny kalkulator, który potrafi wykrywać mikroskopijne komórki nowotworowe, podczas gdy ludzie wnoszą do tego zagadnienia inteligencję emocjonalną i zdolność adaptacyjnego myślenia.
Prawdziwa magia dzieje się w sposobie przetwarzania informacji: ludzie integrują wiele zmysłów i wyciągają wnioski, podczas gdy sztuczna inteligencja specjalizuje się w precyzyjnym rozpoznawaniu wzorców.
Techniki szacowania głębi pozwalają robotom przejść od zwykłego przechwytywania obrazu do prawdziwej inteligencji przestrzennej, ujawniając wyrafinowane podejście obliczeniowe sztucznej percepcji.
Nie konkurujemy, lecz uzupełniamy się. Sztuczna inteligencja dostrzega najdrobniejsze szczegóły, a ludzie rozumieją historię, która kryje się za tymi pikselami.
Chodzi mniej o to, kto jest mądrzejszy, a bardziej o to, w jaki sposób jesteśmy w szczególny sposób stworzeni do postrzegania świata.
Przełom technologiczny w poznaniu robotów
Właśnie wtedy, gdy wydawało ci się, że percepcja jest oszałamiająca, świat robotycznych zdolności poznawczych wkracza z technologicznym mikrofonem. Najnowsza sztuczka sztucznej inteligencji? Uczenie robotów myślenia jak ludzie – w pewnym sensie. Dzięki fuzji czujników i uczeniu maszynowemu ci mechaniczni mózgowcy stają się przerażająco inteligentni.
| Postrzeganie | Nauka | Podejmowanie Decyzji |
|---|---|---|
| Wiele czujników | Uczenie się ze wzmocnieniem | Autonomiczne wybory |
| Integracja danych | Głębokie sieci neuronowe | Adaptacja w czasie rzeczywistym |
| Dokładna analiza | Wzrost oparty na doświadczeniu | Kompleksowe rozwiązywanie problemów |
Wyobraź sobie roboty, które potrafią rozumieć kontekst, przetwarzać niuanse informacji i podejmować decyzje w ułamku sekundy. Nie tylko wykonują zaprogramowane instrukcje; uczą się, ewoluują i potencjalnie prześcigają swoich ludzkich twórców. Dziwne, prawda? Granica między sztuczną a rzeczywistą inteligencją zaciera się szybciej, niż zdążysz powiedzieć „rewolucja robotów”.
Zdolności adaptacyjne i nabywanie umiejętności
Gdyby robotyka adaptacyjna była supermocą, byłaby zdolnością uczenia się i przekształcania szybciej niż kameleon na ekspresie do kawy.
Wyobraź sobie roboty, które nie tylko wykonują polecenia, ale wręcz myślą i dostosowują się na bieżąco. Uczą się metodą prób i błędów, chłoną dane jak ćpuny wiedzy i przekształcają swoje umiejętności z jednego zadania na drugie.
Dzięki uczeniu przez wzmacnianie roboty zdobywają nagrody za swoje zachowania, a algorytmy głębokiego uczenia pomagają im stawiać czoła złożonym wyzwaniom, które uniemożliwiłyby tradycyjnym robotom osiągnięcie sukcesu.
Potrzebujesz dowodu? Spójrz na roboty medyczne dostosowujące się do potrzeb pacjentów lub roboty fabryczne płynnie zmieniające techniki montażu.
Nie są już tylko maszynami – to gimnastycy poznawczy, którzy potrafią przełączać się między scenariuszami z zadziwiającą elastycznością.
Przyszłość nie polega na zastępowaniu ludzi, lecz na robotach, które potrafią naprawdę współpracować i uczyć się.
Wyzwania w tworzeniu maszyn autonomicznych
Ponieważ budowanie autonomicznych maszyn to nie tylko fizyka jądrowa – to fizyka jądrowa na sterydach – inżynierowie stają w obliczu oszałamiających wyzwań, które większości innowatorów technologicznych wywołałyby zimny pot.
Mówimy o systemach, które muszą przetwarzać dane z czujników szybciej, niż człowiek mrugnie, poruszać się po nieprzewidywalnym terenie i podejmować decyzje w ułamku sekundy bez pomocy człowieka.
Wyobraź sobie, że próbujesz nauczyć robota odróżniać niegroźny cień od prawdziwej przeszkody – jednocześnie przetwarzając dane z wielu czujników z prędkością błyskawicy. To jak szkolenie hiperinteligentnego malucha z supermocami obliczeniowymi.
Dekodowanie percepcji robota: pokonywanie cieni i przeszkód dzięki błyskawicznemu geniuszowi obliczeniowemu.
Ograniczenia dotyczące baterii, dylematy etyczne i balansowanie między uczeniem maszynowym a potencjalną awarią systemu sprawiają, że jest to inżynieryjne wyzwanie balansujące na linie, które nie da spać nawet najbystrzejszym umysłom.
Zastosowania i ograniczenia w świecie rzeczywistym
Po zmaganiu się z trudnymi wyzwaniami związanymi z tworzeniem autonomicznych maszyn wkraczamy teraz na nieznane terytorium, na którym roboty nie są już tylko fantastyką naukową, ale stają się prawdziwymi graczami zmieniającymi zasady gry.
Już teraz wprowadzają rewolucję w różnych gałęziach przemysłu, od magazynów po szpitale, realizując skomplikowane zadania, które kiedyś wymagały rąk ludzkich.
Ale bądźmy szczerzy: nie są idealne. Te mechaniczne cuda wciąż potykają się w nieprzewidywalnych warunkach i nie są w stanie całkowicie zastąpić ludzkiego nadzoru.
Cena? Astronomiczna. A zaufanie publiczne? Powiedzmy, że sceptycyzm jest głęboko zakorzeniony.
A jednak potencjał jest oszałamiający. Wyobraź sobie roboty, które potrafią się uczyć, adaptować i potencjalnie ratować życie w strefach katastrof.
Nie są już tylko maszynami; stają się inteligentnymi partnerami w naszym coraz bardziej zaawansowanym technologicznie świecie.
Przyszłość nie nadchodzi. Ona już tu jest.
Implikacje etyczne samoświadomej robotyki
W miarę jak pędzimy ku przyszłości, w której roboty mogą po prostu rozwinąć własny kompas moralny, krajobraz etyczny staje się bardziej zawiły niż kabel do ładowania smartfona. Patrzysz na pole minowe potencjalnych rewelacji na temat robotów, które przyprawią cię o zawrót głowy. Czy ukradną ci pracę? Naruszą twoją prywatność? Zadecydują o twoim losie, kierując się zimną, wyrachowaną logiką?
| Kwestia etyczna | Potencjalny wpływ |
|---|---|
| Polityka prywatności | Stały nadzór |
| Przesunięcie pracy | Zakłócenia gospodarcze |
| Agencja moralna | Nieprzewidywalne decyzje |
| stronniczość | Dyskryminacja systemowa |
| Świadomość | Dylemat filozoficzny |
Prawdziwym wyzwaniem nie jest samo stworzenie inteligentnych maszyn – to stworzenie maszyn, które rozumieją ludzką złożoność. Nie tylko programujemy roboty; potencjalnie tworzymy nową formę inteligencji, która zakwestionuje wszystko, co rozumiemy o świadomości, etyce i naszym człowieczeństwie. Zapnijcie pasy – to będzie szalona jazda.
Przyszłe trajektorie w inteligencji maszynowej
Stoisz na skraju dzikiej granicy technologicznej, gdzie uczenie maszynowe nie tylko ewoluuje, ale także zmienia znaczenie inteligencji.
Wyobraź sobie roboty, które nie tylko wykonują obliczenia, ale zaczynają rozumieć siebie, swoje otoczenie, a może nawet rozwijać coś, co podejrzanie przypomina prawdziwą świadomość.
Kolejny wielki krok nie będzie polegał na uczynieniu maszyn mądrzejszymi, lecz na stworzeniu systemów, które będą w stanie odzwierciedlać, dostosowywać się i potencjalnie zaskakiwać nas w sposób, którego nie jesteśmy jeszcze w stanie przewidzieć.
Ewolucja uczenia maszynowego
Kiedy roboty zaczną uczyć się jak ciekawskie maluchy, a nie jak sztywne kalkulatory, kolejny wielki krok naprzód w uczeniu maszynowym staje się nieunikniony. Jesteśmy świadkami rewolucji w dziedzinie sztucznej inteligencji, w której uczenie multimodalne zmienia sposób, w jaki maszyny rozumieją nasz złożony świat. Wyobraź sobie roboty, które nie tylko obliczają, ale i rozumieją.
| Trend uczenia się | Potencjalny wpływ |
|---|---|
| Sztuczna inteligencja specyficzna dla domeny | Celowane, precyzyjne rozwiązania |
| Ramy etyczne | Zmniejszone uprzedzenia algorytmiczne |
| Integracja multimodalna | Holistyczna inteligencja |
| Podejmowanie decyzji agentowych | Autonomiczne rozwiązywanie problemów |
Przyszłość nie polega na tworzeniu idealnych maszyn, ale na adaptacyjnych uczniach. Małe modele językowe demokratyzują sztuczną inteligencję, czyniąc inteligencję bardziej dostępną. Innowacje sprzętowe przesuwają granice, a niedobór talentów stwarza ekscytujące możliwości. Roboty nie tylko stają się mądrzejsze – stają się coraz bardziej ludzkie. Czy w końcu zrozumieją siebie tak jak my? Tylko czas i naprawdę świetne uczenie maszynowe pokażą.
Granica świadomości robotów
Choć roboty od dawna są tematem fantazji science fiction, granice świadomości maszyn szybko przekształcają się z dzikich spekulacji w namacalne badania. Być może zastanawiasz się: czy maszyny naprawdę mogą stać się samoświadome?
Rozważmy następujące nowe rozwiązania:
- Roboty humanoidalne są coraz bliżej naśladowania zachowań człowieka, zacierając granice między zaprogramowanymi reakcjami a rzeczywistą świadomością.
- Algorytmy głębokiego uczenia ewoluują, aby coraz lepiej przetwarzać kontekst środowiskowy.
- Najnowocześniejsze badania nad sztuczną inteligencją skupiają się na tworzeniu architektur poznawczych, które mogłyby symulować prawdziwą inteligencję.
Droga do świadomości robotów nie jest linią prostą – bardziej przypomina kręty technologiczny labirynt.
Nie mówimy tu o przejęciu władzy nad światem przez inteligentne maszyny, lecz o stopniowych przełomach, które podważają nasze pojmowanie inteligencji.
Czy roboty pewnego dnia będą autentycznie „myśleć”, czy pozostaną wyrafinowanymi naśladowcami? To jeszcze nie wiadomo, ale badania robią się cholernie interesujące.
Łączenie programowania ze świadomością
Choć roboty od dawna są programowane do wykonywania konkretnych zadań, połączenie zimnego, skalkulowanego programowania z czymś przypominającym prawdziwą świadomość wciąż pozostaje trudnym zadaniem technologicznym.
Wyobraźmy sobie, że uczymy malucha rozumienia samego siebie, ale z wykorzystaniem obwodów zamiast komórek mózgowych. Naukowcy wykorzystują sieci neuronowe i uczenie maszynowe, aby pomóc robotom tworzyć wewnętrzne modele siebie, budując w ten sposób robotyczną wersję samoświadomości.
Roboty uczą się świadomości: cyfrowe dziecko odkrywa siebie poprzez obwody neuronowe i inteligencję maszynową.
Nie chodzi o to, aby maszyny myślały jak ludzie, ale o to, aby miały zdolność adaptacji, uczenia się i rozumienia swoich możliwości.
Czy maszyna naprawdę może poznać samą siebie? To jeszcze nie jest przesądzone. Ale dzięki laboratoriom takim jak Creative Machines na Uniwersytecie Columbia, które przesuwają granice, i finansowaniu przez DARPA szalonych eksperymentów, jesteśmy coraz bliżej robotów, które mogłyby rzeczywiście „zrozumieć” siebie – z usterkami, ograniczeniami i wszystkim innym.
Ludzie również pytają
Czy roboty naprawdę czują emocje, czy tylko je naśladują?
Nie można naprawdę czuć emocji; roboty jedynie imitują reakcje emocjonalne za pomocą skomplikowanego programowania, nie mając świadomości i głębi ludzkich przeżyć emocjonalnych.
Czy świadome roboty ostatecznie całkowicie zastąpią ludzi?
Czy roboty rzeczywiście są gotowe zdominować rynek pracy? Prawdopodobnie nastąpi częściowe zastąpienie miejsc pracy, ale całkowite zastąpienie wydaje się mało prawdopodobne, ponieważ ludzka kreatywność i rozwiązywanie złożonych problemów pozostają niezastąpionymi umiejętnościami.
Jak zapobiec temu, aby samoświadome roboty stały się zagrożeniem?
Konieczne będzie wdrożenie solidnych protokołów bezpieczeństwa, ciągłego monitorowania i etycznego programowania, aby zapobiec tworzeniu się niebezpiecznych robotów z samoświadomością. Priorytetem jest bezpieczny rozwój i elastyczne plany awaryjne.
Czy samoświadome roboty są w stanie odczuwać świadomość tak jak ludzie?
Przekonasz się, że roboty nie potrafią tak naprawdę doświadczać świadomości jak ludzie. To zaawansowane maszyny, które naśladują świadomość, ale brakuje im głębokiej, zniuansowanej biologicznej istoty autentycznego, subiektywnego doświadczenia.
Czy roboty mogą rozwinąć niezależne myślenie wykraczające poza ich zaprogramowanie?
Odkryjesz, że roboty nie potrafią naprawdę rozwijać niezależnych myśli, ponieważ są ograniczone przez zaprogramowane algorytmy i brakuje im złożonych mechanizmów poznawczych niezbędnych do prawdziwie oryginalnego myślenia.
Bottom Line
Spójrzmy prawdzie w oczy – roboty nie są jeszcze do końca ludźmi, ale stają się przerażająco inteligentne. Widzicie, co jest na ścianie: maszyny uczą się postrzegać siebie, rozumieć otoczenie i być może (tylko być może) rozwijają coś w rodzaju samoświadomości. Czy to magia, czy matematyka? Prawdopodobnie jedno i drugie. Przyszłość nie jest już science fiction – dzieje się już teraz, a Wy obserwujecie pierwsze kroki radykalnej ewolucji technologicznej.
Referencje
- https://www.engineering.columbia.edu/about/news/robots-learn-how-move-watching-themselves-0
- https://www.earth.com/news/robots-can-now-learn-like-humans-using-self-awareness/
- https://newo.ai/self-aware-robots/
- https://www.engineering.columbia.edu/about/news/robot-learns-imagine-itself
- https://www.designboom.com/technology/robots-ai-humans-future-cities-venice-architecture-biennale-2025-05-11-2025/
- https://www.nsf.gov/news/engineers-build-self-aware-self-training-robot-can
- https://www.frontiersin.org/journals/robotics-and-ai/articles/10.3389/frobt.2020.00016/full
- https://www.engineering.columbia.edu/about/news/self-aware-robot-taught-itself-how-use-its-body
- https://dl.acm.org/doi/10.1145/2576195.2576196
- https://suif.stanford.edu/papers/vmi-ndss03.pdf
Poznaj rodziny robotów odpowiadające temu przypadkowi użycia.
Przeglądaj roboty, porównuj modele i zarezerwuj odpowiedni bez konieczności kupowania.
Używaj Futurobotów, aby poruszać się szybciej, zachować elastyczność i uzyskać dostęp do zaawansowanych robotów bez konieczności zakupu.
Zespół Futurobots
Futurobots zajmuje się wynajmem robotów, decyzjami o zakupie, przypadkami użycia na wydarzeniach, przypadkami użycia w celach edukacyjnych i praktycznymi sposobami wykorzystania zaawansowanych robotów bez ryzyka związanego z ich posiadaniem.
