You are currently browsing the monthly archive for Maj 2013.

 

    Wiadomo że zaszumi się pasmo najskuteczniej sygnałem o tym samym widmie składowych co sygnał zaszumiany, bo wtedy nie sposób odfiltrować zakłóceń. Radio Wolna Europa była zagłuszana odgłosami ciągnika czy maszyn.

    A jakie zasady zrządza zaszumianiem treści? Iniekcja treści podobnych? Miara podobieństwa treści? Miara podobieństwa znaczeń? Treści o podobnych znaczeniach oddziałują równie mocno z danym odbiorca przekazu i jako takie bardziej ingerują w odbiór wiadomości niż treści niepodobne. Wydaje się że jakimś narzędziem opisu mogłaby być tutaj memetyka, o ile udałoby się wykazać, że „podobne memy” się „lokują w podobnych mózgach”.  Czy jednak na pewno tak jest?

    Zapewne cześć czytelników wie, że informacje dostępne na stronach internetowych, portalach z newsami itp. publikowane są zwykle pod rozmaicie modyfikowanymi tytułami i z zróżnicowaną treścią tzw. leadów, czyli nagłówków. Po publikacji automat analizuje ilość otwarć danej „wersji” newsa i wersja o największej poczytności jest prezentowana większości czytelników. O ile wiem wynalazcą tej techniki był portal Huffington Post, który z poczytności uczynił swoją dewizę. W zasadzie metody stosowane na tej stronie są jaskółką nadchodzących technik zanieczyszczania i zaszumiania treści. HP publikuje setki tekstów dziennie na rozmaite tematy, zaś treść tych publikacji optymalizowana jest pod algorytmy wyszukujące przeglądarek. Niby nic nowego, diabeł jednak tkwi w szczegółach – chodzi nie o to by opublikować coś na temat który przyciągnie czytelników ale o to by opublikować coś na temat którego czytelnicy już poszukują! W zasadzie w dawnych czasach to samo czyniły media tradycyjne – w innej skali czasowej. Dziś liczą się sekundy. Treść nie ma znaczenia – liczą sie słowa kluczowe w kluczowych chwilach. Chodzi o to by płynąć na fali którą wywołują inni.

    Wydaje sie że technika taka ulegnie doskonaleniu. W przyszłości należy się spodziewać sytuacji w której portale będą generowały sporą ilość treści zupełnie automatycznie. Zapewne bazując na darmowych treściach które będą tworzyć amatorzy, hobbyści i bezrobotni eksperci. Rola portali społecznościowych czy nowych mediów które sie z ich dominacji wyłonią sprowadzi sie do tego, ze autor, rozumiany jako opłacany pracownik dostarczyciela treści – gazety, portalu, telewizji, radia – przestanie być koniecznym elementem. To co będziemy czytać, oglądać i słuchać – będzie tworem anonimowej masy bezrobotnych, lub utrzymujących sie z zupełnie innych zajęć hobbystów publikujących swoje opinie, dzieła i utwory w internecie. Obecnie spora popularnością cieszą się techniki bibliometryczne rozpoznawania treści, oparte na modelach probabilistycznych pozwalających na klasyfikację zawartości w języku naturalnym. Sztandarowym przykładem jest LSA  Dziś – chodzi o klasyfikację. Jutro będzie to cyfrowa kreacja.

    Każda rzecz jaką anonimowy użytkownik internetu  stworzy i będzie mógł gdziekolwiek opublikować – automatycznie i całkowicie legalnie będzie zawłaszczana przez wielkiego facegągla – algorytmiczną superfirmę medialną w technologii AI-Web3.1. Facegągiel treści pokroi na frazy, sklasyfikuje, przypisze i poprawi, użyje trafnych, zapomni o nietrafnych i na końcu opublikuje jako własne. Przyszłość  należy do technik do generacji tekstów. Obecnie generatory „artykułów naukowych” czy „newsów” na zadany temat sa zabawnymi elementami stron akademickich, w przyszłości jednak na polu generacji treści automat zwycięży z człowiekiem w zdumiewająco łatwy sposób. Nie dlatego że pisanie dobrych artykułów jest proste. Dlatego że prasa dobrych artykułów pisanych przez specjalistów nie potrzebuje wcale. Prasa potrzebuje reklamodawców, artykuły sa jedynie złem koniecznym.

   Czego brak? Brak domknięcia pętli przepływu informacji. Obecnie każdy z nas jest śledzony i ta totalna inwigilacja pozwala doskonale profilować nasze potrzeby i zainteresowania, oraz związki z innymi ludźmi. Facegągiel juz dziś dysponuje informacjami o naszych kartach kredytowych i tym gdzie, kiedy i po co ich używamy. Posiada informacje gdzie się poruszamy dzięki geolokacji. Posiada wiedzę o tym jak wyglądamy – jeśli nie posyłamy mu sami swoich zdjęć – robią to za nas nasi znajomi i członkowie rodziny. Pamięć facegągla już dziś jest niemal nieograniczona. Facegągiel integruje informacje o nas w sposób znacznie bardziej skuteczny niż my sami o sobie i innych!  Kiedy czytamy artykuł na interesujący nas temat – facegagiel stwierdza, z dyskretnym algorytmicznym uśmieszkiem, że nas treść zainteresowała – bowiem spędziliśmy na stronie odpowiednią ilość czasu. To po to sa na stronie te przyciski pozwalające wyrazić swoje uznanie.

   Jednak pewnej informacji brak. Brak informacji – które akapity, zdania, zwroty, słowa – trafiły do nas szczególnie głęboko, wywołały emocje, rozbawienie, smutek, zainteresowały i skłoniły do drążenia tematu. Przyszłość z pewnością przyniesie rozwiązanie tego problemu. Być może wystarczy analiza co z udostępnianych w necie artykułów cytujemy na portalach. Być może konieczne będzie dzielenie każdej treści na 20-40 mini-tweetów które koniecznie trzeba będzie trzeba przeklikać – jak to ma w zwyczaju czynić w Polsce Gazeta Wyborcza – w prymitywnej XX-wiecznej technice zwiększania ilości wyświetleń reklam. Nie tędy droga panowie – należy domknąć pętle sprzężenia – wydrzeć czytelnikowi – widzowi – słuchaczowi – informacje o „najlepszych taktach piosenki”, tym fragmencie który nuci pod prysznicem. Być może należy wprowadzić co 50 słów konieczność nieangażującego uwagi wciśnięcia klawisza „czytaj Dalej” by pojawił się suwak i dało się przeczytać kolejny komentarz, nowy fragment treści? Wyobrażacie sobie medium upstrzone suwakami „Czytaj Dalej”, „Rozwiń”, „Pokaz” powtórzonymi setki razy w nawet prostej notce?

    Automatyczna generacja treści wydaje się mieć przed sobą świetlaną przyszłość. Gazety będą używać generatorów kontentu by zapchać coraz mniejsze odstępy pomiędzy treściami sponsorowanymi, które będą bardzo precyzyjnie tworzone nieźle opłacanych specjalistów od reklamy. Rządy rozmaitych krajów będą zapychać fora i facebooki generowanymi artykułami na tematy mające przyćmić prawdziwe doniesienia o kompromitacji premierów i ministrów. Firmy będą generować reklamy o coraz bardziej złożonej strukturze, których usunięcie lub ograniczanie, będzie traktowane jako zbrodnia przeciwko ludzkości. Wydaje się, że proste produkowanie dezinformacji – będzie jednym z najbardziej ciekawych biznesów przyszłości. Będziemy tonąć w oceanie zagłuszonej informacji tak jak teraz toniemy w zalewie nadprodukcji treści przez ludzi

 

    Wpis powstał na podstawie pomysłu który zapisałem sobie w moim ZimWiki 22.01.2010.

Reklamy

galeryjlka.jpg

    Zacznijmy od prostych faktów. Od prostego rozumowania. „Każdy człowiek jest śmiertelny. Sokrates jest człowiekiem. Więc Sokrates jest śmiertelny”. W sumie, zacznę od pierwszego zdania, i o nim tylko będzie mowa. Mamy zatem zdanie „Każdy człowiek jest śmiertelny”. W języku potocznym brzmi to literacko i złowrogo, oddamy zatem treść tego zdania w bardziej formalny, właściwie konwencjonalny, sposób: A = „Dla każdego {x} ze zbioru ludzi {L}, {x} jest śmiertelny”. jaka jest treść tego zdania? Zdanie odnosi się do obiektów {x}, które to obiekty należą do jakiegoś zbioru. Nie przesadzając jego zawartości oznaczmy go literą {X}. Zbiór ten zapewne jest całkiem spory, a jego elementy mogą mieć przeróżne własności. Zdanie A wymienia zbiór ludzi {L} uznamy zatem że jest on podzbiorem zbioru {X}. Dla dalszych celów należy dokonać dalszej przeróbki zdania A. Zwrot „{x} jest śmiertelny” używa słowa „jest” które w sumie nie wiadomo co znaczy. Zastąpimy je bardziej formalnym „należy do” tak, że zdanie A przyjmie formę: A = „Dla każdego {x} ze zbioru ludzi {L}, {x} należy do zbioru obiektów śmiertelnych {S}„. Jak widać wprowadziliśmy dodatkowe dwa zbiory! Są to: {S} – zbiór obiektów którym przysługuje własność śmiertelności ( a więc nie nalezą do niego na przykład Elrond i Gandalf ), który jest podzbiorem zbiory {Y} obiektów które będziemy rozważać, a których istoty nie musimy na razie wyjawiać wprost.

Skoro mamy dwa zbiory, {X} i {Y}, możemy zastanowić się nad własnościami funkcji pomiędzy nimi. Jak wiadomo funkcja {f\colon X \rightarrow Y} to relacja na zbiorze {X \times Y} taka, że każdy element {X} ma jakiś element z {Y} który jest z nim w relacji, oraz dodatkowo element ten jest wyznaczony jednoznacznie, to znaczy dla każdego elementu z {X} istnieje tylko jeden element w {Y} będący z nim w relacji funkcji.

Skoro zdanie A które analizujemy nie wymienia zbiorów {X} i {Y} jawnie, ale raczej mówi o ich podzbiorach, popatrzmy co ciekawego wynika z definicji funkcji w tym temacie. Definicja funkcji „faworyzuje” dziedzinę funkcji, jakikolwiek element dziedziny wybierzemy, znajdziemy zdefiniowaną dla niego „wartość” z przeciwdziedziny, zwanej także kodziedziną, w zbiorze {Y}. Jeśli jednak mówimy o podzbiorach dziedziny, sprawy stają się zabawnie symetryczne. Dla dowolnego podzbioru dziedziny {L} funkcja definiuje jego obraz {S}, jako zbiór elementów zbioru kodziedziny które pozostają w relacji funkcji z elementami podzbioru {L}. Obraz {S} jest oczywiście podzbiorem kodziedziny. Ha! Sytuacja odwrotna wygląda zupełnie podobnie: dla danego podzbioru kodziedziny {S} istnieje przeciwobraz {L}, będący podzbiorem dziedziny, którego elementy są w relacji funkcji z jego elementami. O ile w wypadku elementów wikłalibyśmy się w niejasne zależności ( bowiem z definicji funkcji wynika, ze nie każdy element kodziedziny musi być przyporządkowany jakiemuś elementowi dziedziny ) o tyle w wypadku podzbiorów sprawa staje się ładnie symetryczna. Mówmy zatem o podzbiorach.

Funkcja {f\colon X \rightarrow Y} definiuje pewne odwzorowanie zbioru podzbiorów zbioru {X} w zbiór podzbiorów zbioru {Y}. Dla prostoty nie będziemy oznaczać jej inną literą, choć formalnie rzecz biorąc jest to inny obiekt. Popatrzmy jednak dokładniej. Ta sama funkcja {f}, z powodu opisanej powyżej symetrii, definiuje inną funkcję, {f^{*} \colon Y \rightarrow X} ! Jakie znaczenie możemy przypisać funkcji {f^{*}}?

Rozważmy podzbiór zbioru {Y}, powiedzmy ten nazwany {S}. Jakie elementy do niego należą? Jak definiujemy podzbiory? Jeśli dysponujemy zbiorem {Y}, to nie musimy bać sie dobrze znanych paradoksów, i wolno nam zdefiniować pewien predykat {P(y)} – czyli „definicję przez wskazanie własności” – taki że do podzbioru {S} będą należały te elementy zbioru {Y}, dla których zdanie {P(y)} będzie spełnione. Zapiszmy to formalnie:

y \in S \Leftrightarrow P(y)

Wygląda bardzo ładnie, a że dysponujemy naszą funkcją {f} możemy napisać to samo za pomocą {x}-ów!!! Mianowicie dla elementów podzbioru {S} zachodzi związek {y=f(x)} czyli:

y \in S \Leftrightarrow P(f(x))

Oczywiście w równaniu powyższym cały kłopot w tym, by dla znanego {y} należącego do relacji {P} znaleźć stosowne {x} które da nam {f(x) = y}. Ale od szukania takich {x} mamy przecież odwzorowanie {f^{*}}! Odwzorowanie to ściśle rzecz biorąc zdefiniowane jest dla podzbiorów, a nie dla indywidualnych elementów ( ;-) ) ale to przecież nie problem!

Czegoś się nauczyliśmy? O tak! Zamiast wyrażać się o elementach przeciwdziedziny {Y} za pomocą predykatu {P}, możemy mówić coś o elementach {x} z dziedziny {X}. W istocie zdefiniowaliśmy ostatnim równaniem własność opisaną predykatem {P} dla tych elementów. Znaleźliśmy dosyć ogólny sposób by dokonać podstawienia elementów zbioru {X}, w miejsce elementów zbioru {Y}, co pozwala przenieść nam struktury ze zbioru {Y} do {X}. Na przykład kiedy zaczynaliśmy od relacji {P(y)} na zbiorze {Y}, udało nam sie zdefiniować relację {R(x) = P(f(x))} na zbiorze {X}. Ściśle rzecz biorąc powinniśmy jawnie napisać, że odwzorowania które tu analizujemy nie działają już na elementach, ale na podzbiorach ( być może jednoelementowych – czemu nie). Podstawienie to dosyć ważna logicznie operacja. W istocie elementy zbiorów {X} i {Y} nie miały w całym rozumowanie żadnego znaczenia. Warto zastanowić sie nad „operacją podstawienia” {f^{*}} samą w sobie. Co jest potrzebne aby można je było zbudować? Musimy dysponować dziedziną i kodziedziną. Potrzebne jest odwzorowanie między nimi. Wtedy przechodząc do podzbiorów, uzyskamy morfizm, nie bójmy się tego słowa, algebry zbiorów zbiorów {X} i {Y}. Co więcej – wiemy że algebry zbiorów sa algebrami Boola, co można by oznaczyć pisząc {B(X)} i {B(Y)}. Możemy wtedy zapomnieć o elementach zbiorów {X} i {Y} zaś jako podstawowe obiekty rozważać funktory pomiędzy algebrami Boola ich podzbiorów:

f \colon B(X) \rightarrow B(Y)

f^{*} \colon B(Y) \rightarrow B(X)

I w tym miejscu zaczyna sie robić bajecznie ciekawie. Algebry Boola, na przykład po jednej ze stron powyższych równań, można rozważać bez kontekstu algebry zbiorów. Uzyskujemy w ten sposób dostęp do całkiem sporego zestawu narzędzi algebraicznych. A w to wszystko zamieszana relacja podstawienia….

Do sedna. Rozważmy kolejny funktor, jaki sobie utworzymy za pomocą tego co zdefiniowaliśmy powyżej. Nazwijmy go E. Jego dziedziną, jak to u funktorów w zwyczaju, będzie algebra Boola {B(X)} podzbiorów zbioru {X}. Jego przeciwdziedziną będzie algebra {B(Y)}. Dla pewnej relacji ( podzbioru) {L \in B(X)} funktor ten da nam podzbiór {S \in B(Y)} o tej własności, że dla elementów {y \in S} istnieje jakiś {x} taki, że {y=f(x)}. Formalnie {E \colon B(X) \rightarrow B(Y)} taki że:

E_{f}(L) = \{ y \colon \exists x ( y=f(x) \land x \in L ) \}

Jeśli przynależność do zbioru {L}, czyli relacja {L(x)} miała dla nas jakieś znaczenie w odniesieniu do elementów zbioru {X}, to wówczas możemy traktować obraz {E_{f}(L) = S} w operacji {E} tej relacji, jako coś również obdarzonego znaczeniem, relację {S(y)} w odniesieniu do elementów zbioru {Y}. Sam morfizm {E} zamienia wykonuje działanie które możemy zapisać symbolicznie jako transformację { L(x) \rightarrow S(y) = E_{f} x P(x,y)} i interpretować ją jako kwantyfikator szczegółowy ( „istnieje” {x \in X } takie że {S(y)} gdzie {y=f(x)} )

Całkiem podobnie możemy postąpić definiując funktor {A_{f} \colon B(X) \rightarrow B(Y)} w taki sposób że spełniony jest związek:

A_{f}(L) = \{ y \colon \forall x (y=f(x) \Rightarrow x \in L ) \}

którego rola sprowadza sie do operacji { L(x) \rightarrow S(y) = A_{f} x P(x,y)} i zinterpretować go jako kwantyfikator ogólny ( „dla każdego” {x \in X } mamy {f(x)=y \in S(y) } )

Powyższa definicja funktorów {A_{f}} i {E_{f}} całkowicie ignoruje naturę zbiorów o jakich mowa. Czyni to tak konsekwentnie, że w istocie pojęcie zbioru nie jest nam tu do niczego potrzebne – możemy obyć się kategoriami, dla których jesteśmy w stanie zdefiniować stosowne operacje ( morfizmy). Jeśli jedna ze stron równania jest algebrą Boola, Heyntinga itp. możemy traktować zdefiniowane funktory jako kwantyfikatory ogólny i szczegółowy. Istotą powyższych definicji jest oderwanie tych pojęć od „elementów” domeny dyskursu. Sednem jest zbudowanie tych funktorów za pomocą morfizmów. Teoria kategorii ma bardzo rozbudowaną terminologię, choć im bardziej ją poznaję, tym prostsza sie wydaje. Trudności zaczynają się wraz z rozbudowaniem języka, a zwłaszcza wraz z odwoływaniem się do niezliczonych przykładów wymagających znajomości wielu, często dosyć egzotycznych pojęć. Z drugiej strony spotkałem sie ze stwierdzeniem, że w istocie chodzi tylko o malowanie strzałek, a cała teoria posiada tylko dwa interesujące twierdzenia… I nie była to złośliwość, a raczej forma zachęty by teorię poznać…

Na zakończenie uwagi terminologiczne, na podstawie skryptu dla informatyków. Załóżmy, że mamy kategorie {C} i {D}, oraz dwa funktory {f} i {g} miedzy nimi, takie, że {f \colon C \rightarrow D)} oraz, {g \colon D \rightarrow C} ( dodatkowo funktory muszą spełniać pewne naturalne założenia które pominę tu milczeniem – odsyłam do wykładu ). Z naszego, punktu widzenia, zaczynamy zabawę od kategorii {C}, i to ona definiuje nam „dziedzinę” zaś kategoria {D} jest kodziedziną. Mówimy wówczas, że {g} jest lewym sprzężeniem ( left adjoint ) dla funktora {f}. Odwrotnie funktor {f} jest prawym sprzężeniem ( right adjoint ) dla funktora {g}. Stosując ta terminologię, funktor kwantyfikatora ogólnego {A} jest prawym sprzężeniem , zaś kwantyfikator szczegółowy {S} jest lewym sprzężeniem dla funktora podstawienia {f^{*}}.

Ach! A co z Sokratesem? Aby móc wypowiedzieć zdanie A = „Dla każdego {x} ze zbioru ludzi {L}, {x} należy do zbioru obiektów śmiertelnych {S}” potrzebujemy znacznie szerszych zbiorów niż zbiór ludzi i zbiór obiektów śmiertelnych. Musimy rozważyć zbiór na którym bycie człowiekiem jest relacją, może być to zbiór istot ( żyjących, fikcyjnych, literackich, mitologicznych itp.). Z drugiej strony potrzebujemy kodomeny która posiada relację śmiertelności. Użyjemy w tym celu zbioru obiektów realnie istniejących. Każdemu obiektowi z tego zbioru ( który realnie istnieje!) przypiszemy „maksymalny czas życia” {T_{max}} w latach i powiemy że obiekt jest śmiertelny kiedy {T_{max} \leq U} gdzie {U = 1000} dla ustalenia uwagi. . Funktorem {f} pomiędzy kategoriami będzie przypisanie maksymalnego czasu życia dowolnej istocie z domeny. Kwantyfikatory są w tym momencie zdefiniowane. Moglibyśmy teraz zacząć badać ich własności, w szczególności całkiem interesujące wydaje się tu że śmiertelność związana jest z pewną stała ( {U=1000} lat), która można by zmieniać, rozważać jej inne wartości ( nieskończoność? zapewne lepiej oddawałaby intuicję śmiertelności ), zbadać jaki wpływ na powstałę modele śmiertelności maja różne inne morfizmy między kategoriami. Czy prowadzi to do czegoś nowego? Jakieś problemy znikają? W przypadku Sokratesa – chyba nie…

Artykuł powstał na podstawie pracy „Axiomatic Method and Category Theory” autorem której jest Andrei Rodin. Praca, co do zasady o silnym zabarwieniu filozoficznym,. zawiera bardzo interesujące uwagi na temat teorii kategorii, napisana jest zaś w kontekście historycznym. W zasadzie jest to książka, liczy sobie bowiem ponad 300 stron. Szalenie interesujący jest fragment ( nie przeczytałem całości, skupiam sie na wybranych zagadnieniach ) dotyczący relacji „obrazu logiki”, jaki powstaje przy zastosowaniu narzędzi z teorii kategorii, do klasycznego obrazu wynikającego ze stosowania metodologii aksjomatycznej ( systemów formalnych). Autor dostrzega istotne różnice w metodach teorii kategorii i w programie formalizacji na sposób hilbertowski. W szczególności w jednym z akapitów pada zdanie o zatarciu się relacji pomiędzy językiem i metajęzykiem, co wygląda bardzo ciekawie, ale przekracza moje zdolności rozumienia. Dotarłem do 150 strony – przede mną teoria toposów, jest więc nadzieja że coś się wyjaśni. Albo że zginę marnie…

 

 

 

    Jakoś od dłuższego czasu chodziła za mną ta piosenka. Zasadniczo nie przepadam za popularnymi hitami. Jakoś tak to jest,że jak coś słyszę wciąż i wciąż z radia, to w końcu nie chce mi się tego słuchać. Oczywiście że chodzi o snobizm. I o odrobinę kręcenia nosem na tak zwane popularne gusty. No ale w końcu niektóre z takich piosenek są dobre. Z trzeciej strony piosenka o której piszę, jest na granicy tego co mi sie podoba. I prawdę mówiąc żaden z coverów jakie słyszałem, nie wypada lepiej. Widać Vanessa coś w sobie ma…

    Znowu popełniam niekompetencję i przetłumaczyłem. Celem było, jak w wypadku tłumaczenia „Carmina Burana”, dopasowanie polskich słów do melodii. Bawiłem się nieźle więc proszę mi wybaczyć efekt. A to chyba najważniejsze. Oczywiście że mój tekst nie jest wierny oryginałowi. Vanessa pisała podobno o swoim dziadku.

    I tak możecie być wdzięczni że nie wpadłem na pomysł nagrania własnego covera…

 

Making my way down town
Walking fast
Faces pass
And I’m home bound         

 

Staring blankly ahead
Just making my way
Making a way
Through the crowd

And I need you
And I miss you
And now I wonder
If I could fall
Into the sky
Do you think time
Would pass me by
‚Cause you know I’d walk a thousand miles
If I could just see you, tonight

It’s always times like these
When I think of you
And I wonder If you ever think of me

‚Cause everything’s so wrong
And I don’t belong
Living in
Your precious memory

‚Cause I need you
And I miss you
and now I wonder
If I could fall
Into the sky
Do you think time
Would pass me by, oh
‚Cause you know I’d walk a thousand miles
If I could just see you tonight

And I, I don’t want to let you know I,
I drown in your memory I,
I don’t want to let this go
I,I don’t.

Making my way down town
walking fast
Faces pass
And I’m home bound

Staring blankly ahead
Making my way
Making a way
Through the crowd

And I still need you
And I still miss you
And now I wonder
If I could fall
into the sky
Do you think time,
would pass us by
‚Cause you know I’d walk a thousand miles
If I could just see you, now

If I could fall
into the sky
Do you think time
would pass me by
‚Cause you know I’d walk a thousand miles
If I could just see you
If I could just hold you, tonight.

   Przejdę ulicę, przez tłum,
spiesząc się,
minę ich.
Praca, obowiązki, dom        

 

Patrząc pusto wprost,
po prostu przejdę,
jakoś minie,
cały zgiełk trosk.

Szukam Cię,
Pragnę Cie,
I myślę sobie:
Czy gdybym umiał,
Twą miłość skraść,
Jak sadzisz czas
Oszczędziłby mnie?
Bo wiesz że chciałbym i tysiąc lat
czekać, by mieć Ciebie, w tę noc.

Wraca wciąż ta myśl.
Wspominam Cię.
I nie wiem czy ty choć pamiętasz mnie.

Bo tyle się stało.
i nie chcę sie
oszukiwać wciąż
pamięcią tamtych dni.

Lecz szukam Cię,
lecz pragnę Cię,
I myślę sobie:
Czy gdybym umiał
Twą miłość skraść,
jak sadzisz czas
oszczędziłby mnie, he?
Bo wiesz że chciałbym i tysiąc lat
czekać, by mieć Ciebie, w tę noc.

Ja. Ja nie chce byś wiedziała
żeś, Ty, Ty spaliłaś mnie cała.
niech już tak jest, jak jest
jak jest.

Przejdę ulicę przez tłum.
Spiesząc się
minę ich.
Praca, obowiązki, dom.

Patrząc pusto wprost,
po prostu przejdę,
jakoś minie,
cały zgiełk trosk.

Wciąż szukam Cię,
Wciąż pragnę Cie,
I myślę sobie:
Czy gdybym umiał
Twą miłość skraść
jak sadzisz czas
oszczędziłby nas?
Bo wiesz że mógłbym i tysiąc lat
czekać, by mieć Ciebie, dziś

Czy gdybym umiał
Twoją miłość skraść,
jak sadzisz czas
oszczędziłby nas?
Bo wiesz że będę i tysiąc lat
czekać, by znów spotkać Ciebie,
by kochać Ciebie, w tę noc.

Reklamy

Enter your email address to follow this blog and receive notifications of new posts by email.

Dołącz do 256 obserwujących.

%d blogerów lubi to: