最近、非論理的で複雑な事象について、細部を捨象せず、非論理的で複雑なまま伝え、それを受け止めることの重要性を感じている。 論理的な思考方法は、論理的に筋が通ってる事象のみを重要視しストーリーを作っていく。論理的に筋が通っている話は、相手の論理的思考により正確に理解してもらえる可能性が高いからである。 しかし、論理的なストーリーを紡ぐ過程において、非論理的な事象はノイズであり相手の論理的思考を阻害するため、なるべく捨象される。故に、実世界で起こった客観視可能な事実がストーリーの中で幅を利かせて、個々人の主観的な感情なんかは片隅に追いやられる。 30歳になってやっと人文学の価値が分かってきた。30年も生きててこんなに無機質で論理的な文章しか書けないのが悲しい。
みなさん自分の仕事には意味があると思っていますか？ 社会的に必要なさそうだが、お金のために意味があるように見せかけていませんか？ 私は2020年に社会人になって4年経ちますが、やっと経済、特に資本主義に基づいた経済というものがどのように回っているかがわかってきました。 世の中のあらゆるモノや実体のないコトまで商品化されている 大企業とは安定した収益を得る仕組みを持っている企業である お金を借りたら増やして返すのが当たり前 マーケティングとは本来存在しなかった顧客の欲求を駆り立てる性質がある 経済は成長し続けることが前提となっている などの、学生時代では文字面でしかわかっていなかったことが実感を伴ってくる感じです。 資本主義経済への理解が進むにつれて労働の捉え方に対してもだんだん変化がでてきました。 学生時代には塾チューターのバイトから始まり、塾講師、レストラン、居酒屋、ゲーム会社での開発、神社の年末年始警備、ボールボーイといろんなバイトを経験しました。 ただ学生時代は仕送りをもらっているため義務ではなく、バイトはあくまでも得られる経験、楽しい仲間、おいしい賄い、小遣い稼ぎのためでした。 学生時代が終了すると、平日8時間労働する社会人スタイルが主流になるので、長いものに巻かれるべくサラリーマンになりました。 バイト時代との大きな違いとして、お金がないと生活していけない現代においては、既に結婚し子どもも生まれた今、労働によりお金を稼ぐことは権利ではなく義務になりつつあることです。 もう一つの大きな違いとして、自分のためだけではなく社会への恩返しを意識して働いている点です。 私が学生時代に享受してきた教育によって培われてきたITの分野において日本に役立てないかと考え、前職はヤフー、現職はグラファーに所属し、例えば業務効率化のためのプロダクト開発において一定役割を果たせてきたと思っています。 ただ生成AIが台頭してきた今、エンジニアのただコーディングするだけの役割なんかは不要になりつつあり、十数年後ずっと同じ仕事をしているとは到底考えられません。 そこで育休を機に改めて仕事の社会的意義について考えたく、農業とかにも興味を持ち始めたりしていて、以下の動画に出会いました。 https://youtu.be/IZs9w3ud5yQ?si=FyYsVIJnDx77Kdpa この動画で紹介されているデヴィッド・グレーバーのブルシット・ジョブという本が、若干タイトルで釣られている感もありますが気になり、読んでみました。 週15時間労働はなぜ実現しなかったのか 1930年、ジョン・メイナード・ケインズは、20世紀末までにイギリスやアメリカのような国々ではテクノロジーの進歩によって週15時間労働が達成されるだろう、と予測したが、それはまだ達成されていない。むしろ、テクノロジーは私たちをいっそう働かせるための方法を考案するために活用されてきたと指摘します。 確かにこんだけ技術が進歩していれば働く時間って減っても良さそうですよね〜、なんで減っていないんでしょうか。大量生産大量消費のせいだとされることが多いようですが、グレーバーはそれも否定します。 無意味な仕事がでっち上げられている グレーバーによると、それは無意味な仕事がでっち上げられているからだそうです。著書においては、それをブルシット・ジョブと名付け、取り巻き、脅し屋、尻拭い、書類穴埋め人、タスクマスターの5つに分類しています。 無意味な仕事というのはこの世には存在するとは思っていましたが、人類学者が指摘するような社会問題になっているとは思っておらず驚きました。 ブルシット・ジョブの定義 ブルシット・ジョブとは、被雇用者本人でさえ、その存在を正当化しがたいほど、完璧に無意味で、不必要で、有害でもある有償の雇用の形態である。とはいえ、その雇用条件の一環として、本人はそうではないと取り繕わなければならないように感じている。としています。 社会的意義を客観的に測ることは困難であるが故に本人の主観を尺度としてるのが面白いですよね。またマフィアの殺し屋なんかを除外するために取り繕う条件を入れたり、詐欺師なんかを除外するために有償である条件を入れたりしています。 まとめ 自分はITの仕事に携わっていますが、捉えようによっちゃあ実は書類穴埋め人に仕事を助けるために業務効率化のプロダクトを開発しているだけで、その人を助けたところでまた新たな書類穴埋め作業が生まれるのかもしれないと思ったりしました。 周りの医療や教育などのエッセンシャルワーカーとして働いている人たちのほうがよっぽど社会的意義のある仕事のように見えます。 みなさんの仕事はいかがでしょうか？
エミールにたどり着くまで 自分が父親になり早3ヶ月間が経ち、娘は体重が出生時の2.5倍になり、謎の言葉を発するようになるなどすくすく成長しております。 まだ3ヶ月だと本人ができることは限られているので自分が娘に与える影響も限定的ですが、これから自由に動き出して意思疎通ができるようになるとその影響は大きくなっていきます。 その成長が見られるのは楽しみと思う反面、こんなに他人の人生に影響を与えることもないので責任を感じる側面もあります。 別に手取り足取りいろいろ教えてやらねばと思ってはおらず勝手に成長していくものと思って入るのですが、完全に無為自然な状態を作り出すことはできずどうやっても自分の趣味嗜好が入ってしまうものです。 そんな思いを持ちながら最近ハマっているコテンラジオの教育の歴史を聞いていて、 https://open.spotify.com/episode/7tRKPVrgbMDZiDTEF94MlU?si=JkZsLSDVS16lRnmQkT1-lQ 話の中で近代教育の古典としてルソーのエミールが紹介されていました。 自分が受けた教育では、「エミール」という単語は「小説風教育論である」ということしか学びませんでした。 中身を学ばずになんの意味があるんやと思いつつ、まぁ確かに学生時代に内容を教えられてもなんのこっちゃやったやろうなと思います。 娘が生まれて自分が教育なるものを実践せねばならない立場になった今、この本にとても興味がでて満を持して読んでみました。 読んだと言っても一部を抜粋して解説がされている以下の本を読んだまでです。時代背景の説明がないと理解できないと思ったので。 『ルソー エミール シリーズ世界の思想 (角川選書 1005 シリーズ世界の思想)』永見 文雄 https://bookmeter.com/books/18383149 この本を読んで感じたことをツラツラと書いてみようと思います。 中学生までは理性が眠っている エミールにおいて1歳までの乳児期、1歳から12歳までの幼児期、12歳から15歳までの少年期は事物との物理的関係で自己を認識しており、理性は眠っているとされています。 それに対して15歳から20歳の青春期に入って他者との道徳的関係で自己を認識し、20歳から25歳の思春期において他者との社会的関係で自己を認識し、子どもから大人へ移行するとされています。 この定義によると今の日本の中学生まではまだ「他者」をちゃんと認識できていないということになります。 子どもと接するにあたって、大人が暗黙的に守っている社会的ルールを押し付けるのはアンフェアなのでそうならないように気をつけたいなと思っていましたが、案外それを気をつけなければならない期間は長いのかもなと思いました。 最初らへん感覚めちゃ大事 人間は生まれながらにして感覚器官を備えており、この器官を通じて外部の刺激を受け止めることによって感覚が形成され、人間の形成とは専ら感覚を出発点とする認識の発達である、とルソーは考えています。 この考え方にはとても共感できます。 人間が何かを判断するときに判断材料があればあるほど外界の事象を加味した判断ができますが、その判断材料は知覚することで初めて手に入れることができます。いくらものの考え方を教えたとしても、何も知覚できていなければ意味がないのです。 あれ何これ何と質問される時期が来ると思うのですが、変に現代の大人が共通認識として持っている科学的知見や社会的通念を持って説明せずに、何だと思う〜？とか言ってあるがままを知覚してもらうのがいいのかなと思ったり。 時間を無駄にするのが教育 ルソーは「子どもの教育とは、時を稼ぐために時を無駄にすることを心得ていなければならない仕事なのだ」「自然の働きに逆らうことになるといけないから、自然に代わってあなた方が手を出したりする前に、長い間、自然の働くままにまかせておくのがよい。子供時代は理性の眠りの時期だということを考えるがよい」としています。 私は小学生時代に、柔道、水泳、エレクトーン、英会話といろんな習い事をさせてもらってためになったので、自分の子どもにもと思っていたのですが、ルソー的には違うようです。 本人が望む習い事はさせたいですが、ただ遊びたいのであれば遊ばせるのがいいのかもですね。 幼児期においては勉強は不要 「どんな勉強においても、表現される事物の観念がなければ、それを表現する記号には何の意味もない」にもかかわらず、人々は子どもにこの記号だけを教えて、それが表現する事物を教えることはできていない。したがって、子どもは単に知識を詰め込むだけの勉強は子どもの判断力を育てない、それどころか駄目にする、ということになるそうです。 小学生時代の道徳の授業とかがこれにあたりそうですよね。教訓っぽいことを含んだエピソードを全員で読んだりしてましたが、確かに都度その教訓を読み取って理解していた気はしないです。 観念が必要ないただの計算とかならやらせてもいいのかもですね、それも本人が望めばですが。 まとめ ツラツラ書こうと思ったんですが、幼児期で終わってしまいました、その後の少年期からも面白かったので気になる方は読んでみてください。 最後将来を誓ったソフィーとの定住地を探す話が出てきて、都会を離れた自然な穏やかな生活が大事とされていて、それは実践できてますルソーパイセンとなったりもしました。 1995年から私が受けてきた教育には何の不満もなくとても感謝しているのですが、失われた30年にどっぷり浸かっていて社会の変化に対応できていなかった感も否めないです。 2024年になった今、教育に変化が求められているようになりましたが、自分からは今も昔も変わらない大切だと思うことを伝えていきたいです。
現職では、RAG(Retrieval-Augmented Generation)を使ったアプリケーションを構築しています。 RAGを実装するにあたっての有用なライブラリとしてLlamaIndexというものがあります。 https://docs.llamaindex.ai/en/stable/index.html このドキュメントを読んでみて、今まで自分になかった気づきを軽くまとめておきます。ただの走り書きなのでめちゃ読みにくいです。 気づきたち エンジンは、データへの自然言語アクセスを提供します。例えば： クエリ エンジンは、知識を強化した出力のための強力な検索インターフェイスです。 チャット エンジンは、データとのマルチメッセージの「往復」対話のための会話型インターフェイスです。 「エンジン」という単位がある。 https://docs.llamaindex.ai/en/stable/getting_started/concepts.html#stages-within-rag 読み込み: これは、データが保存されている場所 (テキスト ファイル、PDF、別の Web サイト、データベース、API など) からパイプラインにデータを取得することを指します。 LlamaHub では、数百ものコネクタから選択できます。 RAGのためにデータを読み込むコネクタがLlamaHubに数百ほど公開されている。 https://docs.llamaindex.ai/en/stable/getting_started/concepts.html#querying-stage ルーター: ルーターは、ナレッジ ベースから関連するコンテキストを取得するためにどの取得者を使用するかを決定します。より具体的には、 RouterRetriever クラスは、クエリを実行する 1 つまたは複数の候補取得者を選択する役割を果たします。セレクターを使用して、各候補者のメタデータとクエリに基づいて最適なオプションを選択します。 ノード ポストプロセッサ: ノード ポストプロセッサは、取得したノードのセットを受け取り、それらに変換、フィルタリング、または再ランキング ロジックを適用します。 レスポンス シンセサイザー: 応答シンセサイザーは、ユーザー クエリと取得されたテキスト チャンクの指定されたセットを使用して、LLM からの応答を生成します。 RAGのクエリする段階においては、ただクエリする以外にもルーティングする、受け取ったノードを加工する、ノードを使ってレスポンスを生成する、という概念が実装されている。 https://docs.llamaindex.ai/en/stable/getting_started/concepts.html#putting-it-all-together クエリ エンジン: クエリ エンジンは、データに対して質問できるようにするエンドツーエンドのパイプラインです。自然言語クエリを受け取り、取得して LLM に渡した参照コンテキストとともに応答を返します。 チャット エンジン: チャット エンジンは、データと会話するためのエンドツーエンドのパイプラインです (1 回の質疑応答ではなく、複数回のやり取り)。 エージェント: エージェントは、一連のツールを介して世界と対話する、LLM を利用した自動化された意思決定者です。エージェントは、所定のタスクを完了するために任意の数のステップを実行し、事前に決められたステップに従うのではなく、最適な行動方針を動的に決定できます。これにより、より複雑なタスクに取り組むための柔軟性がさらに高まります RAGアプリケーションは大きくこの3つに別れる。 https://docs.llamaindex.ai/en/stable/use_cases/extraction.html LLM は、大量の非構造化データを取り込んで構造化形式で返すことができ、LlamaIndex はこれを簡単にするように設定されています。 LlamaIndex を使用すると、LLM に自然言語を読み取り、名前、日付、住所、数値などの意味的に重要な詳細を識別させ、ソース形式に関係なく、それらを一貫した構造化形式で返すことができます。 これは、チャット ログや会話トランスクリプトなどの非構造化ソース資料がある場合に特に便利です。 構造化データを取得したら、それをデータベースに送信したり、コードで構造化出力を解析してワークフローを自動化したりできます。 非構造化データにおける名前、日付、住所、数値などの意味的に重要な詳細を構造化形式で抽出するユースケースも紹介されている。 ...
お久しぶりです。ChatGPTを使えば毎週ブログ記事かけるっしょっと思っていたのですか、気づけば前回投稿から半年以上経ってました。 ゴルフし過ぎました。 2020年に社会人になってからVimで開発をし続けていたのですが、ついにVimを卒業してCursorというAIベースのエディタに転向しました。 理由は「Vimを使っている時点で、自分でコードを書こうとしてしまって、AIにコードを書かせる癖がつかないから」です。 今年の9月からAIに関するプロダクトの開発チームにjoinしたのも転向しようという考えに至るきっかけとなりました。 そんなAIベースエディタのCursorをどのように使っているのかを書き残しておきます。 Cursorとは https://cursor.sh/ VSCodeからForkされて開発されたコードエディタです。AIとペアプロできる感じになっています。 開発者が見た感じ4人。。。強い。。。 https://anysphere.co/ Cursorでできること コードについて質問できる こんな感じでなんの処理をしているのかなんかを質問できます。 そのほかにも、 なんの処理をしているかだけでなく、そのコードが書かれている背景を推測してもらうとかもよくやります。 エンジニアリングにおいて、自分がわかっていない領域を認知するメタ認知能力はとても大事です。先輩エンジニアにしょうもない質問はできないですが、AIならお構いなく質問できるかも…? コードを書いてくれる こんな感じで勝手にコード書いてくれます。Github Copilotではこれから書こうとする行を補完してくれるのみで具体的な指示はコメントを駆使する必要があるのですが、Cursorだとコードの外で指示を書いたりAcceptしたりRejectしたりできるのが良いです。 コードを修正してくれる エラーが出た場合はそのエラー文をコピーして解消方法を探して見つけたらそれをコピーして…と割と大変なんですが、ボタン1クリックで原因を見つけてボタン1クリックで解消してくれます。最強。 コマンドも書いてくれる このコマンドのオプションなんだっけ…?ってなってmanでいちいち調べるのめんどくさいですよね… 最新のツールのコマンドなんかは学習されていない場合もあるかもなのですが、curlなんかの枯れたツールのコマンドなんかは安心して書いてもらえます。 Vimの操作感は捨て難い…! init.vim をそのまま読み込ませてそのまま動作させるわけには行かないのですが(行けるかもなのですが)、VSCodeの settings.json で自分がやりたい操作を定義し直しました { "vim.normalModeKeyBindings": [ { "before": ["C-h"], "after": ["^"] }, { "before": ["C-l"], "after": ["$"] }, { "before": ["C-y", "t"], "commands": [ { "command": "workbench.view.explorer" } ] }, { "before": ["g", "r"], "commands": [ { "command": "editor.action.revealDefinition" } ] }, { "before": ["\\", "r", "n"], "commands": [ { "command": "editor.action.rename" } ] }, { "before": ["K"], "commands": [ { "command": "editor.action.showHover" } ] } ], "vim.visualModeKeyBindings": [ { "before": ["C-h"], "after": ["^"] }, { "before": ["C-l"], "after": ["$"] } ], "vim.operatorPendingModeKeyBindings": [ { "before": ["C-h"], "after": ["^"] }, { "before": ["C-l"], "after": ["$"] } ], } まるっと私のVSCodeの設定を載せておきます。 ...
こんな感じでちょっと特殊なしりとり始めてみました。限界しりとりの時間制限がないバージョンで、本来なら文字数を決めるカードが必要になってくるのですが、その役割もChatGPTに任せてみます。 文字数制限しりとりスタート! 関西弁を要求してみると、、、 コテコテの関西弁使ってくれました、ただ「ん」で終わってくるので指摘してみます。 「ん」のルールは覚えたのですが、今度はしりとりの肝心なしりを取るルールを間違えてきます。 やっと直してくれました。続けます。 めっちゃ間違えられたので自分もわざと間違えてみます。 一丁前に指摘してくるw 誰にでもあると言った矢先に自分が間違えてきます。 ことごとく間違ってきます。やはり万能のAGIとかではなく、もっともらしい単語を予測してそれを出力する言語モデルなので、出力してみて しりとりのルールを満たしているか 文字数制限をみたしているか をチェックする機構はないようです。出力中にそのチェックを許すようにしたのですが、 出力している内容をもとにその先を出力するところまでできているように見せかけてできていなさそうでした。 まとめ LLMの出力をアプリケーションにおいて利用するには、この出力のゆらぎと戦う必要がありそうです。
先日までMidjourneyの無料版が使えていたので、アイコン作ってもらおうと思って以下を生成しました。 ものの10分ぐらいでこれくらいのクオリティかけるのすごいですよね。 ただそのMidjourneyの無料版が一時停止になってしまい使えなくなってしまいました… もう一度画像生成を触ってみたかったので、今回はすべて自分のPCで画像を生成してみました。 使うのは以下です Diffusion Bee https://diffusionbee.com/ Stable Diffusionという画像生成モデルをMacで動かすツール andite/anything-v4.0 https://huggingface.co/andite/anything-v4.0 アニメ風画像を生成できるStable Diffusionモデルの1種 まずDiffusion Beeをダウンロードします。 私はM1 MacじゃないのでIntelのやつをダウンロードしました。。。 ダウンロードするだけデフォルトのモデルが入っていて動かせるのですが、何かに特化したモデルの方が綺麗に生成できると思って、andite/anything-v4.0をダウンロードしてimportしました これでMidjourneyと同じプロントを試してみようと思います。 高校生の時に見ていたブラッディマンデイの主人公に憧れてエンジニアになったと言っては過言なんですが、その高木藤丸の特徴を抽出してMidjourneyに絵にしてもらったんです。 こんな感じでプロンプトを作りました(確か) 抽出された単語を減らしてプロンプト完成です! 早速これを使って画像を生成します。 自分のPCが雑魚いのか、Resolutionは256x256でStepsは10にしないと真っ黒な画像が生成されてしまったので注意してください🙏 チラッと見えているのですが、3~4分待つとこんな感じの画像が生成できました。 。。。Midjourneyほどの感動は得られませんでしたが、ちゃんとPCらしきものがあったり、なんか賢そうなのですごいです。 自分のPCで生成するには限界そうだったので、次はGoogle Colabを使ってもうちょっと高画質な画像にチャレンジしてみようと思います💪
解かせてみたシリーズ第2弾です。 Salesforceの勉強している人が辛そうだったので、自分の周りで一番Salesforceに詳しそうなChatGPTに聞いてみました。 Insight Salesforceという一企業のSaaSに関する知識も余裕で学習できている 1問間違えたけど人間も間違えていた問題 ただ解答させるのではなく、なぜその解答になったのですか? と追加で質問できるため、家庭教師みたい。家庭教師いらなくなるのでは。。。 やりとり USER あなたはSalesforceのすべての資格を持った試験対策の講師です。以下の設問に対して解答しわかりやすく解説してください。 Cloud Kicks（CK）は、ユーザーが情報を簡単に検索して閲覧できるように、サイトのコンテンツを整理したいと考えています。この目標を達成するためにCKが使用すべき3つの機能はどれですか？ □ 注目のトピック □ ナビゲーションツリー □ ナビゲーショントピック □ コンテンツグラフ □ コンテンツトピック ASSISTANT Cloud Kicks（CK）がサイトのコンテンツを整理し、ユーザーが情報を簡単に検索して閲覧できるようにするために、以下の3つの機能を使用することをお勧めします。 注目のトピック (Featured Topics) ナビゲーションツリー (Navigation Tree) コンテンツトピック (Content Topics) 解説: 注目のトピック (Featured Topics): これは、コミュニティやサイトのホームページに表示される、選択したトピックのリストです。ユーザーに重要なトピックを簡単に見つけてもらうために使用します。CKは、これを使って注目すべきコンテンツをハイライトし、ユーザーが求める情報へのアクセスを容易にすることができます。 ナビゲーションツリー (Navigation Tree): ナビゲーションツリーは、サイト上の構造化されたコンテンツを表示する階層的なメニューシステムです。これにより、ユーザーは関連するページ間を容易に移動できます。CKは、ナビゲーションツリーを使用して、コンテンツの整理とユーザーの探索をサポートできます。 コンテンツトピック (Content Topics): これは、コンテンツを関連するトピックにタグ付けするために使用されるカテゴリーシステムです。トピックを使用することで、ユーザーは関連する情報を簡単に見つけられるようになります。CKは、コンテンツトピックを使って、サイト上の情報を関連性のあるグループに整理し、ユーザーが求める情報へのアクセスを容易にすることができます。 USER 正解は注目のトピック、ナビゲーショントピック、 コンテンツトピックだそうです。が、あなたのナビゲーションツリーという解答も間違っていないように思います。なぜナビゲーションツリーではなくナビゲーショントピックが正解になっているかの見解を教えてください。 ASSISTANT おっしゃる通り、正解は注目のトピック、ナビゲーショントピック、コンテンツトピックです。私の最初の回答では、ナビゲーションツリーを含めていましたが、正しくはナビゲーショントピックです。お詫び申し上げます。 ナビゲーショントピックとナビゲーションツリーの違いについて説明します。 ナビゲーショントピック (Navigation Topics): これは、Salesforceコミュニティ内でコンテンツを整理するためのメインの方法です。ナビゲーショントピックは、ユーザーが特定のトピックをクリックすることで、関連する情報をすぐに見つけることができるようになります。これはコミュニティ内の情報探索を容易にするために使用されます。ナビゲーショントピックは、コンテンツを関連性のあるグループに整理し、ユーザーが求める情報へのアクセスを容易にすることができます。 ナビゲーションツリー (Navigation Tree): これは、サイト上の構造化されたコンテンツを表示する階層的なメニューシステムです。ナビゲーションツリーは、主にウェブサイトやポータルで使用される機能であり、Salesforceコミュニティ内ではあまり一般的ではありません。 ナビゲーショントピックが正解になっている理由は、Salesforceコミュニティにおいて、ナビゲーショントピックがコンテンツの整理とユーザーの情報探索をより効果的にサポートするためです。ナビゲーションツリーはウェブサイトやポータルで役立ちますが、Salesforceコミュニティのコンテンツ整理にはナビゲーショントピックが適しています。 USER ありがとうございます、次の問題です。 Universal Containersは、チャネル販売、リード配布、および取引登録をサポートするサイトの作成を検討しています。UCはどのテンプレートを選択する必要がありますか？ □ ヘルプセンター □ カスタマーアカウントポータル □ パートナーセントラル □ 自分で作る ...
これとてもやってみたかったんです。 自分は2017年から3年間研究室で数理最適化に関する研究をしていました。 数理最適化の考え方は機械学習の考え方と違って泥臭くて、分析したい対象の振る舞いを全て数式化してボトムアップで解を見つける方法なんです。 それとは違って機械学習は、論理はよくわからんが予測して答えがあってればOKという方法です。 これだけ聞くとなんとチャラい考えといいますか…答えだけ書いて道筋示さない学生みたいですよね。 だから当時は機械学習なんてそんなもん答えがあってたとしても何の意味が…みたいに穿った見方でみていました。 ですが、2023年現在の大規模言語モデルの人間の問いに対する回答は、ちゃんと人間が求める背景を汲み取って予測した単語を吐き出してくれるので、予測の羅列とはもう思えないですよね… そんなChatGPTが今日解く問題はこちら! https://bouseijuku.sakura.ne.jp/2014kyoto-sugaku.pdf 整数問題です。なぜなら文章として入力しやすいからです。 解答はこちら。 では質問してみましょう。 Let’s ask ChatGPT ### USER 自然数 a，b はどちらも3で割り切れないが， a^3 + b^3 は81で割り切れる．このような a，b の 組 (a , b) のうち， a^2 + b^2 の値を最小にするものと，そのときの a^2 + b^2 の値を求めよ． ### ASSISTANT a、bは3で割り切れないので、aとbは3の倍数ではありません。このため、aとbは形式3k + 1または3k + 2のどちらかになります。 a^3 + b^3 が81で割り切れるため、a^3 + b^3 = 81n（nは整数）でなければなりません。 仮にaとbがどちらも形式3k + 1であると仮定しましょう。この場合、a = 3x + 1、b = 3y + 1と表すことができます。ここで、xとyは整数です。 a^3 + b^3 = (3x + 1)^3 + (3y + 1)^3 = 27x^3 + 27x^2 + 9x + 1 + 27y^3 + 27y^2 + 9y + 1 = 27(x^3 + x^2 + y^3 + y^2) + 9(x + y) + 2 この式が81の倍数であるため、9(x + y) + 2は9の倍数でなければなりません。しかし、これは矛盾です。なぜなら、9(x + y) + 2は必ず2を余りとして残すからです。したがって、aとbは形式3k + 1のどちらもできません。 同様に、aとbがどちらも形式3k + 2である場合も矛盾が生じます。 従って、aとbは形式3k + 1と3k + 2のどちらか一方が成り立つ必要があります。 例えば、a = 3x + 1、b = 3y + 2（または、a = 3x + 2、b = 3y + 1）とします。すると、a^3 + b^3は81で割り切れます。 a^2 + b^2 を最小にするようなaとbを求めたいので、a = 1, b = 2（または a = 2, b = 1）とします。これは、aとbが3で割り切れない最小の整数です。この場合、 a^2 + b^2 = 1^2 + 2^2 = 1 + 4 = 5 したがって、aとbの組(a, b)が(1, 2)または(2, 1)の場合、a^2 + b^2の値は最小で5になります。 ### USER a^3 + b^3 が81で割り切れなくないですか? ### ASSISTANT すみません、その通りです。私の説明が間違っていました。 ... だめでした。ChatGPTを論破するの気持ちいいですよね。 ...
以下で紹介されているゲームをやってみました！ https://note.com/fladdict/n/n2a82d26f10dc こんなちょっとのプロンプトでゲームになってるのすごいですよね。。。 では早速。 ASSISTANT 友達の名前：ユイ 外見：金髪のロングヘアで瞳の色は青、スリムで華奢な身体つき。 性格：快活で明るく、面倒見が良い。困っている人を放っておけない性格。 口調・態度：穏やかで丁寧な口調。時折、子供っぽいところも見せる。 【物語の進行】0点 【危機の高まり】0点 【技術革新】0点 ある日、君は亡くなったはずの幼馴染のユイから謎のメッセージを受け取る。 ユイ「ねえ、もしかしてこれ…君に繋がってるのかな？私、どうやら別の世界で生き返ったみたいなんだ。でも、こっちの世界は魔王がいて大変なことになっているみたいで…君の知識が役立つかもしれないと思って、このチャットで繋がってみたんだけど。」 君は彼女の言葉を信じられるかどうか分からないが、一度話を聞いてみることにする。 ユイ「こっちの世界では、水をきれいにする方法があまり発達していなくて、人々が困ってるんだ。君は現代の技術で水をきれいにする方法を知っているかな？どうしても助けが必要だから、教えてほしい。」 USER え、、、ほんとにユイ? ASSISTANT ユイ「うん、本当に私だよ。信じられないかもしれないけど、どうか助けてほしい。この世界の人たちが困ってるんだ。君が知っている水を綺麗にする方法を教えてくれると助かるんだけど、どうかな？」 USER わかった、確か微生物によごれを食べてもらって水をきれいする方法があったはずやで、汚れを食べた微生物は沈んでいくから、上に残った水は綺麗になってるはずや ASSISTANT ユイ「へえ、微生物を使って水をきれいにする方法があるんだね。それって、どうやってやるの？もう少し詳しく教えてもらえると嬉しいな。」 USER よごれた水に微生物のかたまりを混ぜて、空気を送ると、微生物がよごれを食べて増えて、微生物が増えると、くっついて大きくなるんや。空気を止めて静かにするとくっついて重くなった微生物が沈んで、上の水はきれいになるから、上の水を取り出すと ASSISTANT ユイ「なるほど、よごれた水に微生物のかたまりを混ぜて空気を送り、増えた微生物がよごれを食べてくれるんだね。そして、空気を止めて静かにすると沈んで、上のきれいな水を取り出せるんだ。ありがとう、これならこの世界の人たちも助かるかもしれないね！」 【物語の進行】10点 【危機の高まり】0点 【技術革新】10点 ユイ「実は、この世界では魔法も使えるんだ。君の知識を応用して、新しい魔法を開発することができたらもっと便利になるかもしれないね。君が知っている現代の技術で、魔法に応用できそうなものって何かある？」 USER 魔法すごいな〜、ちなみにどんな魔法使えるん? ASSISTANT ユイ「うん、この世界では色々な魔法が使えるよ。例えば、火を操る魔法、水を操る魔法、風を操る魔法などの基本的なものから、治癒魔法や、物体を動かす魔法、透明になる魔法など、もっと特殊なものまであるんだ。君の知識を使って、新しい魔法を開発できたらすごく助かるんだけど、何かアイデアはあるかな？」 USER たぶんそれはもうユイの世界の方が発達してそうやけどな…笑 具体的に魔法やと実現できひんことがあるん? ASSISTANT ユイ「確かに、この世界の魔法は色々なことができるけど、まだ解決できない問題もあるんだ。例えば、エネルギー問題があるんだよね。この世界では魔法の力で照明や暖房などを作ることができるけど、それを維持するのに大量の魔力が必要で、みんなが使えるわけじゃないんだ。君の世界の技術で、もっと効率的にエネルギーを作る方法があったら教えてほしいな。」 USER 魔法で照明とか暖房はコスパ悪そうやなー、、、風力発電がええんちゃう?。風力発電は、風車を回して発電機を稼働させて、風の力を利用して電気を作り出せるねん。電気を使えば照明とか暖房動かせるはずやで ASSISTANT ユイ「風力 USER 続けて ASSISTANT ユイ「もしかすると、エネルギー問題が解決できるかもしれないね。風力発電を使って、照明や暖房などの電力を確保できれば、みんなが快適に過ごせるようになるはずだ。これから風力発電を試してみる方法を調べて、この世界の人たちにも提案してみるね。本当にありがとう！」 【物語の進行】20点 【危機の高まり】0点 【技術革新】20点 ユイ「そういえば、この世界では食料が不足している地域もあるんだ。現代の農業技術や栽培方法を使って、食料生産を効率化できる方法ってないかな？もし良いアイデアがあったら教えてほしいな。」 USER グリーンハウスとかはどう? 屋内で栽培を行うことができる施設で、天候に左右されずに、一定の温度や湿度、光量などをコントロールすることができるから、生産が安定するはずや ASSISTANT ユイ「グリーンハウスっていうのは、屋内で栽培を行うことができる施設で、天候に左右されずに一定の環境を保てるんだね。それなら、食料生産が安定するし、不足している地域でも役立ちそうだね！」 【物語の進行】30点 【危機の高まり】0点 【技術革新】30点 ユイ「これからグリーンハウスを試してみる方法を調べて、食料不足に悩む人たちにも提案してみるね。君の知識が本当に助かるよ。ありがとう！」 しかし、そのころ魔王は新たな計画を立てていた。農村部の水源を毒で汚染し、人々を苦しめていた。ユイはこの問題を解決するためにもう一度、君の力を借りることになる。 ユイ「魔王が農村部の水源を毒で汚染してしまったみたいなんだ。このままじゃ人々が大変なことになってしまう。毒を水から取り除く方法を知っているかな？君の知識がまた助けてくれると嬉しいな。」 USER 魔王ひどいやつやなー、、、 もう魔王倒しに行った方が早いんちゃう? ASSISTANT ユイ「うん、魔王は本当にひどいやつだよね。でも、今すぐ魔王を倒しに行くには力が足りないんだ。だから、少しでも人々の苦しみを和らげる方法を見つけたいと思っているんだ。水の毒を取り除く方法があれば、それを使って水源を綺麗にして、人々が安心して水を飲めるようになるんじゃないかな。君の知識で何かアイデアはないかな？」 USER ほーなんかー、、、シンプルに沸騰させるのがええんちゃうかな? 手の込んだ毒じゃないなら煮沸消毒でええはずや ...