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Code Interpreter（コードインタープリター）とは、ChatGPTが提供する公式プラグインの一つで、このプラグインを利用することで、ChatGPT上でPythonを使ったコードの実行や、ファイルのアップロード・ダウンロードができるようになります

まず使い方

現時点では課金アカウントしか使えません。

できること

サンプル論文はnature machine intelligenceです。

長い文章や論文の内容を要約して、読者が選択する時間と読む時間を節約できるようです。

自然言語で指示
- unzipと画像処理という2つの作業を分けて、順番に実行したようです。
- 漢字のファイル名がまだ正しく表示できません。（漢字フォントファイルが必要ようです。）
- 最初のzipファイルはzip -r file.zip file1.txt file2.txtのようなコマンドで生成する方が良いです。MacOSのzip機能は変なファイルを巻き込むようですから。
- 処理後の1枚画像：
更に細かい処理を指示
- 自動的に足りない情報を質問するようです。
- フォントファイルを提供し、色とサイズを指定します。
- 成果物：
- AIが生成したソースコードが完全ではなかったので、順調とはいきませんでした。例えば：
  - AIは処理に必要なpythonライブラリを導入し忘れていたので、以下のようなエラーが発生しました。
  - 対話が長すぎて、その前に生成したファイルが失われました。
- 問題の原因を指摘すれば、AIが自身で改修できます。

上記の実行では、自然言語で画像処理、文字を画像化することを試しました。
現時点では、AI自己デバッグがまだ弱いようです。ソースコードの確認が必要です。

サンプルデータはIBM Supply Chain Intelligence Suiteを使います。

これからAIは会社戦略、経営提案、問題発見などの分野で役に立つようになります。

目標を説明すると、AIは自分で方法を決めて、解決するツールです。
英語を使ったほうがいいです。日本語の場合は実行されないかもしれません。
- python環境では、漢字フォントファイルがないので、文字化けしやすいです。フォントファイルをアップロードすることで解決できます。
AIはうまく人間の意味を理解できないので、ユーザーの高い文字表現能力を求めます。
- それても成果物の人工確認が必要です。
現時点では、AIのデバッグ能力が弱いので、利用者からの指摘が必要です。
- 長く相談すると、環境がリセットされます。ここまでの内容が忘れられます。
python環境には色々な制限があり、もし実行できない場合は、ソースコードが提供されます。ローカルの環境を用意する必要があります。
- 大きなファイルの処理はまだできません。タイムアウトになりますので。
まだbeta版ので、未来のバージョンでは上記問題が解決されられると思います。