考えるための道具
計算機は人間が考えるための道具です。
計算機を人間が考えるため以外に使うことを考えることはありません、
新人であろうが、新入生であろうが、計算機を人間が考えるための道具として使えば、道を外さないでしょう。
東大・松原仁教授が語る「ChatGPTとの付き合い方」
だよねと思っている朝、Twitterのつぶやきから考えたことを記録する。
「仕様がどうあるべきか」とか「検査すべき項目は何か」はドメイン知識や社会の暗黙知によるところがあるので、そこの橋渡しとかbootstrapをChatGPTに何とかやらせられないですかね。
— Keigo Imai (@keigoi) April 14, 2023
「設計におけるChatGPT系の利用は特異解がいいか一般解がいい」は、行事「ChatGPTなどの活用方法を発信しよう」「新人プログラマ応援_記事投稿キャンペーン」参加記事でもあります。
ChatGPTなどの活用方法を発信しよう！
新人プログラマ応援 - みんなで新人を育てよう！
<この項は書きかけです。順次追記します。>
一般解と特異解
1階線形微分方程式の一般解の導出
MATLABのSymbolic Mathを利用して微分方程式の特殊解を求める(未定係数法で)
ax+by=cの整数解（と拡張互除法の解説）
上記TwitterのMSGを読むまでは、じぶんがやるなら設計におけるChatGPT系の利用は特異解がいいと思ってた。
数値近似解
領域知識、社会の暗黙知
DataRobotのような機械学習のアルゴリズムを複数働かせると、
日本製鉄の圧延工程での数値計算に基づく改善を実現する事例がある。
これは、領域知識でも、社会の暗黙知でもない。
それまで人間の努力で解析できていなかったデータを、山師が掘り当てるような感じ。
ものごとの発見には、領域知識、社会の暗黙知以外の方法もある。
製造業における機械学習
設計
ソフトウェア開発で、仕様から決めたがる人によくであう。
受託開発をしているとそれが一般的らしい。
自分では、自社開発か、パッケージ開発しかほとんどしたことがない。
自社開発、パッケージ開発では、
設計からはじめるか、
解決したい問題分析から始める。
設計と分析は表裏一体で、分析しょうとするとなんらかの設計は必要で、
設計しようとすると、分析しながらしか設計はできない。
仕様は、設計・分析が済んだ状態で、自動生成すればいい。
状態遷移(state)、時系列(sequence)、刻時(timimng)
設計と呼んでいるのは、状態遷移、時系列、刻時などの図でもいいし、言語記述でもいい、一連の体系です。
利用事例(use case)のような具体的なものから始めてもいいと思います。利用事例は、時系列、刻時の一例なのかもしれません。
利用事例からはじめると、分析がしやすいです。分析を蓄積して、より抽象的な状態遷移を設計してみるのもいいかもしれません。
試験
試験項目の洗い出しは、設計段階で実施したHAZOPの結果を用いるとよい。
ちょけねこ たんじょうびのおくりもの
設計が詳細になってから実施してもよい。
HAZOPの11種類の魔法の言葉を、ChatGPTにかけてもいい。
no
reverse
other than
more
less
as well as
part of
before
after
early
late
trizも使うと良いかもしれない。
安全分析における HAZOP-TRIZ連携の試み
ちょけねこ たんじょうびのおくりもの はいふさきと かつどう
人間が考えなくても出てくるものは利用すればいい。
API(Application Programable Interface)
APIなどの仕様から設計を始める人たちは、なんどか設計を繰り返して、そのうちの共通部分をAPIにする場合には、特に問題はないかもしれません。
設計から始めている。
設計する前に、複数人でAPIの仕様を決めるひとたちの成果で、なにかいいものに出会ったことはありません。
誰か一人が、その人の設計経験に基づいて、APIを決めたときには、無駄なものは見なかったような気がします。
人月の神話, Jr. フレデリック・P ブルックス
回答案
設計におけるChatGPT系の利用は特異解がいいか一般解がいいか
特異解だけに絞ってもいいし、
一般解だけに絞ってもいいし、
両方求めてもいい。
解または近似解があるものなら。
例えば質問は、
一般解を求めて下さい。
特異解の一つを示してください。
数値解を求めて下さい。
前後に事前条件、事後条件、普遍条件を書くといいかもしれないです。
三方良し
私(固有名詞 所属 生年月日 住所)にとって何がいいことになりますか。
お客様(固有名詞 所属 生年月日 住所)
にとって何がいいことになりますか。
社会にとって何がいいことになりますか。
「三方よし」への三つのあり方
検証
何か確からしさを検証したければchatgptを使ってもいいし、別のシステムを使ってもいい。
蛇足
最初に参照した記事と、下記記事を比べると、同じ大学の人間とも思えないような気が最初はした。
計算機は人間が考えるための道具で、それをいかに社会に役立てるかという考えれば、人の命に関わればいいかもしれない。
生成系AI(ChatGPT, BingAI, Bard, Midjourney, Stable Diffusion等)について
教育・情報担当理事 声明でChatGPTなど生成系AIへの向き合い方を提示
ルビコン河をこれまで何度渡ってきただろう。
将棋、囲碁がプロに勝ったのは、プロが機械学習を育てたからとはいえ、衝撃だった。
画像検索で人間よりも高速で、仕事で使えるようになったのも衝撃だった。
翻訳ソフトが機械学習で圧倒的になったのも衝撃だった。
DataRobotなどの機械学習を並列で走らせることにより、暗黙知、領域知識を膨大なデータから抽出することに成功し、現実的な解を得たのも衝撃だった。
ChatGPTも、人間が考えるための道具として使えばいいことに変わりはない。
人のために使うか、人を殺すために使うかの違いはある。
ちょっと見逃すと、人のためにと思った道具を人を殺すために使うかもしれないことを考慮に入れつつ。
生命工学
ある方のFacebookの書き込みへの私の意見。
chatgpt系のシステムの生命工学の未解決問題の特異解の発見に使ってください。
一般解を求めるのが下手で、特異解の探索ばっかりやってきたから、思い込みかもしれないとふと思った。
生命工学に絞っているのは、道具の使い道の議論を限定して参加したいため。
計算機は戦争で用いる道具として発展してきた。
原子力工学も、戦争で用いる道具として発展してきた。
人間の命、生命の命を救うための道具として、計算機を用いる筋道をひらかなくちゃっていうあせりがあるかもしれない。
生命工学といっても、遺伝子操作による生命兵器を作れてしまうかもしれない。
生命工学をやれば、人の命を救えるとは限らない。
社会事象は、逆も真だということを、頭のどこかに埋め込んでおくといいかもしれない。
計算機の中に埋め込んでおくと、逆暴走するかもしれない。
逆も真：社会人が最初に確かめるとよいこと。
一般解は自分では求められる気がしない。
特定の病気の、特定の治療方法を模索する、特異解に限定すれば、ぶれないような気がする。
iPS細胞
もっと知るiPS細胞
遺伝子
遺伝子解析にもとづいた、病気の診断、対処、投薬など、検討できることがあるだろうか。
実験動物の遺伝子にもとづく、病気の解明、投薬など。生命に対する尊敬の念をもって行うかどうかが鍵かも
「DNAと遺伝情報の物理」伏見譲。統計と確率(20)
メッセージ物質
生命誕生の神秘！臓器をひとりでに生み出す"メッセージ物質"の働き
創薬
無機材料で作る薬、生命物質で作る薬、
感染症
感染症対策は、生命現象だけでなく、社会現象をあつかっている。
疫学、社会統計の現場にいないと判断できないことがある。
案の候補がいろいろあるのはあるのはよいかも。
生物統計学
病原菌と国家 人物中心記述
データサイエンティスト: 出口としての疫学。民族誌「PCRの誕生 ...
博士論文
参考資料
＜この記事は個人の過去の経験に基づく個人の感想です。現在所属する組織、業務とは関係がありません。＞
文書履歴(document history)
ver. 0.01 初稿 20230413
ver. 0.02 ありがとう追記 20230416午前
ver. 0.03 領域知識、暗黙知、DataRobot追記 200230416午後
ver. 0.04 遺伝子、感染症文献追記 20230416 夕方
ver. 0.05 表題変更 20230417
ver. 0.06 追記 20230419
ver. 0.07 順番入れ替え 20230421
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