時代の急速な変化について

私は去年の11月からPythonの勉強をしておりますが、その目的は、自然言語処理をつかってデザインモデルを作成しようと思っていたからでした。

その後、ChatGPTが公表されたことにより、状況が激変してしまいました。

まず、自然言語処理はTF-IDF,LDA,word to vec等の様々な手法がありましたが、ChatGPTの登場により、一気に陳腐化してしまったことがあります。 

したがって、既存の手法を勉強する意味がなくなり、ChatGPTの使い方のみ研究すればよいことになりました。

次に、ChatGPTはコードの生成もできますので、プログラミングの知識やスキルがあまり求められなくなりました。

もちろん知識がありませんとChatGPTの出力を理解できませんので、知識が必要でなくなったわけでもないのですが、ChatGPTと会話しながら理解してゆけばよいので、少なくとも、高額なプログラミング学校へ通う意味はなくなりました。

また、最近では、ChatGPT in Google Sheets and Docsというアプリも登場し、スプレッドシートから直接ChatGPTを使用できることもできます。私の用途ではこれで十分ですので、プログラミングすら不要となりました・・・。

また、GPT４ももうすぐ公開されるそうで、そうすると出力の精度もますます増すと思います。

ということで、今はChatGPTの使用法についていろいろ試行錯誤しています。今年の知財学会のテーマが見つかってよかったです。

おしらせ

しばらくQiitaの方で記事を書いております。

https://qiita.com/ip_design

プログラミングに飽きましたら、戻ってまいります。

 

Chat GPT中毒

Chat GPTを愛用しておりますが、生成系AIの恐ろしさを実感しております。

先日は

3B200 BA01 吸水性 3B200 BA02 親水性 3B200 BA03 透水性 3B200 BA04 拡散性 3B200 BA05 撥水性 3B200 BA06 逆流防止 3B200 BA07 通気性 3B200 BA08 風合 3B200 BA09 嵩高 3B200 BA10 膨張性 3B200 BA11 伸張性 3B200 BA12 伸縮性 3B200 BA13 剛性 3B200 BA14 密度 3B200 BA15 光透過性 3B200 BA16 接着性 3B200 BA17 分解性 3B200 BA18 水分解性 3B200 BA19 保温性 3B200 BA20 その他

というデータを辞書化してください、とかなり適当な質問をしてみましたが、 

{
'3B200 BA01': '吸水性',
'3B200 BA02': '親水性',
'3B200 BA03': '透水性',
'3B200 BA04': '拡散性',
'3B200 BA05': '撥水性',
'3B200 BA06': '逆流防止',
'3B200 BA07': '通気性',
'3B200 BA08': '風合',
'3B200 BA09': '嵩高',
'3B200 BA10': '膨張性',
'3B200 BA11': '伸張性',
'3B200 BA12': '伸縮性',
'3B200 BA13': '剛性',
'3B200 BA14': '密度',
'3B200 BA15': '光透過性',
'3B200 BA16': '接着性',
'3B200 BA17': '分解性',
'3B200 BA18': '水分解性',
'3B200 BA19': '保温性',
'3B200 BA20': 'その他'
}

と、短時間で作業してくれました。

従来は、人間が地道に加工したり、特別なプログラムを組んで処理していましたが、今はChatGPTが作業内容を理解して、即座に加工してくれます。

そのうち、データを入力して、これで特許マップを作成してください、と質問を投げかければ、特許マップを自動で作成してくれることになるのではないでしょうか。

また、Qiitaの記事にコメントがつきましたので、どう回答するか悩んでいましたところ、 ChatGPTに聞いてみました。すると、

「統計学上、バブルチャートに付加する数字がバブルの半径であるということは一般的にはありません。バブルチャートにおいて、バブルの大きさは多くの場合データ点の値を表します。このような場合、バブルの大きさに対応する数字は、データ点の値であって半径ではありません。」

という回答がありました。 

推奨する読者への回答としては、 

 「私のブログでは、バブルチャートに付加する数字が半径であるということは一般的には前提としていませんが、今回の読者からのフィードバックを受けて、今後はより適切な表現を心がけることにします。ありがとうございます。」 

という回答がありました。もはや先生のレベルといえます。次回からは答えにくい回答はChatGPTに考えてもらおうと思います。

こういう人間の習慣を変えてしまう技術のことをイノベーションといいますが、ChatGPTはまさしくイノベーションといえます。人間の習慣は2022年の11月で大きく変わることになった、と将来いわれることになるでしょう。 

今日からデータサイエンティスト

プログラミングの学校も終了しましたので、今日からデータサイエンティストを名乗れます。というのは冗談ですが。

3か月もあっという間でしたので、正直テクニックはあまり身についていないような気もします。

修了の成果物として、以下のブログ記事を作成いたしましたので、是非見ていただければと思います。

AIに頼り切って発明してみた

https://qiita.com/ip_design/items/c23f40a97367c58c7acf

チューターからの修了後のアドバイスとしては、

1.Qiita等で記事を作成してゆく

初心者レベルでも構わないので、記事を作成することがよいとのことでした。

2.コミュニティに参加する

プログラマーのコミュニティに参加して、人とのつながりを作るのがよいとのことでした。コミュニティの参加はメリット、デメリットがありますので、私の苦手とするところですが、検討したいと思います。  

3.実務でできるところから使ってゆく

実務で使うには経験が必要ですので、簡単なことからつかってゆくのがよいとのことでした。

ということで、今年はpythonの習熟の年となりそうです。