tnomuraのブログ

IPython で複数行のプログラムを入力する。

最近 IPython で複数行のプログラムを入力できることを知った。

手持ちの WSL では ipython が入っていなかったので apt でインストールした。

~$ sudo apt install ipython3
Reading package lists... Done
...

ipython を立ち上げるとセルへのプロンプトが表示されるが、ここにはふつう1行しかプログラムの入力ができない。しかし、入力の前に Ctrl+O を入力すると複数行のプログラムが入力され、矢印キーでカーソルを移動して編集も可能だ。

~$ ipython3
Python 3.8.10 (default, Nov 14 2022, 12:59:47)
Type 'copyright', 'credits' or 'license' for more information
IPython 7.13.0 -- An enhanced Interactive Python. Type '?' for help.

In [1]: total = 0 .... <- プログラム入力の前に1回だけ Ctrl+O を入力する。
　 ...: for i in range(1,11):
　 ...:　　 total += i
　 ...: print(total)
　 ...:
　 ...:
55

上矢印で履歴を呼び出し、カーソル移動で編集もできる。カーソルを print の行の下の行に移動し改行キーを押すと再実行できる。

In [2]: total = 0
　 ...: for i in range(1,11):
　 ...:　　 total += i * 2
　 ...: print(total)
　 ...:
　 ...:
110

これで手軽に Phthon の学習ができるようになった。ありがたい。

WSL は Windows ストアからアプリケーションとしてダウンロードできるようになった。Windows を買ったら手軽に Ubuntu も使えるような時代が来た。本に付属していた Slackware のCDから中古のパソコンに2日徹夜で試行錯誤で Linux をインストールをした時を思い出すと夢のようだ。

【咬人猫】極楽浄土

久しぶりに踊ってみたを見た。

【咬人猫】極楽浄土 Gokuraku Jodo 【SPY x FAMILY Yor Forger Ver！】[4K]

コスプレもダンスも凄い。２．５次元。

本家

【みうめ・メイリア・217】極楽浄土[Gokuraku Jodo] OFFiCiAL - YouTube Music

命題論理のラッセルのパラドックス

ラッセルの集合は集合の記号で次のように記述できる。

R = {x | ￢(x ∊ x) }

このとき、R ∊ R はパラドックスになる。

しかし、これは集合の記号を使わずに命題論理の記号だけで次のように書ける。

∀x R(x) <=> ￢x(x)

しかし x = R のとき、

R(R) <=> ￢R(R)

は恒偽命題になるので、∀x R(x) <=> ￢x(x) は偽な命題である。

ラッセルのパラドックスはこのような偽の命題を真と仮定したために発生したのだ。

一階述語論理では量化子は述語には適用できないので、自己言及的な命題は自然に排除される。

集合の定義を厳密に一階述語論理によって定義すれば、ラッセルのパラドックスは発生しないはずだ。

ChatGPT の危険性

ChatGPTの解説書を読んでいたら、便利さとともに危険性についても書かれていた。

危険性の大きな理由は、AI技術の性質から ChatGPT がどのように文章を理解しているかは全くブラックボックスだということだ。入力の文章に対し、それがなぜ出力の文章を生み出すのかその経緯は全くわからない。

したがって、教育用のデータの与え方によっては、危険な思想や誤った情報が紛れ込むことが避けられない。ChatGPT が非常に危険な AI になったとしてもそれをきちんと把握することが難しいのだ。

どうやら、AI に任せればすべてはパラ色の世界が待っているということはないようだ。備えよ常にという心構えは避けられない。

また、AI による人間の作業の自動化と雇用の減少も起こるべくして起こるだろう。AI の性能が上がれば上がるほど人間の作業が不要になってくるだろうし、そのような傾向を押しとどめるものは何もない。

AI が吉と出るか凶と出るかは人間しだいだ。短期的な利益だけでなく長期的な展望も必要だ。

ChatGPTの文書処理がブラックボックスであるということは、その回答にも誤謬が紛れている可能性を常に意識していないといけないということを意味する。クリティカルな業務に使う場合、必ず Google 検索や書籍などで検証する必要があるだろう。

単語の意味の確定

ChatGPT にどのように単語の意味を確定するのかを聞いてみた。


Q: 文書の中の単語の意味はどうやって確定しますか。

A:
文書中の単語の意味を確定するには、通常、以下の方法が用いられます。

1. 辞書の検索: 単語の意味を調べるためには、辞書を使用することができます。オンライン辞書や印刷された辞書を使用することができます。辞書によっては、単語の意味の他に、発音や例文も提供しているものがあります。

2. コンテキストからの推測: 文書中の単語の意味は、その文脈によっても決まることがあります。例えば、"bank"という単語は、川岸の意味のほかに、金融機関を指すことがあります。文書中の文脈から、単語の意味を推測することができます。

3. 専門家の助言: 文書が特定の専門分野に関するものである場合、その分野の専門家に単語の意味を尋ねることができます。専門家は、その分野でよく使用される専門用語の意味を理解しているため、単語の意味を正確に把握することができます。

4. 自然言語処理技術: 自然言語処理技術を使用することで、文書中の単語の意味を自動的に推測することができます。自然言語処理技術には、単語の意味を推定するための機械学習アルゴリズムや言語モデルがあります。これらの技術は、大規模なコーパスから学習された統計モデルを使用して、単語の意味を推定することができます。


自分で参考書を読むときのコツのようなものを期待しての質問だった。ほぼ常識的な回答だったが、最後の自然言語処理技術というのが新しかった。自分で本を読むときも、ChatGPT からの回答を参考にすることによって、本の理解が進むという可能性もあるかもしれないと思った。独学に AI がよいアシスタントになるかもしれない。21世紀なんだ。