専門外のことでわかりにくいことがあるため、自分で調べたことが正しいかどうかChatGPTを使ってみた。その感想である。文章の自然さは報道されているとおりで、昔の翻訳アプリのような違和感はほとんどなかった。コピペで論文への掲載など社会常識に反することは論外として以下のケースで考えてみる。
ケース１：専門外のことでスピーディに明確にしたい/確認したい。
自分が培ってきた専門や仕事に一定の自負がある場合この使い方はOKと思う。特に急ぐ場合。急がない場合や若手がひとつひとつ積み上げていく価値がある場合はあまり使わないほうがいいが、考えた結果が、ChatGPTと比較してどうなのか、という使い方はある。
しかしながら、時間がある場合は、先生、職場同僚、友人と議論したほうがよい。本題以外の発見がある可能性やコミュニケーション能力向上にとってこのほうが格段よい。
ケース２：全く初めての分野で中長期的に能力を高める必要がある場合。
社会人⇒ChatGPT使って必要最低限の情報を埋めるのか、思考プロセス補助に使うのか、など戦略観で判断すべきである。
高校生・大学生⇒成長段階にある者がやたら使うことは危険である。成長段階では使う使わないの判断は一般的に難しい。
小中学生⇒使用判断は教師にゆだねられるとしても、この段階の使用は断固反対である。先生の教育で知識的にも経験値的にも生徒へ好影響を生み出すことを第1に考えるべき。ChatGPTは「共感」については画一的、多様な人格・能力を持つ人間を育てることはできない。私の経験でも先生の人柄は人生の糧になっている。また、別の言い方をすれば、英語習い始めに英訳ソフトを使わせる教師はいないだろう(※)
ケース３：介護ロボットなど
忙しい若手に代わって、おじいちゃんおばあちゃんへの刺激に使うのは非常にいい。自分もそのうちお世話になると思う。音声認識含め介護ロボットのみならず、レストランなどで料理のの説明をしてくれる給仕ロボットにも組み込み、質問に答えてくれるのもいいかも。
ケース４：人手不足
国会答弁書作成に検討されているという。公務員や教師などなど驚異的な残業を強いられている人々の力になるのは大賛成であるが、懸念もある。完璧とはいえず日々議論すべき「法律とその解釈」に基づきChatGPTで画一的に処理されることは、社会弱者をさらに追い詰める危険性はないか。公務員も人間、忙しさの中で「きまりがあるので」に加え「ChatGPTが言うので」が出てくるとすれば不信が加速し課題解決が減速する。使い方を間違えると一昔前に比べ顧客意識が格段に磨かれた公務員にとってもプラスにはならない。
総じて言えば、工数削減や人手不足対策でのChatGPT活用は大賛成であるが、能力を伸ばすために考える力をつけさせる教育現場には一定の規範が必要と思う。また、どんな場合でも人との交流の劣化を生み出してしまうと組織力、社会力の劣化のリスクはありそうだ。
※中1のときの英語の先生は、H.Y先生。印象に残っているのは「辞書を引いたら必ず赤線を引くこと、勉強すればするほど各ページにその赤線があってそれが自信になる。」
中1から使っている辞書
電子辞書とどちらがいいか・・・は使う側の志向によるだろう。
人類初の月面着陸でアームストロング船長のことば・・・
That’s one small step for man, one giant leap for mankind.
あとにも先にも、この偉業以上の感動はあまり記憶はない。giant leapとは「偉大な飛躍」である。
最近、アポロ11号クルーが生で登場するドキュメンタリ映画があった。最近制作された宇宙もの映画以上の迫力で、まさに実際おこったことが近年の映画のシーンにも勝るとも劣らぬ迫力であった証拠だ。現在一般に使われているPCの原型と言ってもいいと思うが、MS-DOSコンピュータが世に出たのは、アポロ計画の偉業よりもはるかに後のことである。にもかかわらず、サターンV型で出発し月面着陸を果たして大気圏にはじかれず地球に帰還・・・どんなシステムが支えていたのか、仕事などでコンピュータの威力に接するようになってからずっと気になっていた。
アポロ誘導コンピューター（Appolo Guidance Computer：AGC）なるものらしい。月面着陸直前にアームストロング船長の心拍数を上げたエラーコードを発出したり、すばらしいシステムだ。開発プロセスも想像できなくもないが、膨大なバグつぶしの連続であっただろう。映画「アポロ11号」でこのことを再認識した。
いま、自動運転などAI活用の研究が活発化している。はたまた「空飛ぶクルマ」も開発されている。ひとりの技術者としては興味は尽きない。大いに楽しみではあるものの、「パンデミックへの防御がワクチンや特効薬でほんとうに大丈夫なのか」的な、現在の社会システムの脆弱性も含め「これでいいのか」のようなものを感じる。
技術は進化した、でも社会システムや政治は進化したのだろうか・・・バグを発見しても、バグ修正はできているのだろうか。。。
月刊誌ニュートン2021年10月号の特集は「時間の謎」である。
時間とは、太陽など自然環境や作物の収穫など日常活動にかかわる周囲の変化に対する表現の道具であって、時間そのものは存在しない、の解釈もある。また、相対性理論でも、おかれた環境により時間の進み方が変わるとされる。飛行機に乗っているだけで地上の人との時間はズレ、山の頂上と平地でも時間の進み方は変わる、などもアインシュタイン博士によって予言された。
表題の「時間とエントロピー」は、学生時代インターンで松下電器(当時)の寮に3週間いた頃、同じ部屋の東大生との会話で出てきた。最初東大生は「エントロピーみたいなもの」と表現していた。そのときはエントロピーを不可逆的な状態量として彼は熱弁をふるっていたので、ほおーと、唸った。なぜ唸ったかと言えば、エントロピーは熱力学や情報理論で習ったものの、時間を語るにエントロピーが出るか、的な感動であった。最近同様の記事や本を見かける。
時間とエントロピー・・・いろいろな解釈の仕方がありそうなので、ここでは横に置いて（東大生の熱弁によるエントロピーはかなり専門的になるので）、私なりに「エントロピーと時間」を自分を納得させるように平たく言えば、周囲とのかかわりが何もない状態はエントロピーが低く、かかわり＝乱雑さ、が増えた状態がエントロピーが高いため、時間の進み方を意識する、である。もっとわかりやすいかもしれない例えで言えば、会社などを卒業しサンデー毎日のような生活＝変化のない日々＝エントロピーが低い、を送ると「今日は何曜日だっけ」があるように、その人からは時間の概念は失われていく。つまり、ビジネスで言えば、人とのかかわり合いや、製作物などの納期などの中で時間が個人の脳に作用する。「時間」は尺度であって、モノでもないし制御されるものでもない。はたまた、影響力とか間接的な作用力はあっても、それ自体熱量など物理量に変換されるようなものではない。
なんか壁にぶちあたった時とか「時間が解決してくれるよ」とか「時間薬」という。このことで時間がなにかエネルギーをもったものに解釈されがちである。昔、小学校時代にNHKで「タイムトラベル」や「タイム・トラベラー」（時をかける少女）があり、ちょっと前の「バック・トゥ・ザ・フューチャー」は有名である。時間を制御できればこれほど面白いことはないだろう。法整備は難しそうだが。。。飛躍だが、「時間の流れ」という表現は情緒的な文化人発想であって、時間は流れるものではなさそうだ。ただし文化人的発想が人類には最も価値がありそうで、ここでの私の理屈は、屁みたいなものである。
屁理屈とはよく言ったものだ。
セルビアの地球物理学者ミランコビッチ。地球の氷河期のサイクルなどを研究した結果、地球の地軸の傾きや公転軌道の離心率などとの関係を説明している。地軸の傾きにより高緯度地域の日射量が変化し、この変化が海水温に影響し・・・などとある。
恐竜時代の地球軌道が、地球環境を変えた？ – 新たな変動メカニズムの提唱
https://www.seikei.ac.jp/obs/Info/staff/take2003.htm
http://www.venus.dti.ne.jp/~inoue-m/on_co2_2.htm#s20
https://www.jamstec.go.jp/sp2/column/03/
現在地球温暖化の主因が二酸化炭素やメタンなど温室効果ガスであるとされ、脱炭素の動きが活発化している。否定するつもりはないが、必要十分条件であるかどうかはしっかり分析する必要があると思われる。
ラズパイ＋HQカメラでタイプラプスを組み、星空撮影用に調整中。
画像からハフ変換を使い直線検出することで流星映り込み有無を確認、流星を確認できれば画像を保存するプログラムを走らせる予定。
プログラムは完成したが、カメラの調整はこれから。
直線検出マクロはこちら
def main():
image = cv2.imread(IMAGE_PATH) # Read picture-1
image2 = cv2.imread(IMAGE_PATH) # Read picture-2
gray = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY) # Make graysclae
outLineImage = cv2.Canny(gray, 220, 250, apertureSize = 3) # Extract outlines
cv2.imwrite(“./outLine.png”, outLineImage) # Store file
hough = hough_lines(image, outLineImage) # Extract lines by Hough
cv2.imwrite(“./result_hough.png”, image) # Store file
houghP = hough_lines_p(image2, outLineImage) # Extract lines by Probability Hough
cv2.imwrite(“./result_houghP.png”, image2) # Store file
