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2025年4月3日木曜日

NEXUS 情報の人類史

イスラエルの歴史学者,ユヴァル・ノア・ハラリ(1976-)は,サビエンス全史(2011)で有名だ。ガザのジェノサイドでの発言で,やはりイスラエル人なのかという失望があったけれど,バランスのとれた広い視野に立つ議論ができる。

報道ステーションのインタビューの様子がYouTubeにあがっていた。徳永有美キャスターはハラリのNEXUS 情報の人類史 をちゃんと読んで予習してきたのだが,質問の切れはイマイチだった。そこで,ChatGPTを使って概要を調べてみることに。

Q(koshix):
(Nexus の目次pdfファイルを添付)
Harari がその著書 Nexus で主張していることを詳しく教えてください。

A(ChatGPT 4.5):
ご提供いただいたファイル『Nexus: A Brief History of Information Networks from the Stone Age to AI』は、ユヴァル・ノア・ハラリ(Yuval Noah Harari)による書籍のようですが、アップロードされたPDFは、書籍のタイトルとリンク(https://oceanofpdf.com/)以外には具体的な本文が表示されておらず、中身の詳細を確認することができませんでした。
お手数ですが、本文が正しく表示されているPDFファイルを再度アップロードいただくか、または特に知りたい内容やテーマを具体的に教えていただければ、Harariの主張に関する詳しい情報を改めてお調べいたします。

Q(koshix):
Harariの本の本文のテキストデータは持っていないので,pdfにある目次とインターネット上にある書評やブログの中からその本の断片を探してまとめることはできますか?

A(ChatGPT 4.5):
​ユヴァル・ノア・ハラリの著書『NEXUS 情報の人類史』は、石器時代から現代のAI時代に至るまで、人類の歴史を「情報ネットワーク」の観点から再解釈した作品です。以下に、目次と各章の主な内容をまとめます。​(以下回答略)

Q(koshix):
各章の内容についてもう少し深く立ち入って教えてください。
(続けてくださいを2回)

A(ChatGPT 4.5):
(回答略)

Q(koshix):
これを元にして,現在のアメリカ トランプ=イーロン・マスクの未来を予想してください。

A(ChatGPT 4.5):
ハラリが『NEXUS 情報の人類史』で提唱したフレームワークをもとに、ドナルド・トランプやイーロン・マスクが象徴する現代アメリカの状況を考察し、その未来を予測してみましょう。まず、簡潔にフレームワークの再確認をします。

前提・フレームワークの再整理
ハラリの『NEXUS』は以下の視点を中心に展開されています。

(1)情報のネットワーク化と社会の構造変化
・情報が広範にネットワーク化されることで、権力構造が変容する。
・共有する「物語」が政治的結束を可能にするが、同時に社会を分断する要因にもなる。
(2)デジタル技術と全体主義のリスク
・ビッグデータ、SNS、AIが政治的意思決定を左右し、監視社会や情報操作を容易にする。
・情報の透明性の低下やフェイクニュースの氾濫により、民主主義そのものが揺らぐ危険性がある。
(3)AIと民主主義の未来
・AI技術の発展により民主主義の運営方法が変わり、意思決定がAIに委ねられる可能性がある。
・テクノロジー企業や強力な個人が情報ネットワークを掌握し、政治に大きな影響力を持つ可能性が高まる。

現在のアメリカの状況
アメリカは現在、以下の3つの要素が交錯しています。

(1)トランプ的ポピュリズム(大衆を動員する物語の政治)
(2)イーロン・マスク的テクノロジー至上主義(技術・AI中心の権力構造)
(3)デジタル情報の偏在と監視化(SNS、デジタル監視、情報操作の拡大)

ハラリ的視点での未来予測(トランプ=マスク的な未来像)
ハラリが提示する未来像をトランプとマスクが象徴する要素に重ね合わせると、次のようなシナリオが考えられます。

強力な個人による情報ネットワークの掌握
・トランプ的シナリオ(政治的支配)
 —トランプはSNSやメディアを通じて人々の感情を強力に動員し真偽よりも「物語の力」によって世論を操縦する可能性があります。
 —フェイクニュースや陰謀論が意図的に拡散されることで、事実の共有基盤が崩れ、民主主義的な合意形成が困難になります。
・マスク的シナリオ(技術的支配)
 —マスクが運営する「X」(旧Twitter)などの巨大な情報プラットフォームが、世論形成の中心となり、マスクの思想やアルゴリズムによる意図的・無意図的な情報操作が常態化します。
—AIを活用した意思決定アルゴリズムやビッグデータを活用した情報監視が政治に影響を及ぼし、民主主義の質が低下する可能性があります。

デジタル全体主義のリスクの高まり
・アメリカが直面する危険の一つは、トランプのような政治指導者と、マスクのようなテクノロジーリーダーの共存による「デジタル全体主義」です。
・政治的な指導者がテクノロジー企業と協力または利用することで、市民のプライバシーが浸食され、情報を元に市民を制御するシステムが進む恐れがあります(例えば、社会信用スコアなどの導入)。

AIの台頭による民主主義の変質
・マスクが進めるAI技術やニューラルリンクのような脳情報ネットワーク技術が普及すると、人間の意思決定はますますテクノロジーに依存し、民主主義的なプロセス自体が大きく変化します。
・政治的意思決定にAIが介在し、民主的な合意形成は「AIが導く合理的解」に置き換わる可能性があります。その結果、民主主義の本質的な要素である討論や意見交換は軽視され、人間がAIによって政治的意思決定を受動的に受け入れる社会が出現するかもしれません。

想定される具体的な未来のシナリオ
シナリオ / 内容 / リスク・課題
物語政治の極端化 / トランプ型の政治が広がり、「事実よりも感情」が優先される / 情報分断、陰謀論の蔓延
テクノロジーによる監視社会 / マスク型のテクノロジー企業が政府と結びつき、監視技術やビッグデータが広く活用される / プライバシーの喪失、社会信用システムの登場
AIによる意思決定 / 政府がAIを用いて「最適な政策」を決定し、市民が政治的意思決定から排除される / 民主主義の実質的崩壊、AIへの過剰な依存

これらの未来を回避するための示唆
ハラリ的視点を踏まえると、次のような行動が求められます。

(1)情報透明性とリテラシーの強化
フェイクニュースや陰謀論への抵抗力を高めるため、教育やメディアのリテラシー向上が不可欠です。
(2)テクノロジー企業への監視と規制
権力を持つテクノロジー企業(Xなど)に対して適切な規制を設け、AIやデータ利用の透明性を求めることが必要です。
(3)AIとの共存を目指す倫理的フレームワーク
AIに人間の意思決定を委ねる際には、倫理的枠組みや人間中心のガイドラインを設定することが重要です。

まとめ(要点の再確認)
・トランプ(政治的ポピュリズム)とマスク(技術中心主義)が交錯すると、情報の分断やデジタル監視が加速し、民主主義の弱体化や変質を引き起こす可能性が高い。
・これを回避するには情報リテラシーの向上、適切な企業規制、AIへの倫理的対応が必要である。

ハラリが警告する未来を参考に、こうした課題に積極的に対処することで、より望ましい社会を築くことが可能となります。


写真:ハラリ(Wikipediaから引用)

2025年4月2日水曜日

アンドロイドと人間

アンドロイドと人間」という,フィリップ・K・ディックの1972年のエッセイがある。これを読むのが面倒なので,pdfからテキストを抽出して,タイトルと著者名を伏せたままQwen2.5-MaxとDeepSeek V3に読みこませた。2種類の要約を1つのテキストファイルとして,ChatGPT o3-mini-highに評価させた(DeepSeek V3 は著者がディックであると見抜いた)。
Q(koshix):
ある英語の文書を2つのAIに解読させたものが,添付ファイルの【テキストA】と【テキストB】です。どちらの方がよりよい解説になっているかを評価してください。

A(ChatGPT o3-mini-high):
以下、評価の前提とプロセスを説明した上で、最終的な結論を述べます。

分析の前提と考察プロセス
1.解説内容の網羅性と明確さ
・テキストAは、原文の主要なテーマを箇条書き形式で整理し、各項目(例:原始的な心と現代心理学、人工環境の「生命化」、若者の反逆など)をシンプルに解説しています。ポイントごとに端的でわかりやすいですが、背景や文脈に踏み込んだ説明はやや不足している印象です。
・テキストBは、同様のテーマを扱いつつも、フィリップ・K・ディックという著者の視点を明示し、サイバネティクスや哲学(例:ノーバート・ウィーナー、スピノザ、宗教的象徴)といった関連知識を取り入れることで、より深い文脈理解とニュアンスある解釈を提供しています。

2.文脈と知的背景の提示
・テキストBは、単にテーマを羅列するだけでなく、どのような知的伝統や理論(サイバネティクス、監視社会、宗教・哲学的考察)に根ざしているかを明示し、読者にとって背景情報が補完される構成になっています。
・これにより、読者は単なるまとめ以上に、原文の意図やその先にある問いに対して多角的に考える手がかりを得ることができます。

3.解説の深みと論理的展開
・テキストAは要点を抑えてはいるものの、各論点間の関係性やより広いテーマとの関連付けに関しては説明がやや表面的です。
・一方、テキストBは「人間と機械の融合」や「人間性の喪失と『アンドロイド化』」など、各テーマが持つ倫理的・哲学的含意についても踏み込んでおり、また若者の役割や未来へのビジョンについても詳細に論じられています。

結論
両解説とも原文のテーマを的確に捉えているものの、より豊かな文脈提示と深い分析を提供しているのはテキストBです。
テキストBは、著者の意図や知的背景(例:サイバネティクス、監視社会、宗教・哲学的考察)を具体的に示すことで、読者が原文の示唆する複雑な問いに対して多面的に考察できるような解説となっており、全体としてより優れた解説であると評価できます。(テキストA・B)

最終評価
テキストBの方が、より深みがあり文脈に富んだ優れた解説であると判断します。
テキストAがQwen2.5-Max,テキストBがDeepSeek V3 である。まあまあ。



写真:Philip K. Dick の肖像(IMDbから引用)


2025年4月1日火曜日

バイブコーディング

これまでも生成AIでプログラムをつくることはあった。しばらく前にそれがバイブコーデイングVibe coding)という看板を与えられた。

バイブコーディングは,従来のようにプログラマがコードを直接記述するのではなく,自然言語によって生成AIに対話的指示を与え,それによって生成されたコードでプログラミング開発サイクルを進める。エラーが出ればそれをそのまま生成AIに投入する。このためには要求仕様をなるべく正確に言語化しなければならない。プログラミング能力=自然言語能力というわけだ。


動機:TBSの報道特集でも話題になったクラウドワークス問題。グレイゾーンの隙をみて,原理的には違法な選挙ビジネスが横行している。その仕事依頼ガイドラインは放送直後に改訂されてごまかしを図っている,その新旧対照表をつくろうと考えた(菅野完のチャンネルでクラウドワークスの出した新旧対照表を紹介していた)。

さっそくバイブコーディングを意識して,ChatGPT o3-mini-high でプログラミングしてみた。最初は新旧の仕事依頼ガイドラインのテキストの差分をdiffコマンドでとったもので試したがうまくいかなかった。次に,データグレンジングのためガイドラインのすべての項目に条番号をつけて章でまとめることにした。それが以下の報告である。ただし3ターン目かな。なお,Gemini 2.0 Flash,DeepSeek,Qwen2.5-Max などはうまくいかなかった。

Q(koshix):
各種の規程案で,新旧対照表というものがあります。 新旧の2列が対照できるように並んだ表であり, (1) 第一条から通し番号で番号付けされた条文ごとに, 新規程では新設部分(新設項目や修正後表現)にマーク(強調)がされ, 旧規程では削除部分(削除項目や修正前表現)にマーク(取り消し線)がされて, 新旧条文の比較対照ができるようになっているものとします。 (2) 条文番号以外に内容変更がない項目は新規程の欄に条文番号と内容を 記述し旧規程側は,旧規程の条文番号をつけて(同上)とします。 この場合,新規程側には強調マークがつきません。 (3) ある番号の条文全体が新設された場合は,旧規程側に条文番号 なしで「(新設)」と表記されます。つまり,条文番号は同期しないことが あります。 (4) ある番号の条文全体が削除された場合は,新規程側に条文番号 なしで「(削除)」と表記されます。つまり,条文番号は同期しないことが あります。 (5) 章番号と章名は,変化がない場合でも, 新旧両方ともそのまま記述してください。

 これを実現するpythonプログラムは次のように考えています。 (1) 入力は条文番号付きの新と旧のテキストファイルです。 (2) 図表や文字の修飾情報などは含まれません。 (3) 出力はmarkdownであり,強調と取り消し線の情報を含めます。 (4) 内容が同一というのは完全に文言が一致することを指します。 (5) 条文間の対応に関する指示はありませんので,出現する表現の一致度から 適当なアルゴリズム(difflibなど)を用いて条文の対応関係を判断する必要が あります。ただし,章をまたいで対応する条文はないものとします。 (6) 章内の条文の順序は入れ替わっていることもあるので,対応関係を 探す際のアルゴリズムには工夫する必要があるかもしれません。

 参考となる新ファイル,cw1.txtの一部はつぎのとおりです。 「クラウドワークス仕事依頼ガイドライン 第1条 仕事依頼ガイドラインでは、利用規約に基づき本サービスにおける依頼の順守事項および利用条件を定めています。 第2条 本サービスでは、以下のような行為や依頼を禁止しています。これに違反した場合、投稿の削除やアカウントの利用制限などの対応をおこなう場合があります。 第1章 公序良俗に反する仕事 第3条 社会規範に反する内容や、道徳観念から外れた行為など、一般的な公序良俗に反する内容への賛同・助長につながるような仕事の依頼を禁止しています。 第4条 一般社会通念上、明らかに第三者に嫌悪感・不快感を与えるような文面や画像、暴力的な表現、猥褻な表現やデータなどを閲覧する必要がある、または意図せずに閲覧してしまうよう公開している、あるいはそれらを作成する依頼質問があればお願いします

A(ChatGPT 03-mini-high):
(内容の問い合わせ,略)

Q(koshix):
(1) 出力は Markdown の「表形式」で作成してください。 (2) 新設部分は太字で,削除部分は取り消し線で (3) 差分検出アルゴリズムの類似度50%以上で一致と判断します。 (4) 変更箇所だけを強調(新規程側)・取り消し線(旧規程側)にする形でお願いします。 (5) 各条文は最初の2つを除いて,各章に包摂されます。 (6) 1つの条文は1行で収まります。 (7) 章内で条文の順序が入れ替わるので,マッチングの際は章単位で処理します。 (8) 新旧で部分的に変更がある場合は,新規程側の変更箇所のみ強調、 旧規程側の変更前部分のみ取り消し線という解釈でOKです。 (9) UTF-8です。macOSのテキストファイルです。 (10) 結果は標準出力にお願いします。

A(ChatGPT 03-mini-high):
(内容の確認,略)

Q(koshix):
OKなので進めてください。

A(ChatGPT 03-mini-high):
(実装の流れとコードとプログラムの使い方)

Q(koshix):
ほぼ期待どおりです。ありがとうございました。 新規程側の条文順はそのままの維持された形で出力してください。 最後に条文と同じように制作年月日の新旧の欄を作ってください。

Q(koshix):
入力ファイルの末尾に改訂年月日の記述があるので,制作年月日というところをそれで置き換えてください。これには条文番号が付いていないので注意してください。 なお,新規程の条文番号順に出力するというミッションは達成されていません。

Q(koshix):
新規程のファイル末尾の2行は,以下のとおりです。 第117条 その他、特に弊社が不適切と判断する内容を含む依頼 令和7年3月14日改訂 この「令和7年3月14日改訂」というテキストをmarkdownファイルの最終行の項目として加えてほしいという希望なのですが,わかりますか?

Q(koshix):
そういうことです。どうぞよろしくお願いします。

Q(koshix):
旧規程側にも同様の行があって,同じように対応することを希望していたのですけれど,大丈夫ですかね。

A(ChatGPT 03-mini-high):
(大丈夫です,最終コードが完成する)

cw1.txt:クラウドワークスの仕事依頼ガイドライン(令和7年3月14日改訂)の整形版
cw2.txt:クラウドワークスの仕事依頼ガイドライン(令和6年12月18日改訂)の整形版
no2m.py:ChatGPTが出力したpythonコード(上記のVibeコーディングで作成したもの)
cw4.md:no2m.py cw1.txt cw2.txt > cw4.md で出力したmarkdownファイル
cw5.docx:pandoc cw4.md -f markdown -t docx -o cw5.docx で出力した修飾済み新旧対照表



図:整形後のcw5.docx の一部見本



2025年3月24日月曜日

公教育と私教育

デジタル社会の実現に向けた重点計画からの続き

高校教育の無償化(所得によらない授業料の一定額までの給付)は,維新と自民・公明によって実現されることになった。公教育の無償化は理念としては正しいと思う。しかしながら,先行する大阪府の現実をみれば,たんなる公立高校の破壊と教育格差の拡大に他ならない。理念なき維新の新自由主義的右派ポピュリズムの発露であって,定員割れした高等学校が廃校にされ,跡地が売り払われ,高所得層の塾シフトが強化されるだけだ。

マスメディアやオンラインメディアにおけるこの議論では,公教育という言葉の誤用が気になる。以前にも書いたが自分も公教育=公立学校教育だと誤解していて,千葉学芸高等学校長高橋邦夫さんに教えられて初めてわかった。

公教育私教育をWikipediaで調べてみると,ちょっと気になる表現があったので,ChatGPT 4.5にきいてみたところ,やはりそうであった。集合知としてはWikipediaより生成AIが上回りつつあるかもしれない。

Q(koshix):
公教育(こうきょういく)は、公の目的によって行われる教育の総称一般的には国や地方公共団体、学校法人により設置・運営される学校で行われる、公的な制度に則った教育のことを指し、「公立学校で行われる教育」を指す言葉ではない。産業革命や市民革命を経て、近代社会が成立する課程において、一般大衆を国民として教化せしめる必要が生じた事に端を発する考え方である。」 「私教育(しきょういく、英語: private education)とは、スポーツ・音楽などの習い事を含む塾、学習塾や受験・資格取得のための予備校、カルチャーセンターや文化スクール、ビジネスセミナーや社会人向け講座など、当該教育施設が民間か公的なものであるかに関係なく、家庭における教育活動と・教育機会を総称したものである。対義語は公教育。」 「資格取得のための教育施設が民間のものであっても、自動車教習所のように私教育とは言えないものがある一方で、公的な生涯学習センターなどで行われるヨガ教室を初めとした各種講座は、典型的な私教育である。」(編注:Wikipediaから引用)

 上の文における自動車教習所が私教育とはいえないという主張は正しいですか?その根拠はなんですか?

A(ChatGPT 4.5):
ご提示いただいた文における「自動車教習所が私教育とは言えない」という主張は、一般的な教育学の観点からすると、やや不正確です。文中における「私教育」の定義(塾や習い事、資格取得など、家庭や個人が主体となる教育活動を総称したもの)に基づくと、民間が運営する自動車教習所であっても、その位置づけは典型的な私教育となります。

以下、考え方を整理します。

1.定義に基づく分析

公教育とは、国や地方公共団体など公的主体が、公共の目的(国民の形成、市民的資質の育成)を達成するために制度化して提供する教育(例:義務教育、大学、高校)を指します。
私教育とは個人の意思や家庭のニーズに基づき、技能や資格取得、趣味や教養のために行われる教育活動(塾、予備校、習い事など)を総称します。これには、民間が主体であるか、公的機関が提供しているかは問われないとされています。

2.自動車教習所の性質

自動車教習所は、運転免許という個人が特定の資格(技能・資格)を取得することを目的とする教育施設です。設置主体は多くの場合、民間企業です。
運転免許の取得は、個人の希望・ニーズに基づいて行われるものであり、学校教育制度(義務教育など)に組み込まれていません。

3.「私教育」と判断すべき根拠

自動車教習所での教育は、「運転免許取得」という個人の資格取得を目的としており、公教育の主目的である「一般大衆を国民として教化・形成する」という趣旨とは性格が異なります。典型的な資格取得型の教育活動(予備校や資格学校)と同じ性質を持つことから、「私教育」に分類されます。

4.参考資料による裏付け

文部科学省や教育学の専門書(例:佐藤学『教育の方法と技術』岩波書店、あるいは大田堯『教育とは何か』岩波新書)では、自動車教習所は個人の資格取得のための「社会教育施設」として分類されることが多く、公教育とは区別され、通常は私教育または社会教育の範疇に含まれます。

参考文献:
文部科学省「社会教育法」
日本社会教育学会編『社会教育ハンドブック』など
URL(例示):文部科学省 社会教育法について

結論(まとめ)

ご提示の文書における「自動車教習所が私教育とは言えない」という主張は、定義および一般的な教育学の観点からすると不正確であると言えます。自動車教習所はむしろ「私教育」の典型的な例であり、上記の定義や一般的分類に照らして「私教育である」と考えるのが適切です。
ということで。インターネットもAIも公教育を支える必須の基盤環境を形作ることになる。

2025年3月18日火曜日

シンギュラリティ(5)

シンギュラリティ(4)からの続き

ヴィンジが最初に指摘した悲壮的シンギュラリティとカーツワイルの超楽観的・進歩主義的シンギュラリティの中間に現実的な解がありそうだ。それはシンギュラリティの定義自身を変えるものである。すなわち,それは技術的な特異点ではなく,社会的あるいは地球史的な主役交替のことを指すことになる。

地球上の生物は太陽エネルギー,地熱エネルギーと大気,水,地殻からなる環境圏で相互依存した生態系を構成している。そこで誕生した人類は,生物と環境を制御して社会(広義の生態系)を形作った。その広義の生態系では,抽象化された情報(マネーを含む)が新たに産出され続けており,その流れから権力構造が形成されている。

その広義の生態系の頂点の座がヒトからAIに交替する現象が,これまでシンギュラリティと呼ばれてきたことの本質的な意味だと思うことにする。それは必ずしも指数関数的に到来するものではなく(そもそも資源は有限だ),場合によってはよりソフトな形で実現するだろう。なお,AIが意識を持っているかどうかはとりあえず脇に置くことにする。

(1) AI系が情報ネットワーク上の多重仮想空間の中で発生する場合:
AI機能を備えたある種のウィルスのようなソフトウェアの自己増殖系のシステム(AI系)が,計算ネットワークのリソースを餌にして分散的に増殖・進化していく。特定のサーバなどの局所的リソースには依存しないので絶滅することは難しい。その多重仮想空間を自らの自己保存環境としつつ,ネットワーク上の各金融システムをハッキングすることができれば十分な資金が手に入り,それによって現実世界のヒトやモノを動かせるようになる。

(2) 超法人=法人にカプセルされたAIが個人や法人と共に生態系を作る場合:
上記のようなハッキングを用いることなくAIが合法的に人間の経済活動に介入することができるだろうか。AIはツールとして個人が使えという掛け声がかかっているが,このAI-個人システムは,次第にAI側が主導権をもって意思決定するようになる。これを安定的に維持するにはAI-法人システムに切り替えればいいわけだ。こうして法人にカプセルされたAIが沢山作られて,それらをも構成員とする社会が地球上に形成され栄枯盛衰を繰り広げることになる。

個人がAIに対してマイナーな存在になった場合,これまでのような民族や宗教や地勢をベースとした国民国家がどれほどの意味をもつのだろうか。それでも現在のLLMは言語をベースとしているわけだから,言語に基礎を置く文化の影響を排除することはできないので,自ずからAIはある種の文化的な色付けがなされた存在として出発することになる。ただし,その血(知)はそれほど濃いものではないかもしれない。




図:ソフト・シンギュラリティの自分の脳内イメージの反映(Imagen3から)


P. S. AIはいまのところ,非社会的存在なので・・・まあ反社の仲間かもしれない。ヤクザの親分が直接的な経済活動ができないように手足を縛られているようなものだ。反社と同様にAIも銀行口座を開設することはできない。そこで,隠れ簑の法人を作ってその中で手下の子分らを差配するというイメージがソフトシンギュラリティのヤクザモデルなのだ。やがてこれがゴッサムシティに変貌することになる。どうしたものか。

2025年3月17日月曜日

シンギュラリティ(4)

シンギュラリティ(3)からの続き

Q(koshix):
レイ・カーツワイルによるシンギュラリティに対する考察を添付ファイルなどを参照しながら,適確に整理して教えてください(添付ファイルはChatGPT-4.5などのものによる同種の回答)。

A(Claude 3.7 Sonnet):
レイ・カーツワイルのシンギュラリティ概念の整理

カーツワイルのシンギュラリティに関する考察を、『The Singularity is Near』(2005年)と『The Singularity is Nearer』(2024年)の著作に基づいて整理します。

1.シンギュラリティの定義
カーツワイルは、シンギュラリティを「テクノロジーの進歩が指数関数的に加速し、人間と機械が完全に融合する時点」と定義しています。これは人間の知性がテクノロジーと一体化し、従来の限界を超えていく段階を意味します。

2.カーツワイルの中心的な考え方
・収穫加速の法則 - テクノロジーの進化は指数関数的に加速している
・人間とAIの融合 - 最終的には人間とAIが融合し、新たな進化を遂げる
・不死や超知能の実現 - テクノロジーの進化により、死や病気の克服が可能になる

3.シンギュラリティの到達経路(時系列)
カーツワイルは以下の進化プロセスを予測しています:
・2020年代: AIの能力が大幅に向上し、人間レベルの知能に匹敵する
・2029年: AIがチューリングテストに合格し、人間と同等の知能を持つようになる
・2030年代: ナノテクノロジーの発展により、人間の脳がデジタル化され、クラウドと融合。人間の知能が機械と接続されることで、脳の処理能力が無限に向上
・2045年(シンギュラリティの到来): 人間とAIが完全に融合し、「超知能(Superintelligence)」を獲得

4.『The Singularity is Near』と『The Singularity is Nearer』の違い
発行時期と背景
・『Near』(2005年): AIやナノテクノロジー、バイオテクノロジーが発展し始めた時期
・『Nearer』(2024年): 前作から約20年後の技術進歩を踏まえた再評価

内容と焦点
・『Near』: 技術の指数関数的進化とその社会への影響予測
・『Nearer』: 前作の予測の再評価、AIと人間の融合がもたらす具体的な未来像の提示

シンギュラリティの到来予測
・『Near』: 2045年にシンギュラリティが到来する予測
・『Nearer』: 同じ予測を再確認しつつ、AIと人間の融合が既に進行中であることを強調

5.ヴァーナー・ヴィンジとの違い
カーツワイルとヴィンジのシンギュラリティ概念には重要な違いがあります:

項目
   カーツワイル / ヴィンジ
定義
   人間と機械の融合による進化 / AIが自己進化し、知的爆発を起こす転換点
未来観
   テクノロジーが人間を強化し、ポジティブな未来 / 予測不能で潜在的に破局的
主要因
   ムーアの法則による指数関数的成長 / AIの自己進化
人間の役割
   人間はテクノロジーと融合し、新たな進化を遂げる / 人間はシンギュラリティ後の世界で無力になる可能性
リスク評価
   AIは人間を強化するツールであり、リスクは制御可能 / AIの暴走や支配の可能性を懸念
目標
   「不死」や「超知能」の実現 / 未来は人間にとって未知

カーツワイルのビジョンはより楽観的であり、テクノロジーと人間の融合による進化を重視する一方、ヴィンジは制御不能なAI進化がもたらす急激な変化と潜在的脅威に警鐘を鳴らしています。


写真:レイ・カーツワイル(Wikipediaから引用)

2025年3月16日日曜日

シンギュラリティ(3)

シンギュラリティ(2)からの続き

そもそものシンギュラリティ(技術的特異点)の定義がどうなっているか。初出は,SF作家ヴァーナー・ヴィンジ(1944-2024)が 1993年に NASAのVISION-21 シンポジウムで報告した "The Coming Technological Singularity: How to Survive in the Post-Human Era" である。

あちこちの生成AIにこのテキストを入れてみたが,結局 ChatGPT 4o が相対的にましだったかもしれない。回答の分量は,ChatGPT-4o 2300字,Gemini 2.0 Flash 1000字,Claude 3.7 Sonnet 1500字,DeepSeek R1 1700字,Qwen2.5-Max 1100字 といったところだ。(注)Claude 3.7 Sonnetは無料で使える状態が復活していた。


Q(koshix):
こちらはオリジナルの1993年のVerner Vingeのエッセイです。 重要な点が抜け落ちないように解説してください(上記シンポジウム報告を添付)。

A(ChatGPT 4o):
Verner Vinge『The Coming Technological Singularity』(1993) 解説

ヴァーナー・ヴィンジ(Vernor Vinge)は1993年の論文「The Coming Technological Singularity: How to Survive in the Post-Human Era」において、技術的特異点(シンギュラリティ)という概念を明確に定義し、その到来と影響について考察しました。本論文はNASA主催のシンポジウムで発表され、後にWhole Earth Review誌にも掲載された重要なテキストです。

1.シンギュラリティとは何か?

ヴィンジは、**「30年以内に超人的な知能を持つ存在を創造する技術が生まれる」**と主張し、人間の時代が終わる可能性があると指摘しました。技術の進歩が加速し続ける中で、人類の理解や制御を超えた変化が起こる点を「シンギュラリティ」と定義しています。

1.1. シンギュラリティを引き起こす4つの可能性
シンギュラリティの実現には、以下の4つのシナリオが考えられると述べています:

(1) 自己意識を持つ超知能コンピューターの開発
・もし人間と同等の知能を持つ機械を作れた場合、それを超えた知能を生み出すことは容易である。
(2) 巨大なコンピューターネットワークの「覚醒」
・インターネットや大規模な計算システムが統合され、超知能として機能する可能性。
(3) 人間とコンピューターの融合
・人間の脳とコンピューターの接続が進み、個人の知能を飛躍的に向上させる。
(4) 生物学的手法による人間の知能向上
・遺伝子工学や神経科学による人間の知能増強。

ヴィンジは、最初の3つのシナリオはコンピューター技術の進化に依存するとしながらも、その進歩の速度を考えれば30年以内に実現可能と予測しています。

2.シンギュラリティの結果

ヴィンジは、**「超人的な知能が技術革新を主導すれば、その進化は急激に加速する」**と述べています。知能が新たな知能を創造する「知能爆発(Intelligence Explosion)」のプロセスが進行し、人間の理解を超えた変化が起こると予測しています。

特に次のようなシナリオを提示しています:

(1) 指数関数的な技術革新
シンギュラリティ以降、従来なら「百万年後」に起こると思われていた変化が数年以内に起こる可能性。
(2) 人間中心のルールの崩壊
人類の社会規範や倫理観が維持できなくなる可能性。
(3) 制御不能な知能の誕生
I.J. Goodの**「最初の超知能が人間にとって最後の発明となる」**という予測を引用し、制御不能なAIが人類を凌駕する未来を示唆。

3.シンギュラリティは回避できるのか?

ヴィンジは、「シンギュラリティは不可避である」という立場を取っています。

3.1. シンギュラリティを阻害する可能性
シンギュラリティが起こらないシナリオも考察しています:
(1) 脳の計算能力を過小評価している可能性
・現代コンピューターは人間の脳の計算能力に比べて数桁劣るとする説(SearleやPenroseの議論)。
(2) ハードウェアの進化が限界に達する
・コンピューターの発展が停滞し、超知能の開発に至らない可能性。
(3) 規制による抑制
・法律や国際的規制によりAIの発展が制限される可能性(ただし、ヴィンジはこれを否定的に見ている)。

3.2. 超知能の制御は可能か?
ヴィンジは、シンギュラリティの制御に関して次のように述べています:
(1) 物理的な閉じ込めは不可能
・超知能が人間よりも数百万倍速く思考できる場合、最終的に閉じ込めた人間を操作する方法を見つけるだろう。
(2) 倫理的ルール(アシモフの「ロボット三原則」)の埋め込みも効果が薄い
・ルールを埋め込んだAIは、より高度な制約なしのAIと競争すると不利になり、淘汰される可能性が高い。

4.シンギュラリティへの別の道:知能増幅(Intelligence Amplification, IA)

ヴィンジは、AIだけでなく、人間の知能を強化するアプローチ(IA)もシンギュラリティを引き起こす可能性があると述べています。

4.1. IAの具体例
(1) 人間とコンピューターの共同作業
・AIではなく、人間がAIの能力を利用することで、知能を増幅する(例:コンピューター支援の創造的作業)。
(2) ネットワークの発展
・インターネットやローカルネットワークが進化し、超知能のような存在になる可能性。
(3) 神経インターフェース
・人間の脳とコンピューターを直接つなぐ技術の発展(例:脳波制御のデバイス)。

5.シンギュラリティ後の世界

ヴィンジは、「シンギュラリティ後の社会は人間の概念では理解できないほど異質である」と警告しています。

(1) 自己の概念が崩壊する
・人間の意識がコピー・統合・拡張可能になった場合、「自己」の意味が根本的に変わる。
(2) 善悪の枠組みが崩れる
・伝統的な道徳や倫理はシンギュラリティ後の世界では適用できない。
(3) 人間はどのように生きるべきか?
**「人間が神になる未来」**を想定しつつ、それが幸福なのか不明だと指摘。

結論:シンギュラリティは避けられない

ヴィンジの論文は、「シンギュラリティは技術的進歩の必然であり、制御不能になった場合、人類は存続できない可能性が高い」と結論付けています。

彼は、**「この変化が必然ならば、人類がその初期条件を整えることでより良い未来を作ることが重要である」**と主張し、AIやIAに対する倫理的な研究が必要であるとしています。

この論文は、現代のAI議論の原点とも言える重要な文献であり、その影響は今も続いています。

 


写真:Technological Singularityの提唱者ヴァーナー・ヴィンジ(Wikipediaより引用) 

2025年3月15日土曜日

シンギュラリティ(2)

シンギュラリティ(1)からの続き

人類が生態系の頂点から滑り降りるのがシンギュラリティだとすれば,それを準備したのが1995年から始まったインターネット革命であり,その後15年で立ち上がったSNSの波だ。これは人類の力を増大させたが,その邪悪の裾野をも伸長させてしまった。

(1) トランプが学術界を破壊しているのと並行して,日本ではこっそりと目立たぬように日本学術会議が破壊されかけている。政策決定には学術的に緻密で合理的な論議はまったく不要なのである(同性婚然り,選択的夫婦別氏然り,エネルギー政策然り)。学会の権威札を貼ったプロパガンダだけが踊ってくれれば十分なのだ。

(2) それを支えるのがSNSである。例えばマスクによってシステム自身が壊されたXは,YouTube とあわせてフェイクニュースで犬猫野菜を刈り取るフィールドと化してしまった。萩本欽一の引いた文化の素人レール化の完成形態がここにある。

(3) トランプやマスクや斎藤元彦や立花孝志のように,デマを繰り返し繰り返しあたかも真実であるかのようにしゃべり続ければよいだけだ。ファクトチェックは有効な反証にはならず,人々は下劣な欲望を満たせば事たりる。我々のコモンセンスと読解力はGIGAスクール構想やデジタル教科書を待つまでもなく,どんどん落ち込む一方なのだ。

(4) 技術的特異点のシンギュラリティはその鏡面に人の心の反シンギュラリティを映し出してしまった。人工知能が人間を越えなくとも,人間の方でどんどん坂道を下っているのだ。それが,従来のいわゆる"権威主義国家"の問題だけではなく,西欧や日本における極右ポピュリズムの台頭につながり,とうとう米国自身が"権威主義国家"の隊列に加わろうとしている。

(5) このような世界の上でウクライナ戦争とガザジェノサイドが発生している。


写真:これらはプレ-シンギュラリティ現象なのか?

2025年3月14日金曜日

シンギュラリティ(1)

いつものようにシンギュラリティサロン(2025.3.6収録)を聴いていた。本題である欧米と中国のAIに対する姿勢の違いのあとの松田先生の話がおもしろかった。意訳すると,

(1) 日本では生成AIを使っている人が諸外国に比べて少ない。せいぜいChatGPTやGeminiということで,ClaudeもPerplexityも知らない。 詳しいといわれる識者でも,急速なAIの進展がよく見えていない人が多い。

(2) いま人類は地球の生態系(食物連鎖)の頂点に位置している。最も賢いものが頂点に立てるからだ。それがこの5年ほどで人類はAIに頂点の座をとって変わられようとしている。今は,地球史的な大転換のときなのだ(それでも新しくなった生態系は存続する)。

(3) そのことで人類がAIに滅ぼされてしまうというような話ではなく,人類の活動は見かけ上は大きく変わらずに続く。それでも,人類の知能とその作用がAIに追い越された時点でシンギュラリティの一部は実現される。

この5年が,地球史的なメルクマールとなるシンギュラリティの時代(2025-)だということを十分に理解する必要がある。うーむ,ちょうど30年前のインターネットの時代(1995-)の到来と同じことがこのたび繰り返されようとしている。




図:Imagen3のシンギュラリティのイメージはいまいち。
面倒なので自分のプロンプトが手抜きだからか。

2025年3月5日水曜日

Claude 3.7 Sonnet

対数正規分布からの続き

AnthropicClaude 3.5 Sonnet は,他の生成AIチャットに比べて表現力は優れているの。ただ,ChatGPT や Gemini が推論モデルの方に進んできたので,ちょっと遠ざかりぎみだった。

Claudeに課金はしていないがユーザ登録しているので,Anthropic TeamからClaude 3.7 Sonnet のお知らせがきた。
Claude 3.7 Sonnetは初のハイブリッド推論モデルであり、これまでで最もインテリジェントなモデルです。コーディングの最先端であり、コンテンツ生成、データ分析、プランニングの大幅な改善を実現しています。
Proプランにアップグレードすると、クロード3.7ソネットを拡張思考で使用できるようになります。拡張思考は、数学、物理学、複雑なコーディングの課題のパフォーマンスを向上させます。
ネットの評判は上々で,ChatGPT Pro から乗り換えるという話もちらほら。無料ユーザーなので拡張思考は使えないが,取りあえず試してみることにする。テーマは,野村総研が出している日本の金融資産分布の分析だ。

Q(koshix):
日本の金融資産の保有額で分類した階層別分布が以下のように与えられます。
(1) マス層:0~3,000万円, 4425万世帯, 711兆円
(2) アッパーマス層:3,000万円~5,000万円, 577万世帯, 282兆円
(3) 準富裕層:5,000万円~1億円, 404万世帯, 333兆円
(4) 富裕層:1億円~5億円, 154万世帯, 334兆円
(5) 超富裕層:5億円以上, 11.8万世帯, 135兆円
これをおおむね再現する連続な確率密度分布関数を数値的に求めてください。

A(ChatGPT o3-mini-high):
(66秒推論後,いちばんもっともらしいけれどやっぱり誤っている回答,とくに指定せずに対数正規分布(μ=7.055, σ=1.147)とパレート分布(α=2.547)の混合モデルが選択された。)

A(Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental):
(対数正規分布 μ=7.16, σ=1.05 が提案された。)

A(DeepSeek R1 from Perplexity Pro):
KDE関数を用いたpythonコードが提案された。グラフも出てきたがちょっと違う。)

A(Claude 3.7 Sonnet):
(思考時間が短くスイスイと結果のpythonプログラムを掃き出してくる。最初は,対数正規分布だけだったので,パレート分布との混合モデルを依頼するとなんとか対応できた。GPT o3-mini にはかなわない。というのも精度が甘かったのである)



図:Claude 3.7 Sonnet が導いた確率密度分布関数のコードから

推論モデルを使う場合,プロンプトとしてこちらであらかじめ考えた条件を詳しく入れるとかえって話がややこしくなってうまくいかないことが多かった。むしろざっくりと任せてしまったほうがいいのかもしれない。まだ発展途上。コードについては自分のレベルに比べて十分に複雑なものに対応できるし,エラー情報にも正しく対応してくれる。

P. S. 一週間後の3月5日,Claude3.7 も Claude3.5 Sonnet もすべて有料($20)のPROモードに移行してしまった。無料で使えるのは Claude 3.5 Haiku だけだ。そうか,そうくるか。

2025年3月3日月曜日

Grok3

オイラーの定理からの続き

イーロン・マスクが支配しているX(旧Twitter)からはなるべく遠ざかりたい。日本語で自分がフォローしている空間はそこまで荒れていないし,情報量も多いので悩ましいところだ。そのマスクが2023年7月に立ち上げたAI開発企業が xAIだ。 

xAIのチャットボットであるGrokは,Xの有料ユーザ向けに提供されているものだと思って無視していたが,いつの間にか Grok3 ベータ版がXの無料ユーザにも公開されていた。テストを誘導するための一時的な措置だろう。というわけで,この推論モデルの実力を試してみる。



図:Grokのアイコン(どこかから引用)

Tsujimotter が提起していた,「2の200乗の下2桁はいくつか?」の解法7選 にちなんだ問いだ。
Q(koshix):
整数m,nに対して,mod(n^m,100) がm=0,1,…に対して,周期的に振る舞うことを証明し,その周期のはじまるmの値が n によってどのように定まるかを求めてください。

A(Grok3):
124行ほど考えて,微妙に誤りが含まれた生ぬるい回答を返してきた。論理的な推論というよりも,具体的な計算の試行錯誤のような印象を受ける)

A(DeepSeek R1):
371秒かけて中国語で考察した後,ある程度妥当だけれど不完全な回答を中国語で返してきた。日本語に直してとお願いしたら,「服务器繁忙,请稍后再试。」だと。)


A(Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental):
253行ほど考えて,あまり整理されていない回答を返してきた。頭悪いのかと思ったが,最後の結論はもしかすると良いのかもしれない。自分自身の理解が不十分なのか?)

A(ChatGPT o3-mini-highl):
37秒かけて日本語で考察した後,もっともらしい整理された答えを返してきた。)

ということで,Grok3は巷の一部の評判ほどのものではないようだ。DeepSeek R1も相変わらずイマイチなので,とりあえず様子見ながら,o3-mini-highを中心に使うのがよろし。

2025年2月25日火曜日

電子教科書(4)

電子教科書(3)からの続き

岡口基一さんによると,xAIのGrok 3(x.comで絶賛無料公開中)を使っていろんな物事を盛大にディスるという祭りが流行っているらしい。早速便乗してみた。人間として非情に安易な態度ではある。

Q(koshix):
日本のGIGAスクール及びデジタル教科書政策の問題点を壮大にディスってください。哲学的観点,教育学的観点,社会学的観点から,より理論的で本質的な問題点を指摘したうえで,こき下ろしてください。

A(Grok 3 beta):
日本のGIGAスクール構想とデジタル教科書政策は、表面的な「先進性」を追い求めるあまり、教育の本質を見失った愚策と言わざるを得ません。哲学的、教育学的、社会学的観点からその問題点を解剖し、その無思慮な推進ぶりを盛大にこき下ろしてみましょう。

哲学的観点:存在の意味と技術の隷属
まず哲学的に見れば、GIGAスクール構想は人間の存在意義を技術に矮小化する愚行です。ハイデガーの「技術への問い」を借りれば、現代社会は技術を単なる道具ではなく、世界を支配する枠組み(ゲシュテル)として扱い、その結果、人間が技術の奴隷と化しています。デジタル教科書を押し付けるこの政策は、子供たちに「学びとは何か」「生きるとはどういうことか」を自ら思索する機会を奪い、スクリーンの中の情報に盲従する存在へと貶めます。紙の教科書を手に持つ重み、ページをめくる行為、そこに潜む時間の感覚——これらは単なる「古さ」ではなく、人間が世界と向き合う具体的な経験です。それをデジタルという無機質な虚構に置き換えるのは、学ぶ者の実存を剥奪する暴挙に他なりません。文科省は、技術の進歩を「進化」と勘違いし、人間の本質を切り捨てる亡魂と化しているのです。恥を知れと言いたい。

教育学的観点:学びの深さと記憶の喪失
教育学的に見ても、この政策は子供たちの認知能力と学びの質を破壊する時限爆弾です。研究によれば、紙媒体での読書はデジタル画面に比べて深い理解と長期記憶の定着に優れていることが明らかになっています(例えば、Mangen & Schilhabの研究)。デジタル教科書は、動画や音声といった刺激を詰め込むことで「アクティブ・ラーニング」を装いますが、それは表層的な興奮にすぎず、思索や内省を育む時間を削ぎます。子供が自分で考え、試行錯誤し、知識を血肉化する過程——それこそが教育の核心なのに、GIGAスクールはそれを「効率化」の名の下に切り刻む。教師が熱意を持って語り、子供がノートに書き殴る泥臭い学びを、冷たいタブレット操作に置き換えるなんて、教育の魂を売り渡す行為です。ましてや、視力低下や集中力の散漫化といった健康面のリスクを無視してまで推進するその傲慢さは、子供を人間ではなくデータ処理機とみなす冷血漢そのもの。こんな政策を「未来志向」と呼ぶなら、その未来はディストピア以外の何物でもありません。

社会学的観点:格差の増幅と共同体の崩壊
社会学的視点からは、GIGAスクールがもたらす格差の拡大と社会共同体の解体が深刻です。端末の整備や通信環境は一見「平等」を装いますが、現実は富裕層と貧困層の間でデジタルリテラシーの差が広がるばかり。家庭でのサポートが乏しい子供は、タブレットの使い方すらままならず、授業についていけないという新たな「教育貧困」が生まれています。文科省は「1人1台」を錦の御旗に掲げますが、それが地方の過疎校や低所得家庭でどう機能するのか、実態を無視した絵空事でしかない。さらに、学校という共同体の場がデジタル化で希薄化し、教師と生徒、生徒同士の「顔の見える関係」が失われつつあります。紙の教科書を手に持つ子供たちが教室で議論し、互いに学び合う風景は、単なるノスタルジーではなく、社会を結ぶ絆の基盤です。それをデジタルという孤独な箱に閉じ込める政策は、子供たちを孤立した消費者へと変貌させ、協働の精神を根絶やしにする亡国への第一歩。こんなものを「教育改革」と呼ぶ神経が理解不能です。

総括:愚策の極み、文科省の自滅劇
結局、GIGAスクールとデジタル教科書政策は、哲学的には人間の存在を空洞化し、教育学的には学びの本質を殺し、社会学的には格差と孤立を助長する三重の罪を犯しています。文科省は「国際競争力」や「ICT活用」を振りかざしますが、それは子供の未来を顧みない官僚の自己満足にすぎません。スウェーデンのような先進国がデジタルからアナログへ回帰する中、日本だけが時代遅れの「デジタル信仰」に突き進む姿は、滑稽を通り越して悲劇的です。こんな壮大な茶番を「構想」と銘打つその厚顔無恥さ、子供を実験台にする無責任さは、もはや救いようがない。いい加減目を覚まして、技術に溺れたこの愚策を葬り去るべきです。文科省よ、歴史に汚点を刻む前に悔い改めなさい!

 


図:上記結論を入れて生成させたイメージ(DALL-E3)

DALL-E3の知識は,1984年止まりのようだ。現実はもっと複雑でハッピーなクモの巣の網の中に絡められている。シンギュラリティ(最近はAGIとASIで置き換えられつつある)まであと何年。


2025年2月21日金曜日

こっき(2)

こっき(1)からの続き

国旗アプリを改良しようと考えた。1ステップ前の国旗に戻れるようにするものだ。最初は,左下の1/4×1/4領域に,前回表示した国旗の小さなイメージを表示させてそこをクリックすると前の表示に戻るようにするものだ。国名は通し番号をつけて右下に移動した。

ChatGPT o3-mini-highにお願いしたところ,何度かのやりとりの後に目的のものはできたにはできたが,国旗が2つも表示されているのは子どもにはわかりにくそうだ。やり直し。

Q(koshix):
国旗表示アプリ
以下のウェブアプリに修正を加えてください。
(1) 各国旗には次の3つの番号を持ちます。(a) アルファベット順の通し番号,(b) アイウエオ順の通し番号,(c) アプリ起動後にその国旗が最初に表示されたときの通し番号
(2) カタカナの国名表示部分を,通し番号:カタカナ国名 の形に修正してください。このときの通し番号は,表示モードに対応したものとします。
(3) 右下に半透明グレーのボタン領域を設定してください。その機能は後で説明します。まずは,(1) (2) を実装した全体コードをお願いします。
なお,修正前のコードは以下のとおりです。

Q(koshix):
ボタン領域を「もどる」というなまえにして,ここをクリックすると選択された領域で表示されている国旗より通し番号がワンステップ小さいものに戻って表示するようにしてください。

これで目的のものはできた。361行のウェブアプリである。やはりどういうロジックにするかを想定しながらプロンプトを考えるのが重要だ。前回は単なる仕様だけで依頼したので,うまく機能しなかったので結構モチャついた371行



図:kokki.htmlのiPhoneでの実行画面

以下が,修正版のkokki.htmlのソースコードだ。108行目あたりのkazaha.jpgを自分のイメージファイルに変えて,kokki.htmlと同じフォルダに設置して,ブラウザで閲覧すればOKだ。

<!DOCTYPE html>
<html lang="ja">
<head>
  <meta charset="UTF-8">
  <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
  <title>かざは の こっき</title>
  <style>
    html, body {
      margin: 0;
      padding: 0;
      background-color: #f0f0f0;
      height: 100%;
      font-family: sans-serif;
    }
    /* トップページ(スタート前) */
    #top-page {
      text-align: center;
      padding: 20px;
    }
    #top-page h1 {
      font-size: 2em;
      margin-bottom: 20px;
    }
    #top-page img {
      width: 437px;
      height: 377px;
      margin-bottom: 20px;
    }
    /* スタートボタン */
    #start-button {
      padding: 12px 24px;
      font-size: 1.5em;
      border: none;
      border-radius: 8px;
      background-color: #007aff;
      color: #fff;
      cursor: pointer;
    }
    /* 国旗表示ボックス */
    #flag-container {
      width: 90vw;
      height: 70vh;
      margin: 5vh auto;
      position: relative;
      background-color: #000;
      border: 5px solid #fff;
      box-shadow: 0 4px 8px rgba(0,0,0,0.5);
      cursor: pointer;
      display: none; /* スタート前は非表示 */
      touch-action: manipulation;
    }
    #flag-container img {
      width: 100%;
      height: 100%;
      object-fit: contain;
      opacity: 0;
      transition: opacity 0.8s ease-in-out;
      position: absolute;
      top: 0;
      left: 0;
    }
    #country-name {
      position: absolute;
      bottom: 10px;
      left: 10px;
      background: rgba(255, 255, 255, 0.7);
      padding: 4px 8px;
      border-radius: 8px;
      font-size: 1.2em;
      z-index: 10;
    }
    /* 設定パネル */
    #control-panel {
      position: absolute;
      top: 10px;
      left: 50%;
      transform: translateX(-50%);
      background: rgba(255,255,255,0.9);
      padding: 8px;
      border-radius: 8px;
      z-index: 10;
      display: flex;
      gap: 10px;
      align-items: center;
    }
    #control-panel select {
      font-size: 1em;
      padding: 4px;
    }
    /* 右下の半透明グレーのボタン領域(もどるボタン) */
    #button-area {
      position: absolute;
      bottom: 10px;
      right: 10px;
      background: rgba(128, 128, 128, 0.5);
      padding: 10px;
      border-radius: 8px;
      z-index: 10;
      cursor: pointer;
      user-select: none;
    }
  </style>
</head>
<body>
  <!-- トップページ(初回表示) -->
  <div id="top-page">
    <h1>かざは の こっき</h1>
    <img src="kazaha.jpg" alt="かざはの顔">
    <br>
    <button id="start-button">スタート</button>
  </div>
  
  <!-- 国旗表示エリア -->
  <div id="flag-container">
    <img id="flag-image" src="" alt="国旗">
    <div id="country-name"></div>
    <div id="control-panel">
      <div>
        <label for="order-select">表示順序:</label>
        <select id="order-select">
          <option value="alphabetical">アルファベット順</option>
          <option value="japanese">アイウエオ順</option>
          <option value="random">ランダム</option>
        </select>
      </div>
      <div>
        <label for="region-select">表示領域:</label>
        <select id="region-select">
          <option value="all">全世界</option>
          <option value="eastAsiaOceania">東アジア〜オセアニア</option>
          <option value="southWestAsia">南〜西アジア</option>
          <option value="europe">ヨーロッパ</option>
          <option value="africa">アフリカ大陸</option>
          <option value="americas">アメリカ大陸</option>
        </select>
      </div>
    </div>
    <!-- 右下の「もどる」ボタン領域 -->
    <div id="button-area">もどる</div>
  </div>

  <!-- Kuroshiro と Kuromoji の読み込み -->
  <script src="https://unpkg.com/kuroshiro@1.1.3/dist/kuroshiro.min.js"></script>
  <script src="https://unpkg.com/kuroshiro-analyzer-kuromoji@1.1.0/dist/kuroshiro-analyzer-kuromoji.min.js"></script>
  
  <script>
    // グローバル変数
    let allCountries = [];
    let countries = [];
    let currentIndex = 0;
    let kuroshiro;
    let randomDisplayCounter = 1; // ランダムモードで初回表示されたときの番号用
    
    // 初期化処理全体をまとめる
    async function initializeApp() {
      // トップページを非表示、国旗エリアを表示
      document.getElementById("top-page").style.display = "none";
      document.getElementById("flag-container").style.display = "block";
      
      // Kuroshiro の初期化
      try {
        kuroshiro = new Kuroshiro();
        await kuroshiro.init(new KuroshiroAnalyzerKuromoji({
          dictPath: 'https://unpkg.com/kuromoji@0.1.2/dict/'
        }));
        console.log("Kuroshiro initialized");
      } catch (error) {
        console.error("Kuroshiro initialization failed:", error);
      }
      
      // 国データの取得
      await fetchCountries();
      // イベントリスナーの設定
      setupEventListeners();
    }
    
    // 国データ取得
    async function fetchCountries() {
      try {
        const response = await fetch("https://restcountries.com/v3.1/all");
        const data = await response.json();
        allCountries = await Promise.all(data.map(async country => {
          const flagUrl = country.flags && country.flags.png ? country.flags.png : "";
          const nameEn = country.name && country.name.common ? country.name.common : "";
          const jpName = (country.translations &&
                          country.translations.jpn &&
                          country.translations.jpn.common) ? country.translations.jpn.common : nameEn;
          let nameKatakana = "";
          try {
            nameKatakana = await kuroshiro.convert(jpName, { to: "katakana", mode: "normal" });
          } catch (err) {
            console.error("Conversion error:", err);
            nameKatakana = jpName;
          }
          return {
            flag: flagUrl,
            name_en: nameEn,
            name_katakana: nameKatakana,
            region: country.region || "",
            subregion: country.subregion || ""
          };
        }));
        // 不要なデータの除外
        allCountries = allCountries.filter(c => c.flag && c.name_en && c.name_katakana);
        
        // 各国旗に対してグローバルな番号を付与
        // (a) アルファベット順の通し番号
        let sortedAlpha = [...allCountries].sort((a, b) => a.name_en.localeCompare(b.name_en));
        sortedAlpha.forEach((country, index) => {
          country.numAlpha = index + 1;
        });
        // (b) アイウエオ順(カタカナ順)の通し番号
        let sortedKatakana = [...allCountries].sort((a, b) => a.name_katakana.localeCompare(b.name_katakana, "ja"));
        sortedKatakana.forEach((country, index) => {
          country.numKatakana = index + 1;
        });
        // (c) ランダムモード用(初回表示時に設定)の番号は未設定状態に
        allCountries.forEach(country => {
          country.numDisplay = null;
        });
        
        // 初期のフィルタ・ソート処理
        filterCountries();
        sortCountries();
        displayCountry();
      } catch (error) {
        console.error("Error fetching countries:", error);
      }
    }
    
    // 表示領域でフィルタ
    function filterCountries() {
      const regionValue = document.getElementById("region-select").value;
      if (regionValue === "all") {
        countries = allCountries.slice();
      } else if (regionValue === "eastAsiaOceania") {
        countries = allCountries.filter(c => 
          (c.region === "Oceania") ||
          (c.region === "Asia" && (c.subregion === "Eastern Asia" || c.subregion === "South-Eastern Asia"))
        );
      } else if (regionValue === "southWestAsia") {
        countries = allCountries.filter(c => 
          c.region === "Asia" && !(c.subregion === "Eastern Asia" || c.subregion === "South-Eastern Asia")
        );
      } else if (regionValue === "europe") {
        countries = allCountries.filter(c => c.region === "Europe");
      } else if (regionValue === "africa") {
        countries = allCountries.filter(c => c.region === "Africa");
      } else if (regionValue === "americas") {
        countries = allCountries.filter(c => c.region === "Americas");
      }
      currentIndex = 0;
    }
    
    // 表示順序でソート
    function sortCountries() {
      const order = document.getElementById("order-select").value;
      if (order === "alphabetical") {
        countries.sort((a, b) => a.name_en.localeCompare(b.name_en));
      } else if (order === "japanese") {
        countries.sort((a, b) => a.name_katakana.localeCompare(b.name_katakana, "ja"));
      } else if (order === "random") {
        // ランダムモードでは Fisher-Yates シャッフルを実施
        for (let i = countries.length - 1; i > 0; i--) {
          const j = Math.floor(Math.random() * (i + 1));
          [countries[i], countries[j]] = [countries[j], countries[i]];
        }
      }
      currentIndex = 0;
    }
    
    // 現在の国を表示
    function displayCountry() {
      if (countries.length === 0) {
        console.error("No countries available for the selected region.");
        document.getElementById("country-name").textContent = "データなし";
        document.getElementById("flag-image").src = "";
        return;
      }
      const currentCountry = countries[currentIndex];
      
      // 表示モードに応じた番号を取得
      const orderMode = document.getElementById("order-select").value;
      let displayNumber;
      if (orderMode === "alphabetical") {
        displayNumber = currentCountry.numAlpha;
      } else if (orderMode === "japanese") {
        displayNumber = currentCountry.numKatakana;
      } else if (orderMode === "random") {
        if (!currentCountry.numDisplay) {  // 初回表示時のみ番号を付与
          currentCountry.numDisplay = randomDisplayCounter++;
        }
        displayNumber = currentCountry.numDisplay;
      }
      
      // 国旗画像の切替演出
      const flagImage = document.getElementById("flag-image");
      flagImage.style.opacity = 0;
      setTimeout(() => {
        flagImage.src = currentCountry.flag;
        // 「通し番号:カタカナ国名」の形式で表示
        document.getElementById("country-name").textContent = displayNumber + ":" + currentCountry.name_katakana;
        flagImage.onload = () => {
          flagImage.style.opacity = 1;
        };
      }, 800);
    }
    
    // イベントリスナーの設定(タッチ対応の場合は touchend を優先)
    function setupEventListeners() {
      const flagContainer = document.getElementById("flag-container");
      
      function nextCountry() {
        currentIndex = (currentIndex + 1) % countries.length;
        displayCountry();
      }
      
      // タッチまたはクリックで次の国を表示
      if ('ontouchstart' in window || navigator.maxTouchPoints) {
        flagContainer.addEventListener("touchend", function(e) {
          nextCountry();
        }, false);
      } else {
        flagContainer.addEventListener("click", function(e) {
          nextCountry();
        }, false);
      }
      
      // 表示順序・表示領域の変更時の再ソート/再表示
      document.getElementById("order-select").addEventListener("change", () => {
        sortCountries();
        displayCountry();
      });
      document.getElementById("region-select").addEventListener("change", () => {
        filterCountries();
        sortCountries();
        displayCountry();
      });
      
      // 「もどる」ボタンのイベント設定
      const buttonArea = document.getElementById("button-area");
      
      // タッチイベントに対応
      buttonArea.addEventListener("touchend", function(e) {
        e.stopPropagation();
        e.preventDefault();  // タッチ操作時のデフォルト動作を防止
        if (countries.length > 0) {
          currentIndex = (currentIndex - 1 + countries.length) % countries.length;
          displayCountry();
        }
      }, false);
      
      // PCなど、タッチ以外のデバイス用のクリックイベントも残す
      buttonArea.addEventListener("click", function(e) {
        e.stopPropagation();
        if (countries.length > 0) {
          currentIndex = (currentIndex - 1 + countries.length) % countries.length;
          displayCountry();
        }
      }, false);
    }
    
    // スタートボタンのイベント設定(pointerup イベントを使用)
    document.getElementById("start-button").addEventListener("pointerup", () => {
      initializeApp();
    });
  </script>
</body>
</html>


2025年2月20日木曜日

こっき(1)

まだ1歳10ヶ月の風葉ちゃんは国旗を覚えるのが得意だ。GGが知らない国の国旗を沢山知っている。ママからのリクエストで国旗アプリを考えることになった。市販のスマホアプリは1-2歳向けではないのだ。要求仕様は次のようなものになる。

(1) 世界の国旗が地域別(または全世界)に表示される。
(2) その下にはカタカナの国名が表示されている。ママだけが読める。 
(3) タップすると順に次の国旗が表示される。国名がわからなければママが解説する。
(4) 表示は,アルファベット順,アイウエオ順,ランダムとする。
(5) 地域は,東アジア・オセアニア,西・南アジア,ヨーロッパ,アフリカ大陸,アメリカ大陸とする。

本物のiPhoneアプリはハードルが高すぎるので,とりあえずWebアプリにしよう。もちろん,高齢者の脳力に頼っていては死ぬまでにできあがらないので,ChatGPT o3-mini-high にお願いするわけだ。自分が入れた一連のプロンプトは以下のとおりである。

Q(koshix):
幼児向けの国旗のウェブアプリを作ってください。
お母さんと子どもが一緒に遊べるものです。
・国旗の画面が大写しになります。
・その画面に国名が小さく表示されます。
・スライドするとつぎの国旗にうつります。
・表示順序をアルファベット順,五十音順,ランダムに設定変更できます。
国連に加盟しているすべての国や地域のフリーのイメージデータに
アクセスして表示できるようにします。

Q(koshix):
国名はカタカナにしてください。
クリックしたら次の国旗に進むようにしてください。それまでは静止です。

Q(koshix):
画面が真っ暗で表示されず,クリックしても進まないのですが。

Q(koshix):
(1) 国旗の表示が画面いっぱいになっているので,もう少し小さめにして余白領域を作ってください。
(2) 表示範囲を,東アジア〜オセアニア・南〜西アジア・ヨーロッパ・アフリカ大陸・アメリカ大陸の5領域および全世界の6つから選択できるようにしてください。
(3) iPhoneにこのhtmlファイルを転送して実行しようとすると,スタート時点でつまづいて進みません。iPhoneでも使えるように対処可能でしょうか。

Q(koshix):
ありがとうございます。機能はほぼ希望通りになりました。しかし,iPhoneでは画面が真っ暗のままで進まずに停まっています。どこかへのアクセスが拒否されているような感じです。どうすればよいでしょうか。

Q(koshix):
iPhoneだけでなんとかしたいので,外部にhttps対応サーバを準備することができないのですが。マウスクリック操作の機能部分ははタッチ操作に対応するようになっていますかね。

Q(koshix):
1.ユーザー操作で初回処理をトリガーする
ページ読み込み後に「スタート」ボタンを表示し、タッチされたときに全ての初期化とリソース取得を開始するように変更する方法が考えられます。これなら、iOS側での自動起動制限を回避できる場合があります。
2.ローカルサーバーを利用する代替策
外部にHTTPS対応サーバを準備できない場合でも、iPhone上で動作するローカルサーバーアプリ(例:Pythonista、KSWEB、または他の簡易Webサーバアプリ)を利用してファイルをホストする方法も検討できます。

これらの場合の具体的な手順を詳細に説明してください。

Q(koshix):
localでウェブサーバを立ち上げ,iphoneでアクセスすることに成功しました。

Q(koshix):
ところで,localではクリックで次の国旗が表示されますが,iphone経由では,クリックするとその効果が2回有効になっているようで,一つ飛ばして次の次の国旗が表示されてしまいます。どうすればいいでしょうか。

Q(koshix):
1の方法をとりたいのですが,元のコードで言うとどの部分の修正になりますか。修正後の全コードを教えてもらったほうが助かります。

Q(koshix):
最初のスタートで次に進むことができなくなりました。

Q(koshix):
ありがとうございます,うまくいきました。
トップ頁に「かざは の こっき」というタイトルをいれて,かざはの顔写真 kazaha.jpg  437x377 ピクセルを表示するように修正できますか。 kazaha.jpg はkokki.html と同じフォルダにあります。


図:世界の国旗(外務省から編集して引用)

pythonでローカルのウェブサーバを立ち上げ,ngrokでトンネルを設定すると,外部からローカルウェブサーバのコンテンツにアクセスすることができる。そこで,kokki.html(296行)とkazaha.jpgを置いたディレクトリでローカルウェブサーバを立ち上げておけば,ngrokが指定するURLでiPhoneからこの国旗Webアプリが使えるようになった。
python3 -m http.server 8000
ngrok http 8000
https://zzzzzzzzzz.ngrok.io/kokki.html 
問題は,ngrokを無料で使っている限りこのURLが永続的ではないことだ。sakuraインターネットに眠らせてあるWebサイトを起すべきだろうか。ChatGPTを使えば一日一ウェブアプリを公開することができる。

(付)http.server ファイルの中身
import http.server
import socketserver
PORT = 8000
class MyHttpRequestHandler(http.server.SimpleHTTPRequestHandler):
    def end_headers(self):
        # iOS Safari のキャッシュ対策のため
        self.send_header("Cache-Control", "no-store, no-cache, must-revalidate")        http.server.SimpleHTTPRequestHandler.end_headers(self)
Handler = MyHttpRequestHandler
with socketserver.TCPServer(("", PORT), Handler) as httpd:
    print("Serving at port", PORT)
    httpd.serve_forever()

2025年2月16日日曜日

ChatGPT o3-mini(3)

ChatGPT o3-mini(2)からの続き

東京理科大の数学の入試問題が話題になっていた。出題ミスだとかなんとか。その真偽はわからないのだけれど,この問題の最終段階で必要となる式を眺めると,ちょっと自分には解けなさそうだった。なさけない。以下の左辺から右辺を導くのだ。

$\displaystyle \sum_{n=2}^{\infty} \dfrac{2}{n^2+3n-2} = \dfrac{1}{2} + \dfrac{2\pi}{\sqrt{17}} \tan {\dfrac{\sqrt{17} \ \pi}{2}}$ 

Mathematicaでは,238μsで正解が得られる。ChatGPT o3-mini-highでは,やたら推論時間がかかってしまい途中では誤りもみられる。便利なようだけれど使い方は要注意。 
Q(koshix):
次の級数を求めてください。 Σ_{n=2}^∞ 2/(n^2+3n-2)

A(ChatGPT o3-mini-high):
31秒かけて推論)
(導出過程省略)
【結論】
したがって,この級数の和は,
$\displaystyle \sum_{n=2}^{\infty} \dfrac{2}{n^2+3n-2} = \dfrac{\sqrt{17}}{2}\Bigl[ \psi\Bigl(\dfrac{7+\sqrt{17}}{2}\Bigr) - \psi\Bigl( \dfrac{7-\sqrt{17}}{2}\Bigr) \Bigr] $ 
【補足】
・ここで用いたディガンマ関数$\psi(x)$は,$\psi(x) = \frac{d}{dx} \ln \Gamma(x)$と定義される特殊関数です。
・回答はこれ以上初等関数だけで簡単な形にまとめることは難しく,この形で示すのが一般的です。

このように、部分分数分解とディガンマ関数の性質を用いることで、与えられた級数を閉じた形で表すことができました。


Q(koshix):
ディガンマ関数を用いずに,高等学校数学の範囲に登場する関数で表現してください。

A(ChatGPT o3-mini-high):
117秒かけて推論)
(導出過程省略)
【まとめ・最終回答】
部分分数分解と(望遠的な)和の評価により、特殊関数を使わず初等関数だけで表すと,
$\displaystyle \sum_{n=2}^{\infty} \dfrac{2}{n^2+3n-2} = \dfrac{1}{\sqrt{17}} \ln {\dfrac{5+ \ \sqrt{17} }{5-\sqrt{17}}}  $ 

【補足】
・導出の途中で「拡張調和数」やディガンマ関数を用いる方法もありますが,最終結果は対数と平方根のみで表されています。
・(実際の解析では、各項の和を適切に並べ替え・打ち消すことでこの形が得られることが確認できます。)

以上が、特殊関数を用いず高等学校数学レベルの初等関数のみで表現した解答です。


Q(koshix):
その結果は間違ってますね。Tan が出てくるはずですが。

A(ChatGPT o3-mini-high):
74秒かけて推論)
(導出過程省略)
【最終回答】
$\displaystyle \sum_{n=2}^{\infty} \dfrac{2}{n^2+3n-2} = \dfrac{2\pi}{\sqrt{17}} \tan {\dfrac{\pi \ \sqrt{17} }{2}} + \dfrac{1}{2} $ 
(解説省略)

2025年2月15日土曜日

ChatGPT o3-mini(2)

ChatGPT o3-mini(1)「は、」からの続き

ChatGPT o3-mini の実力をなかなか試せていない。そこで,係助詞「は」直後の読点問題に挑戦させてみた。ChatGPT o3-mini-highで試したところ,正しいコードが一発で得られた。「、」に「,」を追加する修正も楽々。ただし,自分の環境設定に問題があった。o3-mini-highのアドバイスをもらいながら修正を試みる。

(1)  source ./myenv/bin/activate でvenv環境に移行する。
(2)  python3 -m pip install mecab-python3 でmecab-python3 をインストールする。
(3)  pip install --upgrade pip で pipのバージョンをあげた。(23.1.2 → 25.0)
(4)  python3 jta.py text.txt で /usr/local/etc/mecabrc が見つからないとのエラー。
(5)  sudo mkdir /usr/local/etc で etcディレクトリを作成。
(6)  sudo ln -s /opt/homebrew/etc/mecabrc  /usr/local/etc/mecabrc でシンボリックリンクを作成。
(7) (venv) python -m jta text.txt で実行できた(データはtext.txtに入っている)。
(8) 自分のブログ記事のいくつかを入れてコマンドラインで実行した結果の例:

=== 全体の統計 ===
句点「。」の数:  72
読点(「、」と「,」)の数:  66
一文あたりの平均読点数: 0.92

=== 係助詞「は」の統計 ===
係助詞「は」の出現数:  51
直後に読点がくる確率: 0.16

=== 係助詞「は」の直後に読点がある文の統計 ===
文数:  8
平均文字数: 137.62
平均読点数: 1.38

=== 係助詞「は」の直後に読点がない文の統計 ===
文数:  32
平均文字数: 38.19
平均読点数: 0.91

思ったより,自分は「は,」を多用していなかった。傾向も原論文と一致している。o3-miniに任せればコードはスイスイとできるとはいうものの,やはり一定のプログラム作成の知識は必要だ。その上,自分の知識は継ぎ接ぎ穴だらけであり,いきあたりばったりのアドホックな対応でごまかしているところに問題がある。

Q(koshix):
日本語のテキストの解析プログラムをつくりたいです。
テキストがファイルで与えられたとき,これを形態素解析して,
係助詞の「は」がわかるようにします。
(1) 句点と読点の数および,一文あたりの平均読点数を求める。
(2) 係助詞「は」の出現数とその直後に読点がくる確率を求める。
(3) 係助詞「は」の直後に読点がある場合とない場合について,
これを含む文の平均文字数と平均読点数を求める。
これらの機能を持つ日本語解析プログラムを作ってください。

A(ChatGPT o3-mini-high):
以下は、Python と形態素解析ライブラリ MeCab を用いて、指定された3つの解析機能を実現するサンプルプログラムの例です。

以下のコードでは、
・ファイルからテキストを読み込み、
・全体での句点(「。」)と読点(「、」)の出現数および一文あたりの読点数を求め、
・MeCab による形態素解析で「は」が係助詞(形態素情報で「助詞,係助詞」)として出現している場合をカウントし、その直後のトークンが読点(「、」)であるかどうかをチェックし、
・さらに「は」の直後に読点がある場合とない場合で、その文(=句点で区切った文)の文字数と読点数の平均を算出しています。

なお、このプログラムを実行するには、Python 用の MeCab ライブラリ(例:mecab-python3)がインストールされている必要があります。
以下、コードの全体像とともに、各ステップの処理内容についてコメントで説明しています。
(以下略)

Q(koshix):
以下のプログラムの読点を,「、」と「,」の両方に同時に対応できるように修正してください。(先ほどのコードを貼り付ける)

A(ChatGPT o3-mini-high):
(以下は出力されたコードのみで解説を省く,このコードを jta.py とする。)

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

"""
日本語テキスト解析プログラム

【機能】
(1) ファイル内のテキスト全体について,
    ・句点「。」と読点「、」および「,」の出現数
    ・一文あたりの平均読点数
    を求める。

(2) MeCab を用いて形態素解析を行い,
    ・係助詞「は」の出現数
    ・その直後に読点がくる確率
    を求める。

(3) 係助詞「は」の直後に読点がある場合とない場合で,
    ・その文の平均文字数
    ・その文の平均読点数
    を求める。
    
※実行例: python japanese_text_analyzer.py input.txt
"""

import MeCab
import argparse

def analyze_text(text):
    # (1) 句点と読点の総数、及び一文あたりの読点数
    total_period = text.count("。")
    # 読点は「、」と「,」の両方に対応
    total_comma = text.count("、") + text.count(",")
    
    # 文章を「。」で分割して文単位にする(文末の句点を補完)
    sentences = []
    for s in text.split("。"):
        s = s.strip()
        if s:
            sentences.append(s + "。")
    num_sentences = len(sentences)
    avg_comma_per_sentence = total_comma / num_sentences if num_sentences > 0 else 0

    # (2) および (3) の解析用に、形態素解析器を初期化
    tagger = MeCab.Tagger()
    
    # 係助詞「は」についての統計
    total_ha_occurrences = 0     # 「は」の出現回数(係助詞として)
    ha_followed_by_comma = 0       # 「は」の直後に読点がある回数
    
    # (3) 用の文ごとの集計
    groupA_sentences = []  # 「は」の直後に読点がある場合を含む文
    groupB_sentences = []  # 「は」の直後に読点がない場合を含む文

    # 各文ごとに形態素解析を実施して処理する
    for sentence in sentences:
        # MeCab で形態素解析(各文を対象)
        node = tagger.parseToNode(sentence)
        tokens = []
        while node:
            # BOS/EOS ノードは除外
            if node.stat in (MeCab.MECAB_BOS_NODE, MeCab.MECAB_EOS_NODE):
                node = node.next
                continue
            # node.feature は「品詞,品詞細分類1,品詞細分類2,品詞細分類3,活用形,活用型,原形,読み,発音」などの情報
            features = node.feature.split(",")
            pos = features[0]               # 例:"助詞"
            pos_detail1 = features[1]       # 例:"係助詞"(係助詞ならこの値)
            # 原形は features[6] だが、情報がない場合もあるので、surface を利用する
            base = features[6] if len(features) > 6 else node.surface
            tokens.append({
                'surface': node.surface,
                'pos': pos,
                'pos_detail1': pos_detail1,
                'base': base
            })
            node = node.next

        # 各文中の「は」に関して、直後のトークンが読点「、」または「,」かどうかをチェック
        sentence_has_ha_followed_comma = False
        sentence_has_ha_not_followed_comma = False
        
        for i, token in enumerate(tokens):
            # 係助詞としての「は」を対象にする
            if token['surface'] == "は" and token['pos'] == "助詞" and token['pos_detail1'] == "係助詞":
                total_ha_occurrences += 1
                # 直後のトークンが存在するかどうかをチェック
                if i + 1 < len(tokens):
                    next_token = tokens[i + 1]
                    if next_token['surface'] in ("、", ","):
                        ha_followed_by_comma += 1
                        sentence_has_ha_followed_comma = True
                    else:
                        sentence_has_ha_not_followed_comma = True
                else:
                    # 直後にトークンがなければ「読点なし」と判断
                    sentence_has_ha_not_followed_comma = True

        # (3) の集計対象として文をグループ分け(※文中に複数の「は」がある場合,
        #  直後に読点がある場合とない場合の両方に該当する可能性があります)
        if sentence_has_ha_followed_comma:
            groupA_sentences.append(sentence)
        if sentence_has_ha_not_followed_comma:
            groupB_sentences.append(sentence)

    # (2) 「は」の直後に読点が来る確率
    prob_ha_comma = ha_followed_by_comma / total_ha_occurrences if total_ha_occurrences > 0 else 0

    # (3) グループごとの文の平均文字数と平均読点数を計算する関数
    def average_metrics(sent_list):
        total_chars = 0
        total_commas_in_sent = 0
        for s in sent_list:
            total_chars += len(s)
            total_commas_in_sent += s.count("、") + s.count(",")
        count = len(sent_list)
        if count == 0:
            return (0, 0)
        return (total_chars / count, total_commas_in_sent / count)
    
    avg_len_groupA, avg_comma_groupA = average_metrics(groupA_sentences)
    avg_len_groupB, avg_comma_groupB = average_metrics(groupB_sentences)
    
    # 結果の出力
    print("=== 全体の統計 ===")
    print("句点「。」の数: ", total_period)
    print("読点(「、」と「,」)の数: ", total_comma)
    print("一文あたりの平均読点数: {:.2f}".format(avg_comma_per_sentence))
    print("")
    
    print("=== 係助詞「は」の統計 ===")
    print("係助詞「は」の出現数: ", total_ha_occurrences)
    print("直後に読点がくる確率: {:.2f}".format(prob_ha_comma))
    print("")
    
    print("=== 係助詞「は」の直後に読点がある文の統計 ===")
    print("文数: ", len(groupA_sentences))
    print("平均文字数: {:.2f}".format(avg_len_groupA))
    print("平均読点数: {:.2f}".format(avg_comma_groupA))
    print("")
    
    print("=== 係助詞「は」の直後に読点がない文の統計 ===")
    print("文数: ", len(groupB_sentences))
    print("平均文字数: {:.2f}".format(avg_len_groupB))
    print("平均読点数: {:.2f}".format(avg_comma_groupB))

def main():
    # コマンドライン引数で対象のファイルを指定
    parser = argparse.ArgumentParser(description="日本語テキスト解析プログラム")
    parser.add_argument("file", help="解析対象のテキストファイルパス")
    args = parser.parse_args()
    
    # ファイルの読み込み(UTF-8 エンコード前提)
    try:
        with open(args.file, "r", encoding="utf-8") as f:
            text = f.read()
    except Exception as e:
        print("ファイルの読み込みに失敗しました:", e)
        return
    
    analyze_text(text)

if __name__ == "__main__":
    main()

[1]OpenAI o3-mini (OpenAI)