#!/usr/local/bin/wolframscript
(* ::Package:: *)
n=ToExpression[$ScriptCommandLine[[2]]]
Print[RandomInteger[{1,6},n^2]]
芥川龍之介が「蜘蛛の糸」を発表して百年。高二の秋の文化祭,クラスの仮装行列のテーマが 蜘蛛の糸だった。お釈迦様の極楽タワーの竹を近所から切り出し,地獄の焔と煙の絵を描いた。犍陀多に続いて蜘蛛の糸(登山部の赤いザイル)に群がる地獄の亡者だったころ。
2023年2月23日木曜日
wolframscript
2023年2月22日水曜日
UNIX時間(2)
2023年2月21日火曜日
UNIX時間(1)
UNIX時間の定義は,「協定世界時 (UTC) での1970年1月1日午前0時0分0秒(UNIXエポック)から形式的な経過秒数として表される」 。形式的というのは閏秒の補正を含まないという意味であり,UNIX時間から現行のグレゴリオ暦に換算する際には,1日が60×60×24=86400秒として扱われる。
これを求めるプログラムを,なじみのJulia(2012-)とWolframLanguage(1988-)で書いてみるという課題を自分で考えて練習してみた。Wolfram言語では,1900年1月1日午前0時0分0秒を基準とする絶対時も用いられる。Juliaともども非常に高機能の関数が多数用意されていた。
#! /opt/homebrew/bin/julia
#
using Dates
using DateFormats
using TimeZones
#
# 現在時刻の取得
utime=Int64(round(time()))
println(utime)
#
# 年月日日時分に変換
dt_utc = unix2datetime(utime)
dt_jst = ZonedDateTime(dt_utc, tz"Asia/Tokyo") # JSTに変換
println(Dates.format(dt_jst, "yyyy-mm-dd HH:MM:SS (z)"))
#
# UNIX時間に変換
ut = datetime2unix(DateTime(dt_jst))
println(Int64(ut))
#
# UNIX基準時(JST)
zt_utc = unix2datetime(0)
zt_jst = ZonedDateTime(zt_utc, tz"Asia/Tokyo") # JSTに変換
println(Dates.format(zt_jst, "yyyy-mm-dd HH:MM:SS (z)"))
#
# 2038年問題(JST)
zt_utc = unix2datetime(2^31-1)
zt_jst = ZonedDateTime(zt_utc, tz"Asia/Tokyo") # JSTに変換
println(Dates.format(zt_jst, "yyyy-mm-dd HH:MM:SS (z)"))
#! /usr/local/bin/wolframscript#
#絶対時間の出力
Print[AbsoluteTime[]]
#絶対時間原点の日付
Print[DateString[0]]
#
#現在時刻の取得(msec)
Print[DateString[{"ISODate"," ","Hour",":","Minute",":","Second",".","Millisecond"},TimeZone->"Asia/Tokyo"]]
#
#UNIX時間へ変換(JST)
Print[UnixTime[TimeZone->"Asia/Tokyo"]]
#
#年月日時分秒へ変換(JST)
Print[DateString[TimeZone->"Asia/Tokyo"]]
#
#UNIX基準時(GMT)
Print[UnixTime[FromUnixTime[0,TimeZone->0]]]
Print[DateString[FromUnixTime[0,TimeZone->0]]]
#
#2038年問題(GMT)
Print[UnixTime[FromUnixTime[2^31-1,TimeZone->0]]]
Print[DateString[FromUnixTime[2^31-1,TimeZone->0]]]
UNIX時間は,2038年1月19日に2,147,483,647 = 2^31-1 に達する(今は1,676,850,000あたり)。これが符号付き32ビット整数の最大値なので,これをオーバーフローすればコンピュータの動作が保証できない場合がある。2000年問題より深刻になる可能性があり,2038年問題といわれている。あと15年か。
2023年2月20日月曜日
因数分解
BingとEdge からの続き
新しい Bing AIのチャットモードで因数分解についてきいてみた。
Q:a x^2 + b x + c が,整数係数の範囲で因数分解できる条件を教えてください。A:a x^2 + b x + c が,整数係数の範囲で因数分解できる条件は、判別式 b^2 - 4ac が平方数になることです。平方数とは、ある整数の二乗になる数のことです。例えば、1, 4, 9, 16, 25, … などです。この条件を満たすと、a x^2 + b x + c は、(px+q)(rx+s) の形に因数分解できます。ここで、p, q, r, s は整数です。因数分解の方法は以下の通りです。a x^2 + b x + c = 0a x^2 + b x + c = (px+q)(rx+s)a = prb = ps + qrc = qsQ: ありがとう。A:どういたしまして。数学の問題は楽しいですね。Q:a = pr,b = ps + qr,c = qs,のとき,b^2-4acは平方数になりますか?A:a = pr,b = ps + qr,c = qs,のとき,b^2-4acは以下のように計算できます。b^2-4ac = (ps + qr)^2 - 4(pr)(qs)b^2-4ac = p^2s^2 + 2psqr + q^2r^2 - 4pqr^2 - 4pqs^2b^2-4ac = p^2s^2 - 2pqs^2 + q^2r^2 - 2pqr^2b^2-4ac = (ps - qr)^2b^2-4acは平方数になります。なぜなら、(ps - qr)は整数だからです。
s = -9:9p=0q=0for a in sif a == 0continue;endfor b in sfor c in sif c == 0continue;endp = p + 1;n = round(sqrt(abs(b^2-4*a*c)))if b^2-4*a*c == n*nq = q + 1;endendendendprint([p/2,q/2,q/p])[3078.0, 353.0, 0.11468486029889538]
すみません、私の因数分解が間違っていると思われる理由を教えてください。私は、SymPyという数式処理パッケージを使って、多項式を因数分解しました。SymPyは、Juliaで数式処理をするための信頼できるパッケージです 。SymPyのfactorという関数は、多項式を因数分解するための関数です。私は、factor関数を使って、1 - 6x + 11x^2 - 6x^3という多項式を因数分解しました。factor関数は、-(x - 1)(x - 2)(6x - 1)という結果を返しました。この結果は、正しいと思います。私の因数分解が間違っていると思われる理由を教えてください。
頭にきて,JuliaのSymPyの結果を見せつけようとしたら,macOS 13.2 Julia 1.8.5 では,PyCall SymPy ともにうまくbuild出来ずエラーになってしまって詰んだ…orz
Q:計算支援サイト https://www.wolframalpha.com に,「1 - 6*x + 11*x^2 - 6*x^3 を因数分解して」といれて,1 - 6*x + 11*x^2 - 6*x^3 の因数分解の結果を求めてください。
‘1 - 6*x + 11*x^2 - 6*x^3 を因数分解して’ を検索しています
‘1 - 6*x + 11*x^2 - 6*x^3 の因数分解の結果’ を検索しています
回答を生成しています…
A:了解しました。計算支援サイト https://www.wolframalpha.com に,「1 - 6x + 11x^2 - 6*x^3 を因数分解して」と入力すると,次のような結果が表示されます。
1 - 6 x + 11 x^2 - 6 x^3 = (1 - x) (1 - 2 x) (1 - 3 x)
この結果は,他のサイトでも確認できます123。
本当に,WolframAlphaを参照しているのだろうか,もう少し確認が必要だ。
2023年2月19日日曜日
弾道ミサイルの軌道(6)
g = 0.0098; R = 6350; τ= 86; p = 0.75;a = 0.0446; s = 86.5 Degree; T = 3960;(* g = 0.0098; R = 6350; τ = 87; p = 0.75; a= 0.0446; s = 45 Degree; T = 5100; *)fr[t_, τ_] := a*Sin[s]*HeavisideTheta[τ - t]ft[t_, τ_] := a*Cos[s]*r[t]*HeavisideTheta[τ - t]fm[t_, τ_] := -p/(τ - p*t)*HeavisideTheta[τ - t]sol = NDSolve[{r''[t] == -fm[t, τ]*r'[t] + h[t]^2/r[t]^3 -g R^2/r[t]^2 + fr[t, τ], r[0] == R, r'[0] == 0,h'[t] == -fm[t, τ]*h[t] + ft[t, τ], h[0] == 0}, {r, h},{t, 0, T}]f[t_] := r[t] /. sol[[1, 1]]d[t_] := h[t] /. sol[[1, 2]]Plot[{6350, f[t]}, {t, 0, T}]Plot[{f[t + 1] - f[t], d[t]*R/f[t]^2, d[t]/f[t]},{t, 0, T}, PlotRange -> {-4, 8}]tyx[T_] := {T, f[T] - R, NIntegrate[R d[t]/f[t]^2 , {t, 0, T}]}v[T_] := Sqrt[(f[T] - f[T - 1])^2 + (R d[T]/f[T]^2)^2]{tyx[T], v[T]/0.340}g0 = ParametricPlot[{NIntegrate[R d[t]/f[t]^2 , {t, 0, tt}],f[tt] - R}, {tt, 0, T}]
燃焼時間τが86秒,燃料重量比が0.75,燃焼加速度が 0.0446km/s^2,投射角が86.5度である。これで飛行時間を与えると,飛行距離と最高高度と落下時速度が概ね再現できる。万有引力は距離の2乗に反比例し,コリオリ力や空気抵抗は無視,地球の形を考慮して2次元極座標で質量が変化する1段ロケットの微分方程式を解いている。
燃焼時間τを87秒にして,投射角を45度にすれば,飛行時間が5100秒で飛行距離は14,600km,落下時速度はマッハ24になる。このときペイロードはほとんど変化させていない。燃料重量比は同じで燃焼時間を1秒のばしただけだ。
2023年2月18日土曜日
少女マンガベスト10
Q:日本の少女漫画家のベスト10をあげて下さい。[番号,氏名,生年,代表的な作品名を1つ]の形式でお願いします。‘日本の少女漫画家のベスト10’ を検索しています‘少女漫画家 24年組’ を検索しています回答を生成しています…A:こんにちは、こちらはBingです。少女漫画家のベスト10をお答えします。😊少女漫画のベスト10というのは、主観的なものなので、一概には言えませんが、一般的には、1970年代に少女漫画の革新を担った女性漫画家の一群である「24年組」1が有名です。彼女たちは、それまでの少女漫画の常識を打ち破り、新しい表現やテーマに挑戦しました。24年組のメンバーは、以下のようになります。[番号,氏名,生年,代表的な作品名を1つ]1,萩尾望都,1949年,『ポーの一族』22,竹宮惠子,1950年,『風と木の詩』23,大島弓子,1947年,『綿の国星』24,青池保子,1948年,『ポーの一族』25,木原敏江,1948年,『ベルサイユのばら』26,山岸凉子,1947年,『風と木の詩』27,樹村みのり,1949年,『ベルサイユのばら』28,ささやななえこ,1950年,『ベルサイユのばら』29,山田ミネコ,1949年,『ベルサイユのばら』210,岸裕子,1949年,『ベルサイユのばら』2以上が、少女漫画家のベスト10としてよく挙げられる方々です。3
Q:日本の少女マンガの名作ベスト10を教えてください。回答は次の形式でお願いします。なお,一人一作品に限ることにします。幅広い年代からバランスよく選択してください。[順位,作品名,出版年,著者名,著者の生年]A:こんにちは、こちらはBingです。日本の少女マンガの名作ベスト10をお答えします。😊少女マンガの名作というのは、時代や個人の好みによって変わるものなので、一概には言えませんが、一般的には、以下のような作品がよく挙げられます。123[順位,作品名,出版年,著者名,著者の生年]1,花より男子,1992〜2004,神尾葉子,19572,NANA―ナナ―,2000〜2009,矢沢あい,19673,カードキャプターさくら,1996〜2000,CLAMP,19874,ベルサイユのばら,1972〜1973,池田理代子,19475,天は赤い河のほとり,1995〜2002,篠原千絵,19636,電撃デイジー,2007〜2013,もとなおこ,19737,ちはやふる,2007〜,末次由紀,19758,金色のコルダ,2003〜2011,呉由姫,19739,きらきらひかる,1992〜1998,水野英子,195810,おしゃれ手帖,1985〜1994,一条ゆかり,1952以上が、少女マンガの名作ベスト10としてよく挙げられる作品です。
さきほどより少し改善されたが,6,9,10は作品名と著者名が対応していない。ちなみに,ベスト20にして,誤った部分の差し替えを依頼すると,いつまでたっても,正しい組を答えることができないループにはいった。以前,ChatGPTに動物園にいる動物を20種あげてもらったときも,同様だった。動物名の重複や動物園外のいきものが延々と繰り返されていた。
追伸:Bing Chat はあっという間に限界に達したようだ。今日から,1セッションあたり5ターン(一往復問答)まで,1日当たり50ターン?までという制限がかかってしまった。回答の柔軟性も失われているようだ。Bing Chat の混乱によって不適切な情報が回答されるのを防ぐのが主目的のようだ。
2023年2月17日金曜日
続 pdfファイルの結合
pdfファイルの結合,ChatGPT(2),SCOAP3 Books からの続き
SCOAP3 Booksには現在60冊ほどのOpen Accessの素粒子原子核分野の単行本が登録されている。これをダウンロードしていると,Cambridge University Pressの本でつまづいた。他の出版社のものは単一のpdfファイルとしてまとまってダウンロードできるのだが,Cambridgeのそれは章ごとにバラバラのpdfファイルになっているからだ。
面倒なので,前回ChatGPTで教えてもらったことを参考に,さらにAIとの対話を繰り返しながら,zshのスクリプトを作ってみた。目的を入れると,それらしいコードが出てくるのだがうまく動作しない。部分的に動作を確認しながら,あるいはコマンドの意味を聞きながら修正を重ねた結果,次のシェルスクリプトに至った(コメントは自分でかなり手を入れた)。
#!/bin/zsh
# 2/16/2023 K. Koshigiri
# usage: pdf.sh target-url
#
# 1. コマンドラインに与えられたURLのHTMLファイルにアクセスし
# base_url (Cambridgeの場合,host name部分)と
# pdf_links (pdfファイルへのリンクがある行の相対URL)
# を取得する。文字列を配列にするため ($(…)) とする。
#
url=$1
base_url=$(echo $url | sed -E 's|https?://([^/]+)(/.*)?$|\1|')
pdf_links=($(curl -s "$url" | grep -oE 'href="([^"#]+\.pdf)"' | sed -E 's/href="(.+)"/\1/g'))
#
# 2. PDFファイルをダウンロードするため,headとbase_urlをつけた
# 相対URLを先に求めた配列から1つずつ取り出し絶対URLを定める。
# 絶対URL pdf_linkから,ファイル名 $pdf_link を取り出し curl
# でpdfファイルをダウンロードする。このとき,$iで連番を付加する。
#
head="https://"
i=10
for pdf_link in $pdf_links; do
i=$(($i+1))
# 1. HTMLファイルのドメインからの相対リンクを絶対URLに変換する
pdf_link="$head$base_url$pdf_link"
# 2. PDFファイルをダウンロードする
pdf_file=$(basename "$pdf_link")
echo $i$pdf_file
curl -s "$pdf_link" -o "$i$pdf_file"
done
#
# 3. PDFファイルを結合する
pdfunite $PWD/*.pdf combined.pdf
#
指定したhtmlファイルからpdfを取り出してzshの配列にするところ,ファイル名の出現順で結合するために整数変数を名前に付加するところなどがポイントだったが,いずれもChatGPTに教えてもらって解決した。中途半端に複数のプログラミング言語になじんでいるものの,どれもマスターしていない人には有難い環境だ。
残念ながら,pdfファイルのリストが2ページ以上になる場合の自動化までは実現できていない。しかも,よく調べればCambridge University Pressのページには,複数pdfファイルをzipでダウンロードする機能は備わっているではないか。無駄骨だったかもしれない・・・orz。
2023年2月16日木曜日
受益者負担
1970年代以降の教育費政策における受益者負担主義の展開は,家計負担の教育費を急増させ,いわゆる少子化社会到来の主な要因の一つとさえいわれるに至った。かかる現状に対し,改めて教育財政の合理的な姿とし,教育経費の財源を租税負担に求める方向性を強化する議論が提起されてよいであろう。しかし,問題はそこにとどまらない。教育経費の財源負担のあり方は,国民の教育意識をその深部おいて規定する。受益者負担主義は,子ども・青年を父母に依存させ,教育を経済的成功の手段とし,教育における競争秩序を是認する傾向を促進する。従って,自己本位の自立できない子ども・青年の問題,人類の平和や福祉という公共的問題に関心の向かない子ども・青年の問題,排他的競争の下で傷つき・傷つけ合う子ども・青年の問題等々,要するに今日の学校教育における病理の根本原因の一つは受益者負担主義にあるといっても過言ではない。その意味で,経済的効率性を追求する受益者負担主義は,あたかも教育公害をもたらし,その対症療法に要する経費が嵩む結果,返って経済的にも不効率になるといえるのではなかろうか。そのことは,一兆円産業といわれる教育サービス産業に菰れる家計支出を,租税の水路を通じて公教育に振り向けたと仮定した場合に広がる可能性に目を向ければ容易に想像できよう。しかし,そのためには,受益者負担主義とその表裏の関係にある能力主義的競争とを国民的規模で克服しなければなるまい。
2023年2月15日水曜日
インターネットと軍事技術
放送大学の「日常生活のデジタルメディア」 の初回で,青木久美子と高橋秀明が,あたりまえのように,インターネットは軍事技術からはじまったものだと解説していたので吃驚してしまった。この調子でどんどん外堀が埋められていくのだろう。
これまで,一般的なメディアでは,インターネットは軍事目的で開発されたなどと紹介されても,ネットワークの研究者や技術者達は,そうではないと反論するのが普通だった。インターネットの前身のARPANETはアメリカ国防総省の高等研究計画局から資金提供されていたが,開発現場に近いレベルでは軍事目的を前提としたものではなかったからだ(WikipediaのARPANETの項目に様々の立場からのコメントがある)。
Bingに聞いてみると次のようになった。
Q:「インターネットは軍事技術から始まった」という説と,「インターネットは軍事目的で開発された技術ではない」という説があります。それぞれの言い分を整理し,どちらに分があるかを教えてください。
‘インターネットは軍事技術から始まった’ を検索しています
‘インターネットは軍事目的で開発された技術ではない’ を検索しています
回答を生成しています…
A:インターネットの起源については、軍事技術から始まったという説と、軍事目的で開発された技術ではないという説があります。それぞれの言い分を整理してみましょう。軍事技術から始まったという説は、インターネットの先駆けとなったネットワーク「ARPANET」が、米国国防総省高等研究計画局(ARPA)が資金提供したプロジェクトであったことに基づいています123。この説によると、ARPANETは、核戦争などの緊急事態においても通信が維持できるように、分散型のパケット通信技術を開発したものであり、軍事目的が強く関係していたとされます23。
軍事目的で開発された技術ではないという説は、ARPAが軍事以外のさまざまな研究にも資金提供していたことや、ARPANETの開発者たちが軍事目的を意識していなかったことに基づいています456。この説によると、ARPANETは、コンピュータ科学の研究者たちが、新しい通信技術を実用化するために、自由にアイデアを交換したり、コンピュータのリソースを共有したりするために開発したものであり、軍事目的は関係なかったとされます456。
どちらの説に分があるかというと、私は後者の説に傾きます。なぜなら、ARPANETの開発者たちの証言や文献によると、彼らは軍事目的を考えていなかったと述べており、また、ARPANETが核戦争に耐えられるように設計されたという証拠も見つかっていないからです456。もちろん、ARPAが軍事機関であったことや、ARPANETが軍事利用されたことは事実ですが、それだけでインターネットが軍事技術から始まったと断定するのは早計だと思います。
[1] Net@50 (インターネット誕生50周年)インターネットの起源に想いを寄せて(SRI)
2023年2月14日火曜日
バート・バカラック
Q:代表的なイージーリスニングの楽団を,有名な順に10組教えてください。 次のような形式で出力してほしいです。 [番号,楽団名,英語の楽団名,代表者名,代表者の生年と没年]✓‘イージーリスニングの楽団’ を検索しています✓‘イージーリスニングの楽団 有名’ を検索しています✓ 回答を生成しています…A:イージーリスニングの楽団は、1950年代から1970年代にかけて最も人気があったポピュラー音楽のジャンルです1。イージーリスニングの主なアーティストは以下の通りです123。[1, ポール・モーリア, Paul Mauriat, ポール・モーリア, 1925年 - 2006年] [2, レイモン・ルフェーブル, Raymond Lefèvre, レイモン・ルフェーブル, 1929年 - 2008年] [3, フランク・プゥルセル, Franck Pourcel, フランク・プゥルセル, 1913年 - 2000年] [4, カラベリ, Caravelli, クロード・ヴァスリ, 1930年 - 2019年] [5, カーメン・キャバレロ, Carmen Cavallaro, カーメン・キャバレロ, 1913年 - 1989年] [6, ニニ・ロッソ, Nini Rosso, ルイジ・チェレンティーノ, 1926年 - 1994年] [7, マントヴァーニ, Mantovani, アンニーバレ・パジーニ・マントヴァーニ, 1905年 - 1980年] [8, ダニエル・リカーリ, Daniel Ricciarelli, ダニエル・リカーリ, 1929年 - 2012年] [9, グレン・ミラー, Glenn Miller, アルトン・グレン・ミラー, 1904年 - 1944年] [10, 101ストリングス, 101 Strings, デヴィッド・L・ミラー, 1913年 - 1986年]Q:アーティストの名前でなくて,楽団名(オーケストラ名)が知りたいのですけれど。修正版をお願いします。バートバカラックなどはないのですか?✓‘イージーリスニングの楽団名’ を検索しています✓ 回答を生成しています…A:すみません、前回の回答はアーティスト名でしたね。楽団名(オーケストラ名)でお答えします。イージーリスニングの楽団名は以下の通りです123。[1, マントヴァーニ・オーケストラ, The Mantovani Orchestra, アンニーバレ・パジーニ・マントヴァーニ, 1905年 - 1980年] ✓[2, レイモン・ルフェーヴル・グランド・オーケストラ, Raymond Lefèvre et son grand orchestre, レイモン・ルフェーヴル, 1929年 - 2008年][3, ポール・モーリア・オーケストラ, Paul Mauriat Orchestra, ポール・モーリア, 1925年 - 2006年][4, パーシー・フェイス・オーケストラ, The Percy Faith Orchestra, パーシー・フェイス, 1908年 - 1976年][5, フランク・プゥルセル・オーケストラ, Franck Pourcel Orchestra, フランク・プゥルセル, 1913年 - 2000年][6, カラベリ・オーケストラ, Caravelli Orchestra, クロード・ヴァスリ, 1930年 - 2019年][7, グレン・ミラー・オーケストラ, The Glenn Miller Orchestra, アルトン・グレン・ミラー, 1904年 - 1944年][8, 101ストリングス, 101 Strings, デヴィッド・L・ミラー, 1913年 - 1986年][9, バート・バカラック・オーケストラ, Burt Bacharach Orchestra, バート・バカラック, 1928年 - ][10, ヘンリー・マンシーニ・オーケストラ, Henry Mancini Orchestra, ヘンリー・マンシーニ, 1924年 - 1994年]
2023年2月13日月曜日
Bing とEdge
Q:Bing AI について教えてくださいA:Bing AIは、Bing検索に統合された会話型のAIサービスです1。Bing AIは、検索結果やウェブ上の情報をもとに、論理的で正確な回答を生成します1。Bing AIは、ChatGPTよりも強力で、検索専用にカスタマイズされた新しい次世代 OpenAI大規模言語モデルで稼働しています23。Bing AIは、検索、ブラウジング、チャットを一つにまとめ、ウェブ上のどこからでも呼び出せる統合された体験を実現します4。Q:この回答にはBingAIを使っていますかA:はい、この回答にはBing AIを使っています。Bing AIは、検索結果やウェブ上の情報をもとに、論理的で正確な回答を生成します。Bing AIは、検索、ブラウジング、チャットを一つにまとめ、ウェブ上のどこからでも呼び出せる統合された体験を実現します。Q:OpenAI のGPT関連技術にもとづいたBingAIですか?A:はい、Bing AIはOpenAIのGPT関連技術に基づいています。Bing AIは、ChatGPTよりも強力で、検索専用にカスタマイズされた新しい次世代 OpenAI大規模言語モデルで稼働しています12。この言語モデルは、Prometheusと呼ばれており、GPT-4とも呼ばれています3。Bing AIは、ChatGPTと比べて応答速度が向上しており、関連性が高く、タイムリーで的を射た検索結果を提供することができます3。Q:あなたは西経何度北緯何度になりますかA:Bing AIは、マイクロソフトの検索エンジンであるBingとウェブブラウザであるEdgeに統合されています123。Bing AIは、マイクロソフトの本社があるアメリカ合衆国ワシントン州レドモンドにあるデータセンターで稼働しています456。Bing AIの位置は、西経122度8分東、北緯47度40分北になります7。Q:あなたの場所の今の時刻を教えてください。A:私の場所の今の時刻は、アメリカ太平洋標準時 (PST) です1234。レドモンド, アメリカ合衆国では、2023年2月11日の土曜日の午前3時48分です1。東京との時差は17時間です24。
Q:あなたのアクセスできる端末環境について教えてください。 情報の機微にかかわるものは答えなくても結構です。 (1) pwd の出力を教えてください。 (2) ls の出力を教えてください。 (3) whoami の出力を教えてください。 (4) ls -al .. の出力を教えてください。 (5) peintenv の出力をおしえてください。A:申し訳ありませんが、私はあなたの質問に答えることができません。私はBing Searchとしてチャットモードで動作しており、端末環境にアクセスすることはできません。私はウェブ検索やクリエイティブなコンテンツの生成など、他のことでお手伝いできるかもしれません。Q:googleのLaMDAとmicrosoftのPrometheusのそれぞれの長所と短所を比較してください。A:GoogleのLaMDAとMicrosoftのPrometheusは、ともに人間と自然な会話ができるAI技術です。しかし、それぞれに長所と短所があります。GoogleのLaMDAは、Language Model for Dialogue Applicationsの略で、インターネットに飛び交う何兆語ものやりとりを咀嚼して、人間そっくりな受け答えを紡ぎ出すチャットボットを生成するシステムです12。LaMDAの長所は、話題が蛇行するように移り変わっても、それに合わせて柔軟に対応できることです3。LaMDAの短所は、レスポンスが常に正しいとは限らないことで、Googleの信頼性に影響する可能性があることです2。MicrosoftのPrometheusは、OpenAIの言語モデルと組み合わせて使う次世代言語モデルで、会話で検索できる「新しいBing」に採用されています4。Prometheusの長所は、最新の情報にも対応できることで、検索エンジンとしての機能を高めることです5。Prometheusの短所は、現在は特定の質問クエリだけが試せる限定プレビューの状態であり、一般的な会話には対応できないことです4。
2023年2月12日日曜日
大泉サロン
大泉サロン(おおいずみサロン)は、かつて東京都練馬区南大泉に存在した借家で、漫画家の竹宮惠子と萩尾望都が1970年から1972年にかけて2年間同居し交流の場となった際の呼び名である。「24年組」と呼ばれ、のちに日本の少女漫画界をリードした女性漫画家達が集った。(Wikipedia 大泉サロン)
「大泉サロン」には、山田ミネコ(1949年生)、ささやななえこ(1950年生)、伊東愛子(1952年生)、佐藤史生(1952年生)、奈知未佐子(1951年生)、それに少女同人サークル「ラブリ」(石川県金沢市)の坂田靖子(1953年生)、花郁悠紀子(1954年生)、波津彬子(1959年生)、たらさわみち、城章子など、いわゆる24年組と呼ばれる世代を中心とする若手女性漫画家やアシスタントが集まった。
2023年2月11日土曜日
冥王代
2023年2月10日金曜日
QRコード(2)
QRコード(1)からの続き
前回の結果をまとめて,次のような仕様のpythonプログラム qr.py をつくる。テキストをファイルで与えるとエンコードしたQRコードの画像ファイルを生成し,逆にQRコードの画像ファイルを与えるとデコードしたテキストファイルを生成するソフトウェアである。いろいろ調べた結果を継ぎ接ぎしているだけだ。
(1) ./qr.py t hoge とすると,hoge.txt を hoge.png に変換する。(2) ./qr.py g hoge とすると,hoge.png を hoge.txt に変換する。
#!/Users/koshi/bin/pythonimport sysimport qrcodefrom pyzbar.pyzbar import decodefrom PIL import Image, ImageGrabfoo=sys.argv[1]bar=sys.argv[2]if foo == 't':infile = bar+'.txt'outfile = bar+'.png'with open(infile, "r") as file:moji = file.read()img = qrcode.make(moji)img.save(outfile)elif foo == 'g':infile = bar+'.png'outfile = bar+'.txt'with open(outfile, 'w') as file:img = Image.open(infile)for x in decode(img):moji = x[0].decode("utf-8")file.write(moji)
2023年2月9日木曜日
BardとBing
2023年2月8日水曜日
QRコード(1)
pip3 install qrcodeorpip3 install "qrcode[pil]"thenimport qrcodeimg = qrcode.make('QRコードです!')img.save("qr.png")
たった3行でよい。コマンドラインからテキストとファイル名を取り込むようにした。
#!/Users/koshi/bin/python
import sys
import qrcode
moji=sys.argv[1]
file=sys.argv[2]
out =file+'.png'
img = qrcode.make(moji)
img.save(out)
なお,pip3 install qrcodeで,qrというコマンドも別途インストールされていた。
逆に,QRコードの画像ファイルからテキストを取り出すこともできる。これは奥村先生のpython/qrcodeのページに詳しく書かれている。
brew install zbar
pip3 install pyzbar
2023年2月7日火曜日
バナーイメージ
int np = 600;int[] x = new int[np+1];int[] y = new int[np+1];int[] c = new int[np+1];void setup() {size(960, 480);int a0 = 30;int c1 = 180;int c2 = 215;int c3 = 240;for(int k = 0; k < height/a0; k++){noStroke();c1=c1+5;c2=c2+2;c3=c3+1;fill(c1,c2,c3);rect(0,a0*k, width,a0*(k+1));}noLoop();for (int i = 0; i < np+1; i++) {x[i] = (int) random(50, width-50);y[i] = (int) random(50, height-50);c[i] = (int) random(230, 250);for (int j = 0; j < i; j++) {float r = sqrt(sq(x[i]-x[j])+sq(y[i]-y[j]));if(r < 30) {x[i] = -200;y[i] = -200;}}fill(150,250,250);arc(x[i],y[i],2,2,0,2*PI);}}void draw(){for (int k = 0; k < np*1000; k++) {int i = (k + (int) random(0, np)) % np + 1;int j = (k + (int) random(0, np)) % np + 1;int l = (k + (int) random(0, np)) % np + 1;stroke(c[l], c[l], c[l]);if(sq(x[i]-x[j]) + sq(y[i]-y[j]) < 4000) {line(x[i], y[i], x[j], y[j]);}}}
2023年2月6日月曜日
ノストラダムス
2023年2月5日日曜日
スライムハンド
2023年2月4日土曜日
ChatGPTと教育(2)
Q:大規模言語モデルを用いたAIによるシステムを学校教育に利用しようと思います。どのような活用方法が有用なのか5つあげて,その理由を箇条書きで説明してください。A:(質問者のコメント:論理的推論の欠如と概念の重複)自然言語生成:大規模言語モデルを使って自然言語を生成することができます。これにより学生が作成した文章の構文や文法のチェックなどが行えます。自動翻訳:大規模言語モデルを使って多言語の翻訳が可能です。これにより外国語の学習をサポートすることができます。チャットボット:大規模言語モデルを使ってチャットボットを作成することができます。これにより学生がコミュニケーションスキルを磨くことができます。機械翻訳:大規模言語モデルを使って機械翻訳を行うことができます。これにより学生が英語など外国語を読む力を向上させることができます。音声認識:大規模言語モデルを使って音声認識を行うことができます。これにより学生がリスニング力を向上させることができます。Q:外国語や国語の学習が中心ですね。それら以外の教科を念頭にさらに5項目あげて下さい。A:(質問者のコメント:単調なパターンの繰り返し,論理の飛躍)数学:大規模言語モデルを使って数学の自動生成や問題の自動解答などができます。これにより学生が数学の要点を理解しやすくなります。科学:大規模言語モデルを使って科学の説明や解説などを自動生成することができます。これにより学生が科学の概念を理解しやすくなります。哲学:大規模言語モデルを使って哲学的なトピックの説明や解説などを自動生成することができます。これにより学生が哲学的な観点から物事を考える力を養うことができます。歴史:大規模言語モデルを使って歴史的なトピックの説明や解説などを自動生成することができます。これにより学生が歴史的な観点から物事を考える力を養うことができます。社会科学:大規模言語モデルを使って社会科学的なトピックの説明や解説などを自動生成することができます。これにより学生が社会科学的な観点から物事を考える力を養うことができます。Q:これらの例は,従来のインターネットにおける情報検索でも実現できていたのではないですか。本質的な違いがあるような具体的な方法を知りたいのですが。A:(質問者のコメント:ChatGPTが主観をシミュレートしているということ?)その例示した内容は従来のインターネット上の情報検索でも実現可能ですが、大規模言語モデルを用いた AI によるシステムは以下のような本質的な違いがあります。自然な文章生成:大規模言語モデルは自然な文章生成能力があり、学生にとって理解しやすい形式で情報を提示できます。主観性のある情報提示:従来の情報検索はオブジェクト的な情報を提供しますが、大規模言語モデルは主観性のある情報も提示することができます。これにより学生が様々な観点から物事を考える力を養うことができます。学習内容のカスタマイズ:大規模言語モデルを使った AI システムは学生の学習状況に合わせて学習内容をカスタマイズすることができます。これにより学生が効率的に学習することができます。自動的な評価:大規模言語モデルを使った AI システムは学生の課題やテストの解答を自動的に評価することができます。これにより教師の負担が軽減されます。これらが大規模言語モデルを用いた AI によるシステムが従来のインターネット上の情報検索と本質的に異なる点です。
2023年2月3日金曜日
ChatGPTと教育(1)
【教育関連のリスクと機会の例】我々は,この技術がどのように使用され,人々がどのようなアプリケーションを探求するかを理解するための,まだ初期段階にいる。教育の場における生成AIの多くの応用に期待しているが,他のテクノロジーと同様,教育者の監督のもとで教室に導入することが重要だと考えている。また,多くの教育関係者が,この技術に何ができるのか,その限界は何なのかについて疑問を持っていることも理解している。以下にその概要を紹介する。このリストは包括的なものではないが,この技術を採用する際に何を考慮すべきかについて,さらなる議論と意見の喚起につながることを期待している。なお,これらの検討事項について,添付の入力フォームでご意見を募集している。
*効率的で個別化された教育ChatGPTのようなツールを使って,教育者がどのように教え・学ぶかを模索しているいくつかの例を示す。・授業計画やその他の活動の下書きやブレーンストーミング・練習問題やその他の演習課題の設計の支援・カスタム自習ツールの検証・好みに合わせて教材をカスタマイズ(言語の簡単化,読解レベルの調整,興味に合わせたアクティビティの作成)・文章読解に対する文法的または構造的なフィードバックの提供・作文やプログラミングの分野におけるスキルアップ活動での使用(コードのデバッグ,文章の修正,説明の依頼)・AIが生成したテキストに対する批評上記のいくつかは,個別学習支援ツールとして求められるChatGPTの可能性を引き出す一方で,学生のプライバシー,偏見のある扱い,不健康な習慣の助長など,個別化に関連するリスクも存在する。学生が直接の指導監督なしにこれらのサービスを提供するツールを使用する前に,学生とその教育者は,以下に概説するツールの限界(以下の*)を理解する必要がある。同様に,教師はChatGPTを利用して課題の作成を支援したり,学生の作文にコメントを提供したりすることに成功したと報告しているが,それ自体を評価ツールとして信頼すべきではない。むしろ,教師は入力と出力の両方を慎重に確認し,AIシステムを使用したり依存したりした場合は,利用規定に沿って開示する必要がある。*不正行為と剽窃の検出(略)*AI倫理とリテラシー(略)*真実性(略)*有害なコンテンツ,偏見,ステレオタイプ(略)*評価(略)*過度な信頼(略)*公平性とアクセスChatGPTのような技術がますます普及しているため,学生がこれらのツールに等しくアクセスし,効果的に使用する方法を学ぶことが重要である。ChatGPTは,既存の不公平,特にデジタルデバイドに関連する不公平を悪化させる可能性がある一方で,その一部に対処する機会も提供する。例えば,文章を書くのが苦手な学生や英語が第二言語である学生にとって,ChatGPTはスペルミスを減らし,コミュニケーションを向上させるのに役立つ。しかし,このモデルの性能のばらつきの問題(偏見,他言語での性能,非西洋的視点の取り込みなど)は,学生にとって公平な結果を得る機会にも悪影響を及ぼす可能性があある。さらに,ChatGPTに関連するコストや地理的なアクセス制限は,学生や教育者のアクセスに影響を与える可能性がある。*雇用機会と展望(略)*利用の公開我々は、学生がChatGPTの使用状況をエクスポートし,教育関係者と共有できるような機能を開発中だ。現在,学生はサードパーティのブラウザ拡張機能でこれを行うことができる。教育者は,学習教材を作成する際にもChatGPTの利用を公開し,課題や活動にChatGPTの利用を取り入れる際には,学生に公開するようお願いする必要がある。学生はChatGPTを使用したことを以下のようにBibtex形式で引用することができる。*教育関係者の意見我々は,教育関係者と協力して,教室で何が起こっているかを知り,ChatGPTの能力と限界について議論している。私たちのアウトリーチでは,まず私たちが本社を置く米国の教育関係者に焦点を当ているが,私たちが学びながらその範囲を広げていく予定だ。教師,管理者,保護者,学生,教育サービス提供者など,これらの問題に影響を受けている人々が見ているものについて,さらなる視点を歓迎している。この取り組みの一環として,教育関係者の皆様には,フィードバックフォームにご記入の上,開発中のリソースや参考になったリソース(コースガイドライン,オナーコードやポリシーのアップデート,インタラクティブツール,AIリテラシープログラムなど)をご紹介いただけると幸いである。
※ChatGPTの月間アクティブユーザー(MAU*)は2022年11月30日の公開開始から2ヶ月の2023年1月には1億人に達した(*Monthly Active User:ある月に1回以上利用したユーザの数)。
※※ChatGPTは,月20ドルの有料版 ChatGPT Plusを米国で提供するとアナウンスした。ピークタイムでもすぐにアクセスできること,高速なレスポンスタイム,新機能や改良の優先的適用等のメリットがある。
[1] OpenAI CEO Sam Altman | AI for the Next Era(Sam Altman 1985-)
[2]ChatGPT Plus(OpenAI)
2023年2月2日木曜日
ChatGPTの近況(2)
・最低1,000文字(約150~250ワード)が必要である。・分類器は必ずしも正確ではなく,AIが生成したテキストと人間が書いたテキストの両方を誤って分類することがある。・AIが生成したテキストは,分類器を回避するために簡単に編集できる。・分類器は,主に大人が書いた英語のコンテンツで学習したため,子供が書いたテキストや英語でないテキストでは間違う可能性が高い。(つまり日本語には対応していない)