AIのことを語りたい。

言語生成AIと人の共生は、言語生成AIと共に学ぶこと。言語生成AIの主に人文系の学習用途を模索するblogです。

言語生成AIとスマホがあれば、満員電車であっても、お好きなプログラミング言語を学べます。もちろん、Pythonでもそれ以外でも。

noteの深津貴之 (fladdict)さんの記事を読んで、知識としては知っていました。けれど、誰にでも意味があることだと、気づけませんでした。

私は言語生成AIは、知識の民主化を進める側面があると考えます。どれほど初歩的な質問でも、理解するまで何回質問しようと、言語生成AIは付き合ってくれます。

あなたがもし、情報系の大学に通われていたり、エンジニアをなさっているなら、電車の中でどの言語でも、腕を磨けます。

  1. 言語とやりたいことを指示して、ソースコードを生成させる
  2. 人がソースコードを読み、日本語で言語生成AIに説明する
  3. 言語生成AIが答え合わせと解説をする

例えば、こうです。もちろん、PythonソースコードスマホアプリのPythonistaで走らせて確認してもいいし、ソースコードを書いて言語生成AIの助言を受けることもできます。

さらに、プログラミングとは別の専門性をお持ちの方が、知的好奇心を満たしたり、サブスキルとしてPythonを学習なさるなら、使わない手はないでしょう。

思わずTweetしました。

 

では、具体的な話を。チャットログを共有します。

 

チャットログ

User

for i in range(1, 101):print("Fizz"*(i%3==0)+"Buzz"*(i%5==0)or i)

###素朴な質問だけど、関数型言語再帰を使うより、あなたのPythonのコードが短くない?###


ChatGPT
はい、ご指摘いただいた通り、Pythonのコードが実際には関数型言語再帰を使用するよりも短くなっています。Pythonのコードは、条件式と文字列の連結を組み合わせることでFizzBuzzを実現しています。このアプローチはPythonの柔軟性を活かしたもので、短いコードでFizzBuzzを実装することができます。

関数型言語では再帰を使用することが一般的ですが、再帰を必ずしも使う必要はありません。関数型言語において再帰を利用すると、コードの構造がより明示的になり、再利用性や拡張性が高まる場合があります。しかし、特定の問題に対して最も短いコードを求める場合には、再帰を使用しない方法がより効果的な場合があります。

以上の点を考慮すると、Pythonのコードは短くてもFizzBuzzを実現するためには効果的ですが、関数型言語再帰を活用したアプローチも依然として価値があると言えます。


User
関数型言語Pythonより得意なタスクや領域を、ノンプログラマーにも分かる、身近な例で教えて。最小限の文字数でお願い。


ChatGPT
関数型言語Pythonより得意なタスクや領域を身近な例で説明します。

関数型言語は、データの変換や操作に特に優れており、以下のような場面で得意とされています。

リストやコレクションの操作:
Python: result = [x**2 for x in numbers if x % 2 == 0]
Haskell: let result = map (^2) (filter even numbers)

データのフィルタリングや変換:
Python: result = list(map(lambda x: x*2, filter(lambda x: x % 2 == 0, numbers)))
Clojure: (def result (->> numbers (filter even?) (map #(* % 2)) (into [])))

再帰的な処理:
Python: フィボナッチ数列の計算
Haskell: fib 0 = 0; fib 1 = 1; fib n = fib (n-1) + fib (n-2)

高階関数の活用:
Python: result = list(map(lambda f: f(3), [lambda x: x**2, lambda x: x+1, lambda x: x*2]))
Scala: val result = List*1

 

関数型言語は、イミュータブルなデータ、関数の合成、高階関数の使用などの特性を持っており、これらを活かしてコードをシンプルで柔軟なものにすることができます。また、並列処理や分散処理など、大規模なデータ処理や並行性の要求がある場面でも関数型言語が得意とされています。

ただし、関数型言語はすべての場面で優れているわけではありません。問題によってはオブジェクト指向の特性やPythonの柔軟性がより適していることもあります。言語選択はタスクや要件に合わせて行うべきです。


User
手続き型言語オブジェクト指向の言語・関数型言語言語の違いを、10歳に分かるように、最小限の文字数で教えて。


ChatGPT
手続き型言語:
手順を順番に実行していく
例: BASIC

 

オブジェクト指向の言語:
オブジェクトを中心に考える
クラスとインスタンスの概念を持つ

例: Java, C++


関数型言語:
関数を中心に考える

データの変換と操作に重点を置く
再帰的な処理をよく使用する
例: Haskell, Lisp

 

それぞれの言語のスタイルや特徴には、さまざまな要素が含まれていますが、上記の要点を10歳でも理解できるように簡潔にまとめてみました。言語の選択は、問題の性質や開発の要件に応じて行われるべきです。

※いやいやいや、そんな10歳いるかなぁ?


User
PythonC言語の役割分担と、協力する部分を教えて。最小限の文字数でお願い。


ChatGPT
PythonC言語は、プログラミングにおいて異なる役割を果たすことがあります。

Pythonの役割:

スクリプト言語としての柔軟性や高水準の抽象化を提供
・プロトタイピングや簡潔なコードの記述に適している
・ライブラリやフレームワークの活用による効率的な開発
・Webアプリケーション、データ解析、機械学習などの領域で広く使用される

 

C言語の役割:

・ハードウェアに近い低水準のプログラミングを可能にする
・パフォーマンス重視のアプリケーションや組み込みシステムで使用される
・ドライバ、OS、ビルドシステムなどの開発に適している
Pythonよりも直接的なメモリ管理が可能
PythonC言語は、協力して使用する場面もあります。

 

協力する部分:
Pythonの高水準の抽象化や簡潔さを活かし、アプリケーションのロジックやアルゴリズムを記述する
C言語で書かれた高パフォーマンスのライブラリやモジュールをPythonから利用する
PythonのC拡張モジュールを使用して、PythonからC言語の関数を呼び出す
C言語で書かれた処理をPythonでラップし、利便性や可読性を向上させる

 

Pythonは開発の速さと柔軟性に優れている一方、C言語はパフォーマンスやメモリ管理の細かな制御に適しています。両言語の組み合わせにより、効率的な開発と高パフォーマンスの両方を実現することができます。


User
Pythonの方が人の言語に近いから学習しやすい。C言語UNIXをはじめ、重要な資産を書いている言語で、現役かつ古典だから、これからも役割がある。C言語は、1970年代のリソースが少ない機械でプログラムしたこともあり、メモリ管理は必然的に行なった。対してPythonはメモリ管理を気にしなくてもいいくらい、機械のリソースが豊かになった時代の言語。C言語は他の言語に影響を与えているから、プログラムを理解する上でも重要。また、C言語が高速なのは、exeファイルのように、ソースコードをビルドするからでもありますか? 対して、Pythonはビルドしなくてもテキスト形式のソースコードが走りますよね? 最小限の文字数でお願い。


ChatGPT
はい、ご説明いただいた内容を最小限の文字数でまとめます

Python:
・人の言語に近く学習しやすい
・リソースが豊かな機械のため、メモリ管理を気にしなくても良い
・他の言語にも影響を与える重要な言語(※)
・ビルドなしでソースコードを実行できる

 

C言語:
UNIXなど重要な資産を書いている言語
・現役かつ古典で役割がある
・リソースが少ない機械でのプログラミングからメモリ管理が必要
ソースコードをビルドして高速化する


以上が、PythonC言語の特徴を最小限の文字数でまとめたものです。それぞれの言語には独自の特徴と役割があり、適切な場面で使われています。

C言語が他の言語に影響を与えたと話したのですが、誤解があるようです。

 

Bard(※ChatGPTの☝️を確認)
はい、上記のまとめは正しいです。Python と C 言語の特徴を簡潔にまとめています。ただし、Python と C 言語の両方の長所と短所をより詳しく説明することもできます。

Python は、オブジェクト指向プログラミング言語であり、C 言語よりも読みやすく記述しやすいです。また、C 言語よりも抽象化レベルが高いため、複雑なプログラムを作成するために必要なコードが少なくなっています。ただし、Python は C 言語ほど高速ではなく、メモリ効率も良くありません。

C 言語は、低レベルプログラミング言語であり、ハードウェアに近いレベルでプログラミングできます。これにより、C 言語は非常に高速でメモリ効率が高くなります。ただし、C 言語は Python よりも読みにくく記述しにくく、複雑なプログラムを作成するために必要なコードが多くなります。

Python は、Web 開発、データサイエンス、機械学習など、幅広いアプリケーションに使用されています。C 言語は、オペレーティングシステム、組み込みシステム、ゲームなど、高速でメモリ効率の高いアプリケーションによく使用されます。

最終的に、どのプログラミング言語を使用するかは、特定のアプリケーションによって異なります。

 

私の発言
01011と、2進法でCPUに命令を出せたら最も速いけど、人が理解するなら機械語などが現実的で、C言語はこれらと比較すれば人の言語に近いですよね。かつ、Pythonは開発された世代も異なるから、より、人の言語に近く理解しやすく設計されている。人が理解しやすい仕組みほと、機械の処理は遅くなる。こう理解していいですか?


Bard
はい、その通りです。C言語機械語に近い言語であり、Pythonは人間の言語に近い言語です。C言語機械語に近いため、CPUが実行しやすい言語です。一方、Pythonは人間の言語に近いため、人間が理解しやすい言語です。ただし、PythonC言語ほど高速ではありません。これは、Pythonは人間の言語に近いため、CPUが実行しにくい言語であるためです。

プログラミング言語の高速性と人間による理解のしやすさはトレードオフの関係にあります。プログラミング言語の高速性と人間による理解のしやすさの両方を実現することは困難です。

 

*1:x: Int) => x*x, (x: Int) => x+1, (x: Int) => x*2).map(f => f(3