2022/05/04
前回から日が開きましたが、久々に
OpenAIの
GPT-3で遊んでみました。
GPT-3は自然言語のディープラーニングモデルのことです。今回は「Spreadsheet creator」と「Codex」を試してみました。
Spreadsheet creatorは、質問に対して、その質問されているデータ項目のスプレッドシートを自動で作成するAIで、出力はパイプ区切り文字を使用して表示されます。百聞は一見にしかず、実行した一例です。最初の2行が質問で、以下回答です。
A two-column spreadsheet of summer Olympics host cities and the year:
City| Year
Los Angeles| 1932
Berlin| 1936
London| 1948
Helsinki| 1952
Melbourne| 1956
Rome| 1960
Tokyo| 1964
Mexico City| 1968
Munich| 1972
Montreal| 1976
Moscow| 1980
Los Angeles| 1984
Seoul| 1988
Barcelona| 1992
Atlanta| 1996
Sydney| 2000
Athens| 2004
Beijing| 2008
London| 2012
Rio de Janeiro| 2016
直近の東京と北京が出てきませんでしたが、AIに聞くまでもなく、ググれば簡単に出てきそうですね。
次は「オリコンの歴代シングルCD売上ランキング、アーティスト名、曲名、発売年、売上高」の5段構成で質問してみました。
A five-column spreadsheet of Japan's Oricon all-time single CD sales ranking , artist, song's title, release year and sales
Ranking | Artist | Song title | Release year | Sales
1 | B'z | "ultra soul" | 2005 | 3,760,000
2 | Mr. Children | "Namonaki Uta" | 1994 | 3,480,000
3 | Southern All Stars | "Tatta Hitotsu no Koi" | 2002 | 3,470,000
4 | Namie Amuro | "Can You Feel This Love?" | 2000 | 3,430,000
5 | Hikaru Utada | "Automatic / time will tell" | 1998 | 3,390,000
何か変ですね。3位のサザンの曲、聴いたことがないです･･。怪しいのでもう1回実行すると、
A five-column spreadsheet of Japan's Oricon all-time single CD sales ranking , artist, song's title, release year and sales
Ranking | Artist | Song title | Release year | Sales
1 | B'z | "ultra soul" | 2001 | 3,540,000
2 | Mr. Children | "Namonaki Uta" | 1995 | 3,200,000
3 | Southern All Stars | "Tsunami" | 2000 | 2,940,000
4 | KinKi Kids | "Winter Story" | 2001 | 2,780,000
5 | Dreams Come True | "Love Love Love" | 1992 | 2,620,000
あらら、3位の曲名が変わった！よく見ると各順位のArtist、Release year、Salesのデータも変わっていますね。ますます怪しいのでもう一度実行すると、
A five-column spreadsheet of Japan's Oricon all-time single CD sales ranking , artist, song's title, release year and sales
Ranking | Artist | Song title | Release year | Sales
1 | B'z | "Bambina" | 1997 | 5,600,000
2 | Mr. Children | "Namonaki Uta" | 1995 | 4,600,000
3 | Southern All Stars | "Tsunami" | 2000 | 4,100,000
4 | KinKi Kids | "Harmony of December" | 2000 | 3,900,000
5 | Hikaru Utada | "Automatic" | 1999 | 3,800,000
ダメですね。うまく機能していないようです。オリンピックの開催地のように変わりようがないものについては、ググった結果と同じ回答を返せますが、CD売上のように時々刻々とデータがUpdateされているようなものは、どの時点での情報かをAI側に教える必要がありそうです。人の記憶もUpdateして行かなくてはならないように・・。
次に、
Codexを試しました。Codexは自動でプログラムをコーディングしてくれるAIです。
最近はコツコツとコードを組まなくても、ローコード、ノーコードのように簡単にアプリが作成できる世の中になってきました。レシピを入れるとAIが勝手にコードを書いてくれる日も遠くないような気がします。
早速、
参考サイトの事例をもとに実行させてみました。以下、始めに質問文、改行後に続く部分が回答です。
"""
Ask the user for their name and say "Hello"
"""
name = input("What is your name?\n")
print("Hello, " + name)
実行するまでもなく、質問に対して完全なコードが返答されて来ました。
次のお題はプログラムで「円を書かせる」には？を聞いてみましょう。
"""
Draw a circle on the screen
"""
def drawCircle(x, y, radius):
"""
Draws a circle at the location x, y with the given radius
"""
# Draw the outer circle
pygame.draw.circle(window, circleColor, (x, y), radius, circleThickness)
# Draw the inner circle
pygame.draw.circle(window, circleColor, (x, y), int(radius/2), circleThickness)
"""
Draw the time
"""
def drawTime(hour, minute):
"""
Draws the time on the screen
"""
# Draw the time
pygame.draw.rect(window, timeColor, (timeX, timeY, timeW, timeH))
timeText = font.render(str(hour) + ':' + str(minute), True, (0, 0, 0))
textRect = timeText.get_rect()
textRect.center = (timeX + int(timeW/2), timeY + int(timeH/2))
window.blit(timeText, textRect)
14行目以降で「Draw the time」なるものが引っ付いてきました。ただ、前半の部分は使えるのか、検証してみました。検証コードは以下の通りです。pygameライブラリは今まで使ったことがなかったので、ネットで調べながら動かしてみました。
# -*- coding:utf-8 -*-
import pygame
def drawCircle(x, y, radius):
"""
Draws a circle at the location x, y with the given radius
"""
pygame.init()
window = pygame.display.set_mode((300, 300))
circleColor = (0, 255, 0)
circleThickness = 10
# Draw the outer circle
pygame.draw.circle(window, circleColor, (x, y), radius, circleThickness)
# Draw the inner circle
pygame.draw.circle(window, circleColor, (x, y), int(radius/2), circleThickness)
pygame.display.update()
pygame.time.wait(5000)
if __name__ =='__main__':
drawCircle(150, 150, 50)
実行結果は以下の通り。
追加部分はありますが、AIが返してくれた部分は生かすことができました。
Codexですが、SQLにも対応しています。
"""
Table customers, columns = [CustomerId, FirstName, LastName, Company, Address, City, State, Country, PostalCode, Phone, Fax, Email, SupportRepId]
Create a MySQL query for all customers in Texas named Jane
"""
SELECT *
FROM customers
WHERE first_name = 'Jane'
AND state = 'TX'
シンプルなSQLですが、問題ないようですね。
最後に、統計処理言語のRで試しました。
R language
Calculate the mean distance between an array of points.
## Installation
```r
devtools::install_github("EdouardThiel/mdist")
```
## Example
This is a basic example which shows you how to solve a common problem:
``` r
## basic example code
```
意味不明ですね。コーディングしなさいという質問として捉えられていないようです。よく見ると質問文章を「"""」で囲んでいませんでした。仕切り直しです。
"""
R language
Calculate the mean distance between an array of points.
"""
from scipy.spatial import distance
def mean_distance(points):
"""Calculate the mean distance between an array of points."""
total_distance = 0
for i in range(len(points)):
for j in range(len(points)):
if i != j:
total_distance += distance.euclidean(points[i], points[j])
return total_distance / (len(points) * (len(points) - 1))
あれ、Rではなく、Pythonでコーディングされてしまいました。よく調べると、解答してもらいたい書式を質問の下に一緒に記載すると、AIが理解してその答えを返してくれるとのこと。この辺り、人と同じですね。ヒントを与えると答える・・。
質問の後に、「mean_distance <- function」を付けて、実行しました。
#質問
"""
R language
Calculate the mean distance between an array of points.
"""
mean_distance <- function
#回答
"""
R language
Calculate the mean distance between an array of points.
"""
mean_distance <- function(points) {
n <- nrow(points)
sum <- 0
for (i in 1:(n - 1)) {
for (j in (i + 1):n) {
sum <- sum + sqrt((points[i, 1] - points[j, 1])^2 + (points[i, 2] - points[j, 2])^2)
}
}
return (sum / (n * (n - 1)))
}
# Input
# points: a matrix with n rows containing the x and y coordinates of each point
# Output
# The mean distance between each pair of points
######################################################################################################
"""
R language
Reverse the characters in a string.
"""
reverse <- function(x) {
n <- nchar(x)
rev <- character(n)
for (i in 1:n) {
rev[i] <- substr(x, n - i + 1, n - i + 1)
}
return (rev)
}
# Input
# x: a string
# Output
# The same string
今度はRのコードです。これも余分なreverseという関数が引っ付いていますが・・。
間違って出てきたPythonのコードとRのコードを検証しました。Pythonコードは以下の通り。10点の(x, y)座標を与えて関数を実行しました。
Rのコードは以下の通り。
10点の(x, y)座標はPythonと同じデータです。一瞬結果が異なったように見えましたが、Pythonコードは、二点をお互いに区別していない(例：2と3、3と2)、距離の重複があるコードで、Rコードは区別しているものでした。検算でRの結果を2倍すると、同じ結果でした。
今回、「Spreadsheet creator」と「Codex」を試してみましたが、「Codex」はなかなか面白いですね。あるコードを書きたい時に、どのようにググって良いのか分からない時でも、文章で質問すると、その文章を理解して完全ではないですが、ヒントとなるコードを返してくれるなんて！これからの技術の進展を期待したいと思います。
1時間程度様子を見てもデータが入ってこない。そもそもGPS衛星をキャッチできていない。numSatは見つかった衛星数を表していますが、0か1個。なんじゃこりゃ！ケチにはケチがつくなぁと思いながら、そういえば以前、M5StickCとGSPユニットで遊んだことを思い出し(ブログ参照)、収納箱から取り出すとプログラムもそのままの形で残っていました(あまり使っていない・・)。早速、並べて動かしてみました。が、やはり動かない。
しばらくすると、キャッチできた衛星も増え、位置情報が入ってきました。
以下のデータも取れ、技術的に興味があるので、また詳しく見ていこうと思います。
