設計:ChatGPTで特異解か一般解を求める AI(1)

# 考えるための道具
計算機は人間が考えるための道具です。　
計算機を人間が考えるため以外に使うことを考えることはありません、
新人であろうが、新入生であろうが、計算機を人間が考えるための道具として使えば、道を外さないでしょう。

東大・松原仁教授が語る「ChatGPTとの付き合い方」
https://gigazine.net/news/20230323-2022-turing-award-bob-metcalfe/?fbclid=IwAR1PSvEDvHrcCI6mECFSEGS2pc9TtCedAOOSwoXe6bQXKzXxPc4BPEnbfNo
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/121a5372e3d67fc3af35
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ebc01b7dc2cdfcc320f6

だよねと思っている朝、Twitterのつぶやきから考えたことを記録する。

<blockquote class="twitter-tweet"><p lang="ja" dir="ltr">「仕様がどうあるべきか」とか「検査すべき項目は何か」はドメイン知識や社会の暗黙知によるところがあるので、そこの橋渡しとかbootstrapをChatGPTに何とかやらせられないですかね。</p>&mdash; Keigo Imai (@keigoi) <a href="https://twitter.com/keigoi/status/1646982733489672193?ref_src=twsrc%5Etfw">April 14, 2023</a></blockquote> <script async src="https://platform.twitter.com/widgets.js" charset="utf-8"></script>

「設計におけるChatGPT系の利用は特異解がいいか一般解がいい」は、行事「ChatGPTなどの活用方法を発信しよう」「新人プログラマ応援_記事投稿キャンペーン」参加記事でもあります。

ChatGPTなどの活用方法を発信しよう！
https://qiita.com/official-events/b80ebe828fa453edf260

新人プログラマ応援 - みんなで新人を育てよう！
https://qiita.com/official-events/4967800652a001e13ebb

<この項は書きかけです。順次追記します。>
# 一般解と特異解
1階線形微分方程式の一般解の導出
https://qiita.com/raiga0310/items/7040557061e75a2f5ab0

MATLABのSymbolic Mathを利用して微分方程式の特殊解を求める(未定係数法で)
https://qiita.com/konakalab/items/84ee763c6b777dc061c8

ax+by=cの整数解（と拡張互除法の解説）
https://qiita.com/anqooqie/items/bf13bf2045d4fb9ad0a5

上記TwitterのMSGを読むまでは、じぶんがやるなら設計におけるChatGPT系の利用は特異解がいいと思ってた。　
## 数値近似解　
近似解
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/c55d29f0d7e9ebd07a31

# 領域知識、社会の暗黙知
DataRobotのような機械学習のアルゴリズムを複数働かせると、　
日本製鉄の圧延工程での数値計算に基づく改善を実現する事例がある。　

これは、領域知識でも、社会の暗黙知でもない。　
それまで人間の努力で解析できていなかったデータを、山師が掘り当てるような感じ。　

ものごとの発見には、領域知識、社会の暗黙知以外の方法もある。

製造業における機械学習
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/fbe846de16f74bea1d6f

# 設計　
ソフトウェア開発で、仕様から決めたがる人によくであう。　

受託開発をしているとそれが一般的らしい。　

自分では、自社開発か、パッケージ開発しかほとんどしたことがない。　

自社開発、パッケージ開発では、
設計からはじめるか、　
解決したい問題分析から始める。　

設計と分析は表裏一体で、分析しょうとするとなんらかの設計は必要で、　
設計しようとすると、分析しながらしか設計はできない。　

仕様は、設計・分析が済んだ状態で、自動生成すればいい。　
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/bc6ac386af27530eb78a
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/6347eb55b2812d745549

## 状態遷移(state)、時系列(sequence)、刻時(timimng)
設計と呼んでいるのは、状態遷移、時系列、刻時などの図でもいいし、言語記述でもいい、一連の体系です。

利用事例(use case)のような具体的なものから始めてもいいと思います。利用事例は、時系列、刻時の一例なのかもしれません。　

利用事例からはじめると、分析がしやすいです。分析を蓄積して、より抽象的な状態遷移を設計してみるのもいいかもしれません。　

# 試験　
試験項目の洗い出しは、設計段階で実施したHAZOPの結果を用いるとよい。　

ちょけねこ　たんじょうびのおくりもの　
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/fc9675686c229f7a155e

設計が詳細になってから実施してもよい。　

HAZOPの11種類の魔法の言葉を、ChatGPTにかけてもいい。　

no
reverse
other than
more
less
as well as
part of
before
after
early
late

trizも使うと良いかもしれない。　

安全分析における HAZOP-TRIZ連携の試み
https://www.slideshare.net/kaizenjapan/hazop-and-triz-byoffor-the-children13　

ちょけねこ　たんじょうびのおくりもの　はいふさきと　かつどう
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/0dced798518501d8ffba

人間が考えなくても出てくるものは利用すればいい。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/80433f4bf7fe116bddd1

# API(Application Programable Interface)
APIなどの仕様から設計を始める人たちは、なんどか設計を繰り返して、そのうちの共通部分をAPIにする場合には、特に問題はないかもしれません。　

設計から始めている。　

設計する前に、複数人でAPIの仕様を決めるひとたちの成果で、なにかいいものに出会ったことはありません。　

誰か一人が、その人の設計経験に基づいて、APIを決めたときには、無駄なものは見なかったような気がします。　

人月の神話, Jr. フレデリック・P ブルックス
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/e38c97a8a468c7fc5743

# 回答案
設計におけるChatGPT系の利用は特異解がいいか一般解がいいか

特異解だけに絞ってもいいし、　
一般解だけに絞ってもいいし、　
両方求めてもいい。

解または近似解があるものなら。

例えば質問は、
一般解を求めて下さい。　
特異解の一つを示してください。
数値解を求めて下さい。　

前後に事前条件、事後条件、普遍条件を書くといいかもしれないです。

## 三方良し　
私(固有名詞　所属　生年月日　住所)にとって何がいいことになりますか。　

お客様(固有名詞　所属　生年月日　住所)
にとって何がいいことになりますか。　

社会にとって何がいいことになりますか。　

「三方よし」への三つのあり方
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ad4ffd6d8a4045d1117a

## 検証　
何か確からしさを検証したければchatgptを使ってもいいし、別のシステムを使ってもいい。　
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/3447b1bc4ee6014e6739

# 蛇足　
最初に参照した記事と、下記記事を比べると、同じ大学の人間とも思えないような気が最初はした。
計算機は人間が考えるための道具で、それをいかに社会に役立てるかという考えれば、人の命に関わればいいかもしれない。

生成系AI(ChatGPT, BingAI, Bard, Midjourney, Stable Diffusion等)について
https://utelecon.adm.u-tokyo.ac.jp/docs/20230403-generative-ai

教育・情報担当理事　声明でChatGPTなど生成系AIへの向き合い方を提示
https://www.todaishimbun.org/chatgpt_20230409/

ルビコン河をこれまで何度渡ってきただろう。　

将棋、囲碁がプロに勝ったのは、プロが機械学習を育てたからとはいえ、衝撃だった。　

画像検索で人間よりも高速で、仕事で使えるようになったのも衝撃だった。　

翻訳ソフトが機械学習で圧倒的になったのも衝撃だった。　

DataRobotなどの機械学習を並列で走らせることにより、暗黙知、領域知識を膨大なデータから抽出することに成功し、現実的な解を得たのも衝撃だった。

ChatGPTも、人間が考えるための道具として使えばいいことに変わりはない。　

人のために使うか、人を殺すために使うかの違いはある。　
ちょっと見逃すと、人のためにと思った道具を人を殺すために使うかもしれないことを考慮に入れつつ。

# 生命工学
ある方のFacebookの書き込みへの私の意見。

>chatgpt系のシステムの生命工学の未解決問題の特異解の発見に使ってください。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/84bbba518dd9ca0aad7c

一般解を求めるのが下手で、特異解の探索ばっかりやってきたから、思い込みかもしれないとふと思った。　

生命工学に絞っているのは、道具の使い道の議論を限定して参加したいため。　

計算機は戦争で用いる道具として発展してきた。　
原子力工学も、戦争で用いる道具として発展してきた。　

人間の命、生命の命を救うための道具として、計算機を用いる筋道をひらかなくちゃっていうあせりがあるかもしれない。　

生命工学といっても、遺伝子操作による生命兵器を作れてしまうかもしれない。　
生命工学をやれば、人の命を救えるとは限らない。　

社会事象は、逆も真だということを、頭のどこかに埋め込んでおくといいかもしれない。　
計算機の中に埋め込んでおくと、逆暴走するかもしれない。　

逆も真：社会人が最初に確かめるとよいこと。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/39afe4a728a31b903ddc

一般解は自分では求められる気がしない。

特定の病気の、特定の治療方法を模索する、特異解に限定すれば、ぶれないような気がする。

## iPS細胞
もっと知るiPS細胞
https://www.cira.kyoto-u.ac.jp/j/faq/faq_ips.html
## 遺伝子　
遺伝子解析にもとづいた、病気の診断、対処、投薬など、検討できることがあるだろうか。

実験動物の遺伝子にもとづく、病気の解明、投薬など。生命に対する尊敬の念をもって行うかどうかが鍵かも

「DNAと遺伝情報の物理」伏見譲。統計と確率(20)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/150646f72c55a36f8c39

## メッセージ物質　
生命誕生の神秘！臓器をひとりでに生み出す"メッセージ物質"の働き
https://www.nhk.or.jp/kenko/atc_586.html

## 創薬　
無機材料で作る薬、生命物質で作る薬、
## 感染症　
感染症対策は、生命現象だけでなく、社会現象をあつかっている。
疫学、社会統計の現場にいないと判断できないことがある。　

案の候補がいろいろあるのはあるのはよいかも。　

生物統計学
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/454f05d58bafa748ea5b

病原菌と国家　人物中心記述
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/223b0e5f4955b8d83439

データサイエンティスト: 出口としての疫学。民族誌「PCRの誕生 ...
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/b9e1e4031549cb4be929

## 博士論文　
論文
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/912d69032c012bcc84f2
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/74adec99f396d64b5fd5
# 参考資料　
　@kazuo_reve
https://qiita.com/kazuo_reve/items/a3ea1d9171deeccc04da
https://qiita.com/kazuo_reve/items/d1a3f0ee48e24bba38f1


# 関連資料
' @kazuo_reve 私が効果を確認した「小川メソッド」
https://qiita.com/kazuo_reve/items/a3ea1d9171deeccc04da

' @kazuo_reve 新人の方によく展開している有益な情報
https://qiita.com/kazuo_reve/items/d1a3f0ee48e24bba38f1

' @kazuo_reve Vモデルについて勘違いしていたと思ったこと
https://qiita.com/kazuo_reve/items/46fddb094563bd9b2e1e
## Engineering Festa 2024前に必読記事一覧
登壇直後版 色使い(JIS安全色) Qiita Engineer Festa 2023〜私しか得しないニッチな技術でLT〜 スライド編 0.15
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f0d3070d839f4f735b2b

プログラマが知っていると良い「公序良俗」
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/9fe7c0dfac2fbd77a945

逆も真：社会人が最初に確かめるとよいこと。OSEK(69)、Ethernet(59)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/39afe4a728a31b903ddc

統計の嘘。仮説（127）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/63b48ecf258a3471c51b

自分の言葉だけで論理展開できるのが天才なら、文章の引用だけで論理展開できるのが秀才だ。仮説（136）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/97cf07b9e24f860624dd

参考文献駆動執筆(references driven writing)・デンソークリエイト編
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/b27b3f58b8bf265a5cd1

「何を」よりも「誰を」。１０年後のために今見習いたい人たち
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/8045978b16eb49d572b2

Qiitaの記事に３段階または５段階で到達するための方法
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/6e9298296852325adc5e

出力(output)と呼ばないで。これは状態(state)です。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/80b8b5913b2748867840

coding (101) 一覧を作成し始めた。omake:最近のQiitaで表示しない5つの事象
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/20667f09f19598aedb68

あなたは「勘違いまとめ」から、勘違いだと言っていることが勘違いだといくつ見つけられますか。人間の間違い(human error(125))の種類と対策
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ae391b77fffb098b8fb4

プログラマの「プログラムが書ける」思い込みは強みだ。３つの理由。仮説（168）統計と確率(17) , OSEK(79)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/bc5dd86e414de402ec29

出力(output)と呼ばないで。これは状態(state)です。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/80b8b5913b2748867840

これからの情報伝達手段の在り方について考えてみよう。炎上と便乗。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/71a09077ac195214f0db

ISO/IEC JTC1 SC7 Software and System Engineering
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/48b43f0f6976a078d907

アクセシビリティの知見を発信しよう！（再び）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/03457eb9ee74105ee618

統計論及確率論輪講（再び）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/590874ccfca988e85ea3

読者の心をグッと惹き寄せる7つの魔法
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/b1b5e89bd5c0a211d862

「@kazuo_reve 新人の方によく展開している有益な情報」確認一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/b9380888d1e5a042646b

ソースコードで議論しよう。日本語で議論するの止めましょう（あるプログラミング技術の議論報告）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/8b9811c80f3338c6c0b0

脳内コンパイラの3つの危険
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7025cf2d7bd9f276e382

心理学の本を読むよりはコンパイラ書いた方がよくね。仮説（34）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/fa715732cc148e48880e

NASAを超えるつもりがあれば読んでください。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/e81669f9cb53109157f6

データサイエンティストの気づき!「勉強して仕事に役立てない人。大嫌い!!」『それ自分かも?』ってなった!!! 
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d85830d58d8dd7f71d07

「ぼくの好きな先生」「人がやらないことをやれ」プログラマになるまで。仮説（37）　
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/53e4bded9fe5f724b3c4

なぜ経済学徒を辞め、計算機屋になったか（経済学部入学前・入学後・卒業後対応） 転職(1)  
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/06335a1d24c099733f64    

プログラミング言語教育のXYZ。 仮説（52） 
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/1950c5810fb5c0b07be4

【24卒向け】9ヶ月後に年収１０００万円を目指す。二つの関門と三つの道。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/fb5bff147193f726ad25

「【25卒向け】Qiita Career Meetup for STUDENT」予習の勧め
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/00eadb8a6e738cb6336f

大学入試不合格でも筆記試験のない大学に入って卒業できる。卒業しなくても博士になれる。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/74adec99f396d64b5fd5

全世界の不登校の子供たち「博士論文」を書こう。世界子供博士論文遠隔実践中心 安全(99)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/912d69032c012bcc84f2

小川メソッド　覚え（書きかけ）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/3593d72eca551742df68

DoCAP（ドゥーキャップ）って何ですか？
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/47e0e6509ab792c43327

views 20,000越え自己記事一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/58e8bd6450957cdecd81

Views１万越え、もうすぐ１万記事一覧 最近いいねをいただいた213記事
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d2b805717a92459ce853
# 自己記事一覧
Qiitaで逆リンクを表示しなくなったような気がする。時々、スマフォで表示するとあらわっることがあり、完全に削除したのではなさそう。

４月以降、せっせとリンクリストを作り、統計を取って確率を説明しようとしている。
2025年２月末を目標にしている。

物理記事　上位100
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/66e90fe31fbe3facc6ff

量子(0) 計算機, 量子力学 
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/1cd954cb0eed92879fd4

数学関連記事１００
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d8dadb49a6397e854c6d

統計(0)一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/80d3b221807e53e88aba

図(0) state, sequence and timing. UML and お絵描き 
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/60440a882146aeee9e8f

品質一覧 
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/2b99b8e9db6d94b2e971

言語・文学記事　１００
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/42d58d5ef7fb53c407d6

医工連携関連記事一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/6ab51c12ba51bc260a82

自動車　記事　１００
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f7f0b9ab36569ad409c5

通信記事１００
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/1d67de5e1cd207b05ef7

日本語（０）一欄
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7498dcfa3a9ba7fd1e68

英語(0) 一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/680e3f5cbf9430486c7d

転職(0)一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f77520d378d33451d6fe

仮説（0）一覧（目標100現在40）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f000506fe1837b3590df

音楽　一覧(0) 
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/b6e5f42bbfe3bbe40f5d

「@kazuo_reve 新人の方によく展開している有益な情報」確認一覧 
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/b9380888d1e5a042646b

Qiita(0)Qiita関連記事一覧（自分）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/58db5fbf036b28e9dfa6

鉄道（０）鉄道のシステム考察はてっちゃんがてつだってくれる
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/26bda595f341a27901a0

安全（0）安全工学シンポジウムに向けて: 21
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/c5d78f3def8195cb2409

一覧の一覧( The directory of directories of mine.) Qiita(100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7eb0e006543886138f39

Ethernet 記事一覧　Ethernet(0)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/88d35e99f74aefc98794

Wireshark 一覧 wireshark(0)、Ethernet(48) 
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/fbed841f61875c4731d0

線網（Wi-Fi）空中線(antenna)(0) 記事一覧(118/300目標)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/5e5464ac2b24bd4cd001

OSEK OS設計の基礎　OSEK(100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7528a22a14242d2d58a3

Error一覧 error(0)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/48b6cbc8d68eae2c42b8

++ Support(0)　
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/8720d26f762369a80514

Coding(0) Rules, C, Secure, MISRA and so on
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/400725644a8a0e90fbb0

coding (101) 一覧を作成し始めた。omake:最近のQiitaで表示しない5つの事象
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/20667f09f19598aedb68

プログラマによる、プログラマのための、統計(0)と確率のプログラミングとその後
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/6e9897eb641268766909

なぜdockerで機械学習するか 書籍・ソース一覧作成中 (目標100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ddd12477544bf5ba85e2

言語処理100本ノックをdockerで。python覚えるのに最適。:10+12
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7e7eb7c543e0c18438c4

プログラムちょい替え（0）一覧:4件
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/296d87ef4bfd516bc394

Python(0)記事をまとめたい。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/088c57d70ab6904ebb53

官公庁・学校・公的団体（NPOを含む）システムの課題、官（０）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/04ee6eaf7ec13d3af4c3

「はじめての」シリーズ　 ベクタージャパン　
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/2e41634f6e21a3cf74eb

AUTOSAR(0)Qiita記事一覧, OSEK(75)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/89c07961b59a8754c869

プログラマが知っていると良い「公序良俗」
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/9fe7c0dfac2fbd77a945

LaTeX(0) 一覧　
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/e3f7dafacab58c499792

自動制御、制御工学一覧（０）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7767a4e19a6ae1479e6b

Rust(0) 一覧　
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/5e8bb080ba6ca0281927

100以上いいねをいただいた記事16選
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f8d958d9084ffbd15d2a

小川清最終講義、最終講義（再）計画, Ethernet(100) 英語(100) 安全(100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/e2df642e3951e35e6a53

＜この記事は個人の過去の経験に基づく個人の感想です。現在所属する組織、業務とは関係がありません。＞
This article is an individual impression based on my individual experience. It has nothing to do with the organization or business to which I currently belong.
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ver. 0.01 初稿 　20230413
ver. 0.02 ありがとう追記 20230416午前
ver. 0.03 領域知識、暗黙知、DataRobot追記 200230416午後
ver. 0.04 遺伝子、感染症文献追記 20230416 夕方
ver. 0.05 表題変更 20230417
ver. 0.06 追記 20230419
ver. 0.07 順番入れ替え 20230421
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