プログラマーじゃないのでプログラムは10行以内

生成AIが出る前は、Pythonを使って有用なパッケージを呼び出すことでこれを実現してきました。ひょんな事で教わって身につけたのですが、Pythonは本当に何でも出来るんですね。Excel、Word、PDF、画像、Webカメラ、シリアル回線、画面制御、スクレイピング、機械学習…　スクレイピングは対象外として、ほぼ10行以内でプログラムが書けます。便利でした。

---

生成AIが出てきたら、プログラムを書く必要がなくなりました。デバッグは必要なので全く知識が不要かと言うとそれはないですが…しかし便利です。Pythonの他になるべく短いプログラムで書こうと思ってMathematicaとかJuliaを覚えてきたのですが、いよいよそんな苦労も不要になりました。
ずっと書きたかったけど変数が幾つあっても足りずに、デバッグ不可能なので書けなかった物流問題もあっさりと書けそうですね。（多分、３〜４次元の配列をレイヤー構造にすれば書ける…筈…）

---

ChatGPT4.0にお願いします。

OpenCVでWebカメラから画像を取り込みたい

丁寧に書かれていますが、根っこの部分はやはり5行程度で書けます。

Oimport cv2

# Webカメラを起動
cap = cv2.VideoCapture(0)  # 引数0はデフォルトのカメラを指定

if not cap.isOpened():
    print("カメラを開けませんでした")
    exit()

while True:
    # フレームを読み込む
    ret, frame = cap.read()

    # 読み込みが成功したか確認
    if not ret:
        print("フレームを取得できませんでした")
        break

    # 画像を表示
    cv2.imshow('Webcam', frame)

    # 'q'キーが押されたらループを終了
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# リソースを解放
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

---

では、これで私の仕事の日常が楽になったのか？というと…　逆ですね。むしろ、あれもやりたい・これもやりたいでもっと専門書を読まないとならなくなくなりました。人によっては、これからは専門書は読む必要は無いと言いますが私はむしろ逆ですね。もっと理論に専念できる。
例えば…　深層強化学習のPython本はそんなに読まなくても良いけど、強化学習のゴツい本は読み込む必要がある。各種計算方法の名前を知っておかないと指定が出来ないから。

---

生成AI前までのプログラムの作り方はこうです。
　例）どうしてもRaspberry Pi PicoでPCとBlueToothで接続したい。
・Pythonで作る。しかし、プログラムは書きたくない。
・ググるけど、そんなに都合がいい用途ぴったりのプログラムは無い。
・本屋に行って
　①やりたいことがほぼそのままプログラムが載っていて
　②Pythonで書かれていて
　③しかもまずまずは理解できそうな短いプログラムに限り
　④値段も数千円レベルの本を探す
という感じでした。ちなみに、勝率は極めて小さいです。ドンピシャなサンプル・プログラムなんてまずありません。

---

今は…
例）流通過程を幅広く最適化してくれるプログラムを作りたい
①生成AIに聞く（大抵は総当りのプログラムを書いてしまう）。
②必要な技術を知る（ここは自分でも調べるしか無い）。
③そこで生成AIに聞いても…　やはり分かったとはとても言えない。
④本屋に行く。
⑤Pythonコードが載ってなくてもいいので、専門書を買う。
　読む。
　細かい所（数学的証明とか）まではわからないけど、それで良し。
⑥生成AIに書いてもらう。

---

今読んでるのは仕事に役立ちそうなこの辺りですね。
この選択肢は　もう、殆ど勘。
生成AI以前だったら読んでも、それで終わりで何も書けませんでした。
・強化学習　（深層強化学習は自分には実用性が...？）
・グラフニューラルネットワーク
・転移学習
・進化的アルゴリズム