記事一覧
ChatGPT: 科学を語らせる①_2305
overviewChatGPTで、文章を作成する一環として、ChatGPTの使い方を、いろいろ試してみる。
自分が知っていることで、特に、科学上、その論理が、明確になっている事実がある。既に、自分が知っていることを、ChatGPTに語らせてみる。
自分が知らないことは、ChatGPTが言っていることが正しいかは、検証できない。より、ChatGPTが作った回答をもとに、再度、ChatGPTに質問
ChatGPT: ケインズ経済学を語らせる_2305
overview以下の記事で、ChatGPTに科学を語ってもらった。今度は、ChatGPTに、経済を語ってもらう。
この「ChatGPT：科学を語らせる①」のPracticeで分かったことは、教科書にのっているような情報（ここでは、「百科事典的な知」と呼ぶ）は、ChatGPTは強いということ。つまり、「百科事典」に既に定説があり、反論となる説が無い場合、Internetの「百科事典的な知」の情報
ChatGPT：ケインズ経済学を語らせる②＜MindMap化＞_2305
overview以下の投稿では、ChatGPTに対して、Wikipediaの目次の情報を与えることで、ケインズ経済学を語ってもらった。今度は、ChatGPT自身に、論点を整理させ、語ってもらう。
上記の投稿では、質問者が想定する「目次」（Static Structures）を与えることで、「百科事典的知識」（認知言語学的にいうと、encyclopedic meaning）を、想定する内容で、文章
ChatGPT：ケインズ経済学を語らせる③_2305
overview以下の投稿では、ChatGPTに対して、「ケインズ経済学」を説明する経済学の講師となってもらい、論点を整理し、その内容を、Markdown形式で出力してもらった。
本投稿では、以下の手順で、ChatGPTに再度、「ケインズ経済学」を語ってもらう。
手順
1. ChatGPTに、queryを発行して、Markdown形式でResponseを返してもらう。
2. 出力してもらっ
ChatGPT：ケインズ経済学を語らせる④_2306
overview以下の投稿では、ChatGPTで作成した「ケインズ経済学」の「論点」viewpointsを、MindMapツールに読み込ませ、修正した後、再度、ChatGPTに、Queryを発行することで、文章を生成してもらった。
本投稿では、同じ「論点」viewpointsを用いて、論述する文章の長さを、2000文字に指定して、ChatGPTにQueryを投げてみる。
orientation
ChatGPT：ケインズ経済学を語らせる⑤_2306
overview以下の投稿では、ChatGPTで、論述を2000文字程度、生成させようとして、出力文字数を与えたが、こちらが与えた「論点」viewpointsが、足りないため、生成できなかった。
本投稿では、ChatGPTの生成した文章に対して、追記したい分、詳細を説明したい分などを、追加で質問し、文章を増やすことで対処することが可能かを検証する。
orientationQ: ケインズ経済学に
ChatGPT: もっと深くケインズを語らせる_2305
overview以下の記事で、ChatGPTに、ケインズ経済学の概要を語ってもらった。今度は、もっと深く、洞察をもった内容を語れるかを検討する。
Orientation前回の「ChatGPT：ケインズ経済学を語らせる」のPracticeで分かったことは、「百科事典的な知」、つまりは、教科書やWikipediaにあるような定説を、ChatGPTに語らせるのに、その説明の構造を提示すると良いというも
ChatGPT: もっと深くケインズを語らせる②_2305
overview以下の投稿では、ChatGPTに、こちらの意図する洞察を語らせることができるかを検討した。いくつかの課題が見えたので、本投稿では、その課題の解決を検証してみる。
orientation前回の「ChatGPT: もっと深くケインズを語らせる」のPracticeで問題は以下の点であった。（詳細は、前回の投稿を参照）
問題点⓪：Queryで提示したGrain（知の単位）が、回答では使
ChatGPT: もっと深くケインズを語らせる③_2305
ChatGPTを使って、自分の論述を補足していく方法を、模索しています。
これは、note.comに投稿するネタとして、やっています。たわいもないネタを投稿するのは、億劫になって続かないのですが、Engineering的な考察をするのは、自分でも面白いので、ネタを投稿します。
overview以下の投稿では、ChatGPTに、質問が意図するResponseに誘導することを試みました。
前回の
ChatGPT：MindMap化
overview以下の投稿では、ChatGPTに、与えた主題 subject に対して、自動で、説明の概要ポイント viewpoint を作成させた。
本投稿では、ChatGPTとMindMap化について、どのようなツールが利用可能か等を、簡単に整理する。
orientationChatGPTで、論点のviewpointをNodeとしてマップしたデータをつくり、Visualizeするツールとし
ChatGPT：音声入力テキストをChatGPTで推敲
以下の野口教授のChatGPTの利用した、音声入力テキストの推敲方法を、試してみる。
overview音声認識による文章生成と、生成された文章の推敲を、人工知能を使って、効率化できるかを検証する。
orientation以下の手順で、音声入力し、ChatGPTによる推敲までをしてみる。
1. Outline Editor（Workflowy）で、話す内容の文章構成を簡単に整理する。
2.
ChatGPT：良い本の抜粋をネタにする
本投稿では、自分が、読んで、素晴らしいと思った本の内容を、もとに、ChatGPTに、論述させてみる。
overview読書をしている中で、良い本に出合うと、それなりに抜粋するなりして、得た情報を後で使えるように、Keepしておきたいものである。
そのような抜粋した文章と、ChatGPTを組み合わせると、対象の本をオマージュした感想文が書けるのではないかと、思いついた。
試しにやってみる。
ChatGPT：日本政府の借金を、保有する流動資産の売却で返済する（知恵袋-Q）_2306
本投稿では、「Yahoo！知恵袋」に投稿された質問に、答える際に、ChatGPTをどう使えるかを、検証する。
overview以下の質問に答える。
orientationChatGPTの仕組みのベースは、インターネット上にある大量の文章をもとにした、「大規模言語モデル」である。ChatGPTでは、与えられた文章を文脈として、先行する文字を条件として「大規模言語モデル」から、出現確率で、次に来る