ChatGPTはWindowsのソースコードを知らないので、組み込みPGの自動化はムリ？
最終更新：
oz3541user 2024年02月15日(木) 15:00:29履歴
Webプログラミングと組み込みプログラミングで、どちらがAIを使った自動プログラミングが行い易いですか？
ChatGPT：
AIを使った自動プログラミングは、一般的にWebプログラミングの方が組み込みプログラミングよりも行いやすいと考えられます。その理由は以下の通りです：
1.リソースの利用可能性: Webプログラミングでは、一般的に豊富な計算リソースが利用可能です。AIモデルのトレーニングや推論に必要な計算リソースを提供するため、大規模なAIモデルを使用したり、複雑なアルゴリズムを実行したりすることができます。一方、組み込みシステムではリソースが制限されており、大規模なAIモデルの実行が困難な場合があります。
2.データの入手と処理: Webアプリケーションは、ユーザーからの大量のデータを収集し、処理するためのインフラストラクチャを提供します。これにより、自動プログラミングのためのトレーニングデータを収集し、モデルを構築することが容易になります。
3.ツールとフレームワークのサポート: Webプログラミングには、自動プログラミングのための様々なツールやフレームワークが利用可能です。例えば、機械学習モデルの構築やトレーニングに特化したTensorFlowやPyTorchなどのフレームワークを利用できます。これにより、AIを使用した自動プログラミングの実装が容易になります。
4.実装とデプロイメントの容易さ: Webアプリケーションは、一般的に開発からデプロイメントまでのプロセスが比較的簡単です。モデルのトレーニングからWebサービスとしてのデプロイメントまで、シームレスなワークフローを構築することができます。
ただし、組み込みシステムにおいても、近年はエッジAIやリアルタイム処理の技術が進化しており、組み込みプログラミングでの自動プログラミングも増加しています。特に、リソース制約が厳しい組み込み環境において、軽量なAIモデルやエッジデバイス上でのモデルの最適化が重要となります。
(やっぱり、AIの回答はイマイチな気がする。組み込み系では回路図をオープンにする事は事業戦略に
よる例外でもない限り考えにくいし、制御方法を特許にする事もありソースコードはクローズドがほ
とんど。サンプルなんか出さない。だから学習できない。ChatGPTはWindowsのソースコードを知らない
のと同じ理由)
ChatGPTはWindowsのソースコードを知らないのでOSの事を学習できない。このため組み込みのプログラミングの自動化は難しいのではないか？
ChatGPT：
確かに、ChatGPTはWindowsのソースコードを直接学習しておらず、具体的なOSの内部構造や動作原理についての知識を持っていません。そのため、ChatGPT自体が組み込みプログラミングの自動化に直接的に利用されることは難しいかもしれません。
組み込みプログラミングにおいては、特定のハードウェアやプロトコル、リアルタイム処理など、特定の領域に特化した知識が必要とされます。ChatGPTのような汎用的なAIモデルは、このような特化した知識を持っていないため、組み込みプログラミングの自動化には直接的には適していないかもしれません。
ただし、ChatGPTなどの自然言語処理モデルを活用して、組み込みプログラミングのドキュメントやコードの解析、開発者への支援、プログラミングに関する質問への回答など、間接的な支援を行うことは可能です。また、組み込みプログラミングの自動化には、他のAI技術やツール、フレームワークを活用することが一般的です。例えば、自動コード生成やモデルベースの開発アプローチを用いることがあります。
総じて、組み込みプログラミングの自動化には、ChatGPTなどの自然言語処理モデルだけでなく、さまざまな技術やアプローチの組み合わせが必要とされるでしょう。
(題名はこれだ。ChatGPTはWindowsのソースコードを知らないので、組み込みPGの自動化はムリな件)
(ちなみにOpenAIでデザインレビューするって事はコードを外部に晒す事になるのでNG。製品に実装
されているコードはAIが作りました。私はコードを理解してませんもNGだろう)
ChatGPTはLinuxカーネルのソースコードは知っているか？
ChatGPT：
ChatGPTは、訓練時に膨大な量のテキストデータを使用しており、その中にはLinuxカーネルのソースコードも含まれる可能性があります。しかし、具体的にどの程度の詳細までLinuxカーネルのソースコードを理解しているかは、私の訓練データに基づいています。
一般に、ChatGPTは幅広いトピックに関する一般的な知識を持っていますが、特定の領域や詳細な技術についての深い理解を持っているわけではありません。そのため、Linuxカーネルのソースコードについての知識も一般的なレベルにとどまる可能性があります。
ただし、Linuxカーネルに関する質問や簡単な概要に対する回答など、一般的な情報については一定程度の理解があるかもしれません。しかし、詳細なコード解析や技術的な議論には限界があります。
(ChatGPTがLinuxのコードを教えて、それをクローズドなコードに組み込んで販売した場合、ChatGPTがGPL違反をさせた、という事になるな)
Linuxカーネルコードの詳細を知ってしまうと、Windowsのコードまで予想できてしまうんじゃないか?
syscallが同じ様に実行できればアプリは動かせるのだから。
ChatGPT：
Linuxカーネルコードを知っているからといって、Windowsのコードを完全に予想できるわけではありません。LinuxとWindowsは異なるカーネルおよびオペレーティングシステムであり、異なるデザインやアーキテクチャを持っています。そのため、それぞれのシステムのカーネルコードが異なる機能や仕組みを実装しており、単純に一方のカーネルコードを知っているからといって、他方のコードを完全に予測できるわけではありません。
また、同じシステムコールを持っているとしても、そのシステムコールが実際にどのように実装されているかは異なる場合があります。たとえば、LinuxとWindowsでのファイルI/Oの実装やネットワーキングスタックの仕組み、プロセス管理などの違いがあります。そのため、Linuxカーネルの知識がWindowsのコードを予測できるとは限りません。
さらに、アプリケーションの動作を保証するためには、単にシステムコールが類似しているだけでなく、その周辺の環境やライブラリ、アーキテクチャなども考慮する必要があります。したがって、システムコールの互換性だけでなく、アプリケーション全体の移植性や互換性に関する多くの要素があります。
ライブラリの情報はアプリメーカーに公開されているはずなので、ライブラリがどのsyscallを使って動作を実現しているかは予想できるますね？
ChatGPT：
はい、一般的に、アプリケーションのライブラリやフレームワークのドキュメントやソースコードは、どのシステムコールを使用して動作を実現しているかについての情報を提供しています。特にオープンソースのライブラリやフレームワークでは、ソースコードが公開されており、システムコールの使用方法や挙動に関する詳細が記述されていることが一般的です。
したがって、ライブラリがどのsyscallを使用して動作を実現しているかを予想することは、そのライブラリやフレームワークのドキュメントやソースコードを調査することで可能です。特に、オープンソースのプロジェクトでは、コミュニティによって詳細なドキュメントや解説が提供されることがあります。
ただし、すべてのライブラリが公開されているわけではなく、また、非公開のライブラリやプロプライエタリなライブラリも存在します。そのため、予想されるシステムコールの情報がすべてのライブラリに対して利用可能であるとは限りません。しかし、一般的には、公開された情報を活用してシステムコールの使用を予測することが可能です。
ChatGPTはTOPPERSのソースコードを知っているか？
ChatGPT：
ChatGPTは、特定のプロジェクトやソースコードを直接的に学習することはできません。そのため、TOPPERSのソースコードに関する具体的な情報を持っているかどうかは分かりません。
ただし、ChatGPTは幅広いトピックに関する一般的な知識を持っています。したがって、一般的なソフトウェア開発やリアルタイムシステムに関する知識や概念については、一定程度の情報を提供できる可能性があります。しかし、具体的なソースコードの詳細やプロジェクトの内部情報に関しては、ChatGPTは直接的な知識を持っていません。
そのため、TOPPERSのソースコードやプロジェクトに関する詳細な情報を必要とする場合は、公式のドキュメントやリポジトリ、コミュニティフォーラムなど、専門家や関係者からの情報を参照することが望ましいでしょう。
(FreeBSDについても同様な回答だった)
製造業の組み込み機器の設計において、ソースコードをChatGPTに読ませる事はあるか？機密事項との関連は？
ChatGPT：
製造業の組み込み機器の設計において、一般的にはChatGPTなどの自然言語処理モデルにソースコードを読ませることはありません。理由は以下の通りです。
1.技術的な特異性: 組み込み機器の設計には、特定の技術やプロトコル、ハードウェアに関する専門知識が必要です。ChatGPTのような自然言語処理モデルは、一般的な情報を提供することはできますが、特定の技術的な詳細や専門的な知識を提供することは難しいです。
2.機密性の問題: ソースコードは企業の機密情報や知的財産を含むことがあります。ChatGPTなどの自然言語処理モデルにソースコードを読ませることで、機密情報が漏洩するリスクがあります。企業は機密情報を保護し、競争上の利点を維持するために、注意を払う必要があります。
そのため、組み込み機器の設計においては、通常は専門家やエンジニアによってソースコードが分析され、設計されます。機密情報の取り扱いや技術的な専門性を考慮しながら、設計プロセスが進められます。自然言語処理モデルは、一般的な情報やアイデアの提供に役立つことがありますが、技術的な詳細や機密情報の取り扱いには適していません。
関連情報：
プログラミングを効率化するChatGPT活用術！言語別のコード例も紹介
6割以上が「ソースコードの記述」にChatGPTを活用
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https://mashmy.net/blog/1ChatGPT%e3%81%a0%e3%81%91...
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https://internet.watch.impress.co.jp/docs/yajiuma/...
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https://toyokeizai.net/articles/-/718679?page=2
ChatGPTは安全か？ AI言語モデルのセキュリティリスク
https://swri.jp/article/1257
AIが生成したコードは信用するな、脆弱性の巣窟になりがちなワケ
https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/column/18/00682/...
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生成AIも結局は大手テック企業が支配するのか
https://toyokeizai.net/articles/-/702838?display=b
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ChatGPT：
AIを使った自動プログラミングは、一般的にWebプログラミングの方が組み込みプログラミングよりも行いやすいと考えられます。その理由は以下の通りです：
1.リソースの利用可能性: Webプログラミングでは、一般的に豊富な計算リソースが利用可能です。AIモデルのトレーニングや推論に必要な計算リソースを提供するため、大規模なAIモデルを使用したり、複雑なアルゴリズムを実行したりすることができます。一方、組み込みシステムではリソースが制限されており、大規模なAIモデルの実行が困難な場合があります。
2.データの入手と処理: Webアプリケーションは、ユーザーからの大量のデータを収集し、処理するためのインフラストラクチャを提供します。これにより、自動プログラミングのためのトレーニングデータを収集し、モデルを構築することが容易になります。
3.ツールとフレームワークのサポート: Webプログラミングには、自動プログラミングのための様々なツールやフレームワークが利用可能です。例えば、機械学習モデルの構築やトレーニングに特化したTensorFlowやPyTorchなどのフレームワークを利用できます。これにより、AIを使用した自動プログラミングの実装が容易になります。
4.実装とデプロイメントの容易さ: Webアプリケーションは、一般的に開発からデプロイメントまでのプロセスが比較的簡単です。モデルのトレーニングからWebサービスとしてのデプロイメントまで、シームレスなワークフローを構築することができます。
ただし、組み込みシステムにおいても、近年はエッジAIやリアルタイム処理の技術が進化しており、組み込みプログラミングでの自動プログラミングも増加しています。特に、リソース制約が厳しい組み込み環境において、軽量なAIモデルやエッジデバイス上でのモデルの最適化が重要となります。
(やっぱり、AIの回答はイマイチな気がする。組み込み系では回路図をオープンにする事は事業戦略に
よる例外でもない限り考えにくいし、制御方法を特許にする事もありソースコードはクローズドがほ
とんど。サンプルなんか出さない。だから学習できない。ChatGPTはWindowsのソースコードを知らない
のと同じ理由)
ChatGPTはWindowsのソースコードを知らないのでOSの事を学習できない。このため組み込みのプログラミングの自動化は難しいのではないか？
ChatGPT：
確かに、ChatGPTはWindowsのソースコードを直接学習しておらず、具体的なOSの内部構造や動作原理についての知識を持っていません。そのため、ChatGPT自体が組み込みプログラミングの自動化に直接的に利用されることは難しいかもしれません。
組み込みプログラミングにおいては、特定のハードウェアやプロトコル、リアルタイム処理など、特定の領域に特化した知識が必要とされます。ChatGPTのような汎用的なAIモデルは、このような特化した知識を持っていないため、組み込みプログラミングの自動化には直接的には適していないかもしれません。
ただし、ChatGPTなどの自然言語処理モデルを活用して、組み込みプログラミングのドキュメントやコードの解析、開発者への支援、プログラミングに関する質問への回答など、間接的な支援を行うことは可能です。また、組み込みプログラミングの自動化には、他のAI技術やツール、フレームワークを活用することが一般的です。例えば、自動コード生成やモデルベースの開発アプローチを用いることがあります。
総じて、組み込みプログラミングの自動化には、ChatGPTなどの自然言語処理モデルだけでなく、さまざまな技術やアプローチの組み合わせが必要とされるでしょう。
(題名はこれだ。ChatGPTはWindowsのソースコードを知らないので、組み込みPGの自動化はムリな件)
(ちなみにOpenAIでデザインレビューするって事はコードを外部に晒す事になるのでNG。製品に実装
されているコードはAIが作りました。私はコードを理解してませんもNGだろう)
ChatGPTはLinuxカーネルのソースコードは知っているか？
ChatGPT：
ChatGPTは、訓練時に膨大な量のテキストデータを使用しており、その中にはLinuxカーネルのソースコードも含まれる可能性があります。しかし、具体的にどの程度の詳細までLinuxカーネルのソースコードを理解しているかは、私の訓練データに基づいています。
一般に、ChatGPTは幅広いトピックに関する一般的な知識を持っていますが、特定の領域や詳細な技術についての深い理解を持っているわけではありません。そのため、Linuxカーネルのソースコードについての知識も一般的なレベルにとどまる可能性があります。
ただし、Linuxカーネルに関する質問や簡単な概要に対する回答など、一般的な情報については一定程度の理解があるかもしれません。しかし、詳細なコード解析や技術的な議論には限界があります。
(ChatGPTがLinuxのコードを教えて、それをクローズドなコードに組み込んで販売した場合、ChatGPTがGPL違反をさせた、という事になるな)
Linuxカーネルコードの詳細を知ってしまうと、Windowsのコードまで予想できてしまうんじゃないか?
syscallが同じ様に実行できればアプリは動かせるのだから。
ChatGPT：
Linuxカーネルコードを知っているからといって、Windowsのコードを完全に予想できるわけではありません。LinuxとWindowsは異なるカーネルおよびオペレーティングシステムであり、異なるデザインやアーキテクチャを持っています。そのため、それぞれのシステムのカーネルコードが異なる機能や仕組みを実装しており、単純に一方のカーネルコードを知っているからといって、他方のコードを完全に予測できるわけではありません。
また、同じシステムコールを持っているとしても、そのシステムコールが実際にどのように実装されているかは異なる場合があります。たとえば、LinuxとWindowsでのファイルI/Oの実装やネットワーキングスタックの仕組み、プロセス管理などの違いがあります。そのため、Linuxカーネルの知識がWindowsのコードを予測できるとは限りません。
さらに、アプリケーションの動作を保証するためには、単にシステムコールが類似しているだけでなく、その周辺の環境やライブラリ、アーキテクチャなども考慮する必要があります。したがって、システムコールの互換性だけでなく、アプリケーション全体の移植性や互換性に関する多くの要素があります。
ライブラリの情報はアプリメーカーに公開されているはずなので、ライブラリがどのsyscallを使って動作を実現しているかは予想できるますね？
ChatGPT：
はい、一般的に、アプリケーションのライブラリやフレームワークのドキュメントやソースコードは、どのシステムコールを使用して動作を実現しているかについての情報を提供しています。特にオープンソースのライブラリやフレームワークでは、ソースコードが公開されており、システムコールの使用方法や挙動に関する詳細が記述されていることが一般的です。
したがって、ライブラリがどのsyscallを使用して動作を実現しているかを予想することは、そのライブラリやフレームワークのドキュメントやソースコードを調査することで可能です。特に、オープンソースのプロジェクトでは、コミュニティによって詳細なドキュメントや解説が提供されることがあります。
ただし、すべてのライブラリが公開されているわけではなく、また、非公開のライブラリやプロプライエタリなライブラリも存在します。そのため、予想されるシステムコールの情報がすべてのライブラリに対して利用可能であるとは限りません。しかし、一般的には、公開された情報を活用してシステムコールの使用を予測することが可能です。
ChatGPTはTOPPERSのソースコードを知っているか？
ChatGPT：
ChatGPTは、特定のプロジェクトやソースコードを直接的に学習することはできません。そのため、TOPPERSのソースコードに関する具体的な情報を持っているかどうかは分かりません。
ただし、ChatGPTは幅広いトピックに関する一般的な知識を持っています。したがって、一般的なソフトウェア開発やリアルタイムシステムに関する知識や概念については、一定程度の情報を提供できる可能性があります。しかし、具体的なソースコードの詳細やプロジェクトの内部情報に関しては、ChatGPTは直接的な知識を持っていません。
そのため、TOPPERSのソースコードやプロジェクトに関する詳細な情報を必要とする場合は、公式のドキュメントやリポジトリ、コミュニティフォーラムなど、専門家や関係者からの情報を参照することが望ましいでしょう。
(FreeBSDについても同様な回答だった)
製造業の組み込み機器の設計において、ソースコードをChatGPTに読ませる事はあるか？機密事項との関連は？
ChatGPT：
製造業の組み込み機器の設計において、一般的にはChatGPTなどの自然言語処理モデルにソースコードを読ませることはありません。理由は以下の通りです。
1.技術的な特異性: 組み込み機器の設計には、特定の技術やプロトコル、ハードウェアに関する専門知識が必要です。ChatGPTのような自然言語処理モデルは、一般的な情報を提供することはできますが、特定の技術的な詳細や専門的な知識を提供することは難しいです。
2.機密性の問題: ソースコードは企業の機密情報や知的財産を含むことがあります。ChatGPTなどの自然言語処理モデルにソースコードを読ませることで、機密情報が漏洩するリスクがあります。企業は機密情報を保護し、競争上の利点を維持するために、注意を払う必要があります。
そのため、組み込み機器の設計においては、通常は専門家やエンジニアによってソースコードが分析され、設計されます。機密情報の取り扱いや技術的な専門性を考慮しながら、設計プロセスが進められます。自然言語処理モデルは、一般的な情報やアイデアの提供に役立つことがありますが、技術的な詳細や機密情報の取り扱いには適していません。
関連情報：
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