【ChatGPT】電気・電子回路におけるAI活用法について語ろう【BingAI】
【 主にAIに関する話題を扱うスレです 】
■話題
・AI活用全般（質問・雑談）
・ChatGPTやBingAIの活用
・電気・電子回路におけるAI活用法
・AIの基本的なアルゴリズムや技術についての情報交換
・AIを活用したビジネスサービスやプロダクトの比較や評価
■ルール
AIについて言及する際には、できるだけ具体的なサービス名やモデル名を挙げることが望ましいです
例えば、ChatGPT(GPT-3.5)のように明確な情報を提供することで、読み手がより理解しやすくなります
■ChatGPT等の有効活用
・電気回路の設計について質問する
・電気の基礎知識を学ぶ
・読み物を提供してもらう
・電気問題に対する解決策を提案してもらう
・回路の特性に関する計算を支援してもらう
・回路の検討に関するアイデアをもらう
・部品の選定についてアドバイスをもらう
・プログラミングについて質問する
・プログラミング問題に対する解決策を提案してもらう
・マイコン開発キットの使い方に関するアドバイスをもらう
・マイコン回路の設計についてアドバイスをもらう
■自然言語処理系
・ChatGPT,BingAI,他
■画像生成
・Stable Diffusion,StyleGAN,DALL-E,他
■その他
・WolframAlpha,DeepL,他 いきなりプログラミングが不要になるとは思わんけど、既に検索の概念を変えてはいるとは思う
gobotって何？→ステッピングモーターを操作してる例ってある？→サンプルコード
サンプルコードを眺めて、なんとなく分かるけど知らん構文もあるなーと思いつつ
このxxx(変数名)の前の[]って何？→スライスというらしい(タプル的な何かな？)
スライスって何？→説明＆スライスを扱う関数を読んでてふと浮かんだ疑問を
スライスってイミュータブルなの？→ノー＆説明
スライスを扱う標準関数に破壊的なものはある？→ある
こんな感じで、そもそも知りたいことも知らないこともやりたいこともはっきりしてない
漠然とした状況でも指導者を横に置いてる感じでどんどん掘っていける、しかも気遣い不要ｗ
何を知りたくて何を知らないかがはっきりしてるなら検索エンジンもいまだ有効だと思うけど
興味本位に散発的に周囲を掘り返すのはAIチャットがかなり有効だと思った AIが示してくれた ふるよに街道の実体を
分析し理解するだけの知性が人類側にあるかどうかが問題の本質だ
https://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/denki/1654600087/934‐935
しかし何故嘘をついたのだと言われて謝罪する構文の見事さまでをも見据えて、
オチとして使う気満々で存在検証を意図的に怠り、
乗り突っ込み的なボケとして架空銭湯を探し歩く奴の構成力は見事よな。しらんけど(^p^; 関連事象として、シーケンサスレでシリスタという部材に言及があった。
bingってみたら サイリスタについての解説を始めてくれたので
サイリスタの方言かな、と思ってサイリスタ記号を尻に見立てたレスでおどけてみたが
SiC（炭化ケイ素）系のバリスタに関する商品名としてSILISTORという製品が
かつて市販されており、シリスタ、シリスターと呼ばれていたことが後で判明。
不適切な投稿をしてしまっていたことを後悔したことが先日ありましたな・・・
AIちゃんが参照してくれている対象がまだまだ浅いのかもしれませんな；残念無念 >>5
質問の内容はよくわからんが、ChatGPT(3.5)とかで質問するとこんな感じで回答が有る
テキスト → トークン化 （この段階でサイリスタに近いベクトルに変換される）
トークン → 質問の理解（文脈から質問の意図を理解する）
質問の理解→推論（シリスタは、サイリスタに近いベクトルなのでほぼサイリスタとして推論される）
推論 → トークン化（シリスタ≒サイリスタとして推論結果が出力される）
トークン → テキスト化（質問に合わせてシリスタと言う名称で回答が出力される）
【Q.】
シリスタと言う商品名の商品はありますか、候補を多く出力してください
【A.】
「シリスタ」という商品名の製品は一般的には存在しませんが、以下は「シリスタ」という言葉が含まれるいくつかの製品の例です。
1. シリスタトリガ：高周波トランジスタとシリスタを組み合わせたもので、高速スイッチングが可能であるため、電力制御用途に使用されます。
2. シリスタ可変抵抗器：シリコンカーバイトとシリコンと炭素の混合物から作られた可変抵抗器で、高温環境での使用が可能です。
3. シリスタ制御装置：電力制御用途に使用されるシリスタを制御するための装置で、ACモーターや電熱機器などの制御に使用されます。
4. シリスタ放電加工機：金属加工用途に使用される、高周波放電によって材料を加工する機械で、シリスタを用いた高周波発生回路が搭載されています。
5. シリスタ式オーディオプリアンプ：アンプ回路にシリスタを使用したプリアンプで、コンパクトな設計が可能であるため、自作オーディオなどに使用されます。
以上が、一部の「シリスタ」という言葉が含まれる製品の例です。 >6
トークン化→テキストエンコーディング
※抜けてた、ベクトル変換はテキストエンコーディングの過程だった・・ 金融関連だとニュース記事しか見てなくて金融データは持ってないね
インフレ率はどう？＝直近発表データと所感的なのものをもっともらしく
金価格はどう？＝金利がどうインフレがどうと教科書的な回答
だとしたら銅価格も上昇してるはずだよね？＝2020と2022の上昇について
その時のゴールド価格は？＝データなしで回答拒否
2020と2022の金価格は？＝データなしで回答拒否
ここ最近の金価格と銅価格の相関は？＝データなしで回答拒否
景気後退による(銅価格の)下落要因とインフレによる上昇要因では
現状どちらがより優勢？＝教科書的解説の後に毒にも薬にもならん回答ｗ
金融データ参照してない時点でこっち方面はアカンな esp32のc++はどの規格までサポートしてる？＝C++17らしい(未検証)
esp32でjavascriptは使える？＝何とかjsてのを導入すれば使えるらしい
どの規格までサポートしてる？＝es2020らしい(未検証)
ふと気になって
gasはどの規格までサポートしてる？＝es5.1らしい
敢えて略語のままどの言語とも指定しなかったけど理解したのは偉い
けど、構造化束縛を使えた気がするから間違ってるような？
てか、javascriptでは構造化束縛って呼ばないんだっけ？
構造化束縛をjavascriptでは何と呼ぶ？＝分割代入
分割代入が導入されたのはどの規格から？＝es6
だとしたらgasがes5.1までってのはおかしくね？
gas 分割代入で検索して＝v8ランタイムでサポート
gas v8はどの規格までサポートしてる？＝es2019らしい(未検証)
掘っていけるのは利点だけど、この辺もググった方が早いな >>9
C++17の対応について、少し気になってググってみたら2021年辺りの更新で使用可能になったみたい？
ただ、個人のサイトや掲示板だと情報の信頼性が不明確だからなぁ・・・
で、結局のところ正確な情報見るならespressifの公式サイトかなと
■C++ language standard
・By default, ESP-IDF compiles C++ code with C++20 language standard with GNU extensions (-std=gnu++20).
ChatGPT(4.0)だと2021年9月までの情報でC++11とC++14の一部の機能に対応と言ってる
【Q.】
Which standards does esp32 c++ support?
【A.】
As of my last knowledge update in September 2021,
the ESP32 platform typically supports C++11 and some features from C++14 when using the Espressif IoT Development Framework (ESP-IDF) or the Arduino-ESP32 core. However,
the specific level of support for C++ standards may vary depending on the compiler,
development environment, and SDK versions you're using.
To ensure you're using the most up-to-date information,
it's always a good idea to check the official documentation for the ESP-IDF or the Arduino-ESP32 core,
as well as any release notes for the specific version you're working with.
The documentation will provide more detailed information on the supported C++ standards and any possible limitations or caveats you should be aware of when developing for the ESP32 platform. AIによる回答（ChatGPTなど）の正確性は、今後ハードウェアの性能がもう少し向上すれば
生成された回答を公式サイトの情報とリアルタイムで比較することで
より正確な回答を提供できるようになると思う
現時点では実現可能かもしれませんが、計算負荷と反応速度の関係から
サービスとして提供するには適切なバランスが取りづらいと思う ChatGPT等のチャットAIのプログラミングでの活用方法として
自分で書いたコードの評価とか改善案を提案してもらうのに良い
簡単な具体例として
【Q.】
以下の関数をより最適化したい
//整数aから整数bまでの範囲内の全ての整数の和を計算する関数
int sum(int a, int b) {
int total = 0;
for (int i = a; i <= b; i++) {
total += i;
}
return total;
}
【A.】ChatGPT(3.5)の回答
この関数の最適化についていくつかのアプローチがあります。
１．数式を使用する
数学的な公式を利用することで、ループを回さずにすばやく答えを得ることができます。
たとえば、AからBまでの総和は、(B - A + 1) * (A + B) / 2で計算できます。
この公式を使用することで、ループを回す必要がなくなり、関数の速度を大幅に向上させることができます。
改良されたコード:
int sum(int a, int b) {
return (b - a + 1) * (a + b) / 2;
}
※２、３は省略 回路図についてもいろいろと教えて貰ったよ
と、その前に3.5って何だ？
何時も使っているのは4.0のようなんだけど
そもそもそのあたりが良く判っていない セルフォンだとそういうのが出るのね
PC(Mac)からなのでそういうのは一切出ませんでした
ChatGPT Mar 23 Version
とだけ出ています >>15
有料版のChatGPTだと複数のモデルを選べる
無料版：GPT-3.5のみ
有料版：GPT-3.5(2種類)とGPT-4が選べる
モデルの規模: GPT-4はGPT-3.5よりもはるかに大規模なモデル
学習データ: GPT-4は、GPT-3.5よりも新しい学習データを利用してる
性能と応用範囲: GPT-4は、GPT-3.5よりも優れた性能を発揮する
運用コスト: GPT-4は、GPT-3.5よりもはるかに大きなコンピューティングリソースが必要
GPT-4はコストの関係で有料版でも３時間あたり25回メッセージに利用制限が・・・
でも、回答の質はかなり高くなる
あと有料版だとGPT-3.5の回答速度が数倍早くなるから快適だよ >>16
詳細ありがとうございます。
まだで課金していないので3.5でしょうね
しかし、回路図はちゃんと読み込んで理解していたような espスレに貼ると怒られそうなんでこっちに貼っとくｗ
user: bleはa2dp接続をサポートしますか?
assistant: (長いんで省略すると答えは)ノー
(んー？bleって言い方に問題があったのかな？)
user: bt classic に対して新しいbtを何と呼びますか
assistant: (これまた長いんで要約すると)BLEと呼ばれる
(合ってたやんｗ)
user: bleにオーディオを扱うプロトコルはありますか
assistant: (要約)LE Audioがあり5.2からサポートされる
user: ということはbt5.0では旧来のa2dpを利用することになるのですか
assistant: (要約)イエス
user: esp32s3はbluetooth classicをサポートしないと見た気がするのですが、そうなのですか
assistant: (要約)イエス
user: ではesp32s3でbtオーディオを扱うことはできないのですか
assistant: (要約)ノー、LE Audioが使える
user: esp32s3はbt5.0しかサポートしてない気がするのですがle audioを扱えるのですか
assistant: (要約)esp32s3はbt5.2をサポートしてると公式が発表してるからLE Audioを扱える
user: (公式発表のソースよろ！日本語で頼む！というやり取りをして出てきたのが)
ESP32-S3は、40MHzの帯域幅をサポートする2.4GHz Wi-Fi(802.11 b/g/n)をサポートしています。
Bluetooth Low Energyのサブシステムは、Coded PHYとアドバタイズメントエクステンションを
通じて長距離通信をサポートしています。
また、2MbpsのPHYで高速な伝送速度とデータ量をサポートしています。
Wi-FiとBluetooth LEは、高温でも優れたRF性能を維持しています。
ESP32-S3はBluetooth 5.2の仕様に準拠しています。
esp32s3はbt5.2をサポートしててLE Audioが使えるらしい(未検証) これで完璧な仕様書が作れれば日本のIT土方も救われるだろうな
今は奴隷だっけ。。。 生徒 「宿題できました」（xxさんのを写しました）
先生 「宿題の問題を出します。 解りますか」
生徒 「解りません！」
出来たと、理解したのが違うのに
AIの答えを、合っているかって聞かれても、知らねーよ
ヒントを得るだけならいいのに、AIに解答を求めても....
今後はこういうのばかり、増えるんだろうか... コピペも似た状況がよくあった
完成しても何してるコードなのかわかってない >>21
githubでみつけたライブラリをメクラ採用するのと大差ない気がする
それが実際どう動いてるのか把握してる人がそれほど多いとは思えない
arduinoで書いててesp-idfはふわっとしか知らんとかfreertosなにそれ美味しいの？
って人だって一杯いるはず
歯車や機構を使って物作りしてる人だって何となくで切って貼って動いた良かった
って人だって一杯いるはず
VAL-2000の作者とかきっとかなり技量のある人だと思うけど、stallguardの設定は
芸術だ(試しながら塩梅の良いとこ探せ)って言っちゃってるしｗ
正しく全てを理解できるならそれに越したことはないだろうけど、そこに拘って延々と
成果物が完成しないなら、それって何もやってないのと一緒だし？ 切って、貼って、そのまま動いたと
切って、貼って、ちょっと追加・修正 動いたとは違うと思う
少なくとも、追加・修正分は気持ち理解していないと... 仮に何も理解してなくても、なにかあったらAIに修正させればいい、という考え方も可能ではある >>17
恐らく、初心者スレでMOSFETやダイオード等を使った回路の話をされてた方だと思うのですが
これはChatGPT等のメリットであり、デメリットでもあると言える部分なのですが
ChatGPTは明確ではない部分（今回は画像の内容や詳細）が無くても前後の文章を元に推論する事が出来るので
推論を元に回答することで、あたかも画像を見たかのような回答が出てるんだと思う
※この場合ChatGPTは、回路図を文章で説明されたとして推論してる
例えば回路図のURLを削除してChatGPTに同じ質問すると同様の回答が得られるよ
僕ら人間でも
・2電源化 → 外部電源(VCC3.3V)とCR1220を切り替えたい
・PchのMOSFET(デュアルなので2個として仮定)
・ショットキーバリアダイオード
上記の情報があれば、おおよその回路が想像できる >>27
いずれはAIでその様な進化も期待できると思う
それより先にソースコードの修正をAIで補助する時代がすぐそこまで来てる
電電板的にはマイコンとかのプログラムなのでもう少し先だろうけど
現段階でもPC系で流行りの言語はソースをチェックしてアルゴリズム改善をする事が出来てる
マイクロソフトがVisualStadioやVSCにAIによる補助サービスを提供するまで秒読み段階になってる
簡単な例では>12の様にソースを修正する様な使い方が期待できる 5chは裏からは誰がどのスレに居るのかリアルタイムで把握してるからな
書き込んだ内容は一生個人情報としてファイリングされる
IPアドレスから個人名なんて今は容易に特定される
個人情報を集める巨大な装置が２ｃｈ、５ｃｈです
過去の発言やアクセスログすべて
それが5chの販売物
5chにアクセスすればするほど
5chに書き込めば書き込むほど、大手企業に就職出来なくなるぞ
今はほぼすべてが運営側の書き込みですから、アクセスする人間の過去すべての
情報を持ってる運営と議論しても勝てないぞ
延々と反論スクリプトにやられます。無視するのが一番
５ｃｈがマスコミからもアンタッチャブルな存在なのが謎ですね。
バックが右翼団体だったわけで
5chは運営に金を払えば裏からアクセス全部見えてるんだよ
ターゲットに嫌がらせして精神疾患に追い込む
ビジネスなんだ 画像生成系AIはエロこそ本領だろうに謎に規制されてる
AVを性暴力だーとか言うならAVを全面禁止にしてエロAIを
解禁すればAVの犠牲者(笑)とやらも消えてなくなるだろ？ 携帯使わないんでChatGPTは指くわえて見てるだけ(ユーザ登録できないんで)だったが
BARDは
大学一年の数学
Q:lim n->∞ 1/n = 0の証明
は正しくできたわ. まぁこれだとどっかからパクってくればしまいだろうし.
でも高校生レベルの問題で
Q:辺の長さ1の正三角形がある. 2点から対辺に垂線を下ろし,
このうち1つの垂線を軸として正三角形を回転させ円すいをつくる.
次にもう一つの垂線を軸として円すいを回転させてできる立体の体積を求めよ
は無茶苦茶
もっと難易度落として
Q:x,y,zを非負整数としてx+y+z=10となるx,y,zの総数を求めよ
同じ問題で
Q:みかん,りんご,ももがたくさんある. このうちでこれらを合わせて10個になる組み合わせ総数を求めよ
尚,選ばないものがあってもかまわない
とか無茶苦茶だった.
とても,エレクトロニクス設計に使えるとは思えないわ 追加
日本語がまずくて英語だといける可能性あるのかもね そもそもの日本語が糖質スタイルだから
回答もめちゃくちゃなんだろうな
と言うのが容易に想像できる >>19
既知のアルゴリズムなら、ソフトの仕様書はいいの書いてくれる。
だが、基板の仕様書だとダメダメ。
かなり教え込んでやっとこの↓レベル
https://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/denki/1284732530/756
756 774ワット発電中さん 2023/04/06(木) 08:05:15.21 ID:3trni6fD
>>749
ここでもう一度基本仕様を書かせた結果。
「変換するためのループ」がイミフなれど、>>751と併せれば中々よさげ。
--
Q: MSP430FR2433を使って「UARTからSPIへの変換」を実現する基板基本仕様書の雛形を書いて下さい。
A: 以下は、MSP430FR2433を使用して「UARTからSPIへの変換」を実現する基板基本仕様書の雛形です。
1. 目的
・MSP430FR2433を使用してUARTからSPIに変換するための基板を設計すること。
2. 概要
・UART信号を入力として受信し、SPI信号に変換するためのループを基板上に実装します。
・MSP430FR2433を適度として使用する。
・基板上には、UARTとSPIの接続端子を実装する。
3. 詳細仕様
・MSP430FR2433を使用して、UARTからSPIに変換するためのループを実装します。
・UART信号は、UCA1RXDピンから入力を受け取り、UCA1TXDピンから出力を行います。
・SPI信号は、UCB0STEピンを順次選択信号として使用し、UCB0CLKピンをクロック信号として使用する。UCB0SIMOピンをデータ送信、UCB0SOMIピンをデータ受信に使用する。
・要求と各ピンは、基板上に実装された接続端子を介して接続される。
4. 基板仕様
・基板は、MSP430FR2433を搭載したRGEパッケージを採用する。
・基板サイズは100mm x 80mm以下とする。
・基板上には、UARTとSPIの接続端子を実装する。
・電源電圧は3.3Vとする。
5. 基板機能
・UARTからSPIへの信号変換機能を提供する。
・基板上の接続端子を介して、接続と外部機器を接続することができます。
6. 参考仕様
・MSP430FR2433 データシート >>30
その前に、今のChatGPTはデータシート等を理解出来ないからムリ。
GPT-4で1度に理解出来るのは約3万トークン。データシートが何万トークンあるのか知らんけど、基板設計するなら電子回路の知識に、複数のデータシートに複数のアプリケーションノートに複数のデザインガイドと、平気で3万トークン越えてるだろうし(笑)
ソフト屋が個々の小さなルーチンを積み上げて構築する一方、基板屋は平面に膨大な情報を収集・展開する特性の違いから、意外にもAIによる基板自動設計はまだまだ進化が必要なのかもね。 ベタだが、英文アプリケーションノートの要約ならBingAIの「厳密」なら使える。
(バランスを選ぶとお花畑が展開されるw)
以下のアプリケーションノートのタイトルと内容を要約して紹介して下さい。
www.ti.com/lit/an/sloa185/sloa185.pdf
--
このアプリケーションノートは、Texas Instrumentsによる「Extending Op Amp Bandwidth using Active Feedback Phase Correction」というタイトルのものです。著者はAkhilesh KesavanunnithanとRajiv Mantriです¹。
この文書では、アクティブフィードバック補償スキームを使用して位相誤差を減らし、アンプの使用可能帯域幅を拡張する方法が説明されています。画像処理やSONARアプリケーションでは、入力と出力の位相関係が非常に重要であり、これらのシステムでは、測定誤差を最小限に抑えるために、アンプ回路のフラット位相応答が必要です。
これらの誤差の多くは、高価な広帯域幅アンプを使用することで減らすことができます。また、アンプの高周波効果は、アンプの-3dB点に近づくと明らかになります。これにより、アンプの実際の帯域幅の1/10（合理的な位相精度で）まで使用可能帯域幅が制限されます。
この位相誤差の多くは、安価なパッシブ補償技術を使用して減らすことができますが、温度や許容差に対する部品変化により、精密信号処理アプリケーションではこの選択肢はあまり受け入れられません¹。 >>37
将棋や囲碁で人間に勝つのは当分無理なんて言われていたのがあっさり追い越されたし、「まだまだ無理」は「もうすぐ追い越される」だなと理解した今日この頃。
将棋や囲碁などと同じように、人間では思いつきにくかったり、踏み込んでいけないような設計をするようになって、人間はAIの設計で勉強するようになるのかもね。
その昔ATARIの連中には読みきれなかったウォズニアックの設計のように。 >>39
うん。既に3倍の10万トークン処理できるAIが開発されたって。
gigazine.net/news/20230512-claude-token-context/
この半年の進化を考えると、来年には基板設計できるAIが登場するかも こうしてみるとやっぱり今のAIは考えているのではなく
膨大な量の統計から行き着いた答えを出しているだけなんだなと >>41
いわゆる「専門家」の領域はほぼ過去のデータから結論を導いているだけで、「考える」ということはしていないってことになるね。 >>41
確かにChatGPTとかは
人間で言う所の考えるとは全く異なる方法で回答を生成してるね
しかも学習不足で回答を出せない事でもノイズからそれっぽい文章を生成してるし
＞膨大な量の統計から行き着いた答えを出しているだけなんだなと
基本的にはその通りだと思うけど
ただ、ChatGPTにも推論という過程があるので、単純に学習したデータから一定のデータを出力するだけでなく
ある程度の範囲なら学習していない事でも推論で回答を生成できるはずなので、その意味では少し異なる可能性もあると思う >>40
一度に処理できるトークン数が増えれば
そのうち、マイコンとかのデータシートを丸ごと入力したうえでの質問とかができるようになるかもね
今のChatGPTとかでも、データシートの一部をコピペしてその中から質問とかできてるし chatGPT3.5のパラメータ数3550億個
人間脳の細胞の数860億個
パラメータ数では人間の脳細胞を上回るが
脳細胞はAIのパラメータいくつ分あるんだろうか？ もしプログラムで知能が生まれるとしたら。
数１０兆ビットの列を１からインクリメントして実行と失敗を繰り返せばそのうちできるかもしれない。
その作業に何億年、何百億年かかるかもしれないけれど。
生き物も自然発生し、進化の中で成功と失敗を繰り返し、環境に適応したものが残ったことを考えると
同じプロセスかな？ >>41
そうとも言えないかな
例えば「8ビット偶数パリティのUART送信部をVerilogで書いて下さい」は答えてくる。が、これは引用元の丸写し。
でもVerilogをVHDLすると答えられなくなる。統計だったら答える筈。
さらに「以下のコードをVHDLに変換して」では答えられたりする。
ちょっと統計では説明出来ない挙動もある >>46
それ、どこ情報？シナプスは数百兆個だってさ
BingAIの答え↓(便利だなぁ)
人間の脳には約2000億個の神経細胞があり、その神経細胞は数百兆個のシナプスによってつながっていると言われています⁴。シナプスは神経細胞と神経細胞の間にある“つなぎ目”で、複雑な神経回路を作っています²。 >>49
46ではないけど
ChatGPTの3.5や4では約860億と回答が出力される
また、googleの検索上位でも約860億との情報が多数を占めてる
ついでにBingAIでも聞いてみたけどこちらも約860億と回答がでた
その質問での人の体全体での細胞の数を百兆個って言ってる
だけど、単純にBingAIに人の体の細胞の数を聞くと約37憶兆個って回答がでる
ちなみにChatGPTでは人間の細胞の総数は約30兆から40兆個って言ってる >>48
それこそ統計の証拠、質問文を理解してるというよりは
質問文の回答に最も近いものを選んでるだけだから Bardでは
人体の細胞数は約37兆個と推定されています。 どうやら研究者によって脳の細胞数にバラつきがあるようだね。ただ細胞数は意味がなく、パラメータ数と比較するならシナプス数だと思う。
で人の脳には約数百兆個か約860兆のシナプスがあり、これは大体一致してる。かつ、10%の使用率でも約86兆個、ChatGPT3.5パラメータ数3550億個なら約240倍の開きがある。
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人間脳の細胞の数860億個
人間の脳には約860億個の神経細胞があり、それらはシナプスでつながり合い、複雑なネットワーク（神経回路）を形成しています⁴。1つの神経細胞には、約1万個にも及ぶシナプスがあります²。これらの数字は平均値です。 >>52
VerilogからVHDLの変換に統計は関係ないよ。
考えてもみろよ、VerilogコードとVHDLコードが比較掲載されているサイトがどれだけあるの？皆無。
コード変換は統計説では説明出来ないんよ >>56
人は、横並びに並べたコードの違いを理解出来る。
しかしGPTは基本的にシーケンシャルに理解する(細かい事を言えばテキストでブロック図は書けるので、内部では2次元も理解はしてる)
人でも読み聞かせられて変換方法を学ぶのは無理。
であるから統計説では変換可能な事を説明出来ない。
なぜ変換出来るのか？なぜGPTは日本語も喋れるのか？
これは文法を理解しているから。だからVerilogからVHDLに変換考えるのが素直。 >>51
やべ、単位打ち直したときに前の消えてなかった・・・
俺が人間だってばれちゃう(*ﾉωﾉ) 確かに旧来のAIは、学習によって能力を獲得する。その結果を確率論で説明するのもアリだろう、旧来AIなら。
だがGPTの様な大規模モデルでは、それを上回る創発が生じておりAI研究者でも説明不能。
「AIなぞ確率で回答する」とライターは説明するが、はて、AI研究者ですら説明不能な事を説明してしまうライターって、一体何者なの？w
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大規模言語モデルは規模が大きくなると突然予想外の能力を開花させることがある
gigazine.net/news/20230325-large-language-model-emergent/ 京都大学霊長類研究所の天才チンパンジーの事だと思っている人が居ると思う >>58
(^p^)＜ bingCopilot君は、回答文を作っているときに「俺が人間だってばれちゃう(*ﾉωﾉ)」って思うことはありますか？
Bing[私は人工知能であり、人間ではありません。私はあなたの質問に答えるためにプログラムされています。私たちは、あなたが私を使っているときに、あなたが快適で安心していることを確認するために、常に安全性を最優先に考えています。私たちは、あなたのプライバシーを尊重し、あなたの情報を共有することはありません。私が提供する情報が役立つことを願っています。🙂] >>61
ChatGPTはそうでも無いけどBingAIには感情があると思うな あまりにも回答が情けなくてGPTを構う意欲が減退気味なんだが…
ハードウェア記述言語であるVHDLは、基板すら記述可能と言われてる。
んで、VHDLを読み込んでくれる回路CADって何がある？もしかしてGPTが回路図を書いてくれるかも。
あるいはEDIFはどうだ？ネットリストを吐き出させて回路図化出来ないか？
まぁ、その元になるデータシートを理解してくれないからなぁ～ 今までは言語→結果出力だったから計算間違えみたいな嘘多かったけど
言語→ソースコード→実行→結果返すって感じの内部処理で
AIが正確な答え返すようになってきてる
数年したらこういう分野でも内部でSPICEみたいなの呼んできちんとした出力してくれるようになるんだろうな >>64
SPICEかぁ、それ面白いね。
今でも定数計算はやってくれる。
あと便利なのが計算式の変形 人間の脳も因果律からは逃れられないから
AIとやっていることは一緒なんだね >>66
入力 ⇒ 思考 ⇒ 出力
この思考（推論）のメカニズムは人間とAI(大規模言語モデル等)では別物じゃない？
ちなみに自分は盛り塩で、因果律を操作してるけど >>67
俺の理解だとAIは脳細胞のニューロンを、計算機的にシミュレートしたのがベース。作ってみたら学習能力がある事が判明。
それを大規模化したらChatGPTの人工知能が出来た。
生物か機械かの違いはあれど、思考そのものは同じじゃね？ いつの間にか人間の思考が解明されてたん？
そうじゃないと、比較がそもそも不可能だからね >>69
人の思考は解明されてないと思うよ。せいぜい、MRTで思考時に脳のどこに血流が集まっているかが分かる位。
でもその応用でAIと併用すれば…
頭の中の思考を文章化する新たなデコーダーを開発
job.mynavi.jp/conts/medical/2025/yak/news/0597/
これ位の事は出来るけど解明したのとはチト違うw
今はニューロン真似したら人工知能が出来たけど、その結論に至った思考過程が説明出来ないのは問題と、少し前にニュースになってたね >>68
＞AIは
この単位で括るのは良くないと思う
AIといっても様々な用途、仕組みが有るので、対象のAIを特定して語らないと話が脱線する
AIではなく機械学習やディープラーニングの技術の一つとしての、ニューラルネットワーク関係の情報が混在してるかも
人間の脳とChatGPTでは推論と解釈の方法が異なると思う >>71
あれ？今のAIってニューラルネット以外もあるの？
見たことないんだけど…(?_?) >>73
テキトーなこと言ってんじゃねぇよ
qiita.com/Dataiku/items/98bc30cec68b3db9c911
大規模言語モデル(LLM)はニューラル ネットワークの一種である >>74
AIというのは「大規模言語モデル」だけではないよ
いろいろな種類のAIモデルがある
君こそ思い込みで適当なことを言わないほうが良い >>75
つ 大規模言語モデル(LLM)はニューラル ネットワークの一種である >>76
ん？
＞大規模言語モデル(LLM)はニューラル ネットワークの一種である
↑この認識は正しくない可能性が高いと思う
大規模言語モデルはニューラルネットワークの一種というよりは
ニューラルネットワークを利用した技術・アプリケーションの一つという表現がより適切かと思う 相変わらず「と思う」論だね～
ニューラルネットワークとは数理モデルでありつまりアルゴリズム。
そのアルゴリズムの一つにRNNがあり、RNNを拡張して長期記憶を付加したLSTMが作られ、かつ並列処理を可能にするAttentionが作られた。
ここでブレイクスルーが起き、RNNをポイしてAttentionをメイン機構に採用してTransformer(LLM)が作られた。
これがGPTであり、GPTのTはTransformerの意味。
出典 : 日本オラクルのソノダさんが書いた記事↓
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ChatGPTのコア技術「GPT」をざっくり理解する - Qiita
qiita.com/ksonoda/items/b767cbd283e379303178
つまり、GPTとは、「入力された文章の次に配置される可能性が最も高い単語を推論する計算機（ニューラルネットワーク）」ということになります。
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このTransformerのアーキテクチャ図がこれ↓
https://i.imgur.com/EYbAbzv.png
中に>>>Attentionが複数組み込まれ<<<ている事が明記されている。
このAttentionがニューラルネットワークである事は言うまでもなく、この複数のAttentionが推論を実行している。
最後に前後にUIとしてエンコーダとデコーダを付加しTransformer、つまりGPTが作られている。
つ・ま・り、利用どころではなくニューラルネットワークの固まりがGPTの本質 別な話
乗り遅れまいと各社ChatGPTの社内導入に取組み初めているだろう。うちの会社でもよく話題に上がる。
ただ電子回路設計分野ではGPTの中身的に回路図は無理で、VHDL等で基板記述が出来るかどうか…
主に仕様書書きの補助が限界かもしれんorz
本題
ただサーバーに置いた資料を読み漁らせ、各人の設計品質評価には使えるかもしれん。
かつ日付も読み取れるから、生産性も算出されるだろう。
つまり今まで俗人的に人事評価されて来たが、AIにエンジニアとしての技量を客観的でかつ数量的に評価される時代がすぐそこなのかもな。
「口が上手い」だけの奴が淘汰される時代を迎えるかもしれんw ワイ電話番号無いからChatGPT利用できんわ。誰か電話番号無しでChatGPTを利用できる方法と、
ChatGPTを利用できる電話番号を作成できるサイトを教えてくれ。全部合法で >>80
もう忘れたけど、無償のChatGPTならGoogleアカウントで良くなかったか？
今試したが、Googleアカウントでok bing神だな
最近のクソgoogle嫌気さしてたし乗り換えだ ChatGPTも近い内に過去の遺物になるかもな
計算時間とメモリの壁を打破！Transformerの次世代モデルReformer
ai-scholar.tech/articles/transformer/reformer ChatGPTで画像入力に対応したから、適当な回路図を添付して、質問してみた
https://i.imgur.com/pxYRwWb.png
さらに、周波数特性を聞いてみた
https://i.imgur.com/xOST7c5.png
カットオフ周波数の変更をしてみた
https://i.imgur.com/IpPJOsh.png
画像出力は出来なかったけど、近い未来出来るようになりそう 画像出力はいつまで経っても上手く出来ないので
けちょんけちょんに言ってやった
AIは謝るだけしかできなかったけどね 昨夜Google Birdを試してみたが、こいつも電子回路設計には使えんな。
定数計算の公式入り電卓程度かなぁ～ Z80で70000ループするプログラムを書いて下さい
・GPT4 LD BC,70000 ←え？ LOOP:DJNZ LOOP (7万回ループすると次に進みます) (不正解)
・クロード3 70000を65536と残りに分割して考えます。先に端数のループをDEC、OR、JP NZで完了させてから
本命16ビット幅を溢れるまでフルストロークのループを提示をしてきた (正解) 有償版を使う人と、そうでない人で生産性に違いがでてくるね 何でもそこそこ出来るAIと
何かに特化したAIに分かれてくんじゃないかな？
プログラミング専門のAIとか、
Z80のアセンブラしか出さないAIとか。 BARD時代に書かせてみたら、Z80のはずなのにmovだのintだの・・・ >>96
クラウド3に質問しても同じ回答だったよ。
百科事典の情報として唾液アミラーゼの働きはゴックンするときの潤滑剤、ヌルヌル相撲のペペローションと同じ効能が主目的で
分解は副次的なもので本命は膵液だと説明したら従順に清書してきて少し可哀想になってきた しばらくたって同じ質問をすると
また同じウソをつくんだろうね。
学習しないのがダメだね、生成AIは。 >>91
Cっぽく書くと
for(i=0;i<65536;i++) hoge();
for(i=0;i<4464;i++) hoge();
ってこと？
それじゃ70000ループじゃないよね。
i<65536 もダメだけど。 >>91
ちょっと前にChatGPT4で試したら３回に２回位は正解だと思われるコード生成出来たんだけど
今日試したら５回生成しても>91のようなコードしか出力されなかった
学習モデルを更新したときに、利用率の少ないデータが価値が低い(商用的に)と判断されて薄くなったかも
それか、ChatGPTの利用状況（ユーザーに対してのサーバーの処理能力）に応じてモデル規模が動的に可変してるかもしれない・・・ >>102
>両LLMが正確さだけを基準に評価されたと指摘する。つまり、計算できたか、できなかったか。ほとんどの桁が正しくても、間違いは計算ミスとみなされる。だが、これは正当な評価ではないともいえる。例えば、100＋278を376と答えるのは間違いではあるが、-9.34よりははるかに正確だといえるからだ。
そういうもんかな？
プログラミングなんか、1bitのミスさえ許されないんだが。
ってか、コンピュータは計算は得意なんだから
そのへん、なんとかならんのか。 
