今まさに、世界の話題を席巻している対話型ＡＩ『ＣｈａｔＧＰＴ』！

この新たなテクノロジーの出現は、世界に衝撃だけでなく、波紋も呼んでいます。
そして、多くの識者がＡＩによる脅威のリスクを指摘します。

　・プライバシーや機密情報の漏洩が多発する
　・学生らの思考力が低下する
　・人間の多くの仕事が奪われる
　・いずれ人類はＡＩによって支配される
　・ｅｔｃ

その一方で、『ＯＳを上回る技術革命』と歓迎する向きもあり、
今後、これらの２極化が増々進むことは間違いなさそうです。

絶えず、ワールドワイドで多様な意見が飛び交う状況ですが・・・
四の五の言わず、先ずは、実物に触れてみましょうか！

プログラミンク゛のような完全に理屈の上で成り立つものであれば、
それこそＡＩにとっては得手だと思いますので・・・
こんなお願いを投げかけてみました。

　Ｑ：測温抵抗体で温度を測定するプログラムを作成して下さい。

対する、その答えは・・・

　Ａ：以下は、温度を測定するための基本的なプログラムの例です。
　　　この例では、温度計に接続された温度抵抗体（サーミスタやプラチナ抵抗体など）
　　　を使用して温度を計測します。

　　　# 必要なライブラリをインポート
　　　import math

　　　# 温度抵抗体の特性を設定
　　　Vref = 5.0 # リファレンス電圧（電圧分圧などで設定）
　　　Rref = 1000.0 # リファレンス抵抗（温度抵抗体と並列に接続される抵抗）
　　　R0 = 1000.0 # 温度抵抗体の基準抵抗値（室温などでの抵抗値）

　　　# 温度抵抗体の測定値から温度を計算する関数
　　　def calculate_temperature(Rt):
　　　　　# スティーブルトンの式を使用して温度を計算
　　　　　A = 3.354016e-03
　　　　　B = 2.569850e-04
　　　　　C = 2.620131e-06
　　　　　D = 6.383091e-08

　　　　　lnR = math.log(Rt)
　　　　　temperature = 1.0 / (A + B * lnR + C * lnR**2 + D * lnR**3)

　　　　　return temperature

　　　# 温度抵抗体の測定値を入力として受け取り、温度を計算して表示
　　　def measure_temperature(Rt):
　　　　　# 測定値をリファレンス電圧と温度抵抗体の抵抗値に変換
　　　　　voltage = Vref * Rt / (Rref + Rt)
　　　　　resistance = Rref * voltage / (Vref – voltage)

　　　　　# 温度を計算
　　　　　temperature = calculate_temperature(resistance / R0)

　　　　　# 結果を表示
　　　　　print(“温度: {:.2f} ℃”.format(temperature))

　　　# 温度抵抗体の測定値を入力
　　　Rt = float(input(“温度抵抗体の測定値（抵抗値）を入力してください: “))

　　　# 温度を計測して表示
　　　measure_temperature(Rt)

　　　このプログラムでは、温度抵抗体の測定値（抵抗値）を入力として受け取り、計算された温度を表示します。
　　　測定値をリファレンス電圧と温度抵抗体の抵抗値に変換し、その後、温度計算関数を使用して温度を計算します。
　　　計算された温度は、最後に表示されます。

ＡＩだけに、ソースコードはＰｙｔｈｏｎなのでしょうか！？
「スティープルトンの式」のような意味不明の記述もありますが・・・
『温度－抵抗値（白金）曲線の補正計算』もしっかり行っているようで、
指示自体が割と抽象的である（具体的なパラメーターが与えられていない）にも関わらず、
こちらの要求を十分満たす的確なコードを生成してくれるようですね、素晴らしい限りです！

現在の感覚のままで、ＡＩにパラメーターさえうまく引き渡せれば、
先ず、ＡＩがベースのソースを作成して、
その後に、人間がそのソースをデバッグして、徐々に整えていく、
数年後には、プログラミングの実務がそんな作業形態になっていくのでしょうか？
というよりは、むしろデバッグこそＡＩの得意分野でしょうから、
やはり人間が関わる部分は、極力失われていくことで間違いなさそうです。

近い内に、ＧｏｏｇｌｅのチャットＡＩ『Ｂａｒｄ』の日本語対応版がリリースされるそうで、
ＣｈａｔＧＰＴがテキストのみの出力に対して、
Ｂａｒｄは、画像出力などでより包括的な返答が得られるようです。

もうＡＩから一瞬たりとも目が離せませんね！

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