chatGPTマスターを目指してvol.43 chatGPT先生と一緒にさくっと勉強

chatGPT先生の協力をうまく使うと、とても勉強がはかどることがわかりました。でも、その使い方にはコツがあるようです。

大学生にとって、2月3月は長い春休みです。

授業の対応もなし。

所属研究室の学生さんたちの卒業・修士論文も一息ついて。

私にとっては、たっぷり時間が取れるボーナスステージです。

この時間を何に使おうかと考えた時、色々な使い道があります。

まずは、まだ博士の学位が取れていない私にとって、自分の論文を進める絶好のタイミングです。

他には最近、歴史の勉強を始めるなどしてみました。

中学・高校の頃にはあんなに大嫌いだった歴史の知識を自分から学ぼうと思うなんて、人の興味はどう転ぶかわかりません。

おそらく色々な学会で各地の歴史的な観光地に触れることが大きなきっかけになっているとは思うのですが。

とはいえ、人名をきちんと覚えるのはまだまだ先の話になりそうです。

平家や源氏、みんな名前似すぎじゃありませんか。

もう一つこの余暇の使い方として重宝しているのが、機械学習の基礎知識固めです。

これまでに色々な論文は読んできたと思うのですが、一方で教科書を元にした学習はおざなりにしてしまっていた、ように思います。

例えば論文中でサラッと出てくる確率分布の名前や最適化のための計算方法。

なんとなく、論文を読んで理解した気にはなっていましたが、本当に自分で式の導出ができるか、プログラムに落とし込めるかと言われると、正直自信がありません。

でも、いつかは大学で先生になりたい。

そう思った時、中途半端な理解ではダメだ!と一念発起し、勉強を開始した、というのが今年の頭の出来事でした。

なかなか時間を確保できず進みが悪かったのですが、この春休み期間ならば!

ということで、勉強を進めている真っ最中です。

ところで勉強を進める中で、この成果をどのように使うか?によって勉強の仕方が全く変わってくることに気づきました。

例えば現在は(自分のモチベーションのためにも)、いつか授業でこの本を教科書として扱うとしたら、学生にどうやって説明するだろう?ということを念頭にノートにまとめています。

できるだけ概要が掴めるように、理解しやすいように、必要に応じて教科書の一部分を省略するなどしています。

一方で自分の理解を促進し、研究で使うことを考えた場合には、実際に手を動かして数式を腹落ちさせることが欠かせません。

この二つの目的それぞれについて、chatGPT先生の助けを借りることが有効である、と言う場面がありましたのでご紹介させていただきます。

まず、全体像を掴むためのノート作成について。

自然言語処理AIが持つ弱点の一つに、情報の構造化が苦手、ということがあります。

そのため、この内容をわかりやすくまとめて、とお願いしても、情報の列挙に止まってしまうという事象が多々ありました。

つまり、内容を理解しやすいであろう構造にまとめるのは自分がやる必要があります。

一方で相手に理解してもらうためには、必要に応じて追加情報を提示することが有効です。

そのような場合、chatGPT先生が列挙してくれる情報がとても役に立ちます。

例えば確率についてまとめていた時です。

「多様体仮説※」とはなんですか?

と尋ねると、関連する情報をたくさん持ってきてくれました。

注)一見高次元で複雑に見える事象も、より低次元のシンプルな構造(多様体)で表現することができる、といった仮説のことです。

なんとなく理解していたつもりの概念なのですが、chatGPT先生が提示してくださった沢山の情報のおかげで、より理解が深まったように思います。

次に数式を理解することについて。

これはもう、そのものズバリ、どうやって式展開がなされているのか?を懇切丁寧に教えてくれるのがchatGPT先生でした。

教科書に書かれている行間をchatGPT先生に埋めてもらうことで、実際に自分で納得して数式を追うことができるようになりました。

何よりも、自分の数学レベルに合った説明をしてくれるのがとても助かります。

ただし、悲しいことに時折誤った数式展開がなされることもあるのですが、それはご愛嬌です。

chatGPT、ならびにその発展サービスには本当に色々なものがあります。

直近に発表されたDeep Researchも、まもなく利用できるユーザーが増え、私たちの仕事の仕方を変えてくれるサービスになるに違いありません。

それぞれのAIの強みは何か?

どのように使えば、人間である私たちの能力向上に役立てることができるのか?

良好な関係を築けるように、相手をよく知ることを継続したいと思います。

P.S.

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大学にてデータサイエンスを学ぶ傍ら、多くの人にデータ分析の面白さを伝えたいと日々奮闘中。