常連

入力された文章に対する返事をプログラムが考えて返事したようにしたいです。
もちろん調べたり本を読むとトークンにわけたりなど大変複雑そうな過程を踏んでいますが、私にはそんな能力はありません。
難しい問題を簡単に簡単に機転を利かせた他の方法で入力された文章に対する考えて答えたような返事が出力できないか考えています。
どうかトークンに分けるにしても複雑な数式などを使わずに簡単に完結するような何か良いアルゴリズムはないでしょうか？

返事を考えるような簡単なプログラムを作るアルゴリズムを考えたい。

## テーマ、知りたいこと

僕としてはプログラマーなどはAIにとられないのではないかと考えていますが，実際のところどうなのか疑問に思いました．

AIにとられないと考える要因はAIを作るAIの実用性の問題や倫理的な面というのもありますが，人間の想像力とかっていものは人工知能に勝ると思っているからです．
ただ，仕事としてのプログラマーの現状やIT企業の状況などはもちろんながら知らないので，実際企業などにおいてどういったトレンドになっているのか，などを聞き，議論したいなと考えています．

AIのレベルも上がってきてるので完全に，とはいかなくてもいつか置き換わってしまうのでしょうか？

## 参考：BCC Will a robot take your job?
自分でも調査をしてみた結果，BCCが公開しているサイト　[Will a robot take your job?](https://www.bbc.com/news/technology-34066941)　では以下のような結果になりましたが，データが更新されているのかは割りませんが，サイトの更新自体が2015年で止まっているので信ぴょう性に欠けるなと思っています．

![イメージ説明](https://ddjkaamml8q8x.cloudfront.net/questions/2023-07-04/141dea66-dbdc-4f6c-8d2e-10b90c4caf0f.png)


社会の厳しさやITの職場の現状を知らないのですが，ご存じの有識者の方々の意見を伺いたいです．
取られるとしたら具体的にこの部分，みたいなのもあればお聞きしたいです．
よろしくお願いします。

## 謝罪

最初にややこしいこと書いてしまってましたが，この議題を投げた理由は率直な有識者の皆さんの意見を聞いて，議論したいなと考えていたからです．いろいろと誤解させてしまうような文章を書いてしまってすみません．

プログラマーやセキュリティエンジニアはAI・ロボットに仕事を奪われると思いますか？

## テーマ、知りたいこと
私見ですと、データ分析、機械学習や人工知能にはPythonがよく使われているという認識です。
C、C++を使ってライブラリを使わずに書く方々もいらっしゃるかもしれませんが、Pythonのメリットはライブラリの豊富さ、コードの書きやすさという事で合っておりますでしょうか？

将来的にも、まだまだPythonが使われるのでしょうか？

言語の問題ではなく、MacもGPUのコア数が増える等され、並列処理に強い家庭用ハードウェアの問題として解決される方向性なのでしょうか？
（他の方向性に関しては知りませんが。）

## 背景、状況
これから必要とされるデータ分析、機械学習や人工知能に関するオススメの言語やエンジニアの種類等を知りたい、ご教示いただきたいという状況です。



データ分析、機械学習や人工知能にPythonが使われている理由に関して。

機械学習を勉強している者です。
pytorchのニューラルネットワークで二値分類を行おうと、先行事例を探していたところ、下記ブログを見つけました。
[ワインの二値分類](https://techtech-sorae.com/pytorch%E3%82%92%E7%94%A8%E3%81%84%E3%81%A6%E3%83%87%E3%82%A3%E3%83%BC%E3%83%97%E3%83%A9%E3%83%BC%E3%83%8B%E3%83%B3%E3%82%B0%E3%81%AB%E3%82%88%E3%82%8B%E3%83%AF%E3%82%A4%E3%83%B3%E5%88%86%E9%A1%9E/)


この通りに実装し、無事に動いたのですが、分類結果0, 1　のそれぞれの確率がどうなっているかを見ようと、この様な実装を行いました。
```python
test_x, test_y = Variable(test_X), Variable(test_Y)
y_pred_prob = model(test_x)
print(y_pred_prob)

#以下出力
tensor([[ -8.1126,  -2.6467],
        [ -8.4808,  -2.1014],
        [ -8.5551,  -1.9885],
        [ -8.2549,  -2.4324],
        [ -5.4921,  -6.5018],
        [ -4.2638,  -8.3200],
        [ -6.6616,  -4.7711],
        [ -6.4839,  -5.0384],
```

使っている出力の関数はlog_softmaxで、pytorchのドキュメント（[log_softmaxについて](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.LogSoftmax.html#torch.nn.LogSoftmax)）を調べたとところ、ソフトマックス関数をlogの中に入れているだけでした。

そこで、ただのソフトマックス関数に直せば、例えば0:0.9, 1:0.1の様な0, 1のラベルがそれぞれ何％の確率で予想しているかが出ると思い、下記の様にログを外したものを算出したところ、期待とは異なる値が返ってきました。
```python
x = [-8.1126,  -2.6467]
A1 = 2**x[0]
A2 = 2**x[1]
print('A1   : ', A1)
print('A2   : ', A2)
print('A1+A2: ', A1+A2)

#以下出力
A1   :  0.003612967518575162
A2   :  0.15968492199325068
A1+A2:  0.16329788951182583
```
予想ではA1+A2=1.0となると思ったのですが、上記の様になっております。何か考え方が違うと思うのですが、自力ではわかりませんでしたので、どこが違っているのかをご教示ください。

pytorchの二値分類で、出力した確率を知りたい。

手書き文字を判別する人工知能を作っているのですが、このようなエラーコードが出てきてしまい実行できません。
```python
エラーコード
Traceback (most recent call last):
  File "C:\Users\Yasu\AppData\Local\Programs\Python\Python310-32\chino0.py", line 6, in <module>
    import sklearn.datasets
ModuleNotFoundError: No module named 'sklearn'
```

実際に書いたコードは以下の通りです。
```python
コード
import tkinter as tk
import tkinter.filedialog as fd
import PIL.Image
import PIL.ImageTk
#機械学習で使うモジュール
import sklearn.datasets
import sklearn.svm
import numpy

#画像ファイルを数値リストに変換する

def imageToData(filename):
    #画像を8ｘ8のグレースケールに変換する
    
    grayImage = PIL.Image.open(filename).convert("L")
    grayImage = grayImage.resize((8,8),PIL.Image.ANTIALIAS)
    #その画像を表示する
    
    dispImage = PIL.ImageTk.PhotoImage(grayImage.resize((300,300)))
    imageLabel.configure(image = dispImage)
    imageLabel.image = dispImage
    #数値リストに変換する
    numImage = numpy.asarray(grayImage,dtype = float)
    numImage = numpy.floor(16-16*(numImage/256))
    numImage = numImage.flatten()
    return numImage

#数字を予測する
def predictDigits(data):
    #学習用データを読み込む
    digits = sklearn.datasets.load_digits()
    #機械学習する
    clf = sklearn.svm.SVC(gamma = 0.001)
    clf.fit(digits.data,digits.target)
    #予測結果を表示する  
    n = clf.predict([data])
    textLabel.configure(text = "この画像は"+str(n)+"です！")
  
#ファイルダイアログを開く
def openFile():
    fpath = fd.askopenfilename()
    if fpath:
        #画像ファイルを数値リストに変換する    
        data = imageToData(fpath)
        #数字を予測する
        predictDigits(data)

#アプリのウィンドウを作る
root = tk.Tk()
root.geometry("400x400")

btn = tk.Button(root,text="ファイルを開く",command = openFile)
imageLabel = tk.Label()
btn.pack()
imageLabel.pack()

#予測結果を表示するラベル
textLabel = tk.Label(text="手書きの数字を認識します！")
textLabel.paxk()

tk.mainloop()
tk.mainloop()

```

大晦日に申し訳ありませんが、どなたかよろしくお願いします。

sklearnモジュールが使えない

他人の質問内容を吟味せずに、如何にも安易に(しょっちゅう)「丸投げの質問」を投げられる現象が良く見かけます。

もしこれこそ正義であれば、ここの存在自体を否定的になってしまうのではと思います。
「丸投げの質問」を丸投げをする人は、いったい何のため、誰に役立つのでしょうか。
どうして、そういう行為は真理の化身みたいに?　いつも思いますね。

無論、言語仕様程度の問題、コーディング経験的な問題に関して、ここを利用しなくても最終的に解決できると思いますが、そうしたら、ここの存在意義を否定することになりますね。



「丸投げの質問」に関する質問

```Text
NovelAIを無料で利用する方法を教えよ。
```

NovelAIを無料で利用する方法を教えよ。

```Text_feat._ChatGPT
NovelAI, ChatGPTに私の絵、発言が使われているか判定する方法を教えて。
私の作品はNovelAIの学習データとして無断利用されたと考えられる。
私の発言はChatGPTの学習データとして無断利用されたと考えられる。
```