AIによるデバッグは有効か？（４／８）
◆　プログラムゼネレータとしてAIはかなり使えると思う。的確に仕様を与えれば、その仕様に合致するコードを出力してくる。ただし仕様が曖昧だと正しい答えは出てこない。また自分で書いたコードを、仕様と共にAIに見せれば、不具合点や改善点を得ることが出来る。

◆　プログラム系に関してはCHAT GPTが優秀かなと思った。GROKは曖昧な回答を得る質問に対してチューニングされているが、効率的なコードを吐き出すという点でGPTの方が優れている印象である。

◆　あとは仕様を上手く書けるかどうかで、仕様が正しく書けなければ正しく動くプログラムが出来ない。AIは仕様の通りにコードを書く訳で、仕様の間違い探しまではやってくれない。仕様の間違い探しとか仕様の不完全さは、まず最初にその仕様をAIに見せて添削して貰うところから始めなければいけない。

◆　ある入力に対して何かの出力を期待する仕様では、入力の範囲の規定や範囲を超えた入力の処理、実行時間やコードサイズが重要であればそのプログラムを動作させる環境やメモリ量なども含めて指示しないといけない。逆に実行時間の推定値を要求すれば、それを出力してくれる。

◆　例えばCPUが8080でクロック周波数が1MHz、RAMが2kバイト、ROMが8kバイトのハードウエアで16bit÷16bitで答えが16bitの浮動小数点演算ルーチンをアセンブラで書けと指示すれば、すぐにコードを得ることが出来る。最小の実行時間と最大の実行時間も回答してくれる。

◆　もしかしたらAIによって生成するコードが違うかも知れず、実行時間も変わってくるかも。ROM容量が無限にあったら、計算しないで16bit×16bit×16bitのテーブルを作ってきたりしてね。計算時間としてはこれが最も速い。

◆　AIは計算機なので計算が得意で、しかも公式などはAI自身が知っているわけだから指示が楽だ。そう考えると人間がやるべき仕事はかなり減る事になる。PCを使わなくなって漢字が書けなくなったように、AIを使うようになると公式だとか計算式だとか計算手順を覚えておく必要がなくなる。

◆　制御用のプログラムだと(センサなどの)入力が沢山あるのでデバッグが面倒だ。これも入力値のパターンとか上限と下限を指示すれば、様々な入力時における出力を計算してくれる。以前はデバッグ用として入力値のシミュレータを用意して、そこから対象のロジックに入力を与えて出力をチェックするみたいなこともやった。

◆　曖昧なというのはちょっと違うのだが、エラーコレクションがあったりすると入力に対する結果が(エラーの位置などによって)変化するので、ちゃんと動いているのかいないのかの判断が難しい。こうした分野でもAIを使うと検証時間の短縮が可能になりそうだ。

◆　人間が行うべき時間はこれで節約されるが、AIは膨大な電力を使って動いている。これはPCや電卓にしても同じで、電卓は遅いから(でも人間より速い)余り電力を食わないがシミュレータなどはPCで実行させても時間(=電力)を食う。

◆　CPUにしてもAIプロセッサにしてもGPUにしても時代が進むと低消費電力になるのだが、人間はその分だけ高速や大量の処理を要求する。個人利用のPCだと現状の性能で不満は少なくなったと思うのだが、ここまで来るのに(個人用のPCが出来てから)随分時間がかかっている。