本研究は、人工知能(AI)システムであるChatGPTを対象に、自然言語入力と疑似コード入力の比較分析を行うことで、AIシステムの言語理解と応答の精度を高める方法を探ることを目的としている。
まず、自然言語処理(NLP)の基本的な仕組みと課題について説明する。NLPでは、発音、語形変化、語彙、文法、意味、語用論といった言語の様々な側面を理解する必要があり、これらの曖昧性を解消することが重要な課題となっている。
次に、疑似コードの概念を紹介する。疑似コードは、プログラミング言語の論理的な構造を擬した、人間が読みやすい表記方法である。疑似コードを使うことで、自然言語の柔軟性とプログラミング言語の明確性を組み合わせ、AIシステムとの対話を改善できる可能性がある。
研究方法として、ケーススタディとディスコース分析を採用する。ChatGPTに対して、自然言語入力と疑似コード入力の2つのタイプの指示を与え、その応答を比較・分析する。具体的には、1週間分の食事計画と買い物リストの作成を要求し、ChatGPTの意図理解、解釈可能性、完成度、創造性の4つの側面から評価を行う。
分析の結果、疑似コード入力は自然言語入力に比べて、ChatGPTの応答の明確性と決定性を大幅に向上させることが示された。一方、自然言語入力に対しては、プロンプトエンジニアリングの手法を用いることで、解釈可能性と創造性も高められることが明らかになった。
本研究は、疑似コードの活用がAIシステムとの対話を改善する有効な手段となる可能性を示唆している。今後、様々な分野でのAI活用を考えると、自然言語と構造化された入力形式を組み合わせることで、AIシステムの性能を最大限に引き出せるだろう。
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