論文の概要: Is English the New Programming Language? How About Pseudo-code Engineering?
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.08684v1
- Date: Mon, 8 Apr 2024 16:28:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-21 19:54:47.216289
- Title: Is English the New Programming Language? How About Pseudo-code Engineering?
- Title（参考訳）: 英語は新しいプログラミング言語か?擬似符号工学はどうか?
- Authors: Gian Alexandre Michaelsen, Renato P. dos Santos,
- Abstract要約: 本研究では,OpenAIの指導的言語モデルであるChatGPTに異なる入力形式がどのような影響を及ぼすかを検討する。
それは、意図、解釈可能性、完全性、創造性の4つのカテゴリにまたがるモデルの習熟度を調べる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Background: The integration of artificial intelligence (AI) into daily life, particularly through chatbots utilizing natural language processing (NLP), presents both revolutionary potential and unique challenges. This intended to investigate how different input forms impact ChatGPT, a leading language model by OpenAI, performance in understanding and executing complex, multi-intention tasks. Design: Employing a case study methodology supplemented by discourse analysis, the research analyzes ChatGPT's responses to inputs varying from natural language to pseudo-code engineering. The study specifically examines the model's proficiency across four categories: understanding of intentions, interpretability, completeness, and creativity. Setting and Participants: As a theoretical exploration of AI interaction, this study focuses on the analysis of structured and unstructured inputs processed by ChatGPT, without direct human participants. Data collection and analysis: The research utilizes synthetic case scenarios, including the organization of a "weekly meal plan" and a "shopping list," to assess ChatGPT's response to prompts in both natural language and pseudo-code engineering. The analysis is grounded in the identification of patterns, contradictions, and unique response elements across different input formats. Results: Findings reveal that pseudo-code engineering inputs significantly enhance the clarity and determinism of ChatGPT's responses, reducing ambiguity inherent in natural language. Enhanced natural language, structured through prompt engineering techniques, similarly improves the model's interpretability and creativity. Conclusions: The study underscores the potential of pseudo-code engineering in refining human-AI interaction and achieving more deterministic, concise, and direct outcomes, advocating for its broader application across disciplines requiring precise AI responses.
- Abstract（参考訳）: 背景: 人工知能(AI)の日常生活への統合、特に自然言語処理(NLP)を利用したチャットボットは、革命的な可能性とユニークな課題の両方を提示する。
これは、異なる入力形式が、OpenAIのリード言語モデルであるChatGPT、複雑なマルチインテンションタスクの理解と実行のパフォーマンスにどのように影響するかを調査することを目的としている。
設計: 談話分析によって補足されたケーススタディ手法を用いて、自然言語から擬似コード工学への入力に対するChatGPTの応答を分析する。
この研究は、意図、解釈可能性、完全性、創造性の4つのカテゴリにまたがるモデルの習熟度を具体的に調べている。
設定と参加者:AIインタラクションの理論的な探索として,ChatGPTによって処理された構造的および非構造的入力の分析に焦点を当てた。
データ収集と分析: この研究は、ChatGPTの自然言語と擬似コード工学の両方におけるプロンプトに対する応答を評価するために、「週ごとの食事計画」と「買い物リスト」の編成を含む、合成ケースシナリオを利用する。
この分析は、異なる入力形式にまたがるパターン、矛盾、ユニークな応答要素の識別に基礎を置いている。
結果: 擬似符号工学入力はChatGPT応答の明瞭さと決定性を著しく向上させ, 自然言語に固有の曖昧さを低減させることがわかった。
迅速なエンジニアリング技術によって構築された強化された自然言語は、同様にモデルの解釈可能性と創造性を向上する。
結論: この研究は、人間とAIのインタラクションを洗練し、より決定論的、簡潔、そして直接的な結果を達成する上で、疑似コードエンジニアリングの可能性を強調し、AIの正確な応答を必要とする分野にまたがる幅広い適用を提唱する。
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