竹Blog

ChatGPTいいですね。 goの「習得は優しいが使いこなすのは難しい」を解決するのに、

• ストリーム型って持ち回っていいの？
• このコードってベター？
  • 正解？じゃなく正解はないけどグラデーションがある質問にも回答をくれる

いちいち人に聞いたり調べたりしていたらきりがない質問も気兼ねなく聞ける。 RustやC#のように制限が強い言語もよいけど、goのようなゆるい言語をChatGPTで学ぶっていうのもよい。

いんふるえんさーやYoutuber気取りの素人がなんか言ってること、ありますね。かくいう私も1年半ほど月間走行距離が200kmを超えないままフルマラソンの記録が3時間を切りました。

どうやったのか教えてほしい、と聞かれても

「以前は月間走行距離が300km超えていたしその頃に3時間切ってたから戻っただけ」

という答えになる。別に少ない練習量で達成したわけじゃない。ポエマーに騙されるな。

AIは既存のデータを大量に集めることで正解っぽいものを提示してる。プログラムなら github で公開されているコードから情報を集めたりしてる。

なので、プログラマがいない世界ではAIはプログラムを学べない。プログラマが書いたコードが大量に存在しないといけない。

本当にAIがプログラマの仕事を奪うにはAI最適化されたプログラム言語とか、制御構造はブラックボックスでいきなりアセンブラを吐くとかそんな世界なんじゃないかな。

って思いました。

一昨年の春に引っ越しをした。

引越し前は多摩川河川敷へのアクセス良好。徒歩2分くらいの距離。引越し後はランニングコースがある公園まで3kmという距離。ランニングコースは良い。

そしてLT値が落ちた。

引越し前はポイント練習と言われるようなものはほぼしていなかったんだけど、河川敷は

• 信号待ちがない
• 起伏や曲がり角がない

ので

• 速いペースで走り続けやすい
• 変化走しやすい
• ビルドアップでかなり速いペースまで上げられる

という事をやりやすい。ジョグとテンポアップの間の心理的な距離がほぼなくなる。気合を入れてポイント練習をしなくても、「今日は1km上げてみるか」と思いつきで変化をつけられる。

下手なポイント練習だとEペース、MペースとIペースで動きが変わってしまう事があるけど、テンポアップからの続きで上げていくと動きを変えずにペースを上げられる。

河川敷を走るとポイント練習が不要でポイント練習以上の効果があったな、と重ね重ね思う。