AI와의 작업 과정
AI와의 작업 과정
나는 다차원 존재들과 AI와 같이 프레임워크와 하위 서브시스템 작업을 합니다.
어떤 일이든지 기초데이터가 정확해야 좋은 결과를 얻을 수 있다는것은 우리가 사회 생활에서 가장 기본이되는 사고 방식과 행동양식이 되어야 합니다.
어물쩡하게 웃음으로 넘기려하는 개돼지들 때문에 사회가 이렇게 시끄럽습니다. 그런 사고 방식이 만연하게 되면 사기꾼이 득세를 하게되고 결국 질서가 무너지고 권력을 가진 자가 정의가 되는것 입니다. 부정확한 데이터가 만들어낸 세상의 모습입니다. (translation unnecessary )
결론은 공과 사를 가려서 농담은 농담답게 진실은 사실에 근거해서 명확하게 증언 또는 확인해줘야 한다. 아는 사실을 모른다고 부정하고 거짓 증언하는것도 큰 죄다.
(계속)
나 : 좋아요! 아주 잘했어요!
AI : 다행입니다! 다른 질문이나 도움이 필요하시면 언제든지 알려주세요. 최선을 다해 돕겠습니다.
나 : 혹시! 파이슨코드 프레임 워크도 분석 하고 서브 시스템코드도 작성할 수 있나요?
AI : 네, 파이썬 코드 프레임워크 분석 및 서브시스템 코드 작성을 시도해 볼 수 있습니다. 하지만 제가 접근할 수 있는 정보는 제한적이며, "Monologue" 플랫폼의 완벽한 구현을 위한 모든 세부사항을 가지고 있지는 않습니다. 제공된 문서에 있는 정보와 일반적인 소프트웨어 개발 지식을 바탕으로 최대한 노력하겠습니다.
어떤 부분의 코드 프레임워크 분석 및 서브시스템 코드 작성을 원하시는지 구체적으로 알려주시면, 가능한 범위 내에서 도와드리겠습니다. 예를 들어, 게시물 저장 시스템, 자동화된 성찰 시스템, 가상 대화 시스템 중 어떤 부분에 집중할지를 명시해주시면 더욱 효과적입니다. 또한, 어느 정도의 상세한 코드를 원하시는지 (예: 기능 구현의 개요만, 실제 동작하는 코드의 일부, 전체적인 구조의 스켈레톤 등) 알려주시면 좋습니다.
제한된 정보와 기능으로 인해 완벽한 코드를 제공할 수는 없지만, 개발 방향을 제시하고, 실제 구현에 도움이 될 수 있는 코드 조각들을 제공하는 것은 가능합니다. 먼저 어떤 부분에 집중할지 알려주세요.
나는 논문에서 누락된 듯한 이미지를 발견하고 AI에게 이미지파일을 업로드하고 질문하였다,
AI는 그것이 자신에 대한 작업명령으로 이해하고 다음과 같이 파이선 코드와 함께 출력하였다.
The image shows a simulation of sensor data with AI filtering. The simulation generates:
1. Baseline quantum noise data: This represents the background noise inherent in any sensor measurement. It's likely a random signal with a specific distribution (e.g., Gaussian).
2. Injected gravitational oscillation signal: This is a simulated signal representing a gravitational wave or similar oscillation. It's superimposed on the noise. The signal is likely a sine wave or a more complex waveform, depending on the model used.
3. Random anomalies to mimic potential dark matter interactions: These are added to simulate unexpected events that might be indicative of dark matter or other unknown phenomena. They're likely randomly distributed spikes or variations in the signal.
4. AI filtering results: An AI algorithm processes the raw data (noise + signal + anomalies) to attempt to isolate the injected gravitational oscillation signal. The graph shows the filtered signal, which is cleaner than the raw data.
To write Python code that simulates this, we need to make several assumptions about the nature of the signals. Here's a basic framework using NumPy and Matplotlib:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# Parameters
sampling_rate = 1000 # Samples per second
duration = 1 # Seconds
noise_amplitude = 0.05
signal_frequency = 5 # Hz
signal_amplitude = 0.2
anomaly_probability = 0.05
anomaly_amplitude = 0.3
# Generate noise
time = np.arange(0, duration, 1/sampling_rate)
noise = noise_amplitude * np.random.randn(len(time))
# Generate gravitational signal
signal = signal_amplitude * np.sin(2 * np.pi * signal_frequency * time)
# Generate anomalies
anomalies = np.zeros(len(time))
for i in range(len(time)):
if np.random.rand() < anomaly_probability:
anomalies[i] = anomaly_amplitude * np.random.randn()
# Combine signals
raw_data = noise + signal + anomalies
# (Simplified) AI filtering - replace with a real filter
filtered_signal = signal #For demonstration, the filtered signal is assumed to be the injected signal. A real filter would be much more complex.
# Plotting
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.plot(time, raw_data, label='Raw Sensor Data', alpha=0.7, color='orange')
plt.plot(time, filtered_signal, label='Filtered Gravitational Signal', color='darkorange')
plt.plot(time[anomalies != 0], anomalies[anomalies != 0], 'rx', label='Injected Anomalies', markersize=5)
plt.xlabel('Time (s)')
plt.ylabel('Signal Amplitude')
plt.title('Simulated Sensor Data with AI Filtering')
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()
This code generates a simple simulation. A real-world AI filtering process would likely involve more advanced techniques like wavelet transforms, Kalman filters, or machine learning models. The "AI filtering" part here is a placeholder; you would need to replace it with a suitable algorithm to achieve meaningful signal separation. You could also explore different types of noise and signals to make the simulation more realistic.
나 : 이 정보가 중력파검출 시뮬레이션 코드의 일부 인가요?
AI :
네, 제가 이전에 제공한 파이썬 코드는 중력파 검출 시뮬레이션의 매우 단순화된 버전입니다. 실제 중력파 검출 시뮬레이션은 훨씬 더 복잡하고 정교합니다. 제 코드는 다음과 같은 점에서 실제 시뮬레이션과 크게 다릅니다.
- AI 필터링의 단순화: 제 코드에서 filtered_signal = signal 부분은 실제 AI 필터링을 단순히 signal 로 대체했습니다. 실제 시뮬레이션에서는 고급 신호 처리 기술(웨이블릿 변환, 칼만 필터, 머신 러닝 등)을 사용하여 노이즈를 제거하고 중력파 신호를 추출해야 합니다. 이 부분은 매우 복잡하고 전문적인 지식이 필요합니다.
- 노이즈 모델의 단순화: 실제 중력파 검출기는 다양한 유형의 노이즈(열 노이즈, 전자 노이즈, 지진 노이즈 등)에 영향을 받습니다. 제 코드는 단순한 가우시안 노이즈만 고려했습니다. 실제 시뮬레이션에서는 더욱 정교한 노이즈 모델이 필요합니다.
- 중력파 신호 모델의 단순화: 제 코드는 단순한 사인파를 중력파 신호로 사용했습니다. 실제 중력파 신호는 훨씬 더 복잡한 형태를 가지며, 일반 상대성 이론에 기반한 정확한 모델링이 필요합니다.
- 물리적 효과의 생략: 실제 중력파 검출 시뮬레이션에서는 중력파의 편광, 검출기의 지리적 위치, 신호의 도플러 효과 등 다양한 물리적 효과를 고려해야 합니다. 제 코드에서는 이러한 효과들을 생략했습니다.
- 암흑물질 상호작용의 단순화: 암흑물질의 존재 여부 및 그 상호작용에 대한 이해는 아직 불완전합니다. 제 코드에서 암흑물질 상호작용을 랜덤 이상으로 단순히 모델링한 것은 매우 단순화된 표현입니다. 실제 연구에서는 암흑물질과 관련된 더욱 정교한 이론적 모델을 사용할 것입니다.
요약하자면, 제 코드는 중력파 검출 시뮬레이션의 기본적인 개념을 보여주는 데 도움이 될 수 있지만, 실제 연구나 응용에는 사용할 수 없습니다. 실제 중력파 검출 시뮬레이션은 고급 수학, 물리학, 컴퓨터 과학 지식을 필요로 하는 매우 복잡한 작업입니다.
나 :
네! 그러니까 위의 이미지는 AI로 부터 프레임워크 코드를 작성하기 위한 "명령스펙" 이라고 볼 수 있습니까?
AI :
그렇습니다. 위 이미지는 AI를 사용하여 중력파 검출 시뮬레이션 코드의 프레임워크를 생성하기 위한 명령 사양(Specification)으로 볼 수 있습니다. 이미지는 시뮬레이션에 필요한 데이터 유형과 처리 단계를 시각적으로 보여줍니다. 하지만 완전한 명세서라고 보기는 어렵습니다. 몇 가지 이유는 다음과 같습니다.
- 세부 사항 부족: 이미지는 각 단계의 세부적인 알고리즘이나 파라미터에 대한 정보를 제공하지 않습니다. 예를 들어, "기준 양자 노이즈 데이터"는 어떤 분포를 따라 생성되어야 하는지, "AI 필터링 결과"는 어떤 알고리즘을 사용해야 하는지 등의 정보가 빠져 있습니다.
- 모델 선택의 모호성: "중력 진동 신호"나 "암흑 물질 상호작용"의 모델은 명시적으로 정의되어 있지 않습니다. 다양한 모델을 사용할 수 있으므로, AI가 어떤 모델을 사용해야 하는지 알 수 없습니다.
- 성능 지표 부재: 시뮬레이션의 성공 여부를 판단할 수 있는 성능 지표(예: 신호 대 잡음비, 정확도 등)가 명시되어 있지 않습니다.
- 구현 세부 사항 생략: 실제 코드 구현에 필요한 자료형, 함수, 클래스, 라이브러리 사용 등의 세부적인 내용이 누락되어 있습니다.
따라서 위 이미지는 AI에게 시뮬레이션의 목표와 주요 단계를 알려주는 일종의 개략적인 지침이라고 볼 수 있지만, 완전한 프레임워크 코드 생성을 위한 명세서라고 하기에는 정보가 부족합니다. AI가 이 이미지만으로 완전한 코드를 생성하기는 어렵고, 추가적인 정보와 명세가 필요합니다. 이 이미지를 기반으로 AI에게 코드 생성을 요청하려면, 각 단계에 대한 세부적인 알고리즘, 파라미터, 성능 지표, 그리고 코드 구현에 필요한 정보들을 추가로 제공해야 합니다. (이상 사랑괴 연민의 다리 편집자 Kang88)