パーティクルなデモ２本　TIC-80 Demos

　
パーティクルはコンピュータ・グラフィックなどで非常によく使われる手法ですが、簡単には属性を持った素粒子のようなもので、属性の性質を変えることで炎や煙、雨や雪等々の色々なものを表現できます。一定の規則に沿って群で計算できるので扱いも簡単です。

そんなパーティクルの簡単なデモを２本追加しました。

TIC-80 Demos > PARTICLE TEST #TIC80
https://tic.computer/play?cart=358

TIC-80 Demos > PARTICLE TEST2
https://tic.computer/play?cart=359

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Geminiでソフトシンセサイザーを作ってみました。多少専門知識が必要ですが、シーケンサーやエフェクターを搭載した本格的なシンセサイザーがほぼ一発で作れます。AIを利用すれば誰でも無料でシンセサイザーを入手できます。（画像をクリックするとシンセサイザーが起動します）凄いですよねー、昔はエフェクターのリバーブだけでも単体で１０万円はしましたからね。それがタダでしかもすぐに手に入ります。もちろん音もクリアーで市販品レベルのクオリティの音が鳴ります。もちろん以前作っていた「Cardputer-Adv」のシンセに比べると音のクオリティーは格段に上です。その要因はパソコンの処理能力と小さなマイコンの処理能力の差で、音声波形をリアルタイムにシミュレーションしているので、これはどうしようもない処理能力の問題です。やはりマイコンは非力で能力的には格段に劣ります。それでも挑戦する意義はあるのですが、今回あまりにもあっさりと高級シンセが作れてしまったことで戦意を消失しています。ただ、これまでの実験を通して現状のLLMの大きな課題に突き当たりました。 LLMは（Large Language Models／大規模言語モデル）というプログラムで、「言語」を扱うためのAIプログラムです。つまり「言語」以外は特に優秀ではないということです。端的に言えばプログラムを作るために作られたAIではないということです。システム開発を行った事がある方ならわかると思いますが、一つのシステムを構築するためには機能要件の整理から始まって、概要設計や仕様設計、詳細設計やテスト設計等々、コーディング以前に膨大な設計の整理が必要ですし、システムを稼働させる環境設計やソフトプロダクトの選定などやることは膨大です。こういった膨大な作業をAIがやってくれたら大変助かりますが、残念ながら現状のAIモデルはそのような複雑な作業には向いていません。というかほぼ無理です。何故なら LLMは、お喋りするための「言語モデル」で、そもそも何も理解していません。事前学習した文字の並びの確率計算しているだけです。試しにプロンプトに「オセロゲームをできるか？」と尋ねてみてください。「もちろん出来ます」と返答をするので、実際にゲームをやってみてください。昔よくやった文字キャラを並べたオセロ盤を表示すると思う...

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