私は AI を使って PowerShell を学習しようとしていますが、人間の専門家でもまだ十分ではないことが証明されるまでにそれほど時間はかかりませんでした...

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私は AI を使って PowerShell を学習しようとしていますが、人間の専門家でもまだ十分ではないことが証明されるまでにそれほど時間はかかりませんでした...
PowerShellを使用して単語カウントを実行する方法についてGoogle Geminiに問い合わせる
最近、Gemini に PowerShell についてよく質問しています。 (画像提供: Windows Central)

もううめき声が聞こえてきそうです。でも、そうなんです、私はAIを使っています。AIは、自分が知らないことを学ぼうとするのに役立っています。これは、かつてBing Chatとして知られていたCopilotの初期の頃を彷彿とさせます。

通常のウェブ検索よりもAIチャットボットを使うことの会話的な性質は、私にとって常に魅力的でした。特定のものだけを探したいならウェブ検索で十分ですが、実際に何かを調べたり、学びたいときには、質問したり、簡単に話題に戻ったりできるのが気に入っています。学校で先生と話していた時の経験に近い感覚で、やり取りを繰り返すのが私にとって一番の学習方法です。

PowerShellの学習は、かなり前から私のToDoリストにありました。ただ好奇心からという理由だけで。そこでついに、様々なAIツールを使って学習を始めることにしました。本を読んだりもしましたが、ただ読むだけでは一番よく学べません。質問したり、いろいろ試したり、壊したりして、そして理解を深めていく方が、一番よく学べるのです。

しかし、すぐに明らかになったのは、少なくとも現時点では、AIは人間の専門家にはかなわないということです。魔法のような解決策はなく、何をしているのかを理解している人間(私は全く理解していません)がいなければ、AIは物事を壊してしまうでしょう。多くのものを。

念のため言っておきますが、私は必ずしもこれが「正しい」やり方だと提唱しているわけではありません。ただ自分の経験を記録しているだけです。

小さく始めて、プロジェクトに取り組む

PowerShell の PSReadLine 履歴

PSReadLine の履歴機能を使うと、以前のコマンドを呼び出せるので、操作に慣れるまでとても便利です(画像提供: Windows Central)

新しいことを学ぶときはいつもそうですが、まずは小さなことから始めるのが一番です。そこで、PowerShellプロファイルに挑戦してみることにしました。全くの初心者でしたが、その用途はLinuxの.bashrcと似たようなもので、大体理解していました。しかし、Starshipプロンプトを使うために必要なコードをコピー&ペーストする以外に、どんなことを書けばいいのか全く分かりませんでした。

そこで最初はGoogle Geminiを使って、PowerShellプロファイルについて質問し、自分に役立つかもしれない簡単な提案を探しました。普通のウェブ検索でも同じ情報が得られることは分かっていますが、特に調べ物をする際には、会話形式で得られることが私にとって大きな違いを生みます。さらに詳しい情報を得るために引用リンクを読むこともできますが、具体的な点についてすぐに質問し、理解できる回答を得られることは重要です。

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最終的に、追加する項目の小さなリストができました。

  • PSReadLine の履歴とインテリセンス
  • Starshipプロンプトの呼び出し
  • 起動時にFastfetchを追加する
  • PowerShell を起動したときに Fastfetch が時々しか表示されないようにクールダウンを追加します。
  • 毎回より冗長な PowerShell コマンドが必要になる代わりに、コマンド "wc" を使用してトリガーされるドキュメントの単純な単語カウント機能。

画期的なものではありません、でも小さなことから始めます。

Starshipは、ツールが追加する必要があるコマンドを提供してくれるので簡単です。その他の作業はすべてAIに任せました。必要なコマンドを生成するだけでなく、その機能や使い方も説明してもらえました。

成功と失敗

LM Studio で Codestral を使用して PowerShell スクリプトを評価します。

私はGeminiをよく使っていますが、コードに重点を置いたローカルLLMの使用も検討し始めています。(画像提供: Windows Central)

このプロセスを通して、AIが完全な初心者を偽の専門家に変えることはできないと分かったのは、単に自分が望むものを生成するように指示しただけで、結局は失敗したからです。でも、それがうまくいったのは嬉しかったです。

結局、問題に取り組み、具体的なエラーをフィードバックし、エラーの原因を突き止め、トラブルシューティングを試みるという作業になりました。時間はかかりましたか?確かに。でも、その過程でいくつか学びました。例えば、Windows PowerShellではなくPowerShell 7を使うという点を具体的に決めていなかったのですが、どうやら違いがあるようです。

また、関数の作成方法、関数を作成する理由、そしてその方法も学びました。ここでも、手順は助けを求め、それぞれの機能について説明を受け、実際に試してみて、最初の試みがうまくいかなかったらやり直すというものでした。

自分が何をしているのか分かっている人間がコードをデバッグするのと同じようなものだとは言いませんが、プロセスは似たようなものです。うまくいかないときは、うまくいくまで問題を解決します。

簡単に言うと、目的の場所にたどり着き、その過程でPowerShellコマンドと関数の作成方法をいくつか学び、そしてうまく動作するようになりました。ただし、最初は何度か堂々巡りをしました。

人間の専門家が依然として鍵

Windows ターミナルで実行されている PowerShell の PSReadLine 履歴。

AIを使うことで、これまでいくつかのことを学ぶことができましたが、まだコードを書くための確実な方法ではありません。(画像提供:Windows Central)

もし私がPowerShellの達人だったら、こんな風にはしないでしょう?しかし、この非常に基本的なプロジェクトでさえ、AIに欲しいものを伝えるだけでそれを作らせることはできませんでした。うまくいかなかったのです。

確かに、これまでの私の経験はごく基本的なレベルですが、AIが魔法のように何かを実行するコードを生成できたわけではありません。もしそれが可能であれば良いのですが、AIが何をしているのかを理解している人間がいなければ、AIはつまずき、障害を引き起こす可能性があることを改めて認識させられました。

AIはプログラマーの代わりとして使われるべきではありません。彼らの作業を効率化するために使われるべきでしょうか?もちろんです。もし私がAIを使って関数を素早く構築し、手作業で全てを書くよりも、知識のある人間だったら、問題点を見つけて修正できたでしょう。私の場合は、エラーを理解し、正しい答えを見つけようと何度も何度もやり取りし、理解を確認するのに何分もかかりました。

私はこれからもこの道を歩み続け、AIを使って新しいスキルを習得しようと努力していきます。しかし、より大きな視点で見れば、AIは私たちに取って代わるものではなく、私たちと協力するように構築されるべきです。少なくとも、私たちが品質を重視するならば。

ああ、完成した記事はこちらです。建設的な批判をしたい方はぜひ。結局のところ、人は学ぼうとしているものなのですから!


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リチャード・ディバインは、10年以上の経験を持つWindows Centralの編集長です。元プロジェクトマネージャーであり、長年のテクノロジー愛好家でもある彼は、2011年にMobile Nationsに入社し、Windows Centralに加え、Android CentralやiMoreでも活躍しています。現在は、このサイトであらゆる種類のPCハードウェアとレビューの取材を担当しています。Mastodonでは、mstdn.social/@richdevine でフォローできます。