ああ、あれですね、Pythonのスクリプトって操作の履歴そのものなんですね。システム側からするとこれ以上ないぐらいに正確な情報伝達なわけで。AIの役割は自然言語をPythonスクリプトに変換する作業とそのスクリプトを実行する作業を担う感じですね。なんとなく構図が分かってきました。

ChatGPTで作ったスクリプトをAutodesk Assistantに参考情報として読み込ませた。その上で極簡単な指示をしたらあっと言う間に派生モデルができてしまった。 「同じ棚間隔で3段の本棚を作れ」 「棚の幅は現在よりも300mm大きくすること」 #AutodeskFusion #AutodeskAssistant

頭の中にあるのは円錐みたいなものとか四角っぽいものとか細長いだとか丸いだとかそういうイメージ。誰も頭の中を覗けないからポンチ絵とかラフスケッチとか描いて誰かに伝えようとする。でもそれができるのは訓練を積んだ人だけ。そこを何とかできれば

時間をかけて仕込んだ最初のモデルからスクリプトとモデリングの際の諸条件を書き出す。それを参考情報としてChatGPTに再度読み込ませる。そうしておくともの凄く短いプロンプトで完璧な履歴付の3Dモデルを生成することができた。もう本当に一瞬の出来事。 #AutodeskFusion #ChatGPTcodex

ChatGPTにモデリングさせたらUIを乗っ取って自分でスケッチを描いて押出しを始めた！

複雑なスケッチを描いて一気に3Dモデルを作り込んだとしたらそのスケッチの作成方法とか意図を説明しきれない。意図を説明できないものは記録に残せない、学習できない。

モノの形を機能別に小分け分解してそれぞれシンプルなスケッチとフィーチャーを使って少しずつ3D化していく。この方法でやってきたのは間違いではなかったようだ。AIを使っての対話形式モデリングにも比較的簡単に対応できるしスクリプト化もできる。

なんかすごいな。頭の中にあるモノの形という抽象的なものを3D-CADを使って具体に落とし込み、それをより汎用性の高い形式で記述して情報伝達や記録や機械学習に使う。抽象概念は文字と数字で表すことができるのだ。モノの形を言葉で説明するという馬鹿らしい行為が実現できてしまった。

CADのDがDrawingからDesignに変わる瞬間に立ち会っているのかもしれない。

これはもうどのCADが優れているとかいうのは小さな話になっていくのかもしれないね。それよりも形を決めていく際の思考の流れみたいなものの方がより重要になって。もっと言えばどんな形にするのかというところがさらに重要で。そのあたりをサポートするツールが求められてくるよ、きっと。

3D形状を作っていく過程での考えの流れみたいなものがスクリプトとして記述されていくのですよね。これは何とも言えない新しい感覚。考えを外部に残せるというある種の爽快感みたいなものがありますね。

3Dデータがスクリプト化できるということはですよ、CADが違っても読み込んで履歴を再生することができるということなんじゃないか。CAD間の方言の変換が必要だけれどそれこそAI使って変換すればいいのでは？

以前作った平底レールのスクリプトを作成。履歴付の3Dデータをマニュフェスト、Pythonスクリプト、それらを説明するMarkdown形式のメモに変換する。3DデータのAI-ready化。多分これでいいと思う。 #AutodeskFusion #ChatGPTcodex

ChatGPTで対話形式でモデルを作ること以外に、以前に作ったモデルの履歴を読み込んでスクリプト化できることにも気が付いた。これだとPCに張り付いておく必要がなくしばらく放置していたら形状再現可能なスクリプトが出来上がる。 #AutodeskFusion #Fusion360 #ChatGPTcodex

自分のスキルを再利用できる形で外部保存する。それが本当にできそうでちょっとした高揚感に包まれている。これ上手く化学反応が起きないかな。

ChatGPTで二重螺旋ロッドを作成するスクリプトを作りました。スクリプト生成にはそれなりに時間がかかりますが、Pythonを一から勉強してスクラッチからコードを書くことを思えば何百倍も早く結果を得ることができます。これ、どんどんやっていきたいですね。 #AutodeskFusion #Fusion360 #ChatGPT