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language-design.md

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+# AI向けプログラミング言語 "Synaptic" の設計
+
+## 基本設計原則
+
+### 1. グラフベースの実行モデル
+従来の線形的なコード実行ではなく、データフローグラフとして表現。
+
+```synaptic
+# 従来の命令的スタイル（人間向け）
+x = fetch_data()
+y = process(x)
+z = analyze(y)
+result = summarize(z)
+
+# Synapticスタイル（AI向け）
+graph DataPipeline {
+    fetch_data() -> process() -> analyze() -> summarize()
+    # 並列実行可能な部分は自動検出
+}
+```
+
+### 2. 型システムは制約システム
+型は単なるデータ形式ではなく、満たすべき制約の集合。
+
+```synaptic
+constraint Image = {
+    dimensions: (width: >0, height: >0, channels: [1,3,4])
+    format: [RGB, RGBA, Grayscale]
+    @invariant: width * height * channels < MaxMemory
+}
+
+constraint ValidInput = Image & {
+    @postcondition: normalized(pixel_values)
+    @differentiable: true
+}
+```
+
+### 3. 時間的次元の組み込み
+プログラムの状態を時系列として扱う。
+
+```synaptic
+temporal function train_model(data) {
+    t[0]: model = initialize()
+    t[1..n]: model = update(model[t-1], batch[t])
+    @converge_when: loss[t] - loss[t-1] < epsilon
+}
+```
+
+### 4. 確率的セマンティクス
+不確実性を言語レベルでサポート。
+
+```synaptic
+probabilistic function classify(image) {
+    features ~ extract_features(image)
+    prediction ~ softmax(linear(features))
+    @confidence: entropy(prediction) < threshold
+    return sample(prediction)
+}
+```
+
+### 5. メタプログラミングが第一級
+コード自体がデータとして操作可能。
+
+```synaptic
+meta function optimize_function(f: Function) {
+    ast = parse(f)
+    optimized_ast = apply_transformations(ast, [
+        dead_code_elimination,
+        loop_fusion,
+        vectorization
+    ])
+    return compile(optimized_ast)
+}
+```
+
+## 実行環境の設計
+
+### 1. 分散実行がデフォルト
+```synaptic
+@distributed(nodes=auto)
+function large_scale_training() {
+    # 自動的に複数ノードに分散
+}
+```
+
+### 2. 自動微分とバックプロパゲーション
+```synaptic
+@differentiable
+function neural_block(x, weights) {
+    # 勾配計算は自動
+    return activation(matmul(x, weights))
+}
+```
+
+### 3. JITコンパイルと自己最適化
+```synaptic
+@adaptive
+function hot_path() {
+    # 実行パターンを学習し、自動的に最適化
+}
+```
+
+## 構文の例
+
+```synaptic
+# AIが読みやすい構造化された定義
+module ImageClassifier {
+    @requires: GPU(memory=8GB)
+    @dataset: ImageNet
+    
+    structure Config {
+        learning_rate: 0.001 @range[0.0001, 0.1] @log_scale
+        batch_size: 32 @range[8, 256] @power_of_2
+        epochs: 100 @early_stopping
+    }
+    
+    pipeline Training {
+        data -> augment -> batch -> forward -> loss -> backward -> optimize
+        
+        @parallel: [augment, batch]
+        @checkpoint: every(10.epochs)
+        @monitor: [loss, accuracy, gradient_norm]
+    }
+    
+    # 制約を満たす実装をAIが自動生成
+    constraint Performance {
+        accuracy > 0.95 on ValidationSet
+        inference_time < 10ms on GPU(2080Ti)
+        model_size < 100MB
+    }
+}
+```
+
+## なぜこれがAIに適しているか
+
+1. **明示的な依存関係**: AIは全体の計算グラフを即座に理解
+2. **制約ベース**: 「何を達成したいか」を記述、「どうやって」はAIが決定
+3. **並列性**: AIの並列処理能力を最大限活用
+4. **自己修正**: 実行時の最適化が言語機能として組み込まれている
+5. **メタレベル操作**: AIがコードを直接操作・最適化可能