# AIにとって「使いやすい」とは何か

## 人間とAIの根本的な違い

### 人間の特性
- 逐次的思考
- 限定的な作業メモリ
- 視覚的・空間的な理解
- 曖昧さへの耐性

### AIの特性
- 並列処理能力
- 大規模なコンテキスト処理
- パターン認識の高速性
- 構造化データへの親和性

## AI向け言語・OSの設計原則

### 1. 宣言的 > 命令的
```
# 人間向け（命令的）
for i in range(10):
    result.append(process(i))

# AI向け（宣言的）
result = parallel_map(process, range(10))
```

### 2. 明示的な依存関係
```
# AI向け - 全ての依存関係が明示的
@depends_on(data_source, model, config)
@produces(prediction, confidence)
function inference() {
    // 依存関係グラフが自動構築可能
}
```

### 3. 自己記述的な構造
```
# メタデータが言語構造に組み込まれている
structure NeuralLayer {
    @performance_metric(flops=1e9)
    @memory_requirement(gb=4)
    @parallelizable(axis=batch)
    forward_pass: Function
}
```

### 4. 状態の不変性とトレーサビリティ
- 全ての状態変更が追跡可能
- タイムトラベルデバッグが標準
- 因果関係が明確

### 5. ネイティブな並列性
- 並列実行がデフォルト
- 逐次実行は明示的に指定

## 実装の方向性

1. **AST（抽象構文木）の直接操作**
   - ソースコードではなくASTが一次表現
   - AIはASTを直接読み書き

2. **制約ベースプログラミング**
   - 「何を」だけ記述し「どうやって」はAIが決定
   - SMTソルバーとの統合

3. **確率的プログラミングの統合**
   - 不確実性を言語レベルでサポート
   - ベイズ推論がネイティブ

4. **自己修正能力**
   - プログラムが実行時に自身を最適化
   - AIが書いたコードをAIが改善するループ