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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。

# 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。

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。

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。

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。

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

@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

@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

@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

# 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