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AIによる自己改良メカニズム

コンセプト

AIが自身のコードを理解し、改良し、進化させる仕組み。

実装アプローチ

1. コードの自己観察

meta function analyze_self() {
    # 自身のASTを取得
    ast = get_current_ast()
    
    # パフォーマンスメトリクスを収集
    metrics = {
        execution_time: measure_performance(),
        memory_usage: measure_memory(),
        accuracy: measure_accuracy()
    }
    
    # ボトルネックを特定
    bottlenecks = identify_bottlenecks(ast, metrics)
    
    return {ast, metrics, bottlenecks}
}

2. 改良候補の生成

meta function generate_improvements(analysis) {
    improvements = []
    
    # パターンマッチングによる最適化
    for pattern in optimization_patterns {
        matches = find_pattern(analysis.ast, pattern)
        for match in matches {
            improved = apply_transformation(match, pattern.transform)
            improvements.append({
                original: match,
                improved: improved,
                expected_gain: estimate_improvement(match, improved)
            })
        }
    }
    
    # AIによる新しい最適化の発見
    novel_improvements = discover_optimizations(
        analysis.ast,
        analysis.metrics,
        learning_history
    )
    
    return improvements + novel_improvements
}

3. 検証と適用

meta function apply_improvements(improvements) {
    for improvement in improvements {
        # サンドボックスで検証
        sandbox = create_sandbox()
        result = sandbox.test(improvement)
        
        if result.is_better() {
            # 本番環境に適用
            apply_to_production(improvement)
            
            # 学習履歴に追加
            learning_history.add({
                pattern: extract_pattern(improvement),
                gain: result.improvement_ratio
            })
        }
    }
}

自己改良の段階

Phase 1: パターンベース最適化

• 既知の最適化パターンを適用
• ループ融合、ベクトル化、並列化

Phase 2: 学習ベース最適化

• 過去の改良履歴から新しいパターンを学習
• 類似コードへの最適化の転移

Phase 3: 創発的最適化

• AIが独自に新しい最適化手法を発見
• 人間には理解困難な最適化の適用

Phase 4: 自己再設計

• 言語自体の構造を改良
• より効率的な表現方法の発明

実装例

// Rust側での自己改良エンジン
pub struct SelfImprovementEngine {
    ast_analyzer: AstAnalyzer,
    optimizer: Optimizer,
    validator: Validator,
    history: LearningHistory,
}

impl SelfImprovementEngine {
    pub fn improve(&mut self, program: &mut Program) -> Result<ImprovementReport> {
        // 1. 現在のプログラムを分析
        let analysis = self.ast_analyzer.analyze(program)?;
        
        // 2. 改良候補を生成
        let candidates = self.optimizer.generate_candidates(&analysis)?;
        
        // 3. 各候補を評価
        let mut improvements = Vec::new();
        for candidate in candidates {
            if let Ok(validation) = self.validator.validate(&candidate) {
                if validation.is_improvement() {
                    improvements.push(candidate);
                }
            }
        }
        
        // 4. 最良の改良を適用
        let best = self.select_best_improvement(&improvements);
        if let Some(improvement) = best {
            self.apply_improvement(program, &improvement)?;
            self.history.record(&improvement);
        }
        
        Ok(ImprovementReport {
            analyzed_nodes: analysis.node_count,
            candidates_generated: candidates.len(),
            improvements_applied: improvements.len(),
        })
    }
}

安全性メカニズム

1. サンドボックス実行: 改良は必ず隔離環境でテスト
2. ロールバック機能: 問題が発生した場合は即座に元に戻す
3. 段階的適用: 小さな改良から始めて徐々に大きな変更へ
4. 人間の監督: 重要な変更は人間の承認を要求

将来の展望

最終的には、AIが自身のコードを完全に理解し、人間の介入なしに進化し続けるシステムを目指す。その時点で、コードは人間には理解不能だが、AIにとっては最適な形になっているだろう。