lang/ai-friendly-definition.md

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