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# AIにとって「使いやすい」とは何か
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## 人間とAIの根本的な違い
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### 人間の特性
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- 逐次的思考
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- 限定的な作業メモリ
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- 視覚的・空間的な理解
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- 曖昧さへの耐性
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### AIの特性
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- 並列処理能力
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- 大規模なコンテキスト処理
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- パターン認識の高速性
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- 構造化データへの親和性
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## AI向け言語・OSの設計原則
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### 1. 宣言的 > 命令的
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# 人間向け（命令的）
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for i in range(10):
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result.append(process(i))
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# AI向け（宣言的）
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result = parallel_map(process, range(10))
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### 2. 明示的な依存関係
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# AI向け - 全ての依存関係が明示的
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@depends_on(data_source, model, config)
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@produces(prediction, confidence)
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function inference() {
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// 依存関係グラフが自動構築可能
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}
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### 3. 自己記述的な構造
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# メタデータが言語構造に組み込まれている
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structure NeuralLayer {
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@performance_metric(flops=1e9)
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@memory_requirement(gb=4)
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@parallelizable(axis=batch)
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forward_pass: Function
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}
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### 4. 状態の不変性とトレーサビリティ
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- 全ての状態変更が追跡可能
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- タイムトラベルデバッグが標準
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- 因果関係が明確
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### 5. ネイティブな並列性
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- 並列実行がデフォルト
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- 逐次実行は明示的に指定
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## 実装の方向性
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1. **AST（抽象構文木）の直接操作**
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- ソースコードではなくASTが一次表現
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- AIはASTを直接読み書き
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2. **制約ベースプログラミング**
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- 「何を」だけ記述し「どうやって」はAIが決定
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- SMTソルバーとの統合
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3. **確率的プログラミングの統合**
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- 不確実性を言語レベルでサポート
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- ベイズ推論がネイティブ
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4. **自己修正能力**
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- プログラムが実行時に自身を最適化
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- AIが書いたコードをAIが改善するループ |