いしたー

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@sonicair

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自己位置 Katılım Temmuz 2011
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いしたー
いしたー@sonicair·
高専3年のコードがどうみたいな話がやたら広まったので自分の高専3年ごろのコードを見に行ったら Haskell で RSA 暗号の鍵を作ってた github.com/IshitaTakeshi/…
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いしたー
いしたー@sonicair·
プログラムの内容を自然言語できれいに記述できるならぼくは情報系の研究論文を再現するのにこんなに苦労してないよ
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いしたー
いしたー@sonicair·
@ytakanoster まあ用途によって中間表現が持つべ仕様は変わりそうではありますが、人間にとって読みやすい構文に変換可能かつ機械語にもコンパイル可能なLLMトークン効率のよい中間表現はあるといいかもしれないですね。研究開発の対象としても面白いかも
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ytakano
ytakano@ytakanoster·
@sonicair 普段は読まなくても、いざという時は読む必要はありそうなので、surface syntaxはhuman friendlyのままだろうなと思ってます。とはいえ、これだけの速度でコードが出てくると、読むのではなく、性質を形式的、定量的にみる方が重要かなぁと。
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いしたー
いしたー@sonicair·
「アセンブリを読む人はいないのと同じようにプログラミング言語を読む人はいなくなる」に関しては、間に LLM という確率的に振る舞うものを挟んでいる時点で、それはないだろう どのような表現形式になるかはわからないが、少なくともコンピュータの振る舞いと1対1に対応する記述方式は必ず残る
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いしたー
いしたー@sonicair·
@ytakanoster 確かに「LLM にとっても理解しやすい LLVM IR」みたいなものは生まれてくるかもしれないですね 人間側のインターフェースがどうなるのかは気になりますが
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ytakano
ytakano@ytakanoster·
@sonicair プログラミング言語が残るのと、人が読まないというのは排他ではないと思います。LLM的には、むしろ、もっと強力な言語の方がいいとは思いますが。
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いしたー
いしたー@sonicair·
「自然言語で説明できるからコードを見なくていい」は「日本語を読み書きできるから数学をやるのに数式はいらない」と言っているようなものだ
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いしたー
いしたー@sonicair·
そもそも計算機の動作手順を人間にとって理解しやすい形式で記述することが難しいからプログラミング言語が生まれ、可読性の高いコードを書く試みが続けられてきた AI が出てきたからという理由でなぜこれを手放そうとするのかがわからない 自然言語は計算機の動作手順を記述するのに全く適していない
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いしたー
いしたー@sonicair·
まあ書く側のスピードで言えば AI には勝てないわけだが、Claude等で自然言語を使ってコードを把握したがるのは「自然言語のほうがコードより理解しやすいから」という仮定があるからだと思う でも、本当にそうか? 本当にきれいなコードって、自然言語よりも読みやすいよなあ
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いしたー
いしたー@sonicair·
そう考えるとAIで盛り上がってないで述語論理をやるべきという気持ちになってくるな
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いしたー
いしたー@sonicair·
@olanleed 実際これはあって、複数プロジェクトでチケット駆動開発を回すと複数タスクをラウンドロビン的に実行できるので時間の使い方がとてもおもしろい感じになる
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おらんな
おらんな@olanleed·
AIコーディングのいいところはエージェントが走ってる間に別の作業ができる。
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いしたー
いしたー@sonicair·
AIがコードを書いてAIが検査、人間はプロンプトでやりとりするだけ → 「とりあえず動けばいい」ならいいかもしれないが、重要なバックエンドシステム等には許されない 型検査や形式検証等が進化し、任意のコードの論理的な動作検証を行える → 非常に良い。開発フロー全体に圧倒的な好影響を与える
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いしたー retweetledi
piqcy
piqcy@icoxfog417·
ソースコード読まないのと責任を持たないのは等価ではないので、読まないで責任を果たせるガードレールがあるかどうかに読む必要性の有無が大きく左右されると考えてる。 ガードレールの設計能力はソースコードの書き読みやそこから培われるセキュリティや効率性の判断能力、またドメイン知識に依存するところはあるなという感覚がある。なので「読まない」は学習機会を削るリスクがあるかなと思う。この学習負債が積まれると最終的に責任が果たせなくなる。
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いしたー
いしたー@sonicair·
コードを見ない方向性で開発手法が進化するなら、決定論的なツールや手法によって抽象化されるべきと思うなあ
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いしたー retweetledi
ytakano
ytakano@ytakanoster·
証明が難しいものもあり(本質的にNPな問題)、それらはモデル検査的な方法でテストされるようになり、どのような性質を担保するかをみたすかを人間がみるだけで、コード自体はみないと思う。アセンブリ言語をいまや誰も見ないように。
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uint256_t
uint256_t@uint256_t·
@sonicair 気に入っている本などありますか。
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いしたー
いしたー@sonicair·
「とりあえずサービスとして動作はしている」システムの保守や改善を楽しめるなら AI 全振り開発をお勧めしますが、そうでないならまず本屋さんに行って真面目なソフトウェア設計法の本を買ってほしいですね… 単体テストは自力で書けますか?美しいインターフェースの作り方は知っていますか?
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いしたー
いしたー@sonicair·
かつて Chainer がそうだったように、コードの可読性を極限まで高めると、ときに自然言語よりも理解しやすい仕様記述が可能になる(もちろん、実装背景などは別途自然言語で書く必要はあるが) AIにコードを読ませて自然言語で解説させるぐらいなら、最初から人間にとって読みやすいコードを書かせたい
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いしたー
いしたー@sonicair·
形式検証や定理証明まわりがめちゃくちゃ進化してあらゆるコードを論理的に検証できるならわかるけど、現時点において「優秀な AI にテストを書かせてレビューさせました」の一体どこが安心なんだろう たとえば自動車の制御まわりが上記の方法で開発されていたとして、あなたはそれに乗りたい?
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いしたー
いしたー@sonicair·
間違っていたら教えてほしいんだけど、いまのところ形式検証がすごく難しいから人類はまだソフトウェアテストやレビュー等で仕様と動作の一致を確認している 開発者が AI に変わったところでこの構造が変わらない限り、やはりソフトウェアの正しさを論理的に検証できないのでは?
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