プログラミングの7つの原型言語 (2022)

 (madhadron.com)
49 ポイント 投稿者 GN⁺ 2026-04-20 | 5件のコメント | WhatsAppで共有
  • 個別の文法よりも 基礎パターンのまとまり の違いのほうが重要であり、プログラミング言語は反復・再帰・構成方式に応じて 7つの原型言語 に分かれる
  • ALGOL, Lisp, ML, Self, Forth, APL, Prolog が中核分類であり、各系統は代表言語を基準サンプルとして他の言語の系譜を判断する
  • 慣れた原型言語を共有する新しい言語は学びやすいが、見慣れない原型へ移ると 新しい思考経路 と相当の学習時間が必要
  • ALGOLは代入・条件文・反復文中心の関数構成、Lispは マクロとリストコード、MLは一級関数と再帰、Selfはメッセージ送信オブジェクト、Forthはスタックベース文法、APLはn次元配列、Prologは事実と探索構造が特徴
  • すべてのプログラマにとって ALGOL系言語 の習熟が優先であり、その次にSQLを学び、その後になじみのない原型言語を継続的に学ぶやり方が長期的に有利

プログラミングの7つの原型言語

  • プログラミング言語を選ぶときは個別の文法差より 基礎パターン の習得のほうが重要であり、似た系統の言語同士では配列走査や組み合わせ走査のような基本構造がほぼ同じ形になる
  • 異なる言語群は反復、再帰、プログラム構成の方式が大きく異なり、こうした 基礎パターンのまとまり が異なる原型言語を成す
  • 慣れた原型言語を共有する新しい言語学習は比較的容易な移行だが、見慣れない原型言語へ移るときにはかなりの時間と新しい思考経路が必要
  • ソフトウェア分野で認識されている原型言語は ALGOL, Lisp, ML, Self, Forth, APL, Prolog の7種類
  • 各原型言語は特定の代表言語を基準サンプルのように据えて分類され、他の言語はそのサンプルと比較して系譜を判断する方式

  • ALGOL

    • プログラムが 代入、条件文、反復文 の列で構成され、関数単位で組織される形
    • 多くの言語はここにモジュールシステム、新しいデータ型の定義方法、多相性、例外やコルーチンのような代替制御フロー構造を追加している
    • 現在広く使われているプログラミング言語の大半がこの原型言語の系統に属する
    • ALGOL自体には ALGOL 58, ALGOL 60, ALGOL W, ALGOL 68 が含まれる
    • Assembly language, Fortran, C, C++, Python, Java, C#, Ruby, Pascal, JavaScript, Ada がこの系統につながる
    • 最も古い原型言語であり、Ada Lovelace によるバベッジ解析機関向けプログラムの定式化までさかのぼる系譜
    • EDVAC と初期 Univac へ続く Eckert-Mauchly アーキテクチャのコンピュータの機械語とアセンブリ言語、Grace Hopper の A-0 から Fortran と COBOL に至る初期高級言語の試みはすべてこの形だった
    • 1960年代に学界で構造化プログラミングが発展し、こうした言語はより管理しやすくなり、その結果が ALGOL 60 であり、その後の系統の構成員の多くはここから派生した
    • 時間がたつにつれて他の原型言語の機能を吸収する傾向がある
      • 1980年代には Self系の概念 がクラスの形で取り込まれ、データ型定義と多相性の実装手段として使われた
      • 2010年以降には ML系の概念 も登場した

  • Lisp

    • 括弧で囲まれた前置式 とリスト表現が結びついた文法
      • (+ 2 3)
      • (defun square (x) (* x x))
      • (* (square 3) 3)
    • 空白で区切られた項目を括弧で囲む リスト表現 が言語に組み込まれており、コード自体がリストの形になる
    • マクロはリストを受け取って修正し、その修正済みコードをコンパイラへ渡せるため、プログラマが言語の意味を再定義できる構造になっている
    • ほとんどのコード記述では他の原型言語、ふつうは ALGOL や ML のように振る舞う傾向があるが、マクロシステム が際立った違いである
    • Common Lisp の loop 構文も言語組み込み機能ではなく、マクロとして定義されたもの
    • 初期には Lisp の方言が多かったが、コミュニティは Common Lisp で合意を形成した
    • Sussman と Steele は関数だけでどこまで可能かを探究し、Scheme を生み出した
    • 数値計算向けの Lush、AutoCAD のスクリプト言語 AutoLISP、Emacs の編集動作を実装する言語 Emacs Lisp のような特殊目的 Lisp も使われている
    • 近年では Clojure が Lisp 系の第3の主要分岐として台頭している
    • Fortran の約1年後に登場した、現在まで使われ続けている2番目に古い言語系統
    • 出発点は、自分自身の式を評価できる数学的構造をどう表記するかという 数学的な問い だった
    • John McCarthy が 1958年に答えを示し、その後コンピュータ上に実装された
    • 初期 Lisp は数学的背景のため当時の機械と相性が悪く、メモリや CPU サイクルの問題は数学には存在しなかったため、ガベージコレクション のような技法が必要になった
    • 1970年代後半から1980年代初頭には Lisp 実行だけのためにゼロから設計されたマシンが存在した
    • 今日の統合開発環境の多くの要素は、それらのマシンで発明された
    • 同時期、人工知能研究の主な手段は Lisp であり、1980年代の AI 過熱が成果を出せなかったことで、分野とともに Lisp も AI Winter へと落ち込んだ
    • その後も生き残り、コンピュータ性能の向上と他言語による機能採用により、実装上の難しさは減っている

  • ML

    • 関数が 第一級の値 であり、多様な関数とタグ付きユニオンを表現できる Hindley-Milner 系型システム を持つ
    • すべての反復は再帰で行われる
      • sum [] = 0
      • sum (x:xs) = x + sum xs
    • 反復パターンをカプセル化した関数を定義し、他の関数を受け取って動作を実装する方式も使われる
      • map _ [] = []
      • map f (x:xs) = (f x) : (map f xs)
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    • 一部の言語である Miranda と Haskell は基本的に遅延評価を使う
    • 他の言語は型システムをさまざまな方向へ拡張している
      • OCaml は Self 原型言語の概念との結合を試みる
      • Agda と Idris は値と型を混在させる依存型システムを採用する
      • 1ML はモジュールと型を結合する
    • ML から CaML, Standard ML, OCaml が派生した
    • Miranda, Haskell, Agda, Idris のような関連系統も続いている
    • ML は英国 Cambridge で開発された定理証明プログラムの メタ言語 であり、名前もそこに由来する
    • その後その文脈を離れて独立した言語として広がり、とくに英国とフランスを中心にヨーロッパで人気を得た

  • Self

    • プログラムが互いにメッセージを送り合う オブジェクトの集合 で構成され、すべての動作がこの方式で実装される
    • 新しいオブジェクトは既存オブジェクトにメッセージを送って生成する構造
    • 条件文も true オブジェクトと false オブジェクトのどちらかを参照する変数を通じて実行される
      • 2つのオブジェクトは、真のときに実行する関数と偽のときに実行する関数を引数として受け取るメッセージを受信する
      • true オブジェクトは最初の関数を、false オブジェクトは2番目の関数を実行する
      • 呼び出し側コードはどちらのオブジェクトかを知らず、ただメッセージを送るだけである
    • 反復文も同じ方式で、適切なオブジェクトを作って適切な場所に置けば 言語の意味全体を再定義 できる
    • こうした言語では通常、ソースはテキストファイルではなく ライブ環境 に保存される
    • プログラマはライブシステムを修正し、ファイルをコンパイルしてシステムを作る代わりにその状態を保存する
    • 重要な例は Smalltalk と Self
    • 多くの言語はこの言語群のメッセージ送信方式を一部だけ導入しており、そのような部分導入をふつうオブジェクト指向プログラミングと呼ぶ
    • その大半は Smalltalk ベースだが、JavaScript だけは Self のクラスなしオブジェクトシステムに由来する例外である
    • Common Lisp のオブジェクトシステムは、メッセージを受けるオブジェクト1つだけでなく すべての引数 を基準にランタイムが実行コードを選ぶよう一般化している
    • Erlang は実行フローがオブジェクト間を移動する代わりに、並列実行スレッド が明示的にメッセージを受信・送信する方向へ転換した
    • 元祖言語は Smalltalk であり、1970年代後半から1980年代に Xerox Parc で開発された
    • 1980年代には複数の商用 Smalltalk システムがあり、IBM は他言語向けのプログラミングツールである VisualAge コレクションの開発に Smalltalk を使った
    • 今日の Smalltalk は主にオープンソースの Pharo Smalltalk として存続している
    • Smalltalk を高速かつ効率的に実行する研究が数多く進められ、その頂点が Strongtalk プロジェクト だった
    • Strongtalk の発見は Java の HotSpot JIT コンパイラ の基盤になったという歴史的重要性を持つ
    • Smalltalk は以前の言語の値と型の概念を受け継いでクラスを実装し、すべてのオブジェクトは型を与えるクラスを持ち、クラスがその型のオブジェクトを生成した
    • Self はクラス概念を取り除き、オブジェクトだけで構成される
    • より純粋な形であることから、この原型言語のサンプルとして Self が選ばれている

  • Forth

    • スタック言語は Lisp の鏡像 のような形で、Hewlett Packard の逆ポーランド記法電卓と文法を共有する
    • データスタックを持ち、42 のようなリテラルを書くとスタックにプッシュされ、関数名は明示的な引数なしでスタックを対象に動作する
    • 単純な算術も 2 3 + 5 * のように逆順の形になる
    • 関数定義も非常に簡潔である
      • ほとんどの Forth 方言では : が新しい単語の定義を表す
      • square は dup と * を呼ぶのと同じ意味
      • dup はスタック最上段を複製し、* は最上段の2項目を掛ける
    • パーサを横取りして自分のコードに置き換えられるため、文法全体を差し替え可能 である
    • Fortran サブセットやパケットレイアウト、状態機械遷移を表す ASCII ダイアグラムを直接パースする方式のような小さな言語を定義した Forth プログラムがよくある
    • Forth の各種方言、PostScript, Factor, Joy を含む
    • Joy はスタックの代わりに合成の数学的定式を使う純粋関数型言語である
    • Forth は 1970年に 電波望遠鏡制御 用として最初に書かれた
    • その後、組み込みシステム全般へ広く広がった
    • Forth システムはブートストラップが十分に容易で、各プログラマが目的に合わせて作った方言が数十種類存在する
    • PostScript は1980年代にプリンタ上で文書を記述する柔軟な手段として登場した
    • PostScript は多くの点で Forth より制約が大きいが、グラフィックレイアウト関連の基本演算を言語に定義している

  • APL

    • 言語のすべてが n次元配列 である
    • 演算子は1つまたは2つの記号で構成され、配列全体に対する高水準演算を行う
    • 表現は非常に圧縮的で、記号列そのものが別名を付けなくても演算の目印になる形である
    • 例として変数 x の平均計算は (+⌿÷≢) x という形になる
    • APL, J, K が代表例
    • 配列に対する高階演算は MATLAB, NumPy, R など多くの環境へ一部移植されている
    • APL は1960年代に Kenneth Iverson が作った数学記法から始まり、その後コンピュータ上に実装された
    • 重い計算を行う人々の間で、その後もニッチな支持層を保っている
    • 子孫言語 K は金融分野で非常に人気があった
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  • Prolog

    • プログラムは事実の集合で構成される
      • father(bob, ed).
      • father(bob, jane).
    • 変数を用いて他の事実から事実を導く 非接地事実 も使う
      • grandfather(X, Y) :- father(X, Z), father(Z, Y).
    • Prolog ランタイムはこれらの事実とクエリを受け取り、結果を見つけるために探索を行う
    • 事実定義の構造を適切に選べば チューリング完全性 が成り立つ
    • Prolog で事実を構成する項は、それ自体が固有のデータ型であり、生成してからランタイムへ渡すことができる
    • この点は Lisp のマクロや Forth のパーサ差し替えに近い位置づけである
    • Prolog プログラムは本質的に探索であるため、データベースクエリのように 探索順序の調整 と成果のない経路の早期遮断を中心にチューニングする
    • Prolog, Mercury, Kanren を含む
    • この原型言語系統の実際のプログラミングの大半は Prolog 自体で行われており、コミュニティの統一性は非常に強い
    • 1970年代のフランスの論理学者たちがプログラムを 一階述語論理 で表現できると気づき、実装の試みを始めた
    • 1980年代の日本の第5世代コンピュータプロジェクトは Prolog に大きく賭けたが、プロジェクトの失敗とともに Prolog の評判も下がった
    • それとは別に、数十年にわたり Prolog ランタイムを多くの場合効率的にする研究と、新機能を加える研究が続いている
    • 数値制約 のような機能が加わり、制約論理プログラミングへとつながった
    • Prolog はニッチな領域で今も姿を見せる
      • Java の型検査は長年にわたり Prolog で実装されていた
      • Facebook の初期ソースコード検索ツールも Prolog ベースだった

どう活用するか

  • ほとんどのプログラマにとって、これらの言語群の一部または全部はかなり異質に見えるかもしれないが、それぞれが生み出す 思考経路 と新しい可能性のために一定の時間を投資する価値がある
  • ALGOL の観点では完全に違って見える2つの対象が、別の観点では些細な比較になることは非常によくある

  • 優先順位

    • すべてのプログラマは ALGOL系言語 の1つをしっかり知っておくべき
    • その次に、Prolog 系言語である SQL の学習が勧められる
      • キャリアにおいて ALGOL の次に最も大きな効用をもたらす位置づけである
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  • その後の拡張

    • 上の2系統を身につけた後は、毎年なじみのない原型言語系統の新しい言語を1つ学ぶやり方が長期的に得になる
    • 各系統で提案されている言語と順序は次のとおり
      • Lisp: PLT Racket
      • ML: Haskell
      • Self: Self
      • Prolog: Prolog
      • Forth: gForth
      • APL: K, ok を通じて使用

  • 順序の調整

    • 数値計算を多く行うなら K をもっと早く学ぶのが適している
    • 組み込みプログラミングが多いなら gForth をもっと早く学ぶのが適している
    • ただし順序そのものや、正確にどの言語を選ぶかは重要ではない
    • Haskell の代わりに Standard ML や OCaml、PLT Racket の代わりに Common Lisp、gForth の代わりに Factor を学んでも差し支えない

  • 脚注に含まれる補足

    • SQL を学んだ後でも Prolog 自体 はなお学ぶ必要がある
      • 実際の使われ方が SQL とかなり異なるため
    • Forth を深く理解するには、Forth 実装系を自分で作ってみるアプローチが一般的だという読者意見も含まれている
      • Forth は1人でも比較的短時間でゼロから実装できるほど小さいという言及
      • gForth は ANS Forth を学ぶのに適した実装系
      • 学習資料として McCabe の FORTH Fundamentals, Volume 1 に言及
      • あわせて見るべき Forth として PygmyForth, eForth, colorForth に言及

関連記事

5件のコメント

 
zkj9404 2026-04-21

面白いですね
 
tazuya 2026-04-20

大学のとき、ALGOL系とLisp、Prologで専攻科目を学んだり課題をこなしたりしていたので、記憶がよみがえりますね。
 
mhcoma 2026-04-20

あの言語群は現代の主流プログラミング言語に多くのものを残しましたが、
その中では Forth だけが影響が少ないように見えます。
 
click 2026-04-21

前置記法はともかく、後置記法でコーディングするのはかなり不便なんですよね
 
GN⁺ 2026-04-20
Hacker News のコメント

  • Tufts の PL の授業で、命令型、Lisp、ML、Smalltalk という最初の4系統の言語をそれぞれミニ版として実際に作ったことがあり、その内容が今では教科書にもなっていてうれしい。以前は Prolog のパートもあったのに外されてしまったのは残念

    • もし抜けた Prolog パートを含む版が Internet Archive のような場所にでも上がってくれたら本当にうれしい

  • この記事の分類で1つだけ直すなら、Ruby は Algol 系というより明確にオブジェクト指向言語だと思う。Smalltalk の影響が大きく、標準ライブラリの名前も map より collect のようにその痕跡が残っている。Ruby は最初から最後まで何もかもがオブジェクトで、メソッド呼び出しもオブジェクトにメッセージを送る概念として理解するほうが自然だ。Python とよく比較されるが、進化の経路はかなり違っていて、今は似たようなエコシステム上の地点に収束した感じがする。私には Ruby のほうが Python よりずっと ぬくもりのあるアルパカ のように感じられる

    • Python も new style classes 以降は、事実上ほぼ純粋な OOP 言語だと言える。Hello World レベルでは目立たなくても、基本型まですべてオブジェクトになった。OOP を嫌う人に type(42) と dir(42) を見せると、整数ですらオブジェクトだという点を強調しやすい
    • 特定の原型言語1つを オブジェクト指向言語 だと決め打ちするやり方のほうが、かえって人を混乱させる気がする。OO は手続き型のように1つのプログラミングスタイルに近いのであって、Python と C++ を多重継承があるという理由だけで同種の言語としてまとめるのは無理があると思う
    • ラクダのたとえを見て、camel はもともと Perl 側のシンボルではなかったかと思った

  • 言語の系譜に 証明表現用言語 というカテゴリをもう1つ加えたい。Curry-Howard 対応によってプログラムがそのまま証明になる系統で、Lean が代表例だ。関数型の下位分類と見なすこともできるが、主目的が実行より検証にあるという点で別軸として扱う価値があると思う

    • 私には、定理証明や複雑な型は既存言語の上に載った拡張に見える。Agda や Idris は複雑な型が追加された関数型言語で、Isabelle や Lean はそこに対話的証明がさらに加わった形だ。Dafny は命令型に定理とヒントを載せた側で、ACL2 は theorem/hint が付いた Lisp だと考えるとわかりやすい。また Rust traits に見られるように、typeclasses は関数型・命令型言語の上で動く一種の ロジックプログラミング のようにも感じられる
    • こうした系統は定義上 チューリング完全性 がないので、本当のプログラミング言語と見るのは難しいと思う。もしチューリング完全だったら、停止しないプログラムで偽の証明を作れてしまうからだ
    • 私はこの系統は結局 ML から直接派生した流れだと見ている
    • Lean は明らかに Agda や Idris に近い dependently typed ML-family 言語なので、大きく見れば ML の分類に入れられると思う。そして Lean の長期目標も、実行は二の次だという話ではなさそうだ。Microsoft は実際のソフトウェア作成にも関心を持っている。逆に「証明を表現する言語」という点をより強調するなら Prolog も外せないので、Lean を ML 半分、Prolog 半分のように見ることもできる。この見方では Curry-Howard 対応は計算論理を実装する1つの方法という感じがする

  • 最近、言語比較プロジェクトをもう一度見直したが、10文字に対する 3,715,891,200 個の signed permutation を並列に cycle decomposition するベンチマークだった。「原型言語」よりも、各パラダイムの 現代的な実装 の中で研究用プログラミングに実際に選べる言語を探したかった。性能だけでなく、AI の支援を受けやすいか、自分がコードを読んで考えやすいかも一緒に見ていて、AI のおかげで各言語をかなり深く最適化してみる一種の観光もできた。結果はここにまとめてあり、とくに F# が最上位に来たのはかなり意外だった

    • 一見すると意外だが、細部こそが核心 だと思う。Lean を除けば全体として数値差はそこまで極端ではなく、Chez が C++ より 2.5 倍遅いのも、動的型付き JIT 言語としてはかなり健闘している。F# がこういう作業で強いのは、.NET Core 上での並列処理の経験値がとくに成熟していて無難だからという可能性が高そうだ。もしこの数値が elapsed time なら、CPU time の内訳も合わせて見るともっと面白いだろう。また言語ごとに並列化戦略が少しずつ違うので、完全に同条件の比較ではない。たとえば F# の単純なスレッド分岐と Rust の Rayon 並列イテレータでは、オーバーヘッドの構造が違うかもしれない。結局のところ Rust と C++ は低レベルな OS の並行性 primitive を丁寧に扱えばさらに速くなるかもしれないが、それはまた別種の比較になる。C や Haskell で C FFI の利用を認めるかどうかも曖昧で、だからこうした比較には本質的に 定性的な判断 が多く混ざる。ちなみに Chez のコードは permutation を fxvector に入れ、fixnum 専用演算を使えば boxing/unboxing や割り当てを減らしてもっと速くなる余地もありそうだ。関連文書は Chez Scheme オブジェクト文書 にある

  • 私も似たような記事をここに書いたことがある。Algol、Lisp、Forth、APL、Prolog には同意するが、革新的な関数型言語としては ML より少し早い SASL を入れ、オブジェクト指向の代表としては Self より先に出た Smalltalk を選んだ。さらに Fortran、COBOL、SNOBOL、Prograph まで、それぞれ別のやり方で流れを変えた言語だと思って一緒に含めた

    • 私はこの一覧のほうが好きだ。とくに SNOBOL が入っているのがうれしい。実際に使ったことはないが、子どものころ公共図書館の古本セールで名前が面白くて関連本を手に取り、そこで初めて知った言語の1つだった。それ以前に知っていたのは BASIC、Logo、それに Atari BASIC マニュアルの例をなぞって BASIC から呼んでみた程度の 6502 アセンブリくらいだった。また、革新的な言語の一覧に Fortran と COBOL、あるいはその源流である FLOW-MATIC が入っていないのは想像しにくい。参考にした本は Atari BASIC manual だった
    • なぜ Self ではなく Smalltalk が一覧に入っていないのか、よくわからない。Smalltalk のほうが先だし、Alan Kay は「OOP」という名前そのものを作った人物でもある。ML も系譜としては Lisp の子どもと見るほうだ

  • この議論には 意味論的な系統 も加えたい。Verilog、Petri nets、Kahn process networks、dataflow machines、process calculi、reactive、term rewriting、constraint solver/theorem prover 系、probabilistic programming などだ。さらに既存の7分類にぴったり当てはまらないが、実際には本番運用段階に近い Unison、Darklang、temporal dataflow、DBSP のような言語も思い浮かぶ。やや反則にも見えるが、どれも von Neumann 的な機械モデルと並行する計算モデルだからだ。私は以前から 「私たちが知るあらゆる計算方法、von Neumann の先へ」 みたいな記事を書いてみたいと思っていた

    • そんな記事が出たら本当に喜んで読むと思う。その間に Steve Yegge の文章の一部を思い出した。要点は、現代の CS 教育の大半は事実上 von Neumann が作った枠組みの上にあり、順次実行する装置を選んだのも当時の製造コストや速度の現実を反映した判断だったということだ。また、私たちが学ぶ機械構造、分岐、反復、サブルーチン、デバッグ、数体系の変換、問題のモデリングといった多くの要素が、すでに彼の仕事に含まれていたという話が印象的だった。関連する引用は archive にある
    • term rewriting の話で、大学時代にスプレッドシートソフトを作っていて数式パーサを担当したことを思い出した。最初は1週間ずっと詰まっていたが、結局 1+1 を ADD(1,1) のような形に 書き換え れば自分の知っているやり方でパースできると気づいた。しかも regex を覚えるのを妙に拒んでいたせいでコードはかなり奇妙になり、同僚が「Andy ができるって言うんだから触らないでおこう」と言っていたのをまだ覚えている。別チームの人は regex で私のコードの20分の1くらいの長さで終わらせていた
    • 「実戦投入可能な新興言語」という言い方に付け加えると、私の基準ではまだ完全に production-ready ではなくても、実際の業務で使われている ChatGPT のようなシステム も近いカテゴリに入ると思う。これをプログラミング言語と呼ぶかは議論があるだろうが、人がコンピュータに何をさせるか指示する媒介という点では十分そう言えると思う。非決定的であることも、プログラミング言語の必須条件ではないはずだ
    • Sussman の propagators 関連記事も面白く読めると思う
    • S9 Scheme での logic programming の例としてはこの資料がよかった。本を買わなくてもコードをすぐ入手できるし、Simply Scheme のような入門書で基礎だけ身につけてから当てはめると、ソルバーの構造がかなり読みやすい

  • TU Delft で受けた「Concepts of programming languages」は、コンピュータサイエンスでいちばん好きだった科目だった。C、関数型寄りとして Scala、プロトタイプ概念として JavaScript を学び、そのおかげで数年後に Elixir を覚えるときずっと楽だった。また Unreal Tournament のエージェントを GOAL という Prolog ベースの言語で書く授業もあった。私は長いこと Prolog をどこで使えばいいのかピンと来なかったが、結局 LLM が生成したひどいパピアメント語の文を反復的に修正させる spellcheck を作るのに使うことになった

    • 私も似た授業を受けたが、教授は今ひとつでも受講したのは本当によかったと思う。ほかの 原型言語 をごく浅くでも知っているだけで視野が広がるし、アセンブリまで加わればなおさらだ。実際に何か生産的に使えなくても、ハンマーしか持たずすべての問題を釘に見てしまう罠は避けやすくなる
    • 私もその授業にいた。Unreal Tournament のほうは私が見た中でもいちばん格好いい授業の1つで、私の翌年にはなくなったと記憶している。今では誰でもやる普通の AI 授業になってしまったようで残念だ。私は今でも Prolog の良い使い道をあまり見つけられていないが、GOAL にははるかに強い印象を受けた。そしてごく最近になって、その構造はもっと「普通の」言語でも再現できて、しかも利点が多いと気づき、少し拍子抜けした
    • ここで言う GOAL は Game Oriented Assembly Lisp のことかと気になった

  • 私は「異なる種類の言語を学ぶべきだ」という主張に賛成だ。OCaml を学んで初めて、関数が本当に数学的な関数のように感じられたし、Mathematica は式そのものを入力として見る習慣を身につけさせてくれた。PostScript の逆ポーランド記法は、単純な算術を超えて考え方そのものを配線し直したような感覚だった。ただし Java、C#、C++、Python、Ruby のどれを選んでも同じだという主張には賛成しない。クイックソート実装くらいが目的なら似たようなものかもしれないが、実際に何かを作ろうとする人にとっては、言語選択は 昼と夜ほど大きな差 を生む。3D ゲームを作りたい人に Ruby を、探索的データサイエンスやディープラーニングをやりたい人に Java を最初に渡したら、やる気をそがれるかもしれない

    • 私もたぶん Rust でお金を稼ぐことはないだろうが、学んだことをまったく後悔していない。Rust はプログラムの中で データの所有権 を本当に深く考えさせてくれた

  • この記事を見て Bruce Tate の 7 languages in 7 weeks を思い出した。私もあの本で Erlang に初めて触れた。ただ、歴史的に COBOL と Fortran を Algol 系に入れるのは少し無理があると感じるし、それでも歴史とは本来ある程度還元的に整理されるものだと思い出させてくれる

    • もっとさかのぼって原始的な分類を決めるのも無理があると思う。最初期の assembly 言語も命令型ではあったが、Algol、Fortran、Cobol を面白くしたのは、関数やその他の高水準機能によって 複雑なプログラミング を可能にした点だった。子孫は Algol がいちばん多いが、最初の命令型プログラミング言語は Fortran だと思う
    • Wikipedia だけを見ると Fortran と Algol はどちらも 1957 年前後に開発されたようだが、実際にはどちらが早かったのか、そして設計過程で 相互の影響や重なり があったのか気になった
    • むしろ COBOL は 生きた化石 と見たほうがいいのではないか。そして今日の Fortran は FORTRAN 系を土台にしつつ Algol 系の特徴を水平移転で受け取った言語のように感じる

  • 関連して、以前の HN 議論もあった。以前の議論も一緒に見ると文脈の把握に役立つ

    • 正確には 2023 年 5 月 4 日の議論でコメントは 323 件だった。もっと古いものとしては 2021 年 9 月 30 日のこのスレッドもあり、そのときは 29 件のコメントが付いていた