- GPT-4 にソフトウェア開発の統合理論を尋ねて、10個の Tenet（教義）を引き出し、実践的な例も出してもらった
- このアイデアを基にプログラミング言語を作るとしたら、文法はどうなるだろうか？
- GPT-4 が自ら「TenetLang」と名付けたこの言語は、Python の文法と関数型/オブジェクト指向言語の機能を組み合わせたもの
- Python に似たインデントベースのスコープ
- TypeScript と Kotlin の型推論による強力な型付け
- JavaScript に似たファーストクラス関数とクロージャ
- デフォルトはイミュータブルなデータ構造で、オプションでミュータブルも利用可能
- 匿名関数のための簡潔なラムダ構文
- Haskell と Rust のパターンマッチングと分割代入
- async/await と軽量スレッドを用いた並行性サポートを標準搭載
- 他言語との相互運用のための FFI（Foreign Function Interface）
- これを分散コンピューティング向けに強化するとしたら？
- Erlang と Akka の軽量 actor と組み込みメッセージ伝達アルゴリズムにより、非同期・ノンブロッキング通信をサポート
- gRPC や Apache Thrift のような人気の RPC プロトコルをサポートするライブラリまたはフレームワークを標準搭載
- JSON、BSON、Protocol Buffers のようなフォーマットによるシリアライズとデシリアライズ
- マルチノード間での共有と操作のため、Distributed Hash Tables（DHTs）や分散DBのような分散データ構造をサポート
- スーパービジョンツリー、自動リトライ、タイムアウトなどによる耐障害性のサポート
- GPT-3 や ChatGPT のような LLM を簡単に連携するための言語レベル機能を追加
- こうしたシステムを言語レベルで直接連携する方法そのものを質問
- そのほか追加したい機能も質問：IDE内の自動補完、リファクタリングツール、コードtoコード変換、パターン認識設計など
- その機能を実装する方法についても質問
- 10個の Tenet：Modularity, Abstraction, Scalability, Maintainability, Testability, Adaptability, Performance, Security, Collaboration, Continuous improvement
1件のコメント
本当に実用的にするには、AIがコンパイラまで作ってくれないといけない気がしますね。そうなったら、また一つのシンギュラリティなのでしょうか。