要約:
- 大規模言語モデル（LLM）を含む生成AIモデルがさまざまな産業で急速に採用され、ソフトウェア開発の景観を変えつつある。
- LLMの普及により、新たなパラダイムであるNeurosymbolicプログラミングが注目されており、ニューラルネットワークと伝統的な象徴的コードを組み合わせて洗練されたアルゴリズムやアプリケーションを作成する。
- LLMプログラミングの複雑さは主に、これらのモデルとのインターフェース時により多くの抽象化が必要とされることに由来している。
- 新しいアプローチでは、LLMをネイティブなコード構造として扱い、プログラミング言語レベルで構文サポートを提供することを提案している。
- 「Semantic Strings（semstrings）」という新しい言語機能が導入され、LLMのシームレスな統合を可能にし、開発者にLLMをコード内で活用しやすくしている。
- 「Automatic Meaning-type Transformation（A-MTT）」を実装することで、LLMのコードへの効率的かつ保守可能な統合を可能にする。
感想:
LLMの普及により、現在の象徴的プログラミングに新たなアプローチが導入されつつあり、より効率的かつ保守可能なプログラミングへの進化が期待される。A-MTTやsemstringsのような新しい概念や言語機能の導入は、LLMを象徴的プログラミングにより簡単に統合するための重要な貢献であり、開発者にとっては大きな利点となる。