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出典 | 新智元
編集｜定慧
人類が現在使っているプログラミング言語は、一体何種類あるかご存知ですか？
C、C++、C#、Java、Python、PHP、JavaScript、Go、Rust……
しかし、どれほど多くの種類があろうと、もはやそれらは重要ではありません。
未来にはただ一つのプログラミング言語が残るかもしれません。AIが人間と機械のインタラクションの定義を根本から書き換えるでしょう。
ロンドン・テクノロジー・ウィークで、ジェンスン・フアン氏の一言が会場全体を震撼させました。「未来の新しいプログラミング言語は『Human』と呼ぶべきだ」！
人工知能のおかげで、プログラマーでなくともコードを書くことができます。
コンピューターにプログラムを書かせる方法は、「丁寧に尋ねる」ことです。まるで人に依頼するように。
今、突然……新しいプログラミング言語が現れました。
この新しいプログラミング言語は「Human」と呼ばれています。
ジェンスン・フアン氏の意図は明らかです――
誰もデータ構造やアルゴリズムの入門を再び学ぶことはないでしょうし、プロンプトエンジニアリングさえもすでに時代遅れです。
未来において最も学ぶべきことは、Human言語を使ってAIとコミュニケーションする方法です。それは中国語、英語、フランス語、ドイツ語、ベンガル語、いずれの言語であってもです。
オペレーティングシステムも、C言語も、Javaも、Pythonも不要、アルゴリズムやデータ構造を学ぶ必要もありません。Human言語を話せさえすればいいのです。
人間と機械のインタラクションは真に新しい時代に入り、プログラマーという職業は今後なくなるかもしれません。誰もがHuman言語を使ってAIや機械とコミュニケーションできるようになるでしょう。
この傾向は現実世界で絶えず展開され、強化されています。
Vibe Coding（雰囲気プログラミング）+ Human言語 = 誰もがプログラマー。
これが単なるバズワードだと思うなかれ――現実世界はすでに先行しています！AIプログラミングツールへの市場の熱狂は爆発的に高まっています。
Cursor、Windsurfなどの評価額は上昇し続けています。
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これらのAIプログラミングアシスタントは、通常の人間言語で書かれたプロンプトをコードに簡単に変換できます。
これらのAIアシスタントに完全にプログラムを記述させる方法は、「Vibe Coding（雰囲気コーディング）」と呼ばれるコーディングパラダイムを生み出し、Vibe Codingの上にはさらに「雰囲気インターフェース」があります。
プログラミング言語誕生の歴史を振り返ると、私たちは現在、「Humanプログラミング言語」の新たな輪廻の時代にいます。
AIは私たちに再びプログラミング言語を再発明することを強いています—Humanは人間と機械のインタラクションにおける究極の橋渡しとなるでしょうか？
AIが原点回帰を促す、人類はプログラミング言語を再発明する
未来のヒューマンコンピュータインタラクションは、自然な表現と形式的な精度の完璧な融合の上に築かれるでしょう。
長年、人類は「コンピューターと対話する」夢を実現してきましたが、彼らに正確に耳を傾ける方法を教える必要があることに気づきました。
あなたが、流暢な言語を話すが一度も家から出たことがない人に道を教える場面を想像してみてください。
あなたが「あの大きな木で左に曲がって」と言うと、
彼は「どの木ですか？どれくらい大きければ『大きい』ですか？あなたの左ですか、それとも木の左ですか？」と尋ねます。
数え切れないほどの混乱した旅の後、最終的にあなたは正確な指示のセットを考案しました。
「家を出て北に3ブロック進み、角にあるマクドナルドで左に曲がってください。」
これは70年前のコンピューター開発の真の姿であり、今また再び上演されています。
1950年代、科学者たちは英語でコンピューターとコミュニケーションを試みましたが、惨敗しました。そこで彼らはFORTRAN、COBOLなどのプログラミング言語を発明しました—これらは形式的で、正確で、曖昧さのないコミュニケーション方法です。
その後、私たちがよく知る様々なプログラミング言語が生まれ、これらが数十年にわたるデジタル時代の発展を推進しました。
AIが登場するまで、私たちは再び自然言語でコンピューターに命令を出せるようになりました。
ChatGPTのように、「名前をアルファベット順にソートする関数を書いて」と理解できます。
人間フレンドリーな計算が、どうやら戻ってきたようです。
しかし、話は一転しました。私たちは、かつて自然言語を放棄した際の問題が再び現れていることに気づいたのです。
そのため、人類は問題を解決するために、またもや形式言語を発明せざるを得なくなりました。
計算史における最大規模の「デジャヴュ」へようこそ。
最初の失敗
1954年、ジョージタウン大学の研究者たちは歴史を創造しようとしていました。
彼らは、ロシア語を自動的に英語に翻訳できる機械を開発しました。
デモンストレーションは大成功でした。60の文章が正確に翻訳され、メディアはこぞって「リアルタイム翻訳」が現実になったと宣言しました。
しかし、真実は、それが単なるごまかしに過ぎなかったということです。
システムは250の単語と6つの文法規則しか認識できず、テスト文も入念に選ばれたものでした。
それは、あなたが「猫は黒い」といった特定の文章しかフランス語に翻訳できないのに、万能翻訳機を発明したと自称するようなものです。
最終的に、1966年のALPACレポートは、機械翻訳が人間による翻訳よりも高価で、遅く、不正確であると宣告しました。
自然言語計算は終焉を迎えました。
形式プログラミング言語革命
FORTRANの父ジョン・バッカスは、自然言語でコンピューターとコミュニケーションすることは「肉弾戦」だと喝破しました。
彼は急進的な解決策を提供しました。人間と機械のコミュニケーションのために特別に設計された新しい言語――プログラミング言語を創造することです。
形式プログラミング言語の四大原則：
1. 曖昧さのない構文：プログラムには一つの解釈方法しかない。
2. 構成的な意味論：複雑な意味は単純な部分から構成される。
3. 文脈に依存しない構造：文化や背景知識に依存しない。
4. 数学的基礎：人間の解釈ではなく論理的推論に基づく。
これは技術的な選択だけでなく、生存のための道でもありました。形式言語が人間と機械の間のコミュニケーション問題を解決し、その後のコンピューター革命が起こったのです。
AIは新たな混乱をもたらしました。
時は2022年11月まで進み、ChatGPTが公開され、わずか5日でユーザーは100万人を突破しました。
あなたはそれに「顧客データを分析してグラフを生成するPythonスクリプトを書いてくれ」と言うことができ、それが実際にそれを完成させることができたのです！
ChatGPTが示した前景は、無限に「美しい」ように思われました。
もはや構文を丸暗記する必要がない
英語（自然言語）でプログラミングできる
AIがあなたの要求を真に「理解」する
しかし、何百万人ものユーザーが日常的に使用し始めると、見慣れた問題が再び現れました。
新しい服を着た古い問題
問題1：多義語の落とし穴（再来）
ChatGPTに「bark up the right tree」（適切な方法で探す）と指示した場合、それはツリー型データ構造の操作でしょうか？それともエラーログの処理でしょうか？曖昧さが再び障害となりました。
問題2：文脈の混乱（依然として）
「8時にアラームを設定して」――するとAIは「朝ですか、夜ですか？どのタイムゾーンですか？何曜日ですか？」と尋ねます。自然言語はやはり共有された文脈が存在することを前提としています。
問題3：情報の捏造（新たな問題）
AIの新たな問題は「自信満々にデタラメを言う」ことです。見た目は本物そっくりな学術論文を生成するものの、著者やジャーナルはすべて偽物です。存在しないAPIを呼び出すコードを書くこともあります。本物に見えますが、実はすべて間違っています。
問題4：信頼性の欠如（さらに深刻）
AIに正確に500字書いてもらうと、常にズレが生じます。日常的な使用には問題ありませんが、重要なシステムにとっては致命的な問題です。
私たちは再び、1950年代と同じ壁にぶつかりました。
形式プログラミング言語の回帰
テクノロジー業界はAIの誤りによって諦めることなく、当時と同じように、より信頼性の高い形式システムを構築し始めました。
第一歩：プロンプトエンジニアリングのフレームワーク
プログラマーはもはや無作為に質問するのではなく、構造化されたプロンプトを設計します。
段階的思考法：AIに推論過程を示すことを強制する。例えば、「順を追って考えましょう」
CLEARフレームワーク：明確さ、論理、証拠、行動、結果
Few-shot例示法：明確な行動例を提供する
これらは単なるテクニックではなく、新しいAIコミュニケーションのための形式言語として形成されつつあります。
第二歩：AIマークアップ言語
AI専用の新しい言語が登場しつつあります。
モデルコンテキストプロトコル（MCP）：「AIのUSB-C」と呼ばれ、AIとツールの間の接続方法を標準化する。
AIML進化版：XMLベースの構造化された対話言語。
エージェント通信プロトコル：AI間での対話のための形式言語、Agent2Agent。
第三歩：構造化フレームワーク
企業は体系的な方法を構築し始めています。
LangChain：AI対話を管理するためのテンプレートシステム。
Constitutional AI：形式的なルールを用いてAIを訓練する。
RAGシステム：AIの回答に事実に基づいた根拠を与える。
トレンドは明確に見えます。
1950年代：自然言語の失敗 → 形式プログラミング言語
2020年代：自然言語AIの台頭 → 問題発生 → 形式AIコミュニケーション言語の再登場 → 新しいHumanプログラミング言語への進化
私たちは今、「プロンプトプログラミング言語」（Prompt Programming Languages）の誕生を目撃しています——
それは自然言語のスタイルに、計算の精度を統合した形式システムです。
トレンドと歴史から見ると、新しいHumanプログラミング言語の道筋は以下の通りです。
短期（2025年～2027年）：形式化段階
プロンプトエンジニアリングがソフトウェアエンジニアリングのように体系化される
AIマークアップ言語が広く普及する
企業AIは形式プロトコルを使用する必要がある
中期（2027年～2030年）：融合段階
マルチモーダルAI（テキスト、音声、ビデオ）が形式検証システムと連携する
非技術者も自然言語でプログラミングできるようになる
人間言語をAI規範言語に自動翻訳する
長期（2030年以降）：融合進化
脳波インタフェースが形式言語プロトコルと連携する
人間言語とAIの間で普遍的な翻訳が実現する
完全に自律的なシステムが形式論理推論能力を持つ
最高のバランスポイント
未来は自然言語を捨てるのではなく、その下に形式的な精度の一層を加えるでしょう。
現代のプログラミング言語がアセンブリ言語よりも読みやすいのに、数学的精度を保っているのと同じです。
最終的に三層アーキテクチャが形成されます。
1. 人間層：自然言語でのコミュニケーション
2. 翻訳層：自動的に形式的な規範に変換される
3. 機械層：形式的なプロトコルに基づいて確実に実行される
上記のプログラミング言語の輪廻の歴史を振り返ると、それは単なるデジタル計算の発展史にとどまらず、人間と機械のコミュニケーションの本質的な法則も明らかにしています。
真実1：曖昧さは人間の才能
人間言語は柔軟で効率が高く、「あれを取って」と言っても、相手は文脈を理解できます。この曖昧さが創造性、詩情、豊かな表現をもたらします。
真実2：正確さは機械の生存法則
コンピューターは曖昧さなくタスクを実行しなければなりません。「あの大きな木で左に曲がって」といった文章は人間には問題ありませんが、自動運転車にとっては致命的かもしれません。
真実3：人間と機械のインタラクションの「橋渡し」は必ず形式言語である
プログラミング言語、UIデザインからAPIインターフェースに至るまで、成功したインターフェースはすべて最終的に形式的な構造を発展させてきました。人間と機械の効果的なコミュニケーションは、この橋渡しなしには成り立ちません。
真実4：各サイクルは次元上昇している
私たちは後戻りしているのではなく、螺旋状に上昇しています。1950年代の言語は二進数を理解する必要がありましたが、現在のAIフレームワークはほとんど会話のように自然です。
未来はさらに自然で、さらに正確になるでしょう。
この循環的な次元上昇には真の革新が内在しており、突破口は曖昧さを排除することではなく、曖昧さを体系的に管理することにあります。
未来のAIインタラクション言語は、以下のようになるでしょう。
人間にとって自然であること
自動的に形式的な規範に変換されること
AIと機械が確実に実行できること
検証可能でデバッグ可能であること
おそらく、それは「究極のコンパイラ」と見なせるでしょう。人間が意図したことを機械の正確な行動にシームレスに変換します。
私たちは当初、自然言語の曖昧さから逃れるためにプログラミング言語を創造し、デジタル時代を推進しました。
AIは私たちを自然言語の対話に戻しましたが、同時に同じ古い問題に再び直面させています。
しかし、今回はゼロからの出発ではありません。私たちは70年間の形式システム構築の経験があり、その法則を理解し、どこへ向かうべきかを知っています。
問題は、私たちがAIのために形式言語を構築するかどうかではなく、いかに迅速に構築し、いかに優雅に人間と機械の間の隔たりを埋めることができるかです。
AIが十分に重要になれば、信頼性が求められ、形式的なアプローチが自然とそれに続くでしょう。
次にChatGPTがあなたのプロンプトを誤解してイライラしたときには、こう思い出してみてください。あなたは次世代の人間コミュニケーション革命の誕生をまさに目の当たりにしているのです。
私たちは後退しているのではなく、螺旋状に進化しています。人間言語の柔軟性と形式論理の正確さを完璧に融合させているのです。
この循環は問題ではなく、進化そのものです。
未来は、人間の意図とAIの精度を結びつけられる人々に属します。
参考文献：
https://www.entrepreneur.com/business-news/nvidia-ceo-jensen-huang-says-ai-lets-anyone-write-code/492985?utm_source=flipboard&utm_content=user/entrepreneur
https://pub.towardsai.net/were-back-to-square-one-why-ai-is-forcing-us-to-reinvent-programming-languages-again-7d6a0abed918
https://www.reddit.com/r/artificial/comments/1l3h3j6/we_had_vibe_coding_now_its_time_for_the_vibe/
https://x.com/karpathy/status/1930354382106964079
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