【論文瞬読】自然言語プログラミングの新時代到来？CoREシステムが切り開く未来
こんにちは、みなさん。株式会社AI Nestです。
今日は、自然言語プログラミングに関する興味深い研究論文を紹介したいと思います。
タイトル：AIOS Compiler: LLM as Interpreter for Natural Language Programming and Flow Programming of AI Agents
URL：https://arxiv.org/abs/2405.06907v2
所属：Rutgers University
著者：Shuyuan Xu, Zelong Li, Kai Mei, Yongfeng Zhang
プログラミング言語の進化と自然言語プログラミングの可能性
プログラミング言語は、長い歴史の中で、機械語から低水準言語、高水準言語へと進化を遂げてきました。この進化の過程で、常に目指されてきたのは、高度な可読性と利用しやすさです。
そして、この進化の先に見えてきたのが、自然言語プログラミングの可能性です。私たちが日常的に使っている自然言語をプログラミングに活用することができれば、プログラミングの敷居が大幅に下がり、より多くの人々がプログラミングに参加できるようになるかもしれません。これは、プログラミングの民主化につながる可能性を秘めています。
自然言語プログラミングの課題と大規模言語モデルの登場
しかし、自然言語プログラミングを実現するためには、いくつかの課題があります。自然言語は、曖昧性やあいまいさ、冗長性を含んでいるため、プログラミング言語として使うことが難しいとされてきました。
ところが、近年の大規模言語モデル（Large Language Model; LLM）の登場により、この状況が変わりつつあります。大規模言語モデルは、膨大な量のテキストデータを学習することで、自然言語の複雑な解釈を可能にしました。これにより、自然言語プログラミングの実現に向けた道筋が見えてきたのです。
CoREシステム: 大規模言語モデルをインタプリタとして活用
この研究論文では、大規模言語モデルをインタプリタとして用いることで、自然言語プログラミングを実現するCoRE（Code Representation and Execution）システムが提案されています。
疑似コードプログラミング、
フロープログラミングの統一
CoREシステムの中核となるのが、CoRE言語です。CoRE言語は、自然言語プログラミング、疑似コードプログラミング、フロープログラミングを同一の表現形式で統一したプログラミング言語です。これにより、様々なバックグラウンドを持つ人々が、プログラミングに参加しやすくなります。
CoREシステムでは、大規模言語モデルがCoRE言語で書かれたプログラムを解釈し、実行します。さらに、実行時には外部メモリやツールを活用することで、大規模言語モデルの能力を拡張し、より実用的なシステムを実現しています。
CoREシステムの可能性と課題
CoREシステムは、プログラミングの未来を切り開く可能性を秘めています。自然言語プログラミングが普及すれば、プログラミングがより身近なものになり、様々な分野でのイノベーションが加速するかもしれません。
ただし、現状ではいくつかの課題もあります。例えば、プログラムを手動で作成する必要があるため、自然言語の曖昧さが効率性の低下につながる可能性があります。この点については、今後の自動プログラム生成技術の研究に期待が持てます。
みなさんへ
自然言語プログラミングについて、みなさんはどう思いますか？CoREシステムのような研究が進めば、将来的にはプログラミングがより身近なものになるかもしれません。
プログラミングの敷居が下がることで、より多様な人々がプログラミングに参加できるようになれば、今まで思いもよらなかったようなアイデアやイノベーションが生まれるかもしれません。
今後のCoREシステムの発展と、関連研究の進展に注目していきましょう！