JavaScriptによる機械学習の未来(TensorFlow.js)と関数型プログラミング
今から３年も前になるが、2015年末にGoogleが TensorFlowを発表したとき、率直な感想は「ああまたこんなものが出たのか・・・」だった。
そもそも自分の好きなプログラミング言語として、
1位 JavaScript/最近では特にTypeScript+VisutalStudioCodeの支援が驚異的
2位 Haskell 理論寄りの話題には事欠かないから
といった感じ。
PythonはSTEM(科学技術分野)でデファクトスタンダードであり、数学、確率統計、機械学習のライブラリもコード資産も情報も豊富でやったほうが良いとはわかっており、食わず嫌いは良くないとも思い好きになろうとしたが、バージョン２と３の互換性が致命的になくて苦労したり、まあいろいろな理由で結局好きにはなれなかった。その頃ちょうどJavaScriptがES6に進化し、特に関数型プログラミングでの記述力表現力が飛躍的に向上していたし、TypeScriptの登場、Reactの登場、AtomEditorの登場とJavaScript界隈もそうとう賑わっていた時期と重なったというのも大きい。今でもろくにPythonのコードは書けないだろう。
（追記 いきなり書けるようになりました）
TensorFlowも例に漏れずPythonベースだったので、ああまたか、でもメインストリームだから仕方ないか、という諦めの感想と同時に、しかしPythonがJavaScriptも含め他の言語より殊更優れているようにはどうしても思えないのに、ただ単にいつもの歴史的偶然からSTEMのメインストリームになっていることについては不条理感と不満はあった。いつも思うのだが、このSTEM界隈で必然性や合理的理由に欠ける大勢による後追い現象はろくなものはないと思う。
基本的に自分の機械学習への取り組みについては熱中したり熱中しなかったりで普通に2,3年いや3,4年の周回遅れをとっては、また熱中して最先端に追いつこうみたいな繰り返しだ。さすがに3,4年も周回遅れだと、ありがたいことにその期間にそれなりのブレークスルーもあって面白い。逆に言うとそれくらい寝かさないと情熱が続かない程度にしか機械学習にコミットしていないのだけど、根本的にしっくりこないことが重なり興味と情熱が下火になってしまう。
根本的にしっくりこないこと、というのはどういうことか？
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