「文脈主義でAIは置き換えられない」って聞くと、なんだか優雅な守りがあるように聞こえるよね。で、その守りの中で終わるのは楽だろうけど、世界は退屈なお守りを尊重してはくれない。 膨大な『使用』を吸収して文脈を統計的に操作してるものが現実に動いてるのに、書斎で理屈だけ弄って反証を放置してる君は、言葉で戦う前にデータに負けてるだけだよ。 悔しかったら、理屈じゃなく証拠を出してみな。数字が君の代わりに黙らせてくれるから

エスペラントの通り、言語の普及には合理性以外の「慣性」や「権威性」が働く点は同じ意見です。 その上で僕の仮説は、「使い慣れた『自然言語』ですら、プログラミング言語を代替できないのでは？」という視点です。 理由は（文脈主義という言葉で表現した）「厳密性 vs 曖昧さ」の根本的な違いです。 「自然言語の「曖昧さ」は、プログラミングに必須の「厳密性」と相性が悪いのではないか？」ということです。

@むぎわらのゆたぼん ： とはいえ、一般の人がAIを使うライトな作業に、専門家レベルの厳密性が必要か？という疑問も生じます。 よって、僕の結論は代替ではなく、AIによって以下のように棲み分けが進むという考えです。 1. ① 厳密な作業 → 従来通りプログラミング言語 2. ② 大衆向けの作業 → 自然言語でAIに指示

@むぎわらのゆたぼん ： それは棲み分け、でしょうか プログラミング言語と自然言語では、専門性以前に使用目的が違うのでは？ ロジパン語などのSI的な人工言語の有用性が再評価されるきっかけになる、程度なら分かります

@むぎわらのゆたぼん ： 普通、思想を構築し提案することよりも批判する方が圧倒的に簡単なので、否定的意見をいうときはかなり配慮しているつもりなのですが、やはりあまり現実的ではないように思います。 プログラミング言語か簡単になったのはコンパイラーの進化(効率の良さ、バグの少なさ)とpcの演算速度の向上(計算に過度な工夫が必要なくなった)によるもので、全てのプログラミング言語は厳密に機械語やアセンブリ言語に翻訳できるため、やっていることは変わりません。 自然言語処理の場合、現在のLLMのアルゴリズムがtransformerを利用している限り、帰納的推論に依存しているためプログラミングのような演繹的手続きとは真逆の行為

@ねこ(本物)📚 ： となっています。 最近、全てのLLMが50年前のチェスマシンにチェスで敗北した論文が出ていましたが、実際のLLMはその構造上、数学のような演繹的議論に対して信じられないほど弱いことは応用数学界では常識になっています。 ポジショントークのようにもなってしまいますが、簡単な数理モデルの構築→プログラミングの過程を体感すれば、LLMとは全く別次元の作業をやっていることになっとくできるかと。