DBR（Define by Run)はDSLの進化

ここ数日AIツールについて調査をしてきた。
完全に周回遅れだ、とはいっても旧AIを３０年前の雑誌は購入して来て、何時かはAI時代を夢見てIT業界で働いてきた。

今のAIについてここ１年ほど距離を置きながら考えていた。
まずはTensorFlowの書籍を購入し、少し旧いが集合知の書籍も読み直してみた。
技術的には非常に簡単な理論で容易にイメージが湧く説明ばかりで、一体なにがこう騒いでいるのか、又マスコミ先導の流行りごとではないかとも考えていた。

そんな時、PyTorchのNN技術に興味を強く感じ実際に試すことにした。

すると今までと全然違う衝撃の感覚を受けた。
IT業界で今までほとんどどの工程にも現場で経験して来た感覚とは違う感覚に出会ったのだ。
どんなプログラム言語もほとんど理解できるようにしてきた。
なのに全く違う思想でAIツールは作られているではないか。

PyTorchのフレームワークは
「Define by Run」(定義をRunで掛（X)けること）
なのであるが、これは定義するだけで動作してしまうことを指している。それもGPUの上で並列に動作されることを約束してくれる。いまはまだGPUの値段が１０万円クラスのコストだが、今後数年でもっと安価な時期も来ると容易に予想される。
そうなると、今よりももっとDBRの思想が進化することになる。

加えてGitHubでこぞってコードがオープン化している、こんな時DBRでは何が重要なのか、書くことから見て考えることにシフトすることが予想される。DBRはDSLのフレームワークの進化版なので、よりITの現場に影響することは大きい。

これが単なるプログラム言語の話しならともかく、ツールで簡単に利便性の高い数式が扱えるのだ、いままでどんな職業が影響するのか巷では騒がれていたが、本当に違いがでてくるのは、そして進歩しなければ行けないのは、IT業界ではないかと、強く思うようになった。

今までは遅かったり、メモリが気になってできなかったことが、理想的な公理的設計さえできれば、後は自動化されることになるし、設計の証明も行えるようになる。
残りはセキュリティの問題だけかもしれない。

今まで、宣言的プログラムを指向してきたが、どうやらDBRが今後は主流になると考える今日このごろです。