先日のJJUG CCC 2023 Fallの懇親会でクソコードを研究しているという学生がいたのだけど、クソコードの研究は難しいという話をした。 人工的にクソコードを再現しても、あの野生のクソコードのクソさには全く足りないわけで。 トルストイが言うように「すべてきれいなコードは互いに似通っているが、クソコードはそれぞれにクソの趣を異にしているものである」なので、なかなか「これがクソコード」のように類型化するのも難しい。 典型的なクソコードを書いてみても、なんだかきれいなクソコードができてしまう。 クソコードはネットに出回らないので、資料の収集もまた難しい。ネットにないということは、ネットの情報に基づいている「AI」もホンモノのクソコードには触れていないことになる。 クソコード収集サイトをつくっても、実際のクソコードは業務固有処理も含まれるので、掲載できる形に整理していくと本来のクソさが薄れて

アマチュア驚き屋のきしだです。 ChatGPTが画像入力に対応するよという話があって、来週くらいに使えるようになるかなーと思ったら、もう使えるようになってました。 で、写真から「カレー食べてる男の人です」くらいを言えるイメージで試してたら、なんかふつうに画面設計やクラス図からコードを書いていてびっくりしてしまいました。 まあ、起きたらこういうのが来てたわけですね。 で、まあ試してみて「あぁ、いままでのマルチモーダルよりちゃんと画像認識してるなー」くらいに思ったわけです。 で、NetBeansでの画面設計を読ませてみたらこう。 こういうコードが生成されました。 import javax.swing.*; import java.awt.*; public class SimpleForm { public static void main(String[] args) { JFrame fr

コミュニティノート、案の定暴走している。 どんな改悪、利用制限よりも大きくTwitter*1を壊してるんじゃなかろうか。 ※ 2024/3/12追記 コミュニティノートの、「追加の背景情報が必要ない理由を説明するノート」がうまくまわって、初期に見られた正義の暴走のようなノートは表示されないようになってきています。 コミュニティノートは、多数派に有利な仕組みです。 「コミュニティノートでは、さまざまな視点を持つユーザーにとって役に立つノートが特定されます」 となっていますが、多数派であればさまざまな視点を持つユーザーが確保しやすく、逆に少数派は視点が収束する傾向があるので不利になります。 そのため、なんらかの不満をもっているけどその不満を表明して言葉にするとだいたい間違っているという層には非常に居づらくなっています。 「間違ったツイートをしなければいい」のような発言をみかけるけど、裏を返せば

ChatGPTが思いがけずいろいろなことを人間より賢くやっているのを見てシンギュラリティという言葉を使う人が増えたように思いますが、逆に、シンギュラリティは来ないのではという思いを強くしています。 まず、この文章でのシンギュラリティがなにかという話ですが、レイ・カーツワイルが「シンギュラリティは近い」の1章の終わりで「さあ、これが特異点だ」といっている特異点、そのシンギュラリティです。 シンギュラリティは近い―人類が生命を超越するとき 作者:レイ・カーツワイルNHK出版Amazon この特異点は単にAIが人間より賢くなるというだけではありません。人間より賢くなるだけだと、便利な道具が増えるだけなので、大騒ぎするほどの変化は起きません。人の仕事を奪うといっても、蒸気機関ほどでもないですね。印刷機などと並んで、人の生活を変える転換点にすぎず、ただひとつの点をあらわすシンギュラリティには なりま

2010年代前半にKotlinが2011年、TypeScriptが2012年、Swiftが2014年、Rustが2015年と、新しいプログラミング言語が立て続けに発表されていましたが、そこを最後にみんなが話題にするような言語は出てきていません。 なんでだろうと、思いつく要因をあげてみます。 ※ 追記2023/5/11 わざとなのか「みんなが話題にするような」を無視してツッコミ入れてる人いるのだけど、言い換えれば「新しい言語が出てもみんな話題にしない」という話です。 プラットフォーム用の言語が出そろった Kotlin、TypeScript、Swift、Rustが2010年代前半に出てきましたが、これはJVM(Android含む)、ブラウザ、Appleデバイス、ネイティブといった代表的プラットフォームでほどほどの言語が出そろったということではないかと思います。 結局のところプログラミング言語は

ChatGPT、人気ですよね。 そして、こんなに賢いAIが現れたら人間の仕事はなくなるような気がしてしまいます。 そこで、ChatGPTに負けないためにどうしたらいいか考えてみます。 ※ChatGPTに負けない必要があるのか、というのはまた別の話。 原理、原則を知る ChatGPTは膨大な知識をもっています。これを人間が対抗するのは無理です。そこで、論理などの原理、原則を知ることで知識量を補っていきます。 たとえば「カラスは暗いところで見づらい」「タイヤは暗いところで見づらい」「黒いコートは・・・」のように暗いところで見づらいものについて多くの情報を覚えておくのではなくて、「黒いものは暗いところで見づらい」という原則をしっていれば「カラスは黒い、ということは暗いところで見づらい」「タイヤは黒い、ということは・・・」「黒いコートは・・・」のように類推することができるようになります。 さらにこ

もうなんかどこもかしこもChatGPT、という感じで流行ってますね。といいつつ、ぼくも割とChatGPTのブログ書いてます。だっておもしろいもん。 そして、多くの人が触って、今のAIの特性みたいなものに気づく人が多くなってるように思います。 世の中でAIが流行りだして画像認識だったり音声認識だったり、データ認識系がまず流行りました。 画像に映ってるものがなにかを識別してくれるというのは当時はすごいなと思ったものの、その結果をみても「うまく認識できないものもあるね」という感じでした。 「あぁこういう間違いするんだ」というのもあったけど「錯覚しやすいのね」くらいの感じだったと思います。「錯覚」するのがすごかったりするのだけど。 そもそもとして、画像認識や音声認識を実際に直接触るのは技術者くらいのものなので、普通の人は「alexaがテレビの声に反応してる」みたいなアプリケーションが失敗するという

ChatGPTのヤバいところは、論理処理が必要だと思っていたことが、じつは多数のデータを学習させた確率処理で解決可能だと示したことだと思います。 たとえば、このように正規表現にマッチする文字列を生成するには、特別に専用の論理処理が必要だと思っていました。 前のブログのときには特殊処理が必要だと考えてましたね。 ウソはウソと見抜ける人じゃないとChatGPTを使うのは難しい - きしだのHatena けど、123_45678world.mdはマッチするのにマッチしないと言っているので、そのような誤りが入ることを考えると、どうも確率処理だけでやっているようです。 考えてみると、3層以上のニューラルネットであれば論理素子を再現できるので、ディープラーニングで論理処理を模倣することは可能なんですよね。 バックプロパゲーションでニューラルネットの学習 - きしだのHatena そもそも論理は、多数の

おそらくリファクタリングの工数を確保する説得力のある材料がほしくて、リファクタリングの効果をどう示すか悩んでる人がいたのですが、リファクタリングって非開発者に示せるような数字だすのは難しいよねという結論になったので、そのまとめ。 工数としてはコード管理費みたいな感じで乗せるのがよさそう。 まず、リファクタリングはそれ自体では価値を示せません。人工衛星に搭載するプログラムで、動きだしたらメンテナンスできないようなコードを最後にリファクタリングしたとして、どのような価値を示せるかと考えると想像できるのではないかと思います。 なのでリファクタリングの価値というのは、その後で新しいコードを追加したり既存のコードを変更したりといった作業がどれだけ作業時間短く品質高くなったかという間接的な指標で測ることになります。 ここでまず、最初のコードを書いた人とリファクタリングする人が同じなら、そこまで保守性か

1990年代にオブジェクト指向分析・設計の方法論がめちゃ流行ったことがあります。 ただ、そのブームが終わって、後続となるような方法論が流行ることはありませんでした。 で、なぜなのか考えていたのですけど、オブジェクト指向方法論のウリは分析段階で出てきたオブジェクト(といいつつクラス)がコードにそのまま引き継がれるというものでした。ようするにオブジェクト指向方法論というのはコードのスケッチを書いて詳細化していくというものだったのです。 しかしながらこれは、スケッチとして書いた分析・設計が間違っていればコードも間違うわけで、強くウォーターフォールの性質をもつものでした。 結局のところスケッチの妥当性というのはコードを書かないと検証ができません。分析・設計段階で見出されたクラスが妥当かというのは、コード書かなければわからなかったのです。逆に、コードを書けば妥当かどうかわかります。であれば、最初から

定期的にオブジェクト指向disを書いてしまってるのだけど。 とりあえずオブジェクト指向の話をすると定義が人によって違いすぎるので、改めてここでの定義を書いておくと 、基本的にはOMTの「データ構造と振る舞いが一体となったオブジェクトの集まりとしてソフトウェアを組織化すること」 に従うのですが 「1990年に流行りソフトウェア開発のすべてを飲み込み、いまとなっては人それぞれ定義が違って技術的議論に使えなくなった、主にオブジェクトを基本単位としてプログラムを整理するやりかたを指すマーケティング用語」 という感じです。 ほとんどの場合で人によってオブジェクト指向の指す範囲が違いすぎて、技術的知見の共有には使えなくなっています。でも、いずれの定義にしろオブジェクトを基本単位にするというのは重要ではないかと。 ソフトウェアの組織化の単位としてオブジェクトを使うというのが大事で、データの搬送に構造体代

新元号対応はNewEraという仮の元号で対応が進んでいるので、試してみました。 おそらく、実用では使えない場面がある仕様になっています。 なので、元号対応が必要そうな人は、早めに試して声をあげる必要があると思います。 ビルドする ※ 2018/6/16追記 ea18が出ているのでそのまま試せます Masterブランチに取り込まれているので、明日あたりにでてくるea18で使えるようになると思いますが、いまは自分でビルドする必要があります。 ビルドについては、こちらを参考にしてください。ここに書いてるのとは違って、リポジトリはhttp://hg.openjdk.java.net/jdk/jdkです。 http://d.hatena.ne.jp/nowokay/20171104#1509753358 使ってみる JShellで使ってみます。 jdk $build/macosx-x86_64-no

あけましておめでとうございます。 どこぞに、正月３日に起こった出来事が１年を決めるという話が流れてましたが、そうすると今年は１年、夜中にZ80アセンブラを書いて昼間寝る感じになるんでしょうか・・・ 書いてたのは、こんな感じで誤差拡散でカラーテーブルを表示するプログラムです。 まずは素直なカラーテーブル 最初、年末に何を思ったかこんな感じのカラーテーブル表示プログラムを作りました。MSX2は赤緑8階調、青4階調の256色を同時表示できていたので、それを表示するとこうなるのです。 100 DEFINT A-Z 110 SCREEN 8 120 FOR I=0 TO 15 130 R=(I MOD 8)*32 140 B1=INT(I/8) 150 FOR J=0 TO 15 160 LINE (I*16,J*13)-(I*16+15,J*13+12),R+B1+(J MOD 8)*4+INT(

金曜日の「プログラマのための数学勉強会＠福岡」で乱数の話をしてきました。 プログラマのための数学勉強会@福岡 #3 - connpass で、乱数の生成だとか、クイックソートや素数判定などの乱択アルゴリズムの話とかをしました。 乱数タノシイヨ 乱数のたのしい話 from なおき きしだ その中で、遺伝アルゴリズムで巡回セールスマン問題(TSP)を解くというのをやってみました。遺伝アルゴリズム、すいぶん昔から名前は知ってて、どういうアルゴリズムかも知ってて、実装もそんな難しくないと知りつつ、書く機会がありませんでした。なので、この機会に書いてみようと。 とりあえず最初に完全にランダムでTSPを解いてみます。 TSP with random ぐちゃぐちゃですね。 下部のグラフはその時点での最短距離。最初に距離が短いものをみつけていくけどだんだんみつかりにくくなる、という感じになっています。 1

子どもへのプログラミング教育は早ければ早いほどいいというものではない。 最近子どもへのプログラミング教育が話題になることが多いけど、恐らく小学３年生までの子どもへの効果はほとんどなく、小学４年生でもほとんどの子どもには難しいと思う。 人間の知能の発達には段階があって、必要な段階に達していないうちにそれが必要な教育を行っても効果は望めない。 まず、なんでこのエントリを書いたかというと、プログラミングには適した発達段階があるということを知らないと、その発達段階に達する前にプログラミング教育を行って、もちろんプログラミングは出来なくて、その子には適性がないという判断をしてしまうとうことが起きてしまうんじゃないかと思ったからだ。 まだ適した段階まで来てないだけなのにプログラミング教育をして失敗して「この子にはプログラミングができなかった/興味をもたなかった」という実績を作ってしまうことによって、将

最近会った人とよく話すのが、ソフトウェアプロセス技術がロストテクノロジーになってるんではないかということです。 ソフトウェアプロセスというのは、「プロセスがよいソフトウェアをつくる」という前提のもと、どのようなタイミングでどのような成果物を作り、どのような管理をし、どのように検査をしてソフトウェアを作るかという手順です。 そして、プロセス技術というのは、そのようなプロセスを構築し運用し改善する技術です。 このようなソフトウェアプロセス技術は、1995年くらいから2000年くらいにかけて盛り上がり広まりかけたのですが、そのタイミングでWebが広まりはじめ、「Webは進化が速い」「作るものがどんどん変わる」などを合言葉に、「アジャイルプロセスを採用する」という名目でなんら管理されないプロセスが普及しました。その結果、プロセス技術は完全に下火になっているように思います。 もちろん、Webの発展段

2005年くらいから、コンピュータの性能には余裕があるので、プログラムの効率が多少わるくなってもプログラムが組みやすく人間の能力が発揮できるほうがいいという傾向が強くなりました。 プログラムはサーバーで動かすものであり、サーバーの制約はネットワークとストレージでCPUやメモリには余裕があったためです。 また、世の中は、ITのない世界からITのある世界への変化の中にあって、サーバーでの情報処理やネットワークをサービスとして提供することで、世の中が変わっていきました。 そういった状況であれば、プログラムが組みやすく、思ったとおりのサービスを思った時期に提供できるということが大切になっていました。どんなに未完成でも、新しいアイデアをいち早く見て触ってもらうということが大切だったからです。 しかし、もうすでに世の中は、ITがある世界に変わりました。 もちろん、より便利な情報処理サービスも今後でてく

プログラムがまだ不慣れな人が「プログラムちょっとわかるようになったけど、まだぜんぜんオブジェクト指向とかできてません」のように言ったり、ちょっと慣れた人が「このソース、ぜんぜんだめ。オブジェクト指向ができてない」にようなことを言ったり、まるで、オブジェクト指向ができてるかどうかがよいプログラムかどうかを表すことになってるようだ。 Javaのアルゴリズムの本に、「Javaなのにオブジェクト指向ができていない」のような書評がついているのを見たときには、お前は何を求めてるんだと思ったりもした。 そのようなオブジェクト指向は、窓から投げ捨てるべきだ。オブジェクト指向はプログラムのよしあしの基準にならない。 むだにHogeインタフェースとHogeImplクラスがあったり、むだにnewするだけのcreateメソッドがあったり、どこで値が設定されてるかわからないオブジェクトがひきまわされてたり、ソースコ

ここまでのあらすじ 我々の住むソフトウェア業界は、SI、サービス・パッケージ、ユーザー企業という大小３つの大陸にわかれ、時々いさかいがありながらも平和に暮らしていた。 そして、我々の住む世界とは別に、同規模の技術者が暮らす、組み込み業界という世界の存在も知られていた。 組み込み業界は、存在はすることは確かなのだが技術者の姿は見えず、そのプロダクトの存在も、わかるものにしかわからないのであった。 我々は、組み込み業界と交信できる唯一の手段、C言語を使って、その世界の住人と交信するしかなかった。 しかしあるとき、FPGAという次元ホールをみつけたワカモノ達が、組み込み業界に迷い込んでしまう。ワカモノ達の前に立ちはだかる屈強な組み込み技術者。彼らの前にワカモノたちは、あるものは倒され、あるものは捕らわれ、そして、命からがら表の世界に逃れてきたワカモノも「べり・・・ろ・・ぐ・・・」というナゾの言葉

特に学術的にソフトウェア工学に触れたことはないのですが、むしろそうではなく現場にいる身としては、ソフトウェア工学は失敗しているように見えます。 「成功していない」ように見えるのではなく「失敗している」ように見えるのです。 もちろん、いまソフトウェア開発で使う技法やツールなど、ソフトウェア工学の産物はたくさんあり、現在のソフトウェア開発がソフトウェア工学から生まれたもので支えられていることには間違いありません。 でも、そうやって築き上げてきたものが、1999年以降ガラガラと崩れて、そしてうまく再構築できていないように見えます。 1999年、なにがあったかというと、XPエクストリーム・プログラミング入門という本が発行されたのです。リンク先は2版ですが、日本語版でも初版は2000年12月になっています。 ここからソフトウェア工学がガラガラ崩れた気がしています。 では、ここまでソフトウェア工学がど