ソフトウェアエンジニアとして仕事をしていて求められている能力を正面から発揮したと感じるのは、筋の良さそうな不変条件を見つけたときであり、それに至るために頑張って調査をするとか手を動かしてみるとかするし、筋の良い不変条件が見つかったらあとはそれに沿って手を動かせばものができる。不変条件があることで、それなしでは複雑な状態変化の管理の妥当性を説明できるようになるから。

不変条件を見つけることは昔から他のことよりも難しいことだと扱われてきたように思う。確かそもそも自動的に導出することは不可能である、みたいな定理があったような気がしていて、どこまで行ってもヒューリスティックな対応が必要なものだと信じてきた。

直感的な捉え方と細々とした調整が不変条件を見つけ出すためには必要だと思うのだけど、生成AIはどのくらいまでそれをできるだろうか。また、できる量を増やすために何が体系的に整理されているべきだろうか。

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仕事で久しぶりに生成AIとうまくやれなくて困ったのでした。最初から筋の良い方式でだけ表現するのは効きそうで、例えばRAIIパターンを徹底することで微妙な問題設定をそもそも要求されないようにできるだろう。慣れない論理体系の中で議論することに人間は苦労するけど、AIのパワーは僕をはるかに超えているのでその余剰分を弱い表現力の中で問題を表現することに使ってもらう方が生産的だろう。