本日のお題：地道にコツコツとは何か
いきなり成果を求めるのでなく
段階的に積み重ねることが
コツコツだけれども
これって地味で
面白みに欠けて
やる気が起きない作業です。
よく例えにあるように
単なる「レンガ積み職人」になるか
「大聖堂を立てる一人」になるかの
違いのように、気持ち一つで
変わるものです。
やる気とは
タイヤの空気圧のようなもの。
適切な空気圧なら燃費はよいです。
● コツコツとは、記録の積み重ねです。
少し試して、結果を記録し
問題点を改善して、再度試してを
繰り返して、徐々に
求める内容に近づけていく、
レンガ積み以上に地道な作業です。
そして確実な手段でもあります。
今年の新人も、
ほぼ実践投入されたことでしょう。
「急げ」と言わず、
「記録しつつ確実に」と語り
間違いを指摘するなら
「改善策」を授け
戦力として、カウントできるように
導くべきです。
※ 新人に限らず、不慣れな人にも。
AI関連の開発言語としては
Python
Java
C++
C#
などが使われていると思います。
・クラス
・インスタンス
・オブジェクト
のオブジェクト思考の概念を持った
これらの言語だけが
これからの主流であり続ける根拠は
全くありません。
変わり種のように言われるAdaも
厳格な型付け、モジュール化、オブジェクト指向などの特徴を
備えています。
特に、
・クラス（設計図）が実装されていないことで
主流からはずれたように言われている
prologについて
個人的には、再評価すべきだと考えます。
※ そのまま使おうという意味ではありません。
※ 直感的にわかりやすい点を評価しています。
オブジェクト思考の概念が普及する前の言語には
FORTRAN
COBOL
など、未だに一部の基幹プロジェクトでは
その根幹部分を担っている言語も存在します。
「設計図」（ドキュメント）は大事です。
クラス概念のない古い言語の場合
多くの人員と時間をかけて
文書化し開発していました。
しかし、設計図通りに
作られているかどうかを
確かめることは、困難な作業でした。
だからこそ
オブジェクト思考の概念を持った言語が
今日の主流ですし
しばらくは、このままでしょう。
その意味で、
prologのような新たなユーザーよりの
AI関連開発言語は、登場を期待されていると思います。
※ ATMは、AI向きな装置です。
最近は便利になり
https://bard.google.com/
で、例えば
「家系図をPythonで作った例を見せて」
と問えば
おおまかな例を得られます。