真理は一つ
ザクッと言うと関数は戻り値を持つ処理のひとかたまり。
なので関数を繋げれば処理を簡潔に記述できる。
言い換えれば条件分岐や反復を隠蔽する記法って事ですね。
判る人には判る。実に科学的です。
メリットとデメリットがあって一般人は理解しにくいでしょうね。
関数型人間は無口で付き合い難いっって感じですかね。
付き合い難さは次の通り。お友達程度で済ませるのが平和。
関数型言語は学者（プログラミング言語を作りたい人たち）の間では人気があります。いろんな作者さんが居て面白い。アニメの世界と同様です。
欧米系はアニメよりアルファベット文字による文化構築が盛ん。
アルファベット文化は１バイト文字の世界では有効だったかもしれませんが、
複数バイト文字（花文字あり）の世界では表現力を阻害してますね。
AIが発達すれば母国語による自然語プログラミングが主流になるでしょう。
それはコンピュータとの会話に繋がります。
ヨウツベでも難解とされてるのがHaskell。手続き型もサポートする等学術から離れて商用も目指してるようです。
ソフト開発現場は柵で雁字搦めなのです。理想は現実化しない。
実社会の人気度はpythonとｃがあれば十分。高位言語pythonをマシン語が吐けるC言語が支える。そんな構図が見みえてきます。
給与を頂ける現場ではJAVA系が圧倒。
pythonで簡潔にサクサクは夢物語。プログラーマは気楽な稼業では無いのです。
関数型言語をすこし掘り下げてみましょう。
若きエンジニアのこの投稿がよくまとまってます。
JAVAの生みの親サンマイクロシステムズはJVM（仮想マシン）のハード実装を考えた事がありました。JAVAのバイトコードを直接実行できるCPU.。
評判が最悪で実現はしませんでしたね。
CPUメーカーでもあったのでそこからは凋落の一途。
もしうまくいってたらスマホのCPU独占できてたかも。
pythonでAI言語開発の緒に付いたかもしれません。
AIは次なるプログラミングの闇。
AIの世界はあいまい。デジタルな手続き型言語では到達できません。
画像認識とかの末端の低次元なAIではなくてもっと上層のAIについては、
せめて自然言語処理を正確に行えなければ次は無い。
話が出来なきゃほんと話にならんよ。
人類はCPUのアーキテクチャは進化さず微細化と高クロック化に邁進。
台湾のTSMCが大成功したわけです。ここに来てコスト的に微細化も限界。
陳腐なCPUアーキテクチャでAIをなんとかしようとしてますが、莫大に電気を食います。
高額な航空機には自動運転が装備されてます。
なので金かければなんとかなる世界ではあります。
でも自動運転装置があまりに高額だと人を雇った方が安上がり。
電気自動車社会と自動運転は庶民の夢ですが車載のバッテーリーだけでAIがどこまで働けるか？自動運転するための外界認識だけで莫大な情報量です。
そしてそれはほとんど捨てられる情報なので車内で完結させないといけません。
動物の脳は大したエネルギーを使わず自衛本能としてそれを実現してます。
車庫入れやら駐車だったらAI使わないほうがアプリは楽に出来ます。
AIに車庫入れと駐車を学習だけでマスターさせるのはかなり大変。
いろんな状況下で人間が何回も実演して見せないといけないんですよ。
沢山の動画を解析して運転方法を自己学習。学習結果のテスト。
学習済みの知識ベースはオブジェクト指向的に継承して利用できる。
コピーフリーな知識？もしそうなるなら人類はハッピーだけど企業は不幸。
自動運転技術は人類共有の知識で公共物。そんなことは誰も考えては居ない。
自動運転出来たら儲かる。だから躍起。人類は欲望でのみ動く。
自動運転は良くてアンドロイドみたいに無償で配られるけど実装と責任は各メーカって感じかな。得た知識を配布する仕組みが重要だね。軍事用の知識は特に取り扱い注意。
テスラーが自動運転を完成させたとしてもそれを搭載するのはテスラー車だけ。
テスラーがアンドロイドにならないとしたら。自動運転に明るい未来は無い。
アンドロイドは過去の資産の寄せ集め。自動運転は人類の全く新しい試み。
アップルは自動運転を棚上げにしました。
M3チップを開発できるアップルですが可能性あるAIチップはなかなか出しません。
市場価値があるAI半導体の開発には１０年以上掛かると思います。
生きて見届ける事はできないでしょう。
おしまい。