16/01/29 23:59:55.75 rRJtj3J9.net
＜拡散奨励＞
ｽﾚﾘﾝｸ(bizplus板)
発展シナリオ（全て巨大な計算量を想定、クラスツリー、ライブラリー、APIを毎ステップで全スキャンするイメージなので、即実現は難しい）
① 自動化ツールのさらなる発展によるソースコード自動生成技術と、その進展により開発プロセスの決定木を表す
（深層学習）意思決定システムの開発が可能となる。決定木のパターン認識により、プログラミングを自動化。決定木の生成
は自然言語エンジンをもとに自動生成されるという前提。下のリンクはベースとなりうる基礎技術。（一般なRADの例として
はRuby on Railsや、Spring RooなどのRADツールがある）
URLﾘﾝｸ(en.wikipedia.org)
② AST(Abstract Syntax Tree)、Reflection、MetaModelからの発展。現在でもソースコードの自動生成はあるが、そ
れを意思決定木/深層学習とからめる技術がブレークスルーの要因となる。
③ ①と②にいえる自動化ツールの最適化ではなく、一般用途で汎用性の高いAIの転用、つまり①と②でいう
専門の分類器・識別器、学習器を開発する手間が不要な万能型のAI、例えばJavaDocやJUnit単体・連結等の自動化されたテストを学習教材とできるなど、ブラックボックス化が進む
○AIエンジンの登場時期
・AI開発端末において最低でも５～１０万コアは必要（数日の処理が数時間に短縮）、2018～2020年ごろ（ムーアの法則）
※NVIDIA Pascalアーキテクチャーの最新版の商用化で、トランジスタ数やメモリーは現在の倍に
URLﾘﾝｸ(wccftech.com)
※VoltaとPower9を組み合わせたSummitは2017年に、キャパシティーは最大12倍（NVLINK）
※Voltaは2017年後半にリリースを予定
・DARPA/IBM TrueNorthが一部商用化されるなら、2016年にも登場