今こそLISPだろ？

OpenAIが数学の難問『ナビエ–ストークス問題』の証明を公開した。流体の動きを表す方程式で、滑らかな外力を加えると、エネルギーは有限のまま、有限時間で速度が際限なく大きくなる例を示したという。注目は、証明の文書だけでなく『Leanで形式化された版』も同時に公開したことだ。Leanは数学的な証明を機械にチェックさせるシステム。前提と論理を記述すれば、コンピュータが「この証明は成立するか」を自動検証する。つまり『解答と検品セット』で提供されたわけだ。研究プロセスでは、約1万のエージェントをグループに分け、別々の方針で研究させ、各グループの成果をCodexで整理して次の指示に入れた。

ここで蘇ったのは、1960年にJohn McCarthyが開発した『LISP』という古い言語の発想だ。括弧が多いから時代遅れと思われているLISPだが、本来の目的は『推論の材料を式にして、機械で操作・推論するため』だった。つまり、命題や証明を、プログラムでいじられるデータ構造として扱いたかったのだ。AIが証明を『作る』ようになった今、その証明を『検証する』『部分を取り出す』『組み替える』ことが必要になり、60年前のLISPが取り組んでいた課題が急に実用的になった。言語は入れ替わったが、『式としての構造を機械で扱える』という発想は里帰りしている。

ビジネスの現場では『AIが資料や提案を作ったら、それで終わり』という運用が増えている。だが、検証する必要があれば、そのAI成果物が『検査可能な形』になっていないと後で手作業の修正が増える。企画書ならテンプレート化、データなら仕様の明記、複数の判定が必要なら決定ツリーを同時に作成する。再帰的な判断が必要な営業判定や稟議フローも同様だ。部品検査と製品検収を分ける発想は、AI時代の品質管理の基本になる。