AI・機械学習
最新のコーディングエージェントによる、古くて新しいアプリ
Old and new apps, via modern coding agents by Terry Tao (terrytao.wordpress.com)
要約
数学者のテレンス・タオ氏は、最新のAIコーディングエージェントを使用して、古いJavaアプレットを現代のJavaScriptに移植し、成功した経験を共有しています。さらに、AIの助けを借りて、特殊相対性理論やギルブレス予想の可視化ツールといった新しいアプリも開発しました。これらの経験から、AIエージェントはコードの移植や新しいツールの開発において効率的であり、特に補助的な用途ではその利用が有用であると述べています。
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最新のコーディングエージェントによる、古くて新しいアプリ
2026年7月11日
広告 | タグ: AI, アレン・クヌートソン, アプレット, ギルブレス予想 | 著: テレンス・タオ
私は1999年以来、数学の実行と教育を支援する機械について関心を持ってきました。当時、私は複素解析と線形代数のコースのために、興味のある様々な数学的対象(ハニカムやベシコビッチ集合など)を視覚化するJava 1.0のアプレットをいくつかコーディングしました。これはある程度成功しましたが、アプレットのプログラミングには時間がかかり、最終的にはウェブページの標準がこのバージョンのJavaをサポートしなくなり、アプレットは機能しなくなりました。
しかし、ここ数日、私は最新のAI支援を使用して、古いウェブページやブログのデータをより保守しやすいリポジトリに移行するプロセスを開始しました。実験として、エージェントに古いアプレットを最新のサポートされている言語(JavaScriptに決定)に移植するように依頼したところ、数時間でそれが完了し、私の古いアプレットはすべて再び機能するようになりました。さらに、いくつかのグラフィカルなアップグレード(例えば、ベシコビッチ集合アプレットは、元のモノクロバージョンとは対照的に、カラー化されました)も行われました。
特に、1999年にアレン・クヌートソンと私が書いたハニカムアプレットが復活したことを嬉しく思います。これは手作業でコーディングするのが特に難しいものでした。LLMベースのコーディングエージェントは、コードに様々な明白または微妙なバグを作成する可能性があることはよく知られていますが、これら約2ダースのアプレットの移植において、私は1つの軽微なバグしか見つけられませんでした(複素解析アプレットの1つでのドラッグイベントの処理が、メインボックスの外でドラッグしたときに予期しない動作をしました)。実際、エージェントは私が気づいていなかった元のコードの2つのバグを特定したので、コードの品質に関しては結果的に相殺されました。いずれにせよ、これらのアプレットは数学的議論の重要なコンポーネントというよりは補助的な視覚補助として意図されているため、そのようなバグのダウンサイドリスクは比較的低いです。
プロセスは十分に簡単だったので、古いものを移植するだけでなく、新しいアプリのコーディングも試してみることにしました。1999年に、特殊相対性理論の可視化ツールのための野心的なアイデアがありました。これはInkscapeというソフトウェアツールのリリース前でしたが、私が思い描いていたアイデアは基本的に「ミンコフスキー空間でのInkscape」でした。このアプリのJavaコードを書き始めていましたが、コードの複雑さが私には手に余るものとなり、プロジェクトは断念しました。しかし、AIエージェントとの「バイブコーディング」を数時間行った後、1999年に私が持っていたビジョンに一致するアプレットをようやく生成することができ、それは現在ここで見ることができます。エージェントとのコード生成に関する会話の要約は、こちらで見ることができます(多くの退屈な技術的実装レポートを削除するために編集されています)。このアプレットの「アルファ」バージョンについては、ある程度プレイテストしましたが、さらなるフィードバックを歓迎します。特にLLM生成コードであることを考えると、まだいくつかのバグや粗削りな部分があることは間違いありません。
今日のギルブレス予想に関する論文のブログ記事を書いた後、論文とブログ記事に付随するギルブレス予想の可視化ツールをエージェントにコーディングするように依頼できることに気づきました。さらに数時間の会話の後、これは完了しました。可視化はここで試すことができます。ここでも、手順は非常に簡単でした(プロセスのトランスクリプトはこちらを参照)。将来の論文の補足として、このようなインタラクティブな可視化を追加するかもしれません。そのような補足は論文の核心部分にとってミッションクリティカルではないため、LLMエージェントとのガイド付き対話を使用してそのような可視化を生成することのダウンサイドリスクは許容できると考えています。
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