2022 年 2022 巻 AGI-022 号 p. 26-
現在、多様なノーコードプログラミングや自動プログラミングのインプリメントが既に存在するが、然しそれらは概ね人間が要件や目的、仕様などを設定するモノが殆どでである。人工知能自身が自発的に対象や目的、解決方法等を定めて、ロジックを創造するようなモノは殆ど目にしない。本書はノーコードプログラミング等の入力となる、その上位概念である要件定義、即ちそれを汎化した課題の認識と解決についての検討を行う。アプローチとしては、ネゲントロピー(ネガティブ エントロピー)の変化量を抽出し、その特異点を以て違和感やストレス(課題)が有るのと等価とする。また変化量の収束を以て違和感やストレス(課題)の解消と等価とする。また事象、知識の組合せの選択肢から適用対象を探索し、適切な組合せを評価をする事を、思索、検討と等価とする。