arXiv cs.AI· Jeff Shrager, Kent M. Pitman, Mia Golec·· 11 小时前AI 评分24
对模拟编程的程序的“可执行考古”：复活 Heuristic Compiler（1961）与 KBEmacs（1984）
Executable Archaeology of Programs That Model Programming: Reanimating the Heuristic Compiler (1961) and KBEmacs (1984)
AI 导读
研究者以“可执行考古”方法重新运行两个早期程序：Herbert Simon 的 Heuristic Compiler（1961）与 MIT Programmer's Apprentice 项目的 KBEmacs（1984），前者复现了 Simon 1963 年论文中的编译代码，后者复现了其 1984 年 12 月自测的 SQRT 序列。
正文 · AI 翻译
摘要：早期的人工智能程序往往同时也是关于人类如何思考的理论，而能编写程序的程序，在某种程度上也是关于人类如何编程的理论。本文报告了两个此类程序的“复活”，它们提出了两种看似不同的编程理论，且开发目的也大相径庭。第一个是 Herbert Simon 的 Heuristic Compiler（1961），它是一个将编程视为问题求解的实验性模型，运用通用问题求解器的手段-目的分析方法来探究编程任务的本质。第二个是 KBEmacs（1984），它是 MIT 程序员学徒项目开发的智能编程助手的可运行原型，其构建基于这样一种观点：专家程序员能够识别并组合熟悉的模式，即“陈词”（cliches）。它让程序员通过一种风格化的英语命令语言组合陈词来构建程序。我们通过“可执行考古学”的方法来研究这两个系统，即通过运行其原始代码来研究历史上的计算系统，我们将这一过程称为“复活”。我们对 Heuristic Compiler 的复活重现了 Simon 1963 年论文中出现的编译代码，对 KBEmacs 的复活重现了其 1984 年 12 月自检中的 SQRT 序列。将两者并置考察，这两种理论实际上有许多共同之处：Heuristic Compiler 同样通过改编现有例程来工作，而 Simon 后来也主张，仅靠搜索就需要大量的编程知识。为凸显本项目的反身性，我们特意使用了一个现代 AI 辅助编程工具——Anthropic 的 Claude Code（Opus 5.5）——在大量现有软件的基础上完成了大部分细致的复活工作。这两个系统所体现的明确、可执行的编程理论，在当今能力强大得多的 AI 编程助手中已基本缺席。
| 学科： | 人工智能（cs.AI）；人机交互（cs.HC）；编程语言（cs.PL） |
| 引用为： | arXiv:2610.36341 [cs.AI] |
| （或 arXiv:2610.36341v1 [cs.AI] 用于此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2610.36341 由 DataCite 颁发的 arXiv DOI（待注册） |
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来自：Jeff Shrager [查看电子邮件]
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2026年10月26日星期一 22:09:13 UTC（20 KB）
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