LLMやChatGPTのような新しいテクノロジーが、将来アプリケーション・プログラミング・インターフェース（API）にどのような革命をもたらすかを説明しなさい。これらのAPIがどのように機能するか、例を挙げて説明しなさい。
子供の頃、私はジェットソンズを見るのが大好きだった。大人になり、ソフトウェアを書いたり、システムのアーキテクチャを作成・実装するようになると、ジェットソンズのようなキッチンが実現できる日は来ないと思っていた。
GPT（ChatGPTなど）は私の考えを変えました。

契約上の義務
アーキテクトとして、あなたは弁護士のように考える必要がある。システムやコンポーネント間の契約（API）を定義する。そのAPIが悪用されたり誤用されたりしないか監視する。

私はSwaggerエディタを使ってこれらの契約を定義し、モックアップで示唆された相互作用に一致するようにAPIを書く。私はチームと一緒にデザインを吟味し、APIがユースケースに合うか、パフォーマンスのボトルネックにならないか、シナリオに沿って歩き、その過程でできる限りシミュレーションや自動化を行った。

そして、その過程でできる限りのシミュレーションと自動化を行った。もちろん、最初から完璧だったわけではありません。だから、システムの他の部分へのコストや影響を最小限に抑えながら、APIをどのように進化させるかも考えなければならなかった。APIはいったんデプロイされると、正直な政治家が#憲法を守るように、私が守るものになる。チームはAPIに影響を与える変更には注意しなければならなかった。

APIメッシュ...APIの混乱に近い！
APIはAPIに依存し、APIはさらにAPIやライブラリに依存する。システムが十分に大きくなると、その複雑さがボトルネックになる。小さな変更は大きな波及効果をもたらす。いくつかのアプローチ（連合型#GraphQLなど）は、この複雑さをうまく管理するのに役立つ。しかしそれでも、多くの脆弱性が存在しうるAPIを含んでいる。#アジャイルであろうとなかろうと、複雑なAPIのウェブを開発するのは複雑で、専門的なスキルを必要とし、予期せぬ課題に満ちている。

ChatGPT流キッチンの会話
ジェットソンズのキッチンには多くのシステムがあり、それぞれが様々な部品、センサー、ハードウェア、入力、出力で構成されている。キッチンの独立したシステム間の相互作用の複雑さ、ジェットソンズのキッチンのコンポーネントが様々なベンダーやメーカーから提供されるという事実を考慮すると、伝統的なAPI設計ではビジョンを実現することはできないでしょう。現実的ではない。

さて、APIとジェットソンズのキッチンについて、#chatgpt -スタイルで考えてみよう。

ピザというシンプルなものにしよう。あなた（またはあなたのロボット）はピザを一から作る。

オーブンが冷蔵庫に尋ねる：「ピザができましたね。これが低水分のモッツァレラチーズかどうか教えてください」。

冷蔵庫：「それはモッツァレラチーズですらない。このピザにはミュンスターチーズしか入っていない。30分前に人間が中身を取り除いたので、そのピザにミュンスターチーズが入っている確率はかなり高いです"

厨房から部屋の向こう側を見ているセンサーがここでチャイムを鳴らす。センサー：「このピザの皮はカリフラワーでできているので注意してください。チーズの種類については、ビデオセンサーの判断に同意する。最近、新しいチーズは厨房に入っていません。"

オーブン： "他に知っておくべきことは？"

センサーです：「生地の温度は47Fです。これは、常温の生地を使うという専門シェフのコンセンサスよりも低い温度です。"

オーブン：「素晴らしい。どうすればいいかわかりました。生地の温度が低いので、レシピの温度より少し低めにして調理を始めます。それから下のエレメントの温度を上げ、皮がパリッとするようにします。水分に注意しながら、好ましくない水分のレベルを緩和するために対流を使うかもしれません」。

独立したシステムを契約上結びつけるAPIはどこにあるのか？APIがなくなったわけではない。例えば、オーブンの頭脳には無数のAPIがある（温度コントローラーやセンサーとの相互作用など）。ここで重要なのは、システム間のインターフェイスはもはや固定された硬直したAPIではないということだ。メソッドのシグネチャーもパスもペイロードの仕様もない。その代わり、感覚や能力に関連した会話となる。

脳」とは？
ケンス・アンダーソンの著書『Designing Autonomous AI（自律型AIの設計）』には、複雑なシステムをいくつもの独立した "脳 "に分解する方法がうまく説明されている。彼の本では、それぞれの脳は、#データサイエンス、#機械学習、#データエンジニアリングと結びついた人間の指導によって、独立して開発され、改良されることができる。

What's Cookin'?
私は未来がどうなるのか、ワクワクしている。アーキテクトがAPIに関して複雑なシステム設計をどのように再考するかは、必然的なことだと私は考えている。そして、アマチュアのピザ職人として、GPTに手伝ってもらってもっとおいしい#デトロイトピザを作る日を心待ちにしている。