Laut einer Arbeit auf arXiv (Rubrik cs.AI) wurden zwei frühe KI-Programme, die selbst Programme schreiben, wieder zum Laufen gebracht: Herbert Simons Heuristic Compiler von 1961 und KBEmacs von 1984. Die Autoren sehen beide auch als Theorien darüber, wie Menschen programmieren.
Was ist KBEmacs?
KBEmacs war ein funktionierender Prototyp eines intelligenten Programmierassistenten aus dem Projekt Programmer's Apprentice des MIT. Die Idee: Erfahrene Programmierer erkennen vertraute Muster, sogenannte Clichés, und setzen sie zusammen. Entsprechend baute man Programme auf, indem man Clichés kombinierte – über eine stilisierte englische Befehlssprache.
Der Heuristic Compiler als Gegenstück
Simons Heuristic Compiler verfolgte einen anderen Zweck: Er modellierte Programmieren als Problemlösen und nutzte die Mittel-Zweck-Analyse des General Problem Solver. Vereinfacht gesagt vergleicht dieses Verfahren den aktuellen Zustand mit dem Ziel und sucht Schritte, die den Abstand verkleinern.
Ausführen statt nur lesen
Die Methode heißt Executable Archaeology: Historische Systeme werden untersucht, indem man ihren originalen Code ausführt (Reanimation). Der Heuristic Compiler erzeugt so den kompilierten Code aus Simons Aufsatz von 1963. KBEmacs reproduziert die SQRT-Sequenz seines Selbsttests vom Dezember 1984.
Im Vergleich haben die Ansätze mehr gemeinsam als gedacht: Auch der Heuristic Compiler passt vorhandene Routinen an, und Simon argumentierte später, dass Suche allein viel Programmierwissen voraussetzt.
Was bedeutet KBEmacs für Nutzer?
Für die Detailarbeit setzten die Autoren bewusst Anthropics Claude Code (Opus 5.5) ein. Ihr Fazit: Die expliziten, ausführbaren Theorien des Programmierens fehlen in heutigen, leistungsfähigeren KI-Assistenten weitgehend.
Für Entwickler kann das ein Anlass sein, zu fragen, welches Musterwissen ihre Werkzeuge ausdrücklich abbilden. Praktische Empfehlungen nennt die Zusammenfassung der Arbeit nicht.
