第5世代コンピュータシステム

第五世代コンピュータシステム（FGCS、日本語：第五世代コンピュータ、ローマ字： 第五世代コンピュータ）は、1982年に日本の通商産業省（MITI）が開始した10年間の計画で、超並列コンピューティングと論理プログラミングに基づくコンピュータの開発を目的としていました。このプロジェクトは、スーパーコンピュータ並みの性能を持つ「画期的なコンピュータ」を開発し、人工知能の将来の進歩のためのプラットフォームを確立することを目的としていました。FGCSは時代を先取りしていましたが、その野心的な目標は最終的に商業的には失敗に終わりました。しかし、理論レベルでは、このプロジェクトは並行論理プログラミングの発展に大きく貢献しました。

「第五世代」という用語は、システムの先進性を強調するために選ばれました。コンピュータハードウェアの歴史において、コンピュータには4つの「世代」がありました。第一世代は真空管、第二世代はトランジスタとダイオード、第三世代は集積回路、そして第四世代はマイクロプロセッサです。以前の世代は単一のCPU内の論理素子数の増加に重点が置かれていましたが、当時は第五世代では膨大な数のCPUを用いることで性能が向上すると広く信じられていました。

背景

1960年代後半から1970年代初頭にかけて、コンピュータハードウェアの「世代」について多くの議論がなされ、当時は通常3世代に分類されていました。

  1. 第一世代：熱電子真空管。1940年代半ば。IBMは真空管をプラグイン可能なモジュールに組み込むという先駆的な技術を開発しました。IBM 650は第一世代のコンピュータでした。
  2. 第二世代：トランジスタ。1956年。小型化の時代が到来。トランジスタは真空管よりもはるかに小型で、消費電力と発熱量も少ない。個々のトランジスタは回路基板にはんだ付けされ、裏面にステンシル印刷された導電パターンによって相互接続された。IBM 7090は第二世代のコンピュータであった。
  3. 第三世代：集積回路（複数のトランジスタを内蔵したシリコンチップ）。1964年。先駆的な例として、IBM 360/91に搭載されたACPXモジュールが挙げられる。このモジュールは、セラミック基板上にシリコン層を積層することで、1チップあたり20個以上のトランジスタを収容し、これらのチップを回路基板上に集積することで、かつてないほどのロジック密度を実現した。IBM 360/91は、第二世代と第三世代を融合したコンピュータであった。

この分類では、金属ギア ( IBM 407など) または機械式リレー (Mark I など) に基づく「第 0 世代」コンピュータと、超大規模集積回路 ( VLSI ) 回路に基づく第 3 世代以降のコンピュータは除外されています。

ソフトウェアにも、並行した世代がありました。

  1. 第一世代:機械語。
  2. 第2世代:アセンブリ言語などの低レベルプログラミング言語。
  3. 第 3 世代: C、COBOL、FORTRANなどの構造化された高水準プログラミング言語。
  4. 第4世代：「非手続き型」の高水準プログラミング言語（オブジェクト指向言語など）。[ 1 ]

1970年代までの数世代にわたり、日本はアメリカやイギリスの先導に倣ってコンピュータを開発してきました。1970年代半ば、通商産業省は欧米の先導に追随するのをやめ、小規模にコンピュータの将来を模索し始めました。通商産業省は、財団法人日本情報経済社会推進協会（JIPDEC）に将来の方向性を示すよう依頼し、1979年には産業界や学界と連携してより深い検討を行うため、3年間の契約を締結しました。この頃から「第5世代コンピュータ」という言葉が使われるようになりました。

1970年代以前、通産省の指導は、鉄鋼産業の発展、石油タンカーの建造、自動車産業、家電製品、コンピュータメモリの発展といった成果を上げました。通産省は、未来は情報技術の時代になると確信していました。しかし、日本語、特に書き言葉は、コンピュータにとって障壁となっており、現在もなおその障壁となっています。[ 2 ]これらの課題を受けて、通産省は専門家の支援を求める会議を開催しました。

この初期プロジェクトの主な調査分野は次のとおりです。

プロジェクト開始

目的は、並行論理プログラミングを用いた人工知能アプリケーション向け並列コンピュータの構築でした。このプロジェクトは、従来のファイルシステムではなく、大規模データベース上で動作するスーパーコンピュータ並みの性能を持つ「画期的な」コンピュータを想定し、論理プログラミング言語を用いて超並列コンピューティング／処理によってデータの定義とアクセスを行うという構想でした。彼らは、100M LIPSから1G LIPSの性能を持つプロトタイプマシンの構築を構想していました。ここでLIPSとは、1秒あたりの論理推論能力のことです。当時の典型的なワークステーションマシンの性能は約10万LIPSでした。彼らは、このマシンを10年間かけて開発することを提案しました。3年間を初期の研究開発に、4年間を様々なサブシステムの構築に、そして最後に3年間をプロトタイプシステムの完成に充てるというものです。1982年、政府はこのプロジェクトを推し進めることを決定し、日本の様々なコンピュータ企業との共同出資により、新世代コンピュータ技術研究所（ICOT）を設立しました。プロジェクト終了後、通産省は新たな「第6世代」プロジェクトへの投資を検討しました。

エフード・シャピロは、このプロジェクトを推進する根拠と動機を次のように述べている。[ 3 ]

日本がコンピュータ産業のリーダーとなるための取り組みの一環として、新世代コンピュータ技術研究所は、知識情報処理システムに適用可能な大規模コンピュータシステムの開発に向けた革新的な10カ年計画を開始しました。これらの第5世代コンピュータは、論理プログラミングの概念に基づいて構築されます。日本は海外の知識を搾取するだけで、自国の知識を全く貢献していないという非難を反駁するため、このプロジェクトは独創的な研究を刺激し、その成果を国際的な研究コミュニティに提供します。

論理プログラミング

FGCSプロジェクトによって定義された目標は、「知識情報処理システム」（大まかに言えば、応用人工知能）の開発でした。この目標を実現するために選ばれたツールは論理プログラミングでした。論理プログラミングのアプローチは、その創始者の一人であるマールテン・ファン・エムデンによって次のように特徴づけられました。[ 4 ]

  • コンピューター内で情報を表現するためにロジックを使用すること。
  • ロジックを使用してコンピュータに問題を提示します。
  • これらの問題を解決するために論理的推論を使用します。

より技術的に言えば、次の 2 つの式にまとめることができます。

  • プログラム=公理の集合。
  • 計算=公理からのステートメントの証明。

一般的に用いられる公理は、ホーン節または定位節と呼ばれる、限定された形式の普遍公理です。計算において証明される命題は存在命題です。証明は構成的であり、存在量化された変数に値を与えます。これらの値が計算の出力を構成します。

論理プログラミングは、コンピュータサイエンスの様々な分野（ソフトウェア工学、データベース、コンピュータアーキテクチャ、人工知能）を統合するものとして考えられていました。論理プログラミングは、知識工学と並列コンピュータアーキテクチャ の間に欠けていた重要な接点であるように思われました。

結果

1970年代には民生用電子機器分野、1980年代には自動車業界に影響を与え、日本の並列コンピューティングは確固たる評価を築いてきた。FGCSプロジェクトの開始により、並列コンピューティングこそが​​あらゆるパフォーマンス向上の未来であるという信念が広まり、コンピュータ業界に不安の波が押し寄せた。間もなく、米国では戦略コンピューティング・イニシアティブ（Strategic Computing Initiative ）とマイクロエレクトロニクス・コンピュータ技術コーポレーション（MCC）、英国ではAlvey、欧州では欧州情報技術研究戦略プログラム（ESPRIT）、そしてミュンヘンでは英国のICL、フランスのBull、ドイツのSiemensの共同事業として欧州コンピュータ産業研究センター（ECRC）として並列プロジェクトが設立された。

このプロジェクトは1982年から1994年まで実行され、総額570億円弱（約3億2000万米ドル）が費やされた。[ 5 ] FGCSプロジェクトの後、通産省は大規模なコンピュータ研究プロジェクトへの資金提供を停止し、FGCSプロジェクトによって生み出された研究の勢いは消え失せた。しかし、MITI/ICOTは1990年代に、同様の資金レベルで、一部で第6世代プロジェクトと呼ばれるニューラルネットプロジェクトに着手した。[ 6 ]年間支出額は、電子通信機器業界全体の研究開発費の1%未満であった。例えば、このプロジェクトの最高支出額は1991年の720万円であったが、IBM単独で1982年に15億ドル（3700億円）を費やし、業界全体では1990年に2億1500億円を費やした。[ 5 ]

並行論理プログラミング

1982年、ICOT訪問中、Ehud Shapiroは、論理プログラミングと並行プログラミングを統合した新しいプログラミング言語であるConcurrent Prologを発明しました。Concurrent Prologはプロセス指向言語であり、データフロー同期とガード付きコマンドの不確定性を基本的な制御メカニズムとして体現しています。Shapiroは、ICOT技術レポート003という報告書でこの言語について説明し、[ 7 ] Prologで書かれたConcurrent Prologインタープリタを紹介しました。ShapiroのConcurrent Prologの研究は、FGCSの方向性をPrologの並列実装に重点を置くことから、プロジェクトのソフトウェア基盤として並行論理プログラミングに重点を置くように変更するきっかけとなりました。 [ 3 ]これはまた、上田一憲による並行論理プログラミング言語Guarded Horn Clauses (GHC)にも影響を与え、これが最終的にFGCSプロジェクトによってその中核プログラミング言語として設計・実装されたプログラミング言語 であるKL1の基礎となりました。

FGCSプロジェクトとその成果は、並行論理プログラミング分野の発展に大きく貢献しました。このプロジェクトは、将来有望な日本の新世代研究者を輩出しました。

商業的失敗

最終的に、 5台の並列推論マシン（PIM）が開発されました。PIM/m、PIM/p、PIM/i、PIM/k、PIM/cです。このプロジェクトでは、これらのシステム上で動作するアプリケーションも開発されました。例えば、並列データベース管理システムKappa、法的推論システムHELIC-II、自動定理証明システムMGTP、そしてバイオインフォマティクスアプリケーションなどが挙げられます。

FGCSプロジェクトは、Lispマシン企業やThinking Machinesと同様の理由により、商業的に成功しませんでした。高度に並列化されたコンピュータアーキテクチャは、最終的には、それほど特殊ではないハードウェア（例えば、Sun MicrosystemsワークステーションやIntel x86マシン）に速度面で追い抜かれました。

主な問題は、並列コンピュータアーキテクチャと、AIアプリケーションにおける知識表現および問題解決言語としての論理の利用との間の橋渡しとして、並行論理プログラミングを選択したことでした。これは決してスムーズには進みませんでした。多くの言語が開発されましたが、それぞれに限界がありました。特に、並行制約論理プログラミングのコミット選択機能は、言語の論理的意味論に干渉しました。[ 8 ]このプロジェクトでは、コミット選択を使用することで、論理プログラミングの利点が大幅に打ち消されることが判明しました。

もう一つの問題は、既存のCPU性能が1980年代に専門家が予測していた限界を急速に超えてしまったことで、並列コンピューティングの価値は低下し、しばらくの間、ニッチな用途にしか使用されなくなったことです。プロジェクトの存続期間中、容量が増大するワークステーションが数多く設計・構築されましたが、それらの性能はすぐに市販の「既製品」に追い抜かれてしまいました。

このプロジェクトは外部のイノベーションを取り入れることにも失敗しました。プロジェクト期間中に、GUIがコンピューターの主流となり、インターネットの普及によりローカルに保存されたデータベースが分散化され、単純な研究プロジェクトでさえデータマイニングにおいてより優れた実用的成果をもたらしました。

FGCSワークステーションは、汎用システムがそれらを置き換え、それを上回る性能を発揮できる市場では魅力がなかった。これは、CLIPSのようなルールベースシステムが汎用コンピュータ上で動作し、高価なLispマシンが不要になったLispマシン市場と似ている。[ 9 ]

時代を先取り

要約すると、第五世代コンピュータシステム（FGCS）プロジェクトは革命的なものであり、将来の研究の方向性を先取りする基礎研究を達成した。多くの論文と特許が発表された。通産省は委員会を設置し、FGCSプロジェクトの成果をコンピューティング分野における大きな貢献、特に並列処理ソフトウェアのボトルネック解消と大規模知識ベースに基づく知的対話型処理の実現と評価した。しかし、この委員会はプロジェクトの正当性を示すことに大きく偏っていたため、実際の成果を過大評価している。[ 5 ]

第五世代プロジェクトで見られたテーマの多くは、1980年代に予見されたハードウェアの限界が2000年代にようやく到達したため、現在の技術において再解釈されつつあります。CPUのクロック速度が3～5GHzの範囲に入り始めると、CPUの消費電力などの問題がより重要になりました。トランジスタ数が周期的に倍増するというムーアの法則に関連し、より高速な単一CPUシステムを製造する産業界の能力が脅かされ始めました。

21世紀初頭には、ローエンドではマルチコアアーキテクチャ、ハイエンドでは超並列処理など、様々な並列コンピューティングが普及し始めました。一般的なコンシューマーマシンやゲーム機にも、 Intel Core、AMD K10、Cellといった並列プロセッサが搭載されるようになりました。NVIDIAやAMDといったグラフィックスカードメーカーは、 CUDAやOpenCLといった大規模な並列システムの導入を開始しました。

参考文献

  1. ^ 「ロジャー・クラークのソフトウェア世代」。
  2. ^ J. マーシャル・アンガー『第五世代の誤謬』（ニューヨーク：オックスフォード大学出版局、1987年）
  3. ^ a b Shapiro, Ehud Y. (1983). 「第五世代プロジェクト — 旅行報告」 Communications of the ACM . 26 (9): 637– 641. doi : 10.1145/358172.358179 . S2CID 5955109 . 
  4. ^ Van Emden、Maarten H.、Robert A. Kowalski。「プログラミング言語としての述語論理の意味論」 Journal of the ACM 23.4 (1976): 733-742。
  5. ^ a b c小田切裕之;中村好明；渋谷ミノルル（1997）。「基礎研究の手段としての研究コンソーシアム: 日本の第 5 世代コンピュータ プロジェクトの事例」研究方針。26 (2): 191–207。土井: 10.1016/S0048-7333(97)00008-5。
  6. ^溝口文雄 (2013年12月14日). Prologとその応用：日本の視点. Springer. p. ix. ISBN 978-1-4899-7144-9。
  7. ^ Shapiro E. 「Concurrent Prolog とそのインタープリタのサブセット」、ICOT 技術レポート TR-003、新世代コンピュータ技術研究所、東京、1983 年。また、「Concurrent Prolog: Collected Papers」、E. Shapiro (編)、MIT Press、1987 年、第 2 章にも記載されています。
  8. ^ Carl Hewitt.論理プログラミングにおける不整合に対する堅牢性ArXiv 2009.
  9. ^ Hendler, James (2008年3月1日). 「Avoiding Another AI Winter」（もう1つのAIの冬を避ける）(PDF) . IEEE Intelligent Systems . 23 (2): 2– 4. doi : 10.1109/MIS.2008.20 . S2CID 35914860. 2012年2月12日時点のオリジナル（PDF）からアーカイブ。 
  • FGCS ミュージアム- 技術レポート、技術覚書、ハードウェア仕様、ソフトウェアなど、FGCS プロジェクトのほぼすべての成果物の大規模なアーカイブが含まれています。
  • 第 5 世代コンピュータの詳細- コンピュータ システムがどのように進化したか。
「 https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Fifth_Generation_Computer_Systems&oldid=1333611048」より取得