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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、ローマ字表記： daigosedai konpyūta）は、1982年に日本の通商産業省（MITI）が開始した、大規模並列計算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た10年間のプロジェクトである。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」を創り出し、将来の人工知能の発展のための基盤を確立することを目指していた。FGCSは時代を先取りしたプロジェクトとして注目され、その野心的な目標は並行論理プログラミングの発展に大きく貢献したが、最終的には商業的に失敗に終わった。
「第5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、コンピュータはこれまでに4つの「世代」に分けられてきた。第1世代は真空管、第2世代はトランジスタとダイオード、第3世代は集積回路、そして第4世代はマイクロプロセッサを使用していた。それまでの世代は単一のCPU内の論理素子の数を増やすことに重点を置いていたが、第5世代は膨大な数のCPUを使用することで性能が向上すると当時広く信じられていた。
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」について盛んに議論され、当時は通常3つの世代に分類されていた。
この分類には、金属歯車（ IBM 407など）や機械式リレー（Mark Iなど）をベースとした「第0世代」コンピュータ、および超大規模集積回路（ VLSI ）をベースとした第3世代以降のコンピュータは含まれない。
ソフトウェアにも、同様の世代交代がいくつか存在した。
1970年代までの複数世代にわたり、日本は米国や英国の動向に倣ってコンピュータを開発してきた。1970年代半ば、通商産業省は欧米の動向に追随するのをやめ、小規模ながらコンピュータの将来像を模索し始めた。同省は日本情報処理開発センター（JIPDEC）に今後の方向性をいくつか示すよう依頼し、1979年には産学連携によるより詳細な研究を行うための3年間の契約を提示した。この時期に「第5世代コンピュータ」という用語が使われ始めた。
1970年代以前、通商産業省の指導は、鉄鋼業の改善、石油スーパータンカーの建造、自動車産業、家電製品、コンピュータメモリなどの分野で成功を収めた。通商産業省は、未来は情報技術にあると判断した。しかし、日本語、特にその書き言葉は、コンピュータにとって障害となっていたし、今も障害となっている。[ 2 ]これらの障害の結果、通商産業省は専門家の協力を得るために会議を開催した。
この初期プロジェクトにおける主な調査分野は以下のとおりです。
目的は、並行論理プログラミングを用いて人工知能アプリケーション用の並列コンピュータを構築することであった。このプロジェクトでは、大規模データベース（従来のファイルシステムとは対照的に）上で動作し、論理プログラミング言語を用いて大規模並列コンピューティング/処理によってデータを定義およびアクセスする、スーパーコンピュータ並みの性能を持つ「画期的な」コンピュータを構想した。彼らは、 1秒あたりの論理推論数（LIPS）が1億から10億LIPSの性能を持つプロトタイプマシンの構築を構想した。当時、一般的なワークステーションマシンの性能は約10万LIPSであった。彼らは、このマシンを10年間かけて構築することを提案した。最初の研究開発に3年、さまざまなサブシステムの構築に4年、そして最後の3年で動作するプロトタイプシステムを完成させるという計画であった。1982年、政府はこのプロジェクトを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投資により、新世代コンピュータ技術研究所（ICOT）を設立した。プロジェクト終了後、通商産業省は新たな「第6世代」プロジェクトへの投資を検討する予定であった。
エフド・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まとめた。[ 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、次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カ年計画を策定しました。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。日本が自国の貢献を一切せずに海外の知識を搾取しているという批判を払拭するため、本プロジェクトは独創的な研究を促進し、その成果を国際的な研究コミュニティに提供していきます。
FGCSプロジェクトで定義された目標は、「知識情報処理システム」（おおよそ応用人工知能を意味する）を開発することでした。この目標を達成するために選択されたツールは、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1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付けられました。[ 4 ]
より技術的に言えば、それは2つの式で要約できます。
一般的に用いられる公理は、ホーン節または確定節と呼ばれる、制限された形式の普遍公理である。計算において証明される命題は存在命題である。証明は構成的であり、存在量化された変数に値を与える。これらの値が計算の出力となる。
論理プログラミングは、コンピュータ科学の様々な分野（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）を統合するものと考えられていた。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を結びつける重要な鍵となるもののように思われた。
1970年代に家電分野、1980年代に自動車業界に影響を与えた日本は、確固たる評判を築いていた。FGCSプロジェクトの開始は、並列コンピューティング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を広め、コンピュータ分野に不安の波を引き起こした。間もなく、米国では戦略的コンピューティング・イニシアチブやマイクロエレクトロニクス・コンピュータ技術公社（MCC）、英国ではアルビー、欧州では欧州情報技術研究戦略プログラム（ESPRIT）に加え、英国のICL、フランスのBull、ドイツのシーメンスの共同事業であるミュンヘンの欧州コンピュータ産業研究センター（ECRC）といった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年まで実施され、総額570億円弱（約3億2000万米ドル）が費やされた。[ 5 ] FGCSプロジェクト後、通商産業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衰えた。しかし、通商産業省/ICOTは1990年代に、一部で第6世代プロジェクトと呼ばれたニューラルネットワークプロジェクトに着手し、同様の資金レベルが投入された。[ 6 ]年間の支出は、電子通信機器産業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支出が最も多かった年は1991年の720万円であったが、IBM単独では1982年に15億ドル（3700億円）を費やし、業界全体では1990年に2兆1500億円を費やした。[ 5 ]
1982年、ICOTを訪れたエフド・シャピロは、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。シャピロは、ICOTテクニカルレポート003と記されたレポート[ 7 ]でこの言語について説明し、Prologで書かれたConcurrent Prologインタプリタを紹介しました。シャピロのConcurrent Prologに関する研究は、FGCSの方向性をPrologの並列実装に焦点を当てることから、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焦点を当てることへと変えるきっかけとなりました[ 3 ] 。また、上田和則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、これは最終的にFGCSプロジェクトによってコアプログラミング言語として設計および実装されたプログラミング言語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た。また、このプロジェクトは、将来有望な日本人研究者の新世代を輩出した。
最終的に、PIM/m、PIM/p、PIM/i、PIM/k、PIM/cという5つの並列推論マシン（PIM）が実用化された。このプロジェクトでは、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、自動定理証明器MGTP 、バイオインフォマティクスアプリケーションなど、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た。
FGCSプロジェクトは、Lispマシン企業やThinking Machinesと同様の理由で商業的な成功を収めることはなかった。高度に並列化されたコンピュータアーキテクチャは、最終的にはより汎用的なハードウェア（例えば、 Sun MicrosystemsのワークステーションやIntelのx86マシン）によって速度面で追い抜かれてしまった。
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使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実現せず、それぞれに限界のある多数の言語が開発されました。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と、論理プログラミングの利点がほぼ打ち消されることが分かりました。
もう一つの問題は、既存のCPU性能が1980年代に専門家が予想していた限界をあっという間に克服し、並列コンピューティングの価値が低下し、しばらくの間はニッチな用途でしか使われなくなったことである。プロジェクトの期間中に、処理能力が向上したワークステーションが数多く設計・製造されたものの、それらは概して、市販の既製品にすぐに性能で劣ることが判明した。
このプロジェクトは、外部の革新技術を取り入れることにも失敗した。プロジェクト期間中に、GUIはコンピュータの主流となり、インターネットによってローカルに保存されたデータベースの分散化が可能になり、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世界的な成果をもたらすようになった。
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て性能で凌駕できる市場では魅力がなかった。これはLispマシン市場と似ており、CLIPSのようなルールベースのシステムは汎用コンピュータで動作できるため、高価なLispマシンは不要になった。[ 9 ]
要約すると、第5世代プロジェクトは革新的であり、将来の研究方向を予見する基礎研究をいくつか達成しました。多くの論文や特許が発表されました。通商産業省は、FGCSプロジェクトの成果を評価する委員会を設置し、並列処理ソフトウェアのボトルネックの解消や大規模知識ベースに基づくインテリジェントな対話型処理の実現など、コンピューティングに大きな貢献をしたと評価しました。しかし、委員会はプロジェクトを正当化する方向に強く偏っていたため、実際の成果を過大評価しています。[ 5 ]
第5世代プロジェクトで見られた多くのテーマは、1980年代に予測されていたハードウェアの限界が2000年代にようやく到達したことで、現在のテクノロジー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の範囲に達すると 、CPUの消費電力やその他の問題がより重要になりました。ムーアの法則（トランジスタ数が周期的に倍増するという法則）に基づき、業界がますます高速なシングルCPUシステムを製造する能力が脅かされ始めたのです。
21世紀初頭には、低価格帯のマルチコアアーキテクチャから高価格帯の超並列処理まで、さまざまなタイプの並列コンピューティングが普及し始めた。一般消費者向けコンピュータやゲーム機にも、 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った。NvidiaやAMDなどのグラフィックカードメーカーは、 CUDAやOpenCLといった大規模並列システムを導入し始めた。