- スマートコンピュータ
- 5代目の起源と歴史
- 日本のプロジェクト
- 西側からの反応
- プレゼント
- 第5世代コンピューターの特徴
- 非常に複雑
- 人工知能
- ハイテク
- ハードウェア
- 並列処理
- ソフトウェア
- 人工知能
- エキスパートシステム
- LispとProlog
- 発明とその作者
- 並列処理
- Microsoft Cortana
- ウェブ検索
- 画像で検索
- 注目のコンピューター
- IBMディープブルー
- IBMワトソン
- 長所と短所
- 利点
- 短所
- 参考文献
第5世代のコンピューターは、人工知能に関連するテクノロジーの使用を指し、無数のモジュールをシングルチップに配置できる超大規模統合テクノロジーに依存しています。
この世代は、以前のコンピューター世代で得られた技術的進歩に基づいています。したがって、新しい産業革命を先導する運命にある。
アップルセットソース：flickr.com renato mitra Attribution-ShareAlike 2.0 Generic（CC BY-SA 2.0）
これらのコンピューターは、光ファイバー技術を使用して、エキスパートシステム、人工知能、ロボット工学などを処理できます。それらはかなり高速な処理速度を持ち、はるかに信頼性があります。
その実装は、人間の知能と、デジタル時代の初めから蓄積された大量のデータを利用して、人間と機械の間の相互作用を改善するように設計されています。
科学者たちは常にコンピュータの処理能力を向上させるために努力しています。彼らは、プログラミングと高度なテクノロジーの助けを借りて、本物のIQを備えたコンピューターを作成しようとしています。
これらの高度な第5世代テクノロジーには、人工知能、量子コンピューティング、ナノテクノロジー、並列処理などがあります。
スマートコンピュータ
人工知能と機械学習は同じではないかもしれませんが、人間、他のコンピューター、環境やプログラムと対話するのに十分にスマートなデバイスとプログラムを作成するために交換可能に使用されます。
これらのコンピューターは、話し言葉を理解し、人間の推論を模倣できます。さまざまなタイプのセンサーを使用して、環境に対応できます。
目標は、真のIQ、つまり論理的かつ真の知識で論理的に推論できる能力を備えたマシンを提供することです。
第5世代のコンピューターは、まだ現実のものではないため、まだ開発中です。つまり、このコンピューターはまだ完成していません。科学者たちはまだそれに取り組んでいます。
したがって、このコンピューターはまったく異なり、過去4世代のコンピューターにはまったく新しいものになります。
5代目の起源と歴史
日本のプロジェクト
1981年、日本が世界に最初の第5世代コンピューターの計画を知らせたとき、日本政府は約4億5000万ドルのシードキャピタルを使う計画を発表しました。
彼の目標は、自然言語で人間と会話し、画像を認識することができるインテリジェントコンピュータを開発することでした。
これは、ハードウェアテクノロジーを更新し、人工知能を備えたオペレーティングシステムを作成することでプログラミングの問題を軽減することを目的としています。
このプロジェクトは、人工知能の進歩を統合し、それを新世代の非常に強力なコンピューターに組み込んで、一般の人が日常生活で使用するための最初の包括的な取り組みでした。
西側からの反応
この日本のイニシアチブは、情報技術が新しいベンチマークに達したことに気づき、無気力な西側に衝撃を与えました。
この予想外の発表と予想外のソースからの人工知能研究は、西側諸国ではまだ認識されていない地位を与えました。
それに応えて、米国企業のグループが調査に協力するコンソーシアムであるMicroelectronics and Computer Technology Corporationを設立しました。
プレゼント
多くの人工知能プロジェクトが実施されています。その先駆者の中には、グーグル、アマゾン、マイクロソフト、アップル、フェイスブック、テスラがあります。
最初の実装は、家の周りのさまざまなアクティビティを自動化して統合することを目的としたスマートホームデバイス、または道路で目撃されている自動運転車に見られます。
習得した経験と環境に基づいた通常の相互作用による自己学習の可能性を持つコンピューティングデバイスの急増は、モノのインターネットの概念に弾みをつけました。
第5世代コンピューターの特徴
それまで、コンピューター世代はハードウェアのみで分類されていましたが、第5世代テクノロジーにはソフトウェアも含まれていました。
第3世代と第4世代のコンピューターのCPUに見られる多くの機能が、第5世代のマイクロプロセッサーアーキテクチャーの一部になりました。
非常に複雑
第5世代コンピューターの特徴は、ユーザーがプログラミングスキルを必要としない、非常に複雑なコンピューターであることです。彼らは非常に複雑な問題を解決し、意思決定に役立ちます。
その目的は、人々が解決するときに優れたインテリジェンスと経験を必要とする非常に複雑な問題を解決することです。
人工知能
これらのコンピュータは、大容量のメモリとストレージ容量に加えて、高性能を備えています。
第5世代コンピューティングの目標は、自然言語に対応でき、学習と整理が可能なメカニズムを開発することです。
これらのコンピューターは、人間と対話したり、人間の感覚や知性を真似たりすることができます。
コンピューターには人工知能が組み込まれているため、画像やグラフィックスを認識できます。音声認識機能があります。自然言語はプログラムの開発に使用できます。
ハイテク
これらのマシンには、VLSI（超大規模統合）および超大規模統合（ULSI）テクノロジーが組み込まれています。
並列処理と超伝導体の使用は、人工知能の実現を支援しています。この世代のコンピューターでの作業は高速で、同時にマルチタスクを実行することもできます。彼らは並列処理のためのマルチプロセッサシステムを持っています。
動作速度は、LIPS（1秒あたりの論理推論）に基づいています。回路は光ファイバーを使用しています。量子、分子計算、ナノテクノロジーが十分に活用されます。
ハードウェア
この世代は、数千のマイクロプロセッサを単一のマイクロプロセッサに凝縮する超大規模統合（ULSI）の登場によって影響を受けています。
また、マイクロプロセッサや半導体の登場も特徴です。
マイクロプロセッサを製造する企業には、Intel、Motorola、Zilogなどがあります。市場では、80486およびPentiumモデルを搭載したIntelマイクロプロセッサの存在を見ることができます。
コンピュータの第5世代でも、バイオチップとガリウムヒ素をメモリデバイスとして使用しています。
並列処理
CPUクロック速度が3〜5 GHzの範囲で変動し始めたとき、CPUの電力消費などの他の問題を解決することがより重要になりました。
ますます高速なCPUシステムを製造する業界の能力が脅かされ始め、トランジスタ数の定期的な倍増に関するムーアの法則に関連しています。
21世紀の初めに、ハイエンドでの大規模な並列処理に加えて、ローエンドでのマルチコアアーキテクチャなど、多くの形態の並列コンピューティングが急増し始めました。
一般的なコンシューママシンやゲームコンソールには、Intel CoreやAMD K10などの並列プロセッサが搭載され始めました。
NvidiaやAMDなどのグラフィックスカード会社は、CUDAやOpenCLなどの大規模な並列システムの導入を開始しました。
これらのコンピュータは、命令が並列に実行される並列処理を使用します。並列処理は直列処理よりもはるかに高速です。
逐次処理では、各タスクが次々に実行されます。一方、並列処理では、いくつかのタスクが同時に実行されます。
ソフトウェア
第5世代では、コンピュータがほとんどの問題を自分で解決できるようになりました。人工知能からオブジェクト指向プログラミングまで、ソフトウェアには大きな進歩がありました。
主な目的は、人々が使用する通常の言語に対応できるデバイスを開発することでした。彼らはC ++やJavaなどの非常に高級な言語を使用しています。
人工知能
コンピューティングのこの領域は、人間が正常に実行した場合にインテリジェンスを必要とするタスクをコンピューターに実行させることに関係しています。
初期の取り組みでは、多種多様なタスクを処理できるシステムや、1種類のタスクだけを非常にうまく実行できる特別なシステムを実装することが求められていました。
エキスパートシステム
これらのシステムは、明確に定義された活動分野の専門家に匹敵する能力を求めています。
エキスパートシステムは多くの利点を提供するため、さまざまな実際のアプリケーションで使用されています。
そのようなシステムは、人が訓練によってのみ獲得できる種類の知識とスキルが必要とされる状況で非常にうまく機能することができます。
LispとProlog
John McCarthyはLispプログラミング言語を作成しました。それは、特に人工知能として知られるようになったものにとって、コンピュータ技術にとって大きな価値がありました。アメリカの人工知能研究者たちはLispを標準にした。
一方、ヨーロッパでは、Prospと呼ばれる新しいコンピューター言語が開発されました。これはLispよりもエレガントで、人工知能の可能性がありました。
日本のプロジェクトは、Lispベースのプログラミングではなく、人工知能のプログラミング言語としてPrologを使用することを選択しました。
発明とその作者
第5世代の一部である多くのテクノロジーには、音声認識、超伝導体、量子コンピューティング、さらにナノテクノロジーが含まれます。
人工知能ベースのコンピューターは、IBMが発明した最初のスマートフォンであるSimonの発明から始まりました。
並列処理
第5世代のコンピューターは、並列計算システムを発明したJames Maddoxによって作成されたと言えます。
超大規模統合技術を使用して、何百万ものコンポーネントを搭載したチップが開発されました。
Microsoft Cortana
これは、Windows 10およびWindows Phone 8.1のパーソナルアシスタントであり、ユーザーが質問したり、予定をスケジュールしたり、目的地を見つけたりするのに役立ちます。
複数の言語で利用できます。仮想アシスタントの他の例としては、iPhone上のAppleのSiri、Android向けのGoogle Now、およびBrainaがあります。
ウェブ検索
ほとんどの人に共通するのは、GoogleやBingなどの検索エンジンで、人工知能を使用して検索を処理します。
これらの検索を実行するには、継続的に改善し、ユーザーの要件に最速かつ最も正確な方法で対応する必要があります。
Googleは2015年以降、RankBrainを使用してアルゴリズムを改善しています。RankBrainは、機械学習を適用して、特定の検索で最も興味深い結果を特定します。
一方、2017年にBingはスマート検索を開始しました。これにより、はるかに多くの情報が考慮され、より迅速に回答が提供され、検索エンジンと簡単にやり取りできるようになります。
画像で検索
現在の検索エンジンが持っているもう一つの興味深いアプリケーションは、画像を検索する機能を持っていることです。
写真を撮るだけで、商品や購入場所を特定したり、人や場所を特定したりできます。
注目のコンピューター
IBMディープブルー
このコンピューターは、一連のゲームをプレイした後、1997年に世界のチェスチャンピオンを破ることができました。最終的な結果は、3つのドローに加えて、コンピューターが2勝、人間が1勝しました。それは人間対機械の古典的なプロットでした。
勝利の背後には重要な情報技術があり、コンピュータが新薬を発見するために必要な計算を処理し、大規模なデータベースで検索を処理し、多くの科学分野で必要な大規模で複雑な計算を実行する能力を高めました。
これには、並列処理を備えた合計32のプロセッサがあり、歴史的な勝利で毎秒2億のチェスの動きを分析できました。
IBMワトソン
コンピュータの人工知能の例は、IBMのワトソンです。彼は2010年にアメリカのテレビ番組「Jeopardy」に出場し、このテレビ番組から2人のチャンピオンを破りました。
Watsonは、インターネットに接続せずに巨大な自律型データベースを並列検索する多数の高性能プロセッサーで構成されています。
このコンピューターを驚かせる唯一のプロンプトは、キーボードで入力された単語またはそのマイクに向かって話された単語です。ワトソンが行える唯一のアクションは、彼の応答を話すか印刷することです。
トリビアゲームでのワトソンの驚くべきパフォーマンスには、自然言語処理、機械学習、知識推論に加え、詳細な分析が必要です。
ワトソンはこのようにして、人間と機械の相互作用のための完全で新しい世代が可能になることを示しました。
長所と短所
利点
-これまでで最も高速で強力なコンピュータです。彼らは1分で多くの指示を実行します。
-コミュニケーションやリソース共有に多用途です。
-多数のアプリケーションを同時に非常に高速で実行できます。彼らは並列処理において画期的な進歩を遂げています。
-前世代に比べて信頼性が高い。
-これらのコンピューターには、さまざまなサイズがあります。それらのサイズははるかに小さくすることができます。
-彼らはユニークな機能で利用可能です。
-これらのコンピュータはすぐに利用できます。
-彼らは使いやすいです。
-現実の問題の複雑さを軽減しました。彼らは人々の生活を変えました。
-ナノ秒単位の長い計算を解くことはそれほど難しくありません。
-彼らは生活のあらゆる分野で使用されています。
-彼らは人生のすべての分野で数日から数時間まで仕事をするのに便利です。
-これらのコンピューターは、マルチメディアを備えた使いやすいインターフェースを提供します。
-彼らは人工知能を開発しました。
短所
-低水準言語の使用が必要です。
-彼らはより洗練された複雑なツールを持っています。
-彼らは人間の心を退屈させることができます。
-彼らは人間を怠惰にすることができます。彼らは多くの人間の仕事を置き換えました。
-彼らは遊んでいる間、常に多くのゲームで人間を倒します。
-彼らは人間の脳がのろわれ、忘れられている原因である可能性があります。
-彼らは非常に高価です。
参考文献
- ベンジャミン・ムスング（2018）。1940年から現在までの世代のコンピューター。ケニアプレックス。kenyaplex.comから取得。
- Prerana Jain（2018）。コンピュータの世代。ヘルプを含めます。取得元：includehelp.com。
- キュラブス（2019）。コンピュータの世代とその特徴。取得元：kullabs.com。
- バイトノート（2019）。5世代のコンピューター。取得元：byte-notes.com。
- アルフレッド・アムノ（2019）。コンピュータの歴史：コンピュータの世代の分類。ターボフューチャー。引用元：turbofuture.com引用元：
- スティーブン・ノエ（2019）。コンピューターの5世代。ステラマリスカレッジ。取得元：stellamariscollege.org。
- Am7s（2019）。コンピューターの第5世代。引用元：am7s.com.Wikiwand（2019）。第5世代コンピューター。wikiwand.comから取得。