ICOT (Institute for new COmputer Technology) Komputer Generasi Kelima

ICOT

 

History and Goals Sejarah dan Tujuan

ICOT was founded as the central research laboratory of the Fifth Generation Computer Systems project in 1982. ICOT didirikan sebagai laboratorium penelitian pusat dari Generasi Komputer Sistem Kelima proyek pada tahun 1982. It is now celebrating the end of its planned 10- year lifetime and in 1992 entered an 11th year. Sekarang merayakan akhir yang direncanakan 10 - tahun dan seumur hidup pada tahun 1992 memasuki tahun ke-11. Since the JTEC panel's visit, we have learned unofficially that ICOT's life will be extended for a total of three more years with a reduced staffing level. Sejak kunjungan panel JTEC, kita telah belajar bahwa kehidupan tidak resmi ICOT akan diperpanjang untuk total tiga tahun dengan tingkat staf berkurang.
ICOT has concentrated on the development of languages and hardware for parallel logic programming. ICOT telah terkonsentrasi pada pengembangan bahasa dan perangkat keras untuk logika pemrograman paralel. Because of the centrality of parallel processing in its research, we will necessarily spend significant time reporting on it. Karena sentralitas pengolahan paralel dalam penelitian, kita tentu akan menghabiskan waktu pelaporan yang signifikan di atasnya. However, our interest in ICOT is in its effect on knowledge-based systems research and practice in Japan. Namun demikian, bunga kita di ICOT adalah efeknya pada pengetahuan berbasis penelitian sistem dan praktek di Jepang. We will try to maintain a focus on this aspect of the ICOT research. Kami akan mencoba untuk mempertahankan fokus pada aspek penelitian ICOT.
The Fifth Generation Computer Systems project was motivated by the observation that "Current computers are extremely weak in basic functions for processing speech, text, graphics, picture images, and other non-numeric data, and for artificial intelligence type processing such as inference, association, and learning" (ICOT 1982). Komputer Generasi Kelima proyek Sistem dimotivasi oleh pengamatan bahwa "komputer saat ini sangat lemah dalam fungsi-fungsi dasar untuk pidato pengolahan, teks, grafik, gambar gambar, dan non-numerik data, dan untuk jenis pengolahan kecerdasan buatan seperti inferensi, asosiasi , dan belajar "(ICOT 1982). To address these shortcomings, the Fifth Generation project was commissioned to build the prototypes for a new (the fifth) generation of hardware and software. Untuk mengatasi kekurangan ini, proyek Generasi Kelima ditugaskan untuk membangun prototipe untuk generasi (yang kelima) baru dari hardware dan software. Early ICOT documents (1982) identify the following requirements: Dokumen ICOT Awal (1982) mengidentifikasi persyaratan sebagai berikut:

1. To realize basic mechanisms for inference, association, and learning in hardware and make them the core functions of the fifth generation computers. Untuk mewujudkan mekanisme dasar untuk inferensi, asosiasi, dan belajar di hardware dan membuat mereka fungsi inti dari komputer generasi kelima.
2. To prepare basic artificial intelligence software to fully utilize the above functions. Untuk mempersiapkan perangkat lunak intelijen dasar buatan untuk sepenuhnya memanfaatkan fungsi di atas.
3. To take advantage of pattern recognition and artificial intelligence research achievements, and realize man-machine interfaces that are natural to man. Untuk mengambil keuntungan dari pengenalan pola dan prestasi kecerdasan buatan penelitian, dan menyadari bahwa manusia-mesin interface yang alami bagi manusia.
4. To realize support systems for resolving the "software crisis" and enhancing software production. Untuk mewujudkan sistem dukungan untuk menyelesaikan "krisis perangkat lunak" dan meningkatkan produksi perangkat lunak.

A fifth-generation computer system in this early ICOT vision is distinguished by the centrality of problem solving and inference; knowledge-base management; and intelligent interfaces. Sebuah generasi kelima sistem komputer dalam visi ICOT awal dibedakan dengan sentralitas pemecahan masalah dan kesimpulan, pengetahuan-dasar manajemen, dan interface yang cerdas.
Such a system obviously requires enormous computing power. Sistem tersebut jelas membutuhkan daya komputasi yang sangat besar. In ICOT's view, it also required a new type of computing power, one more symbolic and inferential in character than conventional systems. Dalam pandangan ICOT, itu juga diperlukan jenis baru daya komputasi, yang lebih simbolis dan inferensial dalam karakter daripada sistem konvensional. Also, the system was explicitly assumed to rely on very large knowledge bases and to provide specialized capabilities for knowledge and database management. Juga, sistem ini secara eksplisit diasumsikan bergantung pada basis pengetahuan yang sangat besar dan untuk memberikan kemampuan khusus untuk pengetahuan dan manajemen database. Finally, fifth-generation systems were assumed to interact with people in a more human manner, using natural language in both printed and spoken form. Akhirnya, generasi kelima sistem diasumsikan berinteraksi dengan orang-orang dengan cara yang lebih manusiawi, dengan menggunakan bahasa alami baik dalam bentuk cetak dan lisan.
The early ICOT documents call for a three-tier system. Dokumen ICOT awal panggilan untuk sistem tiga-tier. At its base is a tier for knowledge-base systems, which includes parallel database management hardware and knowledge base management software. Pada dasarnya adalah tier untuk basis pengetahuan sistem, yang meliputi database hardware manajemen paralel dan pengetahuan dasar perangkat lunak manajemen. This system was envisioned as "a database machine with 100 to 1000 GB capacity" able "to retrieve the knowledge bases required for answering a question within a few seconds" (ICOT 1982). Sistem ini dibayangkan sebagai "mesin database dengan 100 sampai 1000 GB kapasitas" mampu "untuk mengambil basis pengetahuan yang diperlukan untuk menjawab pertanyaan dalam waktu beberapa detik" (ICOT 1982).

The intention of software for the knowledge base management function will be to establish knowledge information processing technology where the targets will be development of knowledge representation systems, knowledge base design and maintenance support systems, large-scale knowledge base systems, knowledge acquisition experimental systems, and distributed knowledge management systems....One particularly important aim will be semi-automated knowledge acquisition, that is, systems will be equipped with a certain level of learning functions. Tujuan dari perangkat lunak untuk fungsi dasar pengetahuan manajemen akan membangun pengetahuan, informasi teknologi pengolahan dimana target akan pengembangan sistem representasi pengetahuan, pengetahuan desain dasar dan sistem pemeliharaan dukungan, sistem pengetahuan dasar skala besar, sistem akuisisi pengetahuan eksperimental, dan didistribusikan sistem manajemen pengetahuan .... Salah satu tujuan penting akan semi-otomatis akuisisi pengetahuan, yaitu, sistem akan dilengkapi dengan tingkat tertentu dari fungsi belajar. (ICOT 1982) (ICOT 1982)

Built on top of this are a problem-solving and inference tier, including hardware for parallel inference, abstract datatyping and dataflow machines. Dibangun di atas ini adalah pemecahan masalah dan tingkat inferensi, termasuk perangkat keras untuk inferensi paralel, datatyping abstrak dan mesin dataflow. This tier includes software for a fifth-generation kernel language (see below), cooperative problem solving mechanisms and parallel inference mechanisms. Tingkat ini berisi perangkat lunak untuk bahasa kernel generasi kelima (lihat di bawah), masalah pemecahan mekanisme koperasi dan mekanisme inferensi paralel.
The final tier is the intelligent man-machine interface system. Tier akhir adalah sistem antarmuka manusia-mesin cerdas. This was supposed to include dedicated special purpose hardware for speech and other signal processing tasks and software for natural language, speech graphics and image processing: Hal ini seharusnya mencakup perangkat keras tujuan yang didedikasikan khusus untuk berbicara dan tugas-tugas pengolahan lainnya sinyal dan perangkat lunak untuk bahasa alami, pidato grafis dan pengolahan gambar:

The intelligent interface function will have to be capable of handling communication with the computer in natural language, speech, graphics, and picture images so that information can be exchanged in ways natural to man. Fungsi antarmuka cerdas harus mampu menangani komunikasi dengan komputer dalam bahasa alami, pidato, grafik, dan gambar gambar sehingga informasi yang dapat ditukar dengan cara alami untuk manusia. Ultimately the system will cover a basic vocabulary (excluding specialist terms) of up to 100,000 words and up to 2,000 grammatical rules, with a 99 percent accuracy in syntactic analysis.The object speech inputs will be continuous speech in Japanese standard pronunciation by multiple speakers, and the aims here will be a vocabulary of 50,000 words, a 95 percent recognition rate for individual words, and recognition of processing within three times the real time of speech.The system should be capable of storing roughly 10,000 pieces of graphic and image information and utilizing them for knowledge information processing. Akhirnya sistem akan mencakup kosa kata dasar (tidak termasuk istilah-istilah khusus) hingga 100.000 kata dan sampai 2.000 aturan tata bahasa, dengan akurasi 99 persen dalam sintaksis masukan pidato objek analysis.The akan berbicara terus menerus dalam lafal standar Jepang oleh beberapa pembicara, dan tujuan di sini akan menjadi kosakata 50.000 kata, dengan 95 persen tingkat pengenalan kata-kata individu, dan pengakuan pengolahan dalam tiga kali waktu nyata dari sistem speech.The harus mampu menyimpan sekitar 10.000 potongan informasi grafis dan gambar dan memanfaatkan pengetahuan mereka untuk pengolahan informasi. (ICOT 1982) (ICOT 1982)

These three tiers were then supposed to support a very sophisticated program development environment to raise the level of software productivity and to support experimentation in new programming models. Ketiga tingkatan kemudian seharusnya mendukung lingkungan program pembangunan sangat canggih untuk meningkatkan tingkat produktivitas perangkat lunak dan untuk mendukung eksperimen dalam model pemrograman baru. Also, the basic three tiers were supposed to support a very basic application system. Juga, tiga tingkatan dasar seharusnya mendukung sistem aplikasi yang sangat dasar. Those listed in the 1982 document include: machine translation, consultation systems, and intelligent programming systems (including automated program synthesis and verification). Mereka yang tercantum dalam dokumen 1982 meliputi: mesin penerjemahan, sistem konsultasi, dan sistem pemrograman cerdas (termasuk sintesis program otomatis dan verifikasi).
It was decided early on that the ICOT systems would be logic programming systems that would build on, but significantly extend, PROLOG. Diputuskan sejak awal bahwa sistem ICOT akan sistem pemrograman logika yang akan membangun, tetapi secara signifikan memperpanjang, PROLOG. Also, it was decided that the logic programming language would be a kernel language that would be used for a broad spectrum of software, ranging from the implementation of the system itself up through the application layers. Juga, diputuskan bahwa bahasa pemrograman logika akan menjadi bahasa kernel yang akan digunakan untuk spektrum yang luas dari perangkat lunak, mulai dari pelaksanaan sistem itu sendiri atas melalui lapisan aplikasi.
In practice, ICOT's central focus became the development of a logic programming kernel language and hardware tailored to the efficient execution of this language. Dalam prakteknya, fokus utama ICOT yang menjadi pengembangan bahasa logika pemrograman kernel dan perangkat keras disesuaikan dengan eksekusi efisien bahasa ini. The system's performance target was to be from 100 MegaLIPS (logical inferences per second -- simple PROLOG procedure calls) to 1 GigaLIPS. Target kinerja sistem adalah berasal dari 100 MegaLIPS (kesimpulan logis per detik - panggilan PROLOG sederhana prosedur) untuk 1 GigaLIPS. As a reference point, ICOT documents estimate that 1 Logical Inference takes about 100 instructions on a conventional machine; a 1 MLIPS machine would therefore be roughly equivalent to a 100 MIPS processor, although this comparison may confuse more than it reveals. Sebagai titik referensi, dokumen ICOT memperkirakan bahwa 1 Inferensi logis membutuhkan waktu sekitar 100 instruksi pada mesin konvensional, sebuah 1 MLIPS mesin karena akan kira-kira setara dengan 100 MIPS prosesor, meskipun perbandingan ini mungkin membingungkan lebih dari itu mengungkapkan. The rather reasonable assumption was made that achieving such high performance would require parallel processing: " the essential research and development will concentrate...on high-level parallel architectures to support the symbol processing that is the key to inference" (ICOT 1982). Asumsi yang agak masuk akal dibuat bahwa mencapai kinerja tinggi seperti akan membutuhkan pemrosesan paralel: "penelitian dan pengembangan penting akan berkonsentrasi ... pada tingkat tinggi arsitektur paralel untuk mendukung pemrosesan simbol yang merupakan kunci untuk inferensi" (ICOT 1982). Furthermore, the assumption was made that achieving the desired performance target would require about 1,000 processing elements per system, given reasonable assumptions on the performance of a single such processing element. Selanjutnya, asumsi dibuat bahwa pencapaian target kinerja yang diinginkan akan membutuhkan elemen-elemen pemrosesan sekitar 1.000 per sistem, mengingat asumsi yang wajar terhadap kinerja elemen pemrosesan tunggal tersebut.
ICOT's development plans were segmented into three phases. Rencana pembangunan yang telah tersegmentasi ICOT menjadi tiga fase. The goal for the initial phase was to develop a personal sequential inference machine (PSI), that is, a workstation tailored to efficient execution of a sequential logic programming language. Tujuan untuk tahap awal adalah untuk mengembangkan sebuah mesin inferensi pribadi sekuensial (PSI), yaitu, workstation disesuaikan dengan pelaksanaan yang efisien dari sebuah bahasa pemrograman logika sekuensial. This phase was also supposed to develop the system software for a high capability programming environment for fifth-generation software. Fase ini juga seharusnya mengembangkan perangkat lunak sistem untuk lingkungan pemrograman kemampuan tinggi untuk generasi kelima perangkat lunak. The initial considerations of parallel systems were also to begin during this stage. Pertimbangan awal sistem paralel juga untuk mulai selama tahap ini.
In the second phase, a refined personal sequential inference would be developed, the model for parallel programming would be settled upon and initial exploratory parallel architectures would be prototyped. Pada fase kedua, suatu kesimpulan berurutan halus pribadi akan dikembangkan, model untuk pemrograman paralel akan diselesaikan pada awal arsitektur paralel dan eksplorasi akan prototyped.
The third phase would build the Parallel Inference Machines (PIM). Tahap ketiga akan membangun Mesin Inferensi Paralel (PIM). This would include not only the hardware effort, but a parallel operating system and a second- generation kernel language appropriate for parallel processing (Figure 5.1 ). Hal ini termasuk tidak hanya upaya keras, tetapi sistem operasi paralel dan bahasa generasi kedua kernel yang diperlukan untuk pemrosesan paralel (Gambar 5.1 ).

Selama fase tiga tahun pertama proyek, mesin inferensi pribadi sekuensial (PSI-1) dibangun dan lingkungan pemrograman yang cukup kaya dikembangkan untuk itu.
To put this effort in context, we compare it to the US project which it most resembles: the MIT LISP Machine. Untuk menempatkan upaya ini dalam konteks, kita membandingkannya dengan proyek AS yang paling menyerupai: MIT LISP Mesin. The MIT project had begun in the late 1970s and had just reached commercialization at the time of ICOT's inception. Proyek MIT telah dimulai pada akhir 1970-an dan baru saja mencapai komersialisasi pada saat awal ICOT itu. Like the MIT machine, PSI was a microprogrammed processor designed to support a symbolic processing language. Seperti mesin MIT, PSI adalah prosesor microprogrammed dirancang untuk mendukung pengolahan bahasa simbolik. The symbolic processing language played the role of a broad spectrum kernel language for the machine, spanning the range from low-level operating system details up to application software. Pengolahan bahasa simbolik memainkan peran bahasa kernel spektrum yang luas untuk mesin, yang mencakup rentang dari rincian tingkat rendah sistem operasi hingga perangkat lunak aplikasi. The hardware and its microcode were designed to execute the kernel language with high efficiency. Perangkat keras dan microcode yang dirancang untuk mengeksekusi bahasa kernel dengan efisiensi tinggi. The machine was a reasonably high performance workstation with good graphics, networking and a sophisticated programming environment. Mesin itu workstation kinerja yang cukup tinggi dengan grafis yang baik, jaringan dan lingkungan pemrograman yang canggih.
What made PSI different was the choice of language family. Apa yang membuat berbeda adalah PSI pilihan keluarga bahasa. Unlike more conventional machines oriented toward numeric processing, or the MIT machine, which was oriented towards LISP, the language chosen for PSI was PROLOG. Tidak seperti mesin konvensional lebih berorientasi pada pengolahan numerik, atau mesin MIT, yang berorientasi pada LISP, bahasa yang dipilih untuk PSI adalah PROLOG. The primary appeal of PROLOG-like languages to ICOT was the analogy between the basic operations of PROLOG and simple rule-like logical inferencing. Daya tarik utama dari PROLOG-seperti bahasa untuk ICOT adalah analogi antara operasi dasar dari PROLOG dan sederhana aturan seperti inferencing logis. A procedure in such a language can be viewed as simply reducing a goal to its subgoals. Sebuah prosedur dalam bahasa tersebut dapat dilihat sebagai sekedar mengurangi tujuan untuk subgoals nya.

Sumber : www.wtec.org