Datasets:

hpprc
/

jawiki-paragraphs

Dataset card Viewer Files Files and versions Community

Subset (2)

default · 5.15M rows

Split (1)

train · 5.15M rows

passage_id int64 5 4.87M	title stringlengths 1 208	section_title stringlengths 1 627 ⌀	text stringlengths 1 32.2k
55	台東区	交通	台東区循環バスめぐりん(台東区が運営し、日立自動車交通(日立)と京成バス(京成)に運行を委託) 高速バス夜行高速バス
55	台東区	交通	その他にいわき市・北茨城市・東海村・ひたちなか市、常陸太田市・大子町・常陸大宮市・那珂市などから東京駅行き、バスタ新宿行きの高速バスで浅草駅、上野駅で降車できる。深夜急行バスリムジンバス
55	台東区	交通	東京都観光汽船東京都公園協会台東区は、足立ナンバー(東京運輸支局)を割り当てられており、『23区東部』の地域と一致する。
55	台東区	交通	足立ナンバー割り当て地域は、台東区・江戸川区・足立区・墨田区・荒川区。
55	台東区	文化・名物	台東区には、地域の特色に合わせた複数のキャラクターからなる公式キャラクター台東くんが存在する。
55	台東区	出身関連著名人	旧浅草区、旧下谷区の出身有名人については浅草区、下谷区を参照明治初期から1960年代まで、浅草は東京を代表する歓楽街であり、田谷力三や藤原義江などの浅草オペラのスター、榎本健一や古川ロッパなどの喜劇人、フランス座などのストリップ劇場の幕間コント出身の渥美清、東八郎、萩本欽一、坂上二郎、ビートたけしなど、特に大衆芸能の分野には浅草にゆかりが深い人物が多い。浅草公園六区を参照。
57	生物学	null	生物学(せいぶつがく、英: biology、羅: biologia)とは、生命現象を研究する、自然科学の一分野である。広義には医学や農学など応用科学・総合科学も含み、狭義には基礎科学(理学)の部分を指す。一般的には後者の意味で用いられることが多い。類義語として生命科学や生物科学がある(後述の#「生物学」と「生命科学」参照)。
57	生物学	概要	生物学とは、生命現象を研究する分野である。日本の『生化学辞典』によると、生物学は生物やその存在様式を研究対象としている、となっており、 Aquarena Wetlands Project glossary of termsの定義では、生物学の研究対象には構造・機能・成長・発生・進化・分布・分類を含むとしている。扱う対象の大きさは、一分子生物学における「細胞内の一分子の挙動」から、生態学における「生物圏レベルの現象」までのレベルにおいても、具体的な生物種の数の多さにおいても、きわめて幅広い。現代の生物学が成立したのは比較的最近だが、関連し含まれていた科学は古代から存在した。自然哲学はメソポタミア、古代エジプト、古代インド、古代中国で研究されていた。しかし、現在に繋がる生物学や自然研究の萌芽は古代ギリシアに見られる。
57	生物学	概要	一般に、諸研究に先駆しているという意味で、古代ギリシャのアリストテレスをもって生物学史の始めとする。「アリストテレスは実証的観察を創始した」「全時代を通じて最も観察力の鋭い博物学者の一人」などとされ、生物の分類法を提示するなどし、後世に至るまで多大なる影響を及ぼしたのである。アリストテレスの動物学上の著作として残っているものとしてはHistoria animalium『動物誌』、De generatione animalium『動物発生論』、De partibus animalium『動物部分論』、De anima『心について』(『霊魂論』とも)がある。『動物誌』では、500を越える種の動物(約120種の魚類や約60種の昆虫を含む)を扱っており、随所で優れた観察眼を発揮している。植物に関する研究も行い著作もあったとされるが、現在では残っていないとされる。アリストテレスの生物に関する研究の中でも動物に関する研究は秀でており、特に動物学の始原とされる。分類、生殖、発生、その他の分野において先駆的な研究を行い、その生命論や発生論は17世紀や18世紀の学者にまで影響を与えた。ただし、アリストテレスの生物学は、今日の視点から見れば生気論・目的論的であり、その意味では哲学的、思弁的といえる。古代ギリシアの哲学者たちは有生物と無生物を区別する原理として「プシュケー」という用語を用いて説明していたが、アリストテレスはこのプシュケーを、可能態において生命を持つ自然的物体の形相(エイドス)と定義し、プシュケーは「生命の本質をなしており、自己目的機能であり起動因だ」と記述した。
57	生物学	概要	中世には、イスラム世界でジャーヒズ(781年-869年)やAbū Ḥanīfa Dīnawarī(828年-896年)らが植物学の著作を残した。現代生物学は、アントニ・ファン・レーウェンフックが発明した顕微鏡の普及とともに発展した。科学者らによる精子・バクテリア・滴虫類、そして生命が持つ驚くべき奇妙さと多様性が次々と明らかにされた。ヤン・スワンメルダムの調査は昆虫学に対する関心を新たにし、顕微鏡を用いた解剖や標本用染色の技術を向上させた。 17世紀にロバート・フックが顕微鏡を用いた観察で細胞を発見し、18世紀のカール・フォン・リンネによる生物の系統的分類の発表を経て、チャールズ・ダーウィンの進化論やグレゴール・ヨハン・メンデルの遺伝子法則などが認められるに及び、それまでの博物学の一領域に過ぎなかった生物についての知識が、ひとつの学問分野を成り立たせるに充分にまで蓄積された事で成立した。19世紀前半には、細胞の中心組織が重要な役割を持つという認識が広がった。1838年と1839年、マティアス・ヤーコプ・シュライデンとテオドール・シュワンは、(1)有機体の基本単位は細胞であり、(2)個別の細胞がそれぞれ生きて、多くの否定的意見があったが(3)全ての細胞は分裂によって生じるという考えを促進する役割を果たした。1860年代には、ロベルト・レーマクとルドルフ・ルートヴィヒ・カール・ヴィルヒョウの仕事によって細胞説として知られる上記3説は多くの支持を受けるようになった。
57	生物学	概要	20世紀になると、生物学的知識は膨大かつ複雑になったため、これらを統一的に理解しようとする試みが重視されるようになった。さらに、生物を高度に組織化された分子の集合体と捉え、環境の中からどのように自己の秩序と維持を満たすかという視点から、分子工学的な理解を強める傾向にある。そのため、従来の記述を主体とした学問から、原理的そして実体論的な学問へと変貌しつつある。1990年には一般的なヒトゲノムを図像化する計画(ヒトゲノム計画)が実行に移され、2003年に完成した。英語の biology はギリシア語の βίος(bios、生命)に接尾語 -λογία(-logia、〜の学問)である。これは、K.F.ブルダッハ(1800年)、ゴットフリート・ラインホルト・トレフィラヌス(1802年)、ジャン=バティスト・ラマルク(1802年)らによって、それぞれ独立に用いられはじめ、広まることになった(→#「生物学」と「生命科学」)。現代の生物学者は、基本的に唯物論或いは機械論の立場を取り、生物は有機化合物などの物質から構成された複雑な機械であると見なす。一つ一つの要素を解明していく還元主義が有効である場面は依然存在するが、還元主義だけで複雑な生命現象を理解する試みには限界があることが理解され始めたため、生物を複雑系として扱う考えかたも発展してきている。
57	生物学	概要	生物学では、一般的にヒトを特別な生物種としては扱わない。しかし、我々自身がヒトであり、その研究は医療や産業などと関連しているため、生物学の中でヒト研究は重要であり関心も高い。生物学研究の成果は医療や農業における基礎を提供し、応用面で人類に大きな利益をもたらしている。生物学に関連する産業はバイオ産業と呼ばれ、IT産業と並び発展性のある大きな市場を形成し、経済的にも重要な位置にあるとされる。生物学の知見や技術は生命の根幹に大きく関わるようになり、倫理的・社会的な影響も注目されている。
57	生物学	生物学の研究	生物学では、他の自然科学分野と同様に、記載・実験・理論といった科学的方法によって研究が行われる(ここでの「理論」は方法論としての理論を指す)。これらは独立したものではなく、それぞれが関連し合って一連の研究を形作る。記載とは、詳細な観察に基づいて基礎となる事象を明らかにすることであり、研究において最も始めに行われる。生物種を同定するための形態学的観察をはじめとして、実験操作を加えない状態での発生現象や細胞構造の観察、生理条件下での生理活性物質の測定、ひいてはゲノムの解読も記載と言える。また、個々の事例の記載を基礎とし、それらを比較することからより一般的な知見を得ることは、特に生物学では重視されてきた。これは一つにはその構造や現象が複雑で,研究史の初期において実験系を作りにくかったこと、他方で生物が多様であり、その背後に進化があることからそれを比較によってあぶり出すことに大きな意味があったからである。たとえば比較解剖学や比較発生学はそれぞれの分野の発展の中では大きな意味を持ち、それらは直接に進化論の発展に結びついた。
57	生物学	生物学の研究	実験は人為的に操作を加えることにより通常と異なる条件を作り出し、その後の変化を観察・観測することで、生物に備わっている機構を解明しようとする実証主義的な試みである。突然変異の誘発や、遺伝子導入、移植実験などさまざまな手法を使う。現代生物学は実験生物学の性質が強くなっている。実験操作は科学的方法に基づき、対照実験や再現性の確認などにより、実験者の主観が除かれる必要がある。一方、進化や生物圏レベルの生態学研究のように実験による証明が困難である場合は、様々な観測データや古生物の化石などを用い、比較や構造化など理論による説明を試みる。またバイオインフォマティクスのように膨大なデータを統合して理解しようとする場合も、理論によるアプローチに重点が置かれる。実験を行う前に仮説を立て結果を予想したり、実験結果を解釈して抽象化や普遍化させて法則や規則性を見いだしたりすることも理論の一部である。このような理論面に重点を置いた分野を理論生物学、数理モデルを用いる分野を数理生物学とよぶ。これらの分野は高度に抽象化するため、対象の生物学的階層には捕われない性質がある。新たな方法論として、蓄積したデータに基づいてコンピュータ上に仮想システムを構築することで構造を理解したり、そのパラメータを変化させるシミュレーションにより実験の代わりとするシステム生物学も登場している。
57	生物学	生物学の研究	20世紀半ばの分子生物学の台頭以降、その周辺分野では、一つの遺伝子・タンパク質の機能に注目する還元主義的なアプローチが主体だった。この手法は強力で、さまざまな生命現象を解き明かしてきた。しかし、分子レベルで明らかにしたことを組み合わせるだけでは、脳の活動や行動など複雑な現象は理解しがたく、還元主義のみでは限界があることもわかってきた。このことへの反省もあり、物理学的還元主義への傾倒から抜け出し、21世紀に入ってからは生物を複雑な系としてそのままあつかうオーミクスやシステム生物学等のアプローチも盛んになっている。一方、生物多様性をあつかう伝統的な生物学や生態学では、生物の作りだす系が複雑であることは自明だったため、複雑系のような全体論は目新しいものではない。生物学の両輪である、生物の多様性と普遍性に関する知見は、ゲノム解析によって結びつけられつつある。生物学のパラダイムを大きく変えたものには細胞の発見、進化の提唱、遺伝子の示唆、DNA の構造決定、セントラルドグマの否定、ゲノムプロジェクトの実現などがある。細胞の発見やゲノムプロジェクトは主に技術の進歩によってもたらされ、進化や遺伝子の発見は個人の深い洞察によるところが大きい。 17世紀に発明された顕微鏡による細胞の発見は、微生物の発見をはじめとして、動物と植物がいずれも同じ構造単位から成っていることを認識させ、動物学と植物学の上位分野として生物学を誕生させることになった。また自然発生説の否定によって、いかなる細胞も既存の細胞から生じることが示され、生命の起源という現在も未解明の大きな問題の提示につながっている。
57	生物学	生物学の研究	進化はチャールズ・ダーウィンをはじめとする数人の博物学者によって19世紀に提唱された概念である。それまでは経験的にも宗教的にも、生物種は固定したものとされていたが、現在では、同じ種の中でも形質に多様性があり、生物の形質は変化するものとされ、種の区別が困難なものもあるという指摘がされている。単純な生物から多様化することで現在のような多様な生物が存在すると考えることが可能になり、生命の起源を研究可能なテーマとすることができるようになった。進化論は社会や思想にも大きな影響を与え、近代で最も大きなパラダイムシフトの1つであった。遺伝自体は古くから経験的に知られていた現象である。しかし、19世紀後半、メンデルは交雑実験から遺伝の法則を発見し、世代を経た後にも分離可能な因子、すなわち遺伝子が存在することを証明した。さらに染色体が発見され、20世紀前半の遺伝学・細胞学による研究から、染色体が遺伝子の担体であることが確証づけられた。この過程において古典的な遺伝学が発展し、その後の分子生物学の誕生にもつながった。 1953年、ジェームズ・ワトソン、フランシス・クリックらが、X線回折の結果から、立体模型を用いた推論により遺伝物質 DNA の二重らせん構造を明らかにした。DNA構造の解明は、分子生物学の構造学派にとって最大の成功である。相補的な2本の分子鎖が逆向きにらせん状構造をとっているというモデルは、染色体分配による遺伝のメカニズムを見事に説明しており、その後の分子生物学を爆発的に発展させた。
57	生物学	生物学の研究	DNAからRNAへの転写、RNAからタンパク質への翻訳、遺伝暗号などの解明により、セントラルドグマと呼ばれる「DNA→RNA→タンパク質」といった一方向の情報伝達がまるで教義のように思われた時期もあったが、これを裏切るかのように逆転写酵素やリボザイムといった発見も20世紀後半に相次いだ。ゲノムという概念は、ある生物種における遺伝情報の総和として提唱された。ゲノム genome という語は遺伝子 gene と、総体を表す接尾語 -ome の合成語である。技術発展によりゲノムプロジェクトが可能になり、ゲノム研究は、生物学における還元論と全体論、普遍性と多様性を結びつける役割をもつようになった。生物種間でのゲノムの比較により普遍性と多様性理解への糸口を与え、還元的な研究に因子の有限性を与えることで、個々の研究を全体論の中で語ることを可能にした。他にも様々な総体に対する研究が始まっている。 Vernon L.が1995年に主張したところところによると、(の生物学においては)特に重要な題材は、以下に挙げる5つの原則で、それらは「基本公理とも言える」と言う:。
57	生物学	生物学の研究	生物学が自然史学の一部だった時代には、記載生物学が主体だった。現代生物学は、実験が主体になっている。さらに将来は、ゲノムやプロテオーム研究などで蓄積された膨大なデータをコンピュータで処理し、そこから生命の原理に迫る生物情報学が主体になるかもしれない。急激なコンピュータの高速化と並行して、実験や観察技術、新たな分析手法の発見など技術発展も進むだろう。純粋生物学に残された大きなテーマには生命の起源、ヒトの精神あるいは心理過程、地球外生命体などがある。すでに起きてしまった生命の起源や進化は、実験で再現できない。ただし、生物物理学的・生化学的に生命(細胞)の誕生を再現する試みはある。心理学はヒトやほかの動物の行動や心理過程を研究しているが、生物学と心理学とは、従来よりおもに神経メカニズムという観点から関係をもってきた。しかし、とくにヒトの高次心理過程は、いまだ現在の生物学の知見を超える部分が大きい。今後、そういった高次心理過程も、心理学における行動・認知レベルの研究に加えて、生物学における分子レベルの、細胞レベルの、皮質のグローバルなレベルでの研究を進めることにより、両分野のあいだで統合的に説明できるようになるかもしれない。
57	生物学	生物学の研究	地球以外に生命は存在するかという問題は、まだ生物学のテーマではないと、現在の多くの生物学者は考えている。しかし、火星やその他の惑星、衛星の探索が進み、生命やその痕跡が発見されれば、重要なテーマの一つとなり、現在の生物学に大きな改変が迫られる可能性がある。また、医学や農学、薬学や化学工学などへの重要性は増し、応用は今後もますます増加していく。
57	生物学	生物学の諸分野	生物学の諸分野は、各論・方法論・理論の視点から分類できる。各論は研究対象によって、方法論は手法によって、理論は普遍化された学説によって分野名がつけられる。ただしいずれの分野も、程度の差はあれ3つすべての性質をあわせもっているため、分類は便宜的なものになる。例えば、細胞生物学、微生物学、生物物理学、生化学。生物学を大きくふたつに分ける場合、個体の内部の生命現象を解析する方向(=広義の生理学)と、個体間・種間・個体と環境など関係を個体の外に求めてゆく方向(=広義の生態学)がある。また、生物学の各論には、生物の系統分類と生物学的階層性という大きな2つの軸があるとされる。前者によって分類する場合、代表的な分野は、動物学、植物学、微生物学の3つである。それぞれは系統分類にしたがってさらに細分化できる。動物学の下位には原生動物学、昆虫学や魚類学、脊椎動物学などがある。同様に、植物学の下には顕花植物学や樹木学など、微生物学の下にはウイルス学や細菌学などがある。これらの分野では、生物の特異性・多様性を重視する流れがある。
57	生物学	生物学の諸分野	一方、対象の大きさ、つまり生物学的階層性(すなわち現象)を軸にすると、代表的な分野は、分子生物学・生化学、細胞生物学、発生生物学、動物行動学、生態学などがある(図)。生態学は生物群の大きさによって個体群生態学、群集生態学などに分けられる他、対象とする場所を重視する場合は森林生態学や海洋生態学、極地生態学などの名称も用いられる。生物学的階層性は生物の分類に対して横断的であり、生物の普遍性が注目される。この軸では個体レベルを境として大きく2つに分けることができる。この視点から諸分野を見ると、個体レベル以下を扱う分野は分子生物学の影響が強く還元主義的な傾向があり、個体レベル以上を扱う分野は全体論的な傾向がある。動物発生学や植物細胞学などの分野は、この2つの軸を考えるとその領域が把握しやすい。方法論は各論分野に必要に応じて導入され、実際の研究を発展させるために必須なものである。理論は抽象化により総合的・普遍的な視点を各論に提供する。最も古くからある方法論の一つは、生物の分類を扱う分類学である。分類は生物学の基礎であり、進化研究の手がかりにもなる。伝統的には形態に注目して分類されていたが、近年では分子生物学の手法を取り入れた分子系統分類がさかんである。生化学は化学的手法、分子生物学は DNA 操作を使う方法論でもある。分子遺伝学や逆遺伝学から発展したゲノムプロジェクトやバイオインフォマティクスは、新たな方法論として脚光を浴びている。
57	生物学	生物学の諸分野	生物学の理論としては、遺伝学や進化学が代表的である。遺伝学は、遺伝子の機能を間接的に観察するという方法論でもある。遺伝や進化の理論は、具体的なレベルでは未だ議論があるが、総論としては生物学に必要不可欠な基盤となっている。生物学の分類として、記載生物学・比較生物学・実験生物学といった類型化もある。記載・比較・実験は上記のように生物学の基本的な手法なので、このような区分は成立しないことが多いが、むしろ歴史的な展開の中での各部分に対してこの名が使われることがある。それも個々の分野名にこの名を被せる例が多い。記載生物学は、生物の形や構造を把握し、図や文で記載することを行うのを主目的とする。比較生物学はそれによって知られるようになったものを他の生物のそれと比較することから何かをえようとする。実験生物学は記載や比較では得られない知識を、生物を操作することで得ようとする。従って、生物学はこの順番で発展する。ただし記載はあまりにも最低限基本的な操作なので、これを冠する例はない。記載をしなければそれは科学以前である。
57	生物学	生物学の諸分野	たとえば近世から近代の生物学発展の初期、比較解剖学は極めて重要な分野として独立していた。これは発生学に結びついて比較発生学の流れをつくり、両者融合して比較形態学と呼ばれた。しかしこの分野は内部造反的に実験的手法に頼る実験発生学を生み出す。 20世紀に入るまで、各分野はそれぞれ独自の手法や観点で異なる対象を研究し、内容の重複はわずかだった。しかし、20世紀後半の分子生物学の爆発的な発展や顕微鏡などの技術発展により、研究分野はさらに細分化されつつも、それらの境界はあいまいになり、分野の名称は便宜的・主観的なものになってきている。例えば、イモリの足の再生を研究し「再生生物学」という名称を使ったとしても、再生にかかわる遺伝子は遺伝学や分子生物学、その遺伝子が作る化学物質の性質は生化学、再生する細胞の挙動は細胞生物学、組織が正確に再生する仕組みは発生生物学、などさまざまな分野が関連する。このような経緯から、「〜学」という古典的な名称を、「〜生物学」や「〜科学」に変えることも多い。
57	生物学	生物学と関連する分野	生物学は、さまざまな形で他の学問分野と関係している。概念、理論、研究手法などの面で生物学に影響を与えた自然科学の分野としては、先に発展していた物理学と化学が挙げられる。特に分子生物学以降は物理学の影響が強い。生化学や生物物理学などはこれらの境界領域の分野と言える。応用科学では医学における生化学や生理学、解剖学は、動物学や発生学と関連し、農学における育種学は遺伝学の誕生に寄与し、その過程で近代的な推測統計学を醸成した。また、数学は自然科学の基礎として生物学に影響を与えているほか、特に数理生物学や集団遺伝学などでは高度に数学的な概念、分析手法が用いられる。近年では、ゲノムやプロテオームの解析から得られる膨大なデータを処理する必要があるため、バイオインフォマティクス(生物情報学)と呼ばれる分野では情報学の方法論が取り入れられ、ゲノミクスやプロテオミクスで用いられている。また、生命現象をシステムとして理解することを目的とするシステム生物学が発展しつつある。生物学と相互に影響しあっている分野も数多い。生態学は理論面で経済学と強い関連があり、地球科学と観測技術を共有している。これらの影響は、一方通行ではなく相互的である。
57	生物学	生物学と関連する分野	人文科学系の分野の中では、自然哲学の一分野である生物哲学、方法論としては科学哲学、倫理面を研究する生命倫理学などが生物学と対象を共有している。科学史の一分野である生物学史は、生物学の歴史が研究対象である。生物学から多くの影響を受けた分野に、理論社会学や社会思想がある。ダーウィンと同時代に生き、適者生存などの語の発案者でもあるハーバート・スペンサーや、エミール・デュルケームは、社会の変化、特に分業の発達と構成要素の多様化を生物進化になぞらえて考察する理論を打ちたてた。彼らの学問は社会学の中でも多く知られているが、スペンサーを除けば、生物学から影響を受ける量が多く、生物学への影響は限られている。また、生物をメタファーとして社会を説明する理論にはほかに、マーシャル・マクルーハンによるメディア論や梅棹忠夫による情報産業論など、広く知られたものが多くある。システム理論やサイバネティックスは、生物学による生命体の理解を手がかりに、秩序や変化についての一般理論を構築している。これは社会学にも社会システム論として影響を与えている。
57	生物学	生物学の応用と社会的責任	生物学の知見と技術を応用に用いる分野は、バイオテクノロジーまたは生物工学と呼ばれる。遺伝子操作に重点が置かれる場合は遺伝子工学、発生過程に重点が置かれる場合は発生工学ともいう。生物学の成果を実業に活用する産業はバイオ産業と呼ばれ、ITとならんで勢いのある市場であり、ベンチャー企業が次々と誕生している。アメリカでは大学の研究者が起業することも多い。遺伝子治療、幹細胞を用いた再生医学、一塩基多型 (SNPs) を用いたオーダメイド医療やゲノム創薬などが注目されている。農業や畜産関連でもバイオテクノロジーが生かされており、これらを支える基礎研究は重要である。政府や企業は多大な資金を提供し、その発展を促している。応用分野に輝かしい貢献をすると同時に、現代生物学はさまざまな倫理的問題を抱えている。それらはゲノム情報、遺伝子操作、クローン技術など、生命の根幹に関わる技術や情報によりもたらされた。これらは、臨床医療においては恩恵をもたらす一方で、差別や生命の軽視など深刻な社会問題を引き起こしつつある。このような課題は生命倫理学によって扱われる。また、遺伝子操作によって作られた遺伝子組み換え作物(GM作物)の環境への影響(遺伝子汚染)という問題提起がなされており、議論が行われている。近代から現代にかけて、人間の活動によって環境破壊が起こり、生物多様性が急速に失われている。生物学は観測を行い、科学的裏付けのあるデータに基づいた提唱をしたり、生態系や生物多様性について正しい情報を発信するなどの取り組みも必要である。現代生物学およびそれに携わる人々は、純粋な科学的研究成果のみならず、このような倫理的側面に対しても熟考し議論を深め、社会的責任を果たすことが求められている。
57	生物学	「生物学」と「生命科学」	Biology という語は、「生命」を意味するギリシャ語の βίος (bios) と「言葉・論」を意味する λόγος (logos) から造られた。K. F. ブルダッハ(1800年)、G. R. トレヴィラヌス(1802年)、ジャン=バティスト・ラマルク(1802年)らによって独立に用いられた。生物学が様々な生物を分類記載する博物学から発展したことからもわかるように、生物学には生物の多様性を理解しようとする伝統がある。一方、生命科学 (Life science) や生物科学 (Bioscience, Biological science) という語は、分子生物学が誕生してから新しく作られたものである。全ての生物に共通する「言葉」であるDNAを分子生物学が提供したことで、分野ごとに断片化していた生物学が統合されつつある。そこで新たに生命科学という言葉が用いられるようになった。ただし、生物学も生命科学も広義に解釈すると範囲は広く重なり、実際の生物研究をどちらかにわけることは難しいことがある。また「生物学」の意味も時代とともに変化しており、しばしば「生物科学」や「生命科学」と同じ意味に使われる。
58	社会	null	社会(しゃかい、英: Society)は、ある共通項によってくくられ、他から区別される人々の集まり。また、仲間意識をもって、みずからを他と区別する人々の集まり。社会の範囲は非常に幅広く、単一の組織や結社などの部分社会から国民を包括する全体社会まで様々である。社会は広範かつ複雑な現象であるが、継続的な意思疎通と相互行為が行われ、かつそれらがある程度の度合いで秩序化(この現象を社会統制と呼ぶ)、組織化された、ある一定の人間の集合があれば、それは社会であると考えることができる。社会を構成する人口の規模に注目した場合には国際社会や国民国家を想定する全体社会や都市や組織などの部分社会に区分できる。さらに意思疎通や相互作用、秩序性や限定性という社会の条件に欠落があれば全てを満たす社会と区別して準社会と呼ぶことができる。社会は人口集団・都市形態・経済発展・政治体制・宗教などによって多様性を観察することが可能であり、時代や地域によってさまざまな社会の形態を見ることができる。
58	社会	「社会」という訳語ができるまで	19世紀半ばまでの日本語には「社会」という概念はなく、「世間」や「浮き世」などの概念しかなかった。「社會」とは中国の古語で農耕地の守護神中心の会合を意味し(この用法は1147年(紹興17年)に成立した孟元老の『東京夢華録』に見られる)、北宋時代の著作をまとめた近思録に「郷民為社会(郷民社会を為す)」とあり、それを英語のsocietyの日本語訳に当てた。青地林宗が1826年(文政9年)に訳した『輿地誌略』に「社會」ということばが、教団・会派の意味で使用されている。古賀増の1855年(安政2年) - 1866年(慶応2年)の『度日閑言』にも「社會」ということばが使用された。明治時代になると西周が1874年(明治7年)に『明六雑誌』第2号の「非學者職分論」で「社會」という言葉を使い、森有禮も自身の論文「Education in Japan」の和訳(一部が『日本教育策』や『日本教育論』として知られるこの訳がはじめて世に出たのは1928年で、当時の人びとには知られておらず、おそらく訳語の普及に貢献していない)と1875年(明治8年)の『明六雑誌』第30号の論説で使った。また、福地源一郎の1875年(明治8年)1月14日付『東京日日新聞』の社説にも「社會」という用語が使われ、こちらは「ソサイチー」のルビが振られている。
58	社会	歴史	社会の起源は人間の本性に求めることができる。動物には、アリやハチ・イヌ・サルのように群を作り集団行動を好む社会性を持つ動物と、ネコのように単独行動を好む動物がある。人間は古来より他の多くの動物と同様に群という小さな社会を形成し、食料を得るため、外敵から身を守るため、その他生存するための必要を満たすための社会であったと推定される。現在でも基礎集団である部族や家族は存在しており、村落や都市の構成要素となっている。また言語・宗教・文化などを共有する人口規模が小さな社会では意思疎通が密接であり、自然発生的なコミュニティが成立する。ロバート・モリソン・マッキーバーはこれを共同関心の複合体とし、一定の地域で共同生活するものと定義している。しかし原始的で素朴な社会は近代において都市化を始めることとなる。都市化とは人口の増大と流動化・経済の工業化などにより、異質な人口が特定の箇所に集中することによって生じるものである。この都市化は言い換えれば社会の近代化でもあった。都市に居住する住民はスラムや公害などの都市問題に直面することとなり、政府は社会状況を改善するための政策に乗り出し始める。また都市では非常に大規模な人口集団が居住しているために従来の社会の性質とは異なる都市社会が成立した。偏差値競争の高まった高度経済成長期から今日まで出身や学歴の高さに応じ賃金や処遇・昇進等の優劣が決まる状況を学歴社会などと表されたり、いわゆる肩書きが極度に社会生活における成否を左右する状況を肩書き社会といわれたりする。近年では、65歳以上の人口が若年層よりも上回る高齢化社会、またそれが加速した状況を高齢社会・超高齢社会というのをはじめ、多様な危機を抱えている社会をマルチハザード社会、ITなど情報通信技術を基本に社会が動く状況を情報化社会と称することがある。
58	社会	社会化	社会化とは個人が他人との相互的な関与によって、所属する社会の価値や規範を内面化するようにパーソナリティを形成する過程である。社会化はどのような社会集団にその個人が所属しているかによってその内容は異なる。社会化は教育と密接な関係がある。児童が基礎教育において行うものだけでなく、大人であっても所属集団において一般的に行われている。社会の根本的な要素である人間の本性については心理学・精神分析学・社会哲学などにおいてさまざまな議論が行われている。人間の社会的な自我については深層心理学のフロイトが意識・前意識・無意識に構造化し、その中において無意識にあるイド、イドから発生する自我、自我を監視する超自我があるとした。そして自我はパーソナリティを構築し、人間に一貫性を持った価値観や態度を一定の行動パターンとして外部に示す。自我の発生についてはジョージ・ハーバート・ミードは自我が社会の相互作用において発生すると論じており、自我を手に入れるためには他者の態度を採用し、それに反作用できる役割を取得することが必要であると述べる。例えば児童はごっこ遊びでは他者の役割を模倣することによって他者の態度を知り、ゲームの中で集団で共有する目標に対して自己の役割を取得することで社会的な自我を成長させている。社会は構成員相互の協力によって営まれている。円滑に社会を営むために人間にはそれぞれ役割が与えられなければならない。各々がそれぞれの役割を果たすことによって、社会がその機能を果たすことが可能となる。たとえ、自給自足の生活を実践している人であっても生活の場の安全は、社会の理解によって保護されていると考えることができる。
58	社会	社会化	そして、役割を果たし生活するために人間は社会に対し様々な形態で参加する。則ち、生活に密接した労働・生産・再生・消費・利用・処分・廃棄の行為であり、労働者・生産者・消費者・利用者等と行為に基づいて呼ばれる。社会の営みは、人間の様々な行為によって産業を興し、文化を育み、子供を教育し、交通手段を発達させ、医療を充実させて長い歴史を積み重ねてきた。時に利害の衝突等から戦争となり、戦争に備えて軍事を発達させ、戦争の深い悲しみは平和を希求させた。また、経済の発達は社会を不安定化させていた貧困や失業を解消する可能性を生み出したが、同時に環境を破壊し、次世代にまで引き継がざるを得ない環境問題を産みだし負の遺産となっている。
58	社会	社会行為	社会行為 (Social action) とは対象が他者である人間の行為を言い、日常的な会話から政治的な圧力まであらゆる行為がこれに含まれる。ただし自給自足の生活・個人的な信仰などは行為の対象が他者でないためにこれに含まれない。行為の根本的な理由は欲求であるが、人間の欲求は単一の原理ではない。心理学者のアブラハム・マズローの自己実現理論によれば段階的に発展するものであり、生理的欲求・安全の欲求・親和欲求・自尊欲求・自己実現欲求と発展していくものとした。しかし欲求が直接的に社会行為を行わせるのではなく、社会化によって内面化している規範、行為のために利用できる資源などがその行為を行うべきかどうかの判断に影響する。このように社会行為は欲求・規範・資源から総合的に目的が判断されるが、この意思決定も行為の目的に付随する効果から導かれる場合と行為そのものに付随している目的から導かれる場合がある。前者は自己充足的行為、後者は手段的行為として区別され、例えば本を読むとしてもそれが自分の純粋な知的好奇心を満たすためである限りは自己充足的行為であるが、試験対策などのためであれば手段的行為である。行為の分類についてマックス・ヴェーバーはその性格から四つに類型化する。まず非合理的行為としてまとめられるものにそれまでの習慣に基づいて行われる伝統的行為、そして感情の起伏に基づいた感情的行為が挙げられる。次に合理的行為としてまとめられる価値観に基づいた価値合理的行為と価値観に基づきながらも設定した目的を達成するために計画的に実行する目的合理的行為がある。また社会心理学では社会行動を社会の構成員が相互に他者と合力・助力や分業を行う協力、相互に他者と競争や攻撃を行う対立、社会生活そのものから離脱する逃避と区分する。
58	社会	社会構造	現代社会では構成員の利害を調整することにより秩序を維持して生活を円滑に行えるように様々な制度が定められている。人間の権利行為には、一般に政治が生み出す法に基づいて様々な制限が加えられている。社会秩序を乱す者は集団内で罰せられ更生させられるが、更生不可能な場合は永久に排除される(会社であれば懲戒解雇,国家であれば死刑など)。近年、社会で認知された人間が生まれながらに持つとされる自由な人権に対し、社会的にどこまで制限を加えることが可能か常に議論の対象となっており、制度に基づく義務は、大きな負担となってきている。人間の自発的な行為には常に責任が伴うとされているが、法律に罰則がなければ社会的に罰することは困難である。その一方で、我々が共存している地球の許容にも限界があり、現代社会が抱える全ての社会問題には私達自身に解決する責務があると考えられている。人口爆発により地球の資源が不足する可能性が高まっているため、宇宙進出の試みも続けられている。
58	社会	社会の領域	社会は広範かつ多様な領域を持っているために複雑な体系となっている。例えば政治や経済は社会の領域に所属するものであるが、政治や経済には社会を超えた原理が存在しており、社会システムの中で複雑な機能を果たしている。政治は公共的な意思決定や利害の調整などを行い、社会に秩序や動員をもたらす機能の一つである。理論的な仮定として考えると、原始的社会においては秩序はなく「万人の万人に対する闘争」が存在した。これを終結させるためには個々の人々が勝手に判断して行動することを規制して利害を調整することが必要であり、これを達成するための機能が政治である。政治権力の元に社会秩序が徐々に形成され、しかもその政治構造に正当性がもたらされると社会は無政府状態から安定化した状態へと移行する。近代の政治哲学の議論では、秩序の形成においては初めは王や権力が支配する形で、原始国家が作られた。その後、共和制や民主制の国家や社会が作られた。実際には、いかなる原始的な社会にも、様々な社会秩序や協力行動・規則(ルール)・礼儀(マナー)・慣習(カスタム)、公式あるいは非公式な法律や制度などが存在している。経済は社会の中で希少性や効用性を持つ価値を配分する機能の一つである。人間には生産力があり、労働を通じて自然に作用することができる。生産によって得られる資源を消費することで人間は生活している。かつてはこの一連の活動も社会交換によって社会の中で行われていたが、物々交換、貨幣を介した取引が行われるようになって市場が形成された。この市場は社会行為の相互作用でありながらも異なる経済の原理で作動するようになる。従って市場には社会全体に対して自動的に価値を配分する機能をあるていど持っていると考えられている。
59	こどもの文化	null	こどもの文化(こどものぶんか)は、子供の遊びや行事を通じて形成される子供独自の文化である。未就学あるいは義務教育段階である子供が、子供ら独自で、あるいは保護者や教師をはじめとする大人からの示唆や指導を受けながら形成し、その多くは以下に挙げるような、子供の形成過程で使われるさまざまな道具(おもちゃ)により、創造性、想像力など脳の発達と共に、文化的意味合いを持つものだと指摘できる。
59	こどもの文化	遊びの分類	フランスの思想家、ロジェ・カイヨワはヨハン・ホイジンガの著書「ホモ・ルーデンス」に影響を受け、「遊びと人間」を執筆した。その中でカイヨワは遊びを次の4つ要素に分類している。テレビゲームによって様々な遊びが仮想空間で行われるようになった。RPGも見方を変えれば上りを目指す双六の様なものであり、種々のシューティングゲームも射的といえる。
60	特撮	null	特撮(とくさつ)は、特殊撮影技術(Special Effects;SFX)を指す略称、またはSFXが多用された映画やテレビ番組などの映像作品を指す総称。
60	特撮	解説	元々は特殊撮影(SFX)、あるいはトリック撮影と呼ばれていた「技術」を総合的に指す略語であるが、日本では特撮作品と呼ばれる映画やテレビ番組などが大きなジャンルを形成するほど発展しており、特撮技術が大きな役割を果たして製作された作品群も含めて「特撮」と総称することもある。また、現在ではこの言葉が使われていた古い時代の作品群を指す通称としてや、この頃に盛んだった「特撮ヒーローもの」など一部の作品群を指す通称としても使われている。撮影技術・特殊効果としての「特撮」は、映画創生期から存在し、ジョルジュ・メリエスやイギリスの制作者達によって、撮影時のカメラ操作を駆使した逆回し、高速・微速度撮影、コマ撮り、人や物が消えたように見える中抜きなどが作り出され、『大列車強盗』(1903年)では、映像の合成が試みられるなど、「実際には存在しない架空の映像」作りが行われた。また、実物を縮小したミニチュアの撮影なども長年に渡って使われ、映画の発展と共に特撮技術も発展していき、恐竜などが登場する『ロスト・ワールド』(1925年)は、当時の特撮映画の集大成ともいえ、後の『キング・コング』(1933年)ともども特撮映画を世に広めていった。 1949年頃から1981年にかけて手作りのモンスターやミニチュア造形物などによる多くの特撮映画を手掛けてハリウッド映画の特撮人気を高め、20世紀の特撮映画界のパイオニアとして牽引した特撮監督レイ・ハリーハウゼンは「特撮の神様」と呼ばれ、『ゴジラ』や『スター・ウォーズ』など、後の特撮作品にも多大な影響を与えた。ハリーハウゼンが生み出した特殊映像・特殊効果は、今日の様々な特撮映像の源流ともなっている。
60	特撮	日本での歴史	庵野秀明は映画監督(特撮監督)の円谷英二が事実上の元祖と評しているが、円谷作品以前にも忍術などの表現でトリック撮影を用いた作品などは既に存在しており、円谷の師匠である枝正義郎は、合成やミニチュアを使用したトリック撮影を取り入れた作品を戦前の時期に制作している。円谷は前述の海外の特撮映画『キングコング』などに影響を受けて特撮を研究し、怪獣映画などを通して、1950年代以降に特撮映画を日本独自の映像技術として発展させ、尺貫法による寸法がミニチュアで使われ、映像文化や社会に多くの影響を与えた。「特撮」という言葉自体は、SFXを分かりやすく説明する為に、1958年頃から日本のマスコミで使われ始めており、第一次怪獣ブーム時に完全に定着している。それ以前には、特殊技術(特技)という呼称も用いられていた。テレビドラマでは『月光仮面』、『七色仮面』など等身大のヒーローが活躍する特撮作品が放映されはじめ、『七色仮面』は劇場公開を前提として、35mmフィルムで撮影されており、撮影費用は1本500万円という、当時のテレビ番組としては破格の金額で製作された。『新七色仮面』で主人公を波島進から引き継いだ千葉真一は器械体操で培ったアクションを披露し、彼の演技は後に製作されていく変身ヒーローを題材とした特撮作品に大きな影響を与えている。1965年には主に東映作品の特撮パートを手掛けている株式会社「特撮研究所」が創立され、1966年には「空想特撮シリーズ」と銘打った円谷プロの『ウルトラマン』が放送されている。
60	特撮	日本での歴史	「特撮映画」「特撮もの」という言葉は1980年代頃まではよく使われており、対象層やジャンルを問わずに「特殊撮影」を使った作品という意味であった。フィルム撮影時代は、本格的な特殊撮影を使った映画やテレビドラマは珍しく、高度な技術と多大な予算が必要なものだった。この他、ドキュメンタリー番組でも特撮が使用された。特撮が多用されていても、他の既存ジャンルに近い物はその分類で呼ばれ、特撮物とは分類されない場合もある。例えば『西部警察』は多くの特撮が使われているが、一般的には刑事ドラマと呼ばれる。 1990年代以降になると、コンピュータグラフィックス(CG)による、デジタル技術を活用したVFXが普及し始める。そのため、日本ではSFX主体の作品という意味ではなく、過去の特撮作品やその流れを汲む作品という意味で「特撮」が使われることが多くなった。前述のデジタル技術(VFX)による撮影が十分に実用的・一般的になってきた2000年以降は、ミニチュア撮影や操演・着ぐるみによる撮影などの本来のSFX的、光学合成などアナログ的なVFX的技術・作品という意味で「特撮」という言葉が使われるようにもなった。ただし、従来型の特撮を旧式な手法(または作品)として、否定的な意味で使われる場面も増えてきている。
60	特撮	日本での歴史	デジタル映像技術の発達に比例して、これまで培われてきた「特撮技術」による撮影は急激に減少し、「特撮作品」の姿も変わりつつあるため、2010年代になると日本独特の文化として保護を求める声があがった。2012年(平成24年)には、東京都現代美術館の企画展「館長庵野秀明特撮博物館」が開催されて全国で巡回も行われた他、文化庁の振興策「メディア芸術情報拠点・コンソーシアム構築事業」の一環として実施された「日本特撮に関する調査報告書」が2013年(平成25年)5月に公開されるなどしている。庵野は、それまで文化庁の支援対象は漫画・アニメ・ゲームだけであったところに、「特撮」を同等の扱いで国の文書に明記できたことを重要な点としている。
62	日常生活	null	日常生活(にちじょうせいかつ、英: everyday life)は、毎日繰り返される普段の生活のこと。日常生活とは、人が生きるために日々繰り返しやっていることである。人によって若干内容は異なるが、たとえば次のようなこと。朝目覚めていつものように顔を洗う、歯をみがく、髪をとかす、いつもの場所で朝食食べる、着替える、学生なら自宅や学校で勉強をするとか宿題をするとか、自営業の仕事をしている人ならいつもの自分の仕事場でいつもの仕事をするとか、勤め人ならいつもの仕事場に行き仕事をして帰ってくるなどということや、農業をしている人ならいつもどおりに畑で仕事をしたり収穫物の出荷をしたり農機具の整備をしたり、漁業にたずさわっている人ならいつも通りに漁に出たり網の手入れをしたり、学業も仕事もしていない人はいつもどおり自宅やいつもの場所でいつも通りのことをして過ごすということである。そしていつもの場所で昼食をとり、いつもと同じ場所で夕食をとったり、あるいはいつものようにトイレに入ったりシャワーをあびたり風呂に入ったり、くつろいだ部屋着を着たり、自宅のいつもの場所でテレビを見たり、近年ならいつものようにYoutubeを見たりSNSをチェックしたり、いつものように甘いもの食べたり人によっては少し酒を飲んだり、そうしていつもの場所で眠りにつくことなどである。一般にはこういった行為、日々ルーチンのように繰り返されている一連の行為・行動が日常生活と呼ばれている。禅ではしばしば日常生活に焦点をあて、日常生活の中で禅を行うという手法もとる。日常生活に <禅的思考> を少しだけ取り入れることを生活禅(せいかつぜん)などと言う。たとえば、疲れたなと思ったらちょっと背筋を伸ばしてみる、とか、思い立ったらすぐに始める、などということである。
62	日常生活	null	なお医療とくにリハビリに携わる職種の人々は <日常生活動作>という用語を使って、普段人々が共通して行っている日常生活の具体的な動作、特に仕事以外の動作に特別な注意を払っている。起床・就寝・着替え・食事・歯磨き・洗顔・排泄・入浴などといった行為・行動で行われる動作を具体的に指している。大きな負傷などをして骨・筋肉などを傷めたりすると、人々が当たり前と思っている日常生活を送ることが困難になる。寝たり起きたり着替えたりといったことすらできなくなってしまうのである。なおニュースというのは事件や普段とは異なった出来事を扱うものであるから、人々が日常生活でしていることはニュース媒体ではほとんど扱われない。報道機関の記者は通常、普通の人々のありきたりな日常生活をわざわざ取材しようとはしない。たとえ個人的には興味を持っている記者がいたとしても、ニュース記事にはできないので仕事としては取材を行っていられない。だが民俗学者、文化人類学者などは、普通の人が普段どのようなことをしているのか、人類は日々どのように生きているのかということに興味を示しそれなりに研究対象とすることがあり、欧米の学者によって人々の日常生活を扱った学術書も、数は多くはないが、書かれてはいる。なお医療用語ではなく一般的な表現で <日常生活> と対比されているのは <非日常> であり、毎日のようには行わないこと、普段とは違う行為・行動である。日常生活というのは毎日のように繰り返されるので、人は慣れてしまい次第に感情が湧かなくなるものだが、非日常は普段とは違う行為なので印象に残り特別な感情を生むことが多い。非日常のほうは喜ばしいこともあれば喜ばしくないこともある。たとえば入学試験を受けたり入学式や卒業式に出席することとかあるいは退学させられてしまうとか、また入社試験を受けたり入社式に出席したり退社のお別れ会に参加することとかあるいは突然退社勧告を受けるつまり突然クビになるとか、結婚届けを役所に出して結婚生活を始めたり離婚届けを出して新しく別々の人生を始めたりする日の特別な行為・行動である。また、まれに起きる事故や事件というのも日常生活には含められず、非日常である。たとえば自身が突然事故にあって救急車で病院に運ばれるとか、親が突然しかも初めて倒れて緊急入院したので病院にかけつけ看病したとか、親の葬儀の喪主の役を果たした、などということは日常生活には含まれず、非日常である。また普段の学業や仕事をわざわざ休んで気分転換のために旅に出るなどということも日常生活ではなく <非日常> である。
63	情報工学	null	情報工学(じょうほうこうがく、英語: computer science)とは、「計算機による情報処理に関連する科学技術の一分野」を指す言葉であり、「情報科学」や「計算機科学」ともいう。なお英語の information engineering はソフトウェア工学における一手法であり(データ中心アプローチも参照)、日本語の「情報工学」とは対応しない。また似た言葉に情報学がある。
63	情報工学	概要	語感としては、情報科学という語がもっぱらおおまかに「科学」という語が指す範囲を中心としているのに対し、情報工学は「工学」的な分野に重心があるが、内実としてはどれもたいして変わらないことが多い(たとえば、大学の学部学科名などに関しては、個々の大学の個性による違いのほうが、名前による違いより大きい)。日本で、大学の工学部などにコンピュータ科学ないし情報関係の学科を設置する際に、「工学」部という語との整合のためだけに便利に使われた、という面が大きい(情報工学科の記事を参照)。ここでは、いくつかの大学の学科紹介などから(研究などにおける専門的な解説ではない)抜粋する。情報工学とは「情報」を工学的に利用するための学問分野である。情報の発生(データマイニング、コンピュータグラフィックスなど)、情報の伝達(コンピュータネットワークなど)、情報の収集(コンピュータビジョン、検索エンジンなど)、情報の蓄積(データベース、データ圧縮など)、情報の処理(計算機工学、計算機科学、ソフトウェア工学)を扱う総合的な工学分野といえる。また情報工学を、物理現象を支配している原理や法則や社会・経済活動を情報という観点から捉え,コンピュータ上の設計手順に変換することにより自動化する方法を創出する学問分野とする見方もあり、これは英語でいうコンピューティング(computing)に相当する。いずれにしても以上の説明は、大学の学科紹介などからの抜粋である。計算機科学や情報科学・情報工学を扱う学会としては、米国では発足が早かったこともあり、ACMは直訳すると「計算機械学会」である。国際機関である情報処理国際連合の1960年発足の頃には、コンピュータは(数の)計算のみならず情報を処理する機械であるという認識は広まっており、日本の学会発足に関しても、和田弘により「情報処理学会」の名が付けられ、情報処理という言葉が使われるようになった。また電子情報通信学会もこの分野をあらわす語として「情報」を使っている。
63	情報工学	概要	日本技術士会に「情報工学部会」があり、また同会が課している2次試験は部門別であるが、コンピュータソフトウェアに関連する部門を「情報工学部門」としている(技術士情報工学部門)。
64	形式言語	null	形式言語(けいしきげんご、英: formal language)は、その文法(構文、統語論)が、場合によっては意味(意味論)も、形式的に与えられている(形式体系を参照)言語である。形式的でないために、しばしば曖昧さが残されたり、話者集団によって用法のうつろいゆくような自然言語に対して、プログラミング言語を含む一部の人工言語や、いわゆる機械可読な(機械可読目録を参照)ドキュメント類などの形式言語は、用法の変化に関しては厳格である。この記事では形式的な統語論すなわち構文の形式的な定義と形式文法について述べる。形式的な意味論については形式意味論の記事を参照。
64	形式言語	定義	形式言語の理論、特にオートマトン理論と関連したそれにおいては、言語はアルファベットの列(語 word) の集合である。 L ⊂ Σ ∗ = { ⟨ σ 1 , σ 2 , . . . ⟩ \| σ i ∈ Σ } {\displaystyle L\subset \Sigma ^{*}=\{\langle \sigma _{1},\sigma _{2},...\rangle \|\sigma _{i}\in \Sigma \}} ただし、長さゼロの空単語(Empty Word, 記号 e {\displaystyle e} 、 ε {\displaystyle \epsilon } 、 Λ {\displaystyle \Lambda } )も含む。チューリングマシンの言語は単なる文字列なので、数学的構造(他のチューリングマシンを含む)を扱うには符号化(エンコード)し、その数値を解釈するプログラムを埋め込む必要がある。チューリング完全機械は十分強力なので、この手法であらゆる列挙可能な構造を扱うことができる。チューリングマシンの数値表現については(チューリングマシンの)表記(description)という。
64	形式言語	定義	あるチューリングマシンが存在して、言語に属するすべての語 w に対して動作させると受理状態で停止し、属さない語には受理しないようなとき、その言語はチューリング認識可能という。また、言語に属さないときは必ず拒否状態で停止する場合、その言語はチューリング判別可能であるという。(この2つの違いは、一部の入力に対してチューリングマシンが停止しない場合があるかどうかである) また、チューリングマシンTMの言語 L(TM) とは、テープに w をセットしたあと、TMを動作させると受理状態に入って停止するような w の集合からなる言語(TM認識可能な言語)のことである。この言語には以下のような演算が定義される。ここで、 L 1 {\displaystyle L_{1}} と L 2 {\displaystyle L_{2}} は共通のアルファベットから構成される言語であるとする。モデル理論においては、言語は定数記号、関数記号、述語記号の集合である。
64	形式言語	定義	L = { c 0 , c 1 , . . . } ∪ { f 0 , f 1 , . . . } ∪ { p 0 , p 1 , . . . } {\displaystyle L=\{c_{0},c_{1},...\}\cup \{f_{0},f_{1},...\}\cup \{p_{0},p_{1},...\}}
64	形式言語	形式文法	形式言語は、形式文法と密接な関係がある。例として、次のような文脈自由文法の構文規則があるとき、以下のように規則を再帰的に適用して、その言語の要素(名詞句)を列挙することができる。 ...
64	形式言語	形式文法	すなわち、このような操作の任意回の繰り返しによって、その言語(文の集合)が得られる。また、形式文法が階層をなすというチョムスキー階層は、生成する言語では言語の認識に必要な最小のオートマトンが階層をなすという形で現れる。
64	形式言語	その他	形式言語は、「人や計算機の如何なる記号変換能力から如何なる思考能力や計算能力が生まれるか」の学としての広義の数理論理学の研究対象であり、従って形式言語は、哲学・言語学・計算機科学・数学基礎論・数理心理学等々において重要な役割を演ずる。それらの学問分野では、如何なる形式言語を研究すべきかの文法論(構文論・統辞論)や形式言語の意味論や演繹論が研究される。形式手法という場合には、形式言語に加えて、模擬試験、検証・証明などの仕組みを込みで言う場合が有る。自然言語を比較的単純な形式言語のモデルにあてはめて分析する言語学は、チョムスキーによって提唱された。音素や語幹などを素記号として考える。実際の自然言語の構文規則(あるいは文法)は、文字通り自然発生的のものであり、形式言語における構文規則のように明確に規定するのは難しい。
64	形式言語	その他	ただ、素朴な文法論の主張は、形式言語の理論とみなすことができる。素朴な文法論は、例えば次のようなものである。こういう文法論はすなわち、素記号とは何かを定め、それらから文を作る構文規則を定めるのだから、まさに形式言語の理論である。こういう形式言語論的な文法論は、実際の言語と比較することで自然言語の特徴を浮き彫りにし、自然言語のより深い理解へと導くことを可能とすることもなくはない。言語そのものではなく、言語行動の深層をなす人間精神を探るためには、むしろこういう文法論を数学化し、更に意味論・文法論を伴った論理学にまで推し進めることが有意義ともいえよう。
65	文脈自由言語	null	文脈自由言語(ぶんみゃくじゆうげんご)とは、次のような再帰的な生成規則をもつ文脈自由文法によって、与えられた言語の長さ n に対して O(n) の時間で認識される形式言語。プッシュダウン・オートマトンで受理可能な言語と等価である。ある言語が文脈自由言語でないことを証明するために文脈自由言語の反復補題が使われることがある。
65	文脈自由言語	例	基本的な文脈自由言語 L = { a n b n : n ≥ 1 } {\displaystyle L=\{a^{n}b^{n}:n\geq 1\}} は、偶数個の文字から成る文字列で構成され、各文字列の前半は a で、後半は b で構成される。L を生成する文法は S → a S b \| a b {\displaystyle S\to aSb~\|~ab} であり、プッシュダウン・オートマトン M = ( { q 0 , q 1 , q f } , { a , b } , { a , z } , δ , q 0 , { q f } ) {\displaystyle M=(\{q_{0},q_{1},q_{f}\},\{a,b\},\{a,z\},\delta ,q_{0},\{q_{f}\})} に受容される。ここで δ {\displaystyle \delta } は以下のように定義される。 δ ( q 0 , a , z ) = ( q 0 , a ) {\displaystyle \delta (q_{0},a,z)=(q_{0},a)} δ ( q 0 , a , a ) = ( q 0 , a ) {\displaystyle \delta (q_{0},a,a)=(q_{0},a)} δ ( q 0 , b , a ) = ( q 1 , x ) {\displaystyle \delta (q_{0},b,a)=(q_{1},x)} δ ( q 1 , b , a ) = ( q 1 , x ) {\displaystyle \delta (q_{1},b,a)=(q_{1},x)} δ ( q 1 , b , z ) = ( q f , z ) {\displaystyle \delta (q_{1},b,z)=(q_{f},z)} ここで z は初期スタック記号、x はポップ動作を意味する。例えば、数式など(プログラミング言語などにおける)の括弧の対応は S → S S \| ( S ) \| λ {\displaystyle S\to SS~\|~(S)~\|~\lambda } というような規則になる。数式などはだいたい文脈自由言語である。
65	文脈自由言語	閉包属性	L と P を文脈自由言語、D を正規言語としたとき、以下も全て文脈自由言語である(閉じている)。しかし、積集合や差集合に関しては閉じていない。これらの操作の具体的な内容については形式言語の情報工学的定義を参照されたい。文脈自由言語は積集合において閉じていない。この証明は参考文献にある Sipser 97 の練習問題となっている。まず、2つの文脈自由言語 A = { a m b n c n ∣ m , n ≥ 0 } {\displaystyle A=\{a^{m}b^{n}c^{n}\mid m,n\geq 0\}} と B = { a n b n c m ∣ m , n ≥ 0 } {\displaystyle B=\{a^{n}b^{n}c^{m}\mid m,n\geq 0\}} を用意する。これらの積集合 A ∩ B = { a n b n c n ∣ n ≥ 0 } {\displaystyle A\cap B=\{a^{n}b^{n}c^{n}\mid n\geq 0\}} に対して文脈自由言語の反復補題を用いることで、それが文脈自由言語でないことを示すことができる。
65	文脈自由言語	決定性属性	文脈自由言語についての以下の問題は決定不能である。文脈自由言語についての以下の問題は決定可能である。
66	正規言語	null	正規言語(せいきげんご)または正則言語(せいそくげんご)は、以下に示す性質(いずれも等価)を満たす形式言語である。
66	正規言語	定義	文字セット Σ 上の正規言語の集合は以下のように再帰的に定義される。有限の文字列から構成される言語は全て正規言語である。その他の典型的な例としては、文字セット {a, b} を使った文字列のうち、偶数個の a を含む文字列の集まりは正規言語であるし、任意個数の a の後に任意個数の b が続く文字列で構成される言語も正規言語である。
66	正規言語	閉包属性	正規言語に対して、和集合、積集合、差集合といった演算を施した結果も正規言語である。正規言語の補集合(文字セットから生成される全文字列を全体集合とする)も正規言語である。正規言語の文字列を全て逆転させたものも正規言語である。正規言語の連結(ふたつの言語に含まれる文字列をあらゆる組み合わせで連結した文字列の集合)をしたものも正規言語である。「シャッフル」をふたつの正規言語に施した結果も正規言語である。正規言語と任意の言語の商集合も正規言語である。個々の操作の具体的意味については形式言語#定義を参照されたい。
66	正規言語	ある言語が正規言語であるかどうかの判断基準	チョムスキー階層での正規言語の位置によれば、正規言語は文脈自由言語の真部分集合である。すなわち、正規言語は文脈自由言語に含まれる一方、その逆は真ではない。例えば、同じ個数の a と b を含む文字列から成る言語は文脈自由言語ではあるが、正規言語ではない。このような言語が正規言語ではないことを証明するには、マイヒル-ネローデの定理か反復補題 (pumping lemma) を使う。正規言語を代数学的に定義するには、二つの方法がある。Σ を有限のアルファベットとし、Σ* を Σ 上の自由モノイド(Σ によって作られる記号列全て)とすると、f : Σ* → M はモノイド同型となる。ただしここで M は有限のモノイドである。そして、S を M の部分集合とすると、f(S) は正規言語となる。任意の正規言語はこのようにして構成することができる。
66	正規言語	ある言語が正規言語であるかどうかの判断基準	もう一つの方法として、L が Σ 上の言語であるとき、Σ* 上の同値関係 ~ を次のように定義する。すると、L が正規言語であることは、同値関係 ~ の作る同値類の指標(濃度)が有限であることと同値になる。そして、同値類の指標は L を受理する最小の決定性有限オートマトンの状態の個数に一致する。
67	自然言語処理	null	自然言語処理(しぜんげんごしょり、英語: natural language processing、略称:NLP)は、人間が日常的に使っている自然言語をコンピュータに処理させる一連の技術であり、人工知能と言語学の一分野である。「計算言語学」(computational linguistics)との類似もあるが、自然言語処理は工学的な視点からの言語処理をさすのに対して、計算言語学は言語学的視点を重視する手法をさす事が多い。データベース内の情報を自然言語に変換したり、自然言語の文章をより形式的な(コンピュータが理解しやすい)表現に変換するといった処理が含まれる。応用例としては機械翻訳や仮名漢字変換が挙げられる。自然言語の理解をコンピュータにさせることは、自然言語理解とされている。自然言語理解と、自然言語処理の差は、意味を扱うか、扱わないかという説もあったが、最近は数理的な言語解析手法(統計や確率など)が広められた為、パーサ(統語解析器)などの精度や速度が一段と上がり、その意味合いは違ってきている。もともと自然言語の意味論的側面を全く無視して達成できることは非常に限られている。このため、自然言語処理には形態素解析と構文解析、文脈解析、意味解析などをSyntaxなど表層的な観点から解析をする学問であるが、自然言語理解は、意味をどのように理解するかという個々人の理解と推論部分が主な研究の課題になってきており、両者の境界は意思や意図が含まれるかどうかになってきている。
67	自然言語処理	基礎技術	自然言語処理の基礎技術にはさまざまなものがある。自然言語処理はその性格上、扱う言語によって大きく処理の異なる部分がある。現在のところ、日本語を処理する基礎技術としては以下のものが主に研究されている。
67	自然言語処理	処理内容とその限界	現状発達している言語AI技術は、多次元のベクトルから、単語や文書の意味の近さを、その相互関係から推定しているもので、「AIの言語理解」は「人間の言語理解」は根本的に別物である。「自然言語理解は、AI完全問題」と言われることがある。なぜなら、自然言語理解には世界全体についての知識とそれを操作する能力が必要と思われるためである。「理解; understanding」の定義は、自然言語処理の大きな課題のひとつでもある。人間とコンピュータの間のインタラクションのインタフェース(ヒューマンマシンインタフェース)として、自然言語がもし使えたら非常に魅力的である、といったこともあり、コンピュータの登場初期(1960年頃)には自然言語処理にある種の過剰な期待もあった。SHRDLUなどの初期のシステムが、世界を限定することで非常にうまくいったことにより、すぐに行き過ぎた楽観主義に陥ったが、現実を相手にする曖昧さや複雑さがわかると、楽観的な見方や過剰な期待は基本的には無くなった。しかし、何が簡単で何が難しいのか、といったようなことはなかなか共有されなかった。
67	自然言語処理	処理内容とその限界	やがて、21世紀に入ってしばらく後に「音声認識による便利なシステム」がいくつか実用化・実運用され多くの人が利用したことで、何が簡単で、どういう事に使うのは難しいのかが理解されるようになりつつある模様である。 2013年のGoogleのWord2vecは今でも使われている。 2019年、GPT-2、BERTなど、ディープラーニングを応用した手法で大きなブレークスルーがあった。
67	自然言語処理	具体的な課題	自然言語処理(理解)における課題をいくつかの例を用いて示す。 Time flies like an arrow.(光陰矢の如し) 英語では特に語形変化による語彙の区別をする機能が弱いため、このような問題が大きくなる。
67	自然言語処理	具体的な課題	また、英語も含めて、形容詞と名詞の修飾関係の曖昧さもある。例えば、"pretty little girls' school"(かわいい小さな少女の学校)という文字列があるとする。他にも次のような課題がある。
67	自然言語処理	統計的自然言語処理	統計的自然言語処理は、確率論的あるいは統計学的手法を使って、上述の困難さに何らかの解決策を与えようとするものである。長い文になればなるほど、従来型の自然言語処理では解釈の可能性の組合せが指数関数的に増大していき、処理が困難となる。そのような場合に統計的自然言語処理が効果を発揮する。コーパス言語学やマルコフ連鎖といった手法が使われる。統計的自然言語処理の起源は、人工知能の中でもデータからの学習を研究する分野である機械学習やデータマイニングといった分野である。一見、統計的自然言語処理は確率モデル型自然言語処理にのみ適用されるように見えるが、実は4大自然言語処理の1つである注意モデル型自然言語処理にも統計の概念が必要なのである。
67	自然言語処理	主な応用	自然言語処理の応用技術として、以下のような技術が研究・実用化されている。また、言語学への応用も考えられている。
68	自然言語	null	自然言語(しぜんげんご、英: natural language)とは、言語学や論理学、計算機科学の専門用語で、「英語」・「中国語」・「日本語」といった「○○語」の総称。つまり普通の「言語」のこと。人間が意思疎通のために日常的に用いる言語であり、文化的背景を持っておのずから発展してきた言語。対義語は「人工言語」「形式言語」、すなわちプログラミング言語や論理式など。
68	自然言語	概要	人間がお互いにコミュニケーションを行うための自然発生的な言語である。形式言語との対比では、その構文や意味が明確に揺るぎなく定められ利用者に厳格な規則の遵守を強いる(ことが多い)形式言語に対し、話者集団の社会的文脈に沿った曖昧な規則が存在していると考えられるものが自然言語である。自然言語には、規則が曖昧であるがゆえに、話者による規則の解釈の自由度が残されており、話者が直面した状況に応じて規則の解釈を変化させることで、状況を共有する他の話者とのコミュニケーションを継続する事が可能となっている。人間のコミュニケーションを目的として設計された形式言語、といったようなものも存在するが(ログランなど)あまり多くない。人工言語という分類は多義的であり、形式言語のことを指している場合もあれば、エスペラントなど「人為発生的な自然言語」といったほうが良い場合もある。また、文法,単語の用法に曖昧さを含み、使用する単語,単語の順序を入れ替える等が可能であり、感情で文章を制御しやすいため、多様な情景表現が可能となっている。しかし、文法、単語の用法が曖昧であるため、「言語仕様」のように明確に固定することは難しい。各自然言語自体も他言語との統合が起きる事により変化し続けており、自然言語の文法その他あらゆる面が言語学によって研究が続けられている。また、統計的手法を利用する計量言語学(英語版)や、情報処理の対象として自然言語を扱う自然言語処理は、コンピュータの能力の向上にあわせ、またコンピュータのより便利な利用のために(例えばワードプロセッサや、音声入力による情報探索など)、さかんに研究され実地にも応用されるようになった。
69	プログラミング言語	null	プログラミング言語(プログラミングげんご、英語: programming language)とは、プログラムを記述するための人工言語。コンピュータプログラムを書くために考案された、正確に定義された記号と規則のしくみ。以前は、しばしばプログラム言語と表記された。
69	プログラミング言語	概要	プログラミング言語は、情報を組織し処理するタスクについての理解を容易にし、アルゴリズムを正確に表現することができる。特に、チューリング完全であることが特徴である。言語仕様とプログラムとその入力データの組合せで、そのプログラムを実行したときの結果(外部から観測される振る舞い)が完全に指定できなければならない。プログラミング言語は構文規則(自然言語に関する言語学で言う統語論の規則に類似したもの)と意味規則(自然言語の意味論に類似した規則)で定義される。形式的ないし非形式的(自然言語による)な仕様が(構文規則は形式的で、意味規則はそうでない、というものが多い)実装とは独立した文書で示される言語もあれば、実装のみの言語もある。
69	プログラミング言語	概要	多くの言語は、新たなニーズを満たすべく設計され、他の言語と組み合わされ、最終的に使われなくなる。あらゆる用途に使える万能言語を設計しようという試みはいくつかあったが、そういう意味で成功した言語は存在しない。プログラミング言語の開発の大きな流れに共通する傾向として、より高いレベルの抽象化によってより高い問題解決能力を得ようとしてきた、ということが指摘されることがある。初期のプログラミング言語はコンピュータのハードウェアのレベルと極めて近かった。新たなプログラミング言語が開発される度に機能が追加され、プログラマはハードウェアの命令からより遠い形でアイデアを表現できるようになっていった。プログラミングをハードウェアから分離することで、プログラマの生産性は向上する。毎年のように新たなプログラミング言語が作り出されている。2008年2月時点で、「コンピュータ言語辞典」には8,152種のプログラミング言語が記載されていた。
69	プログラミング言語	概要	過去のプログラミング言語のなかの欠点と見なされた部分を解消するために、新たなプログラミング言語が構想され、作られてきた歴史がある。また多様なプログラミング言語が生み出される背景には、さまざまな事情があり、ハードウェアが時代とともに変化してきたことや、プログラミング言語というテクノロジーやコンピュータサイエンスの発展も影響しており、下のような諸事情もある。ウィキペディアに記事が掲載されているプログラミング言語を知りたい場合はプログラミング言語一覧を参照のこと。
69	プログラミング言語	分類・種類	プログラミング言語の分類法は多数ある。ひとつの分類法としては(そして計算機科学の教科書や情報処理技術者の教科書などで、まっさきに一種の定番のように挙げてある分類方法としては)、機械寄り(CPU寄り)か人間(の思考)寄りか、で分類する方法であり、低水準言語 / 高水準言語と分類する方法である。(" 低級言語 / 高級言語 " とも) 低水準言語の例としては、機械語の「命令コード」と1対1に対応する「命令語」を用いてプログラミングを行うアセンブリ言語がある。(機械語も低水準言語のひとつに数える場合もある。)対比される高水準言語の例としてはPerl、Visual Basic、LISP、PHP、Java、Pythonなどを挙げることができる。(なお、境界はやや曖昧で、C言語はかつては「高水準言語」と見なされていたが、その後それよりもレベルの高い高水準言語が多数登場したので、今日ではメモリ管理もしないC言語は「低水準言語」に分類されることもある。) 他の分類法としては、実行方法によってプログラミング言語を分類する方法もあり、インタープリタ方式言語 / コンパイラ方式言語(コンパイル方式言語)と分類する方法である。インタープリタ方式言語の例としてはPHPやRubyを挙げることができる。コンパイラ方式言語の例としてはC言語、C++、Erlang、Haskell、Rust、Go、FORTRAN、COBOLなどを挙げることができる。なお言語によってはインタープリタ方式で実行でき、かつコンパイル方式で実行することができるものもある。そして「一応、どちらの方法でも実行できるが、基本はコンパイル方式」などという場合もあるので、やや分類が曖昧になる場合がある。コンパイル方式でしか実行できない言語をわざわざ指さなければならない場合に「純コンパイル方式言語」などと分類する人もいる。なおJavaはバイトコードにコンパイルをしてから実行するので、一応「コンパイル方式」に分類することも可能ではある言語だが、実行時コンパイラ(JIT)とJava仮想マシンを使うので、「Javaは、コンパイル方式とインタープリタ方式の中間的な方式」としばしば指摘され、曖昧な位置づけである。
69	プログラミング言語	分類・種類	かつては人間側の用途で分類する方法もしばしば用いられたことがある。たとえば、汎用プログラミング言語 / 事務計算用プログラミング言語/ 科学技術計算用プログラミング言語などと分類する方法である。1970年代-1980年代などは「事務計算用プログラミング言語の例はCOBOLで、科学技術計算用プログラミング言語の例はFORTRAN」などと書かれたが、近年ではそのような分類はあまりされなくなった。なお「汎用プログラミング言語」に分類されるのはJava、C#、Python、Visual Basic、Rubyなどである。手続き型言語かそうでないかで、手続き型言語 / 非手続き型言語と分類する方法もある。手続き型言語の例としてはFORTRAN、ALGOL、C言語、COBOL、BASIC、Pascalなどを挙げることができる。オブジェクト指向プログラミングに適したしくみを備えているか否かで、オブジェクト指向言語 / 非オブジェクト指向言語と分類されることもある。
69	プログラミング言語	分類・種類	構造化プログラミングに適した仕様になっているか否かで判断して、適したものだけを構造化プログラミング言語と分類する方法もある。スレッドを複数個生成・管理できるか否か、で並行言語 / 非並行言語と分類する方法もある。なお1950年代(や1960年代)計算理論をチョムスキー階層という構想や理論が発表された時代には、計算表現能力に基づいてコンピュータの言語を、抽象的に、「タイプ0 / タイプ1 / タイプ2 / タイプ3」などに分類しようとしていたこともあった。ただし近年ではそのような分類法は滅多に持ち出されない。世の中のプログラミング言語のユーザーたちや言語開発者たちの関心は、すでに別のレベルに移っているからである。
69	プログラミング言語	分類・種類	(他の分野でもありがちなことなのだが)プログラミング言語も分類法があまりに多数あるので、混乱しがちな分類法を整理整頓しようと「分類法の分類」をする人も出てくる。たとえば高級言語の分類方法について「プログラミングパラダイムによる分類法 / そうでない分類法」という分類ができる、などと言う人も出てくる。以上のようにプログラミング言語の分類法は多数あるので、各プログラミング言語は複数のカテゴリに分類可能である。たとえばアセンブリ言語は「低水準言語」に分類され、かつ「非オブジェクト指向言語」に分類される。Javaは「高級言語」に分類され、かつ「オブジェクト指向言語」に分類され、かつ「並行性言語」に分類される。Pythonは「オブジェクト指向言語」であり「スクリプト言語」である。LISPは「マルチパラダイム言語」で「関数型言語」で「手続き型言語」である。それ以外に、コンピュータがプリンター(やモニタ)などを制御するために使うプログラミング言語を分類するための「ページ記述言語」という分類法もある。ページ記述言語の代表的な例としては、PostScriptを挙げることができる。たとえば、プリンターで美麗な印字をする場合、画面上のボタンやメニューで「印刷」という命令を選ぶわけだが、その時点でPC内のプリンター制御用プログラムがPostScript言語でプログラムを自動生成し、そのプログラムをケーブルやWifi経由でプリンターに向けて送り出し、それを受け取ったプリンターの側でそれを実行するということで美麗な印字、繊細な曲線に満ちたフォントの印字を実現している。
69	プログラミング言語	分類・種類	その他に、あまり真面目な分類ではないが、わざわざ理解が難しくなるように作られた(冗談のような)プログラミング言語を特に「難解プログラミング言語」と分類することもある。
69	プログラミング言語	歴史	「コンピュータ」(という語)の定義次第ではあるが、それを「コンピュータ・プログラムによって駆動される機械」とするならば、コンピュータ・プログラムはコンピュータとともに生まれ、育ったということになり、そのプログラムの記法としてプログラミング言語があった、ということになる。チャールズ・バベッジが階差機関に続いて計画した解析機関は、パンチカードの先祖と言えるような穴の開いた厚紙の列によって制御されるという機構を持っていたため、その特徴から「19世紀のコンピュータ」「蒸気動力のコンピュータ」などと呼ばれることがある。 20世紀初頭には、タビュレーティングマシンによってパンチカードを使ったデータの機械処理が始まっている。そういった実際面ばかりではなく計算理論としても、1930年代から1940年代にかけて、アルゴリズムを表現する数学的抽象表現を提供するラムダ計算(アロンゾ・チャーチ)とチューリングマシン(アラン・チューリング)が考案された。ラムダ計算はその後の言語設計にも影響を与えている。 1940年代、世界初の電子式デジタルコンピュータ群が製作された。1950年代初期のコンピュータであるUNIVAC IやIBM 701では機械語を使っていた。機械語によるプログラミングは、間もなくアセンブリ言語によるプログラミングに取って代わられた。1950年代後半になると、アセンブリ言語でマクロ命令が使われるようになり、その後 FORTRAN、LISP、COBOLという3つの高水準言語が開発された。これらは改良を加えられ現在でも使われており、その後の言語開発に重大な影響を与えた。1950年代末、ALGOLが登場し、その後の言語に様々な影響を与えている。初期のプログラミング言語の仕様と使い方は、当時のプログラミング環境の制約(パンチカードによるプログラム入力など)にも大きく影響されている。
69	プログラミング言語	歴史	1960年代から1970年代末ごろまでに、現在使われている主な言語パラダイムが開発されたが、その多くはごく初期の第三世代プログラミング言語のアイデアの改良である。これらの言語のアイデアは様々な言語に引き継がれており、現在の言語の多くは、これらのいずれかの系統に属する。 1960年代と1970年代は、構造化プログラミングに関する論争が盛んに行われた時期でもある。この論争で特に有名なものは、1968年にCommunications of the ACMに掲載されたエドガー・ダイクストラのレターGo To Statement Considered Harmfulであろう。その後の反論と指針としてはクヌースのStructured Programming with go to Statementsがある。
69	プログラミング言語	歴史	1960年代と1970年代は、プログラムのメモリ使用量を削減し、プログラマやユーザーの生産性を向上させる技法も進展した時期である。初期の4GL(第四世代プログラミング言語)は、同じプログラムを第三世代プログラミング言語で書いたときよりもソースコードの量を劇的に削減した。 1980年代は、相対的な統合の時代であった。C++は、オブジェクト指向とシステムプログラミングの統合である。アメリカでは、軍需に使うことを目的としてAdaというシステムプログラミング言語が標準化された。日本などでは、論理プログラミングを応用した第五世代言語の研究に資源を費やした。関数型言語コミュニティではMLとLISPの標準化の動きがあった。これらはいずれも新たなパラダイムを生み出そうというものではなく、それまでに生み出されたアイデアに改良を加える動きであった。 1980年代の重要な言語設計傾向の1つとして、大規模システムのためのプログラミングを目的としてモジュールの概念を採り入れた点が挙げられる。1980年代にモジュールシステムを採り入れた言語として、Modula-2、Ada、MLがあるが、それ以前には、既にPL/Iがモジュラープログラミングをサポートしていた。モジュールシステムはジェネリックプログラミングの構成要素とされることが多い。
69	プログラミング言語	歴史	1990年代中頃には、インターネットの急激な成長によって新たな言語が生み出される機会が生じた。Perlは1987年にリリースされたUNIX上のスクリプト言語だったが、ウェブサイトの動的コンテンツ作成に使われるようになった。Javaはサーバ側のプログラミングに使われるようになった。
69	プログラミング言語	要素	プログラミング言語の見た目は、その構文(syntax・統語論)で決定される。図形などを使うグラフィカルなプログラミング言語もあるが、たいていのプログラミング言語のソースコードは文字列である。ファイル形式ではプレーンテキストすなわちテキストファイルが用いられる。また、たいていのプログラミング言語では、まず、(英語では lexical syntax などと呼ぶ)ソースの文字列から空白類を取り除き最小の意味のあるカタマリを取り出した「字句(トークン)」があり、構文は字句の並びである、という扱いのことが多い。字句を切り出して分類する処理を字句解析、その並びを調べる処理を構文解析という。 (字句解析のために)字句規則を示すのには正規表現が、そして(構文解析のために)構文規則を示すのにはバッカス・ナウア記法が使われることが多い。
69	プログラミング言語	要素	下記はLISPの構文の一部分である。これは、次のような規則である。これに従う例として、12345、()、(a b c232 (1)) などがある。
69	プログラミング言語	要素	構文上正しいプログラムが全て意味的に整合しているとは限らない、という設計の言語も多い。また、意味的に整合していても、それを書いた人が、自分の意図を正しく反映できていない場合もある。以下のLISPのコード断片は構文上は正しいが、意味的には問題がある。変数 employees には従業員データのリストを入れるべきものであるが、employees は実際には空(nil)なので、employees がリストであることを前提に、employees の後続部分を求める式 (cdr employees) は評価できずエラーになる。自然言語の言語学に、そのプログラムが表現しているものは何か、というのが、プログラミング言語の「意味」である。たとえば「a + b という式の値は、aの値とbの値を加算した値である」といったような規則の集まりであり、プログラム意味論という分野で形式的な意味論(形式意味論、英: formal semantics)も研究されているが、C言語の標準規格など、自然言語で意味を与えている言語や、形式的でない擬似言語のようなもので与えている言語もある。
69	プログラミング言語	要素	型システムは、プログラミング言語において式の値となるデータ型について、型理論にもとづいて分類しどう扱うかを示すものである。また、内部的には、ディジタルコンピュータでは全てのデータはバイナリ(二進法)で保持される。型のある言語は、型システムによって、それぞれの値のデータ型に応じて、定義されていない操作が実行されないよう(多かれ少なかれ)チェックされる機構を持つ。
69	プログラミング言語	要素	例えば、"this text between the quotes" は文字列型の値である。ふつう、数を文字列で割る操作には意味がない。そのため、そのようなプログラムは拒絶する。言語によっては、コンパイル時に検出し(静的型検査)コンパイルを失敗とする。言語によっては、実行時に検出し(動的型検査)、例外とするものもあればなんらかのコアーション(型の強制)を行うものもある。(理論的には、静的なシステムのみを指して「型システム」とすることもある) (型のある言語の特殊例として、単一型言語がある。REXXといったスクリプト言語やSGMLといったマークアップ言語は、単一のデータ型しか扱わない。多くの場合、そのときのデータ型は文字列型である。アセンブリ言語などの型のない言語は、任意のデータに任意の操作を実行可能であり、データは単にある長さのビット列として扱われる。ある程度高い機能を持ちつつも型が無い(あるいは単一型の)プログラミング言語の例としては、BCPLやForthなどがある(型という概念自体が無いわけではない。例えば「浮動小数点に対する加算」という演算子といったものは存在する。ただしその演算子により、オペランドが何であれそのワードのビットパターンが浮動小数点数を表現しているものとみなされて加算される、といったようなことになる)。
69	プログラミング言語	要素	「多かれ少なかれ」と書いたように、「強い」型システムの言語は少なく、多くの言語はそれなりの型システムを採用している。多くの実用的な言語には、型システムを迂回または打倒するような手段が用意されている。静的型付け(静的型付き言語)では、全ての式の型はそのプログラムを実行する前(一般にコンパイル時)に決定される。例えば、1とか(2+2)という式は整数型であり、文字列を期待している関数には渡せず、日付(型)を格納するよう定義された変数には代入できない。静的型付けでは、型を明記する場合と型推論を行う場合がある。前者ではプログラマは適切な位置に型を明記しなければならない。後者では、コンパイラが式の型を文脈から推論する。C++やJavaなどの主な静的型付き言語では、型を明記する。完全な型推論は主流でない言語に使われている(HaskellやML)。ただし、型を明記する言語でも部分的な型推論をサポートしていることが多い。たとえば、JavaやC#では限定された状況で型推論を行う。
69	プログラミング言語	要素	動的型付け(動的型付き言語)では、型の安全性は実行時に検査される。言い換えれば、型はソース上の式ではなく、実行時の値に対して付与される。型推論言語と同様、動的型付き言語でも式や変数の型を明記する必要はない。また、ある1つの変数がプログラム実行中に異なる型の値を格納することも可能である。しかし、コードを実際に実行してみるまで型の間違いを自動的に検出することができず、デバッグがやや難しい。動的型付き言語としては、Ruby、LISP、JavaScript、Pythonなどがある。データを入力されれば、コンピュータはそのデータに対して何らかの処理を実行する。「実行意味論(英: execution semantics)」とは、プログラミング言語の構成要素がどの時点でどのようにして、そのプログラムの振る舞いを生成するのかを定義するものである。例えば、式の評価戦略(先行評価、部分評価、遅延評価、短絡評価など)は実行意味論の一部である。また、制御構造における条件付実行の作法も実行意味論の一部である。
69	プログラミング言語	要素	「ライブラリ」は、プログラムを書いたり使用する上での、補助的なルーチン群である。多くのプログラミング言語には、言語仕様の一部、あるいは言語本体の仕様とは独立していることもあるが、標準ライブラリの仕様もほぼ必ず存在し、その言語の実装には標準ライブラリの実装もほぼ必ず付属する。標準ライブラリには、典型的なアルゴリズム、データ構造、入出力機構などが含まれることが多い。ユーザーから見れば、標準ライブラリも言語の一部だが、設計者から見れば別の実体である。言語仕様には必ず実装しなければならない部分が定義されており、標準化された言語の場合、それには標準ライブラリも含まれる。言語とその標準ライブラリの境界は、言語によって様々である。実際、言語によっては一部の言語機能が標準ライブラリなしでは使えないこともある(たとえば累乗の演算子がある言語があるが、それのコンパイル結果はその言語の多くの処理系で関数呼出であろう。それが、言語仕様として標準ライブラリの該当する関数を呼び出すよう決められているような場合は「一部の言語機能が標準ライブラリなしでは使えない」ということになる)。マクロもライブラリに含まれることも多い。たとえばC言語の標準には、いくつかの名前が関数ではなくマクロで提供されるかもしれない、といったような規定などがある。またLisp系の言語では、いわゆる特殊形式の多くが言語組込ではなくマクロでも実装可能であり、ifとcondのようにどちらか片方は必要だが、片方があればもう片方はマクロにできる、といったようなものもある。Schemeの標準規格は、どれを言語組込とし、どれをマクロとするか、ほとんどを処理系実装者の自由に任せている。
69	プログラミング言語	設計と実装	コンピュータ・プログラミング言語の設計は「言語仕様」として示され、実装は「言語処理系」と呼ばれる。以下はそれらについての概観である。前述のようにプログラミング言語は構文と意味から成るから、仕様についても、構文仕様と意味仕様がある。構文仕様は一般にバッカス・ナウア記法などによって形式的に示される。
69	プログラミング言語	設計と実装	意味論の仕様は、自然言語などで記述されることが多いが、形式的に与えられている言語もある。形式意味論(プログラム意味論の記事も参照)で意味論を記述した例として Standard ML や Scheme がある。他に、以下のようなスタイルで仕様が与えられている言語もある。
69	プログラミング言語	設計と実装	プログラミング言語の実装は、プログラミング言語処理系と呼ばれる。コンパイラは、ソースコードなどの入力を中間表現などの、より解釈実行しやすい表現に変換する処理系である。また、インタプリタは、入力されたプログラムを解釈実行する処理系である(ハードウェアのプロセッサは、機械語を解釈実行するインタプリタである、と見ることができる)。コンパイラとインタプリタの関係は、理論的には二村射影により定式化されている。なお、「大きく分けて2つの方法がある。コンパイラとインタプリタである。一般にある言語をコンパイラとインタプリタの両方で実装することが可能である。」などといったように(従来書かれた通俗的解説書などには大変多いが)理解していると、Javaなど近年の多くの言語処理系のスタイルが全くわからない、ということになる。
69	プログラミング言語	設計と実装	(機械語にまで変換するもののみを指してコンパイラと呼びたがる向きが一部にあり、その立場にもある程度は理もあるのだが、そうするとJavaの一般的な実装を指す用語が無くなる) 「コンパイラの出力したものをインタプリタで実行する方式は、コンパイラとインタプリタの区別が曖昧な場合もある。」などという変な説明をする者もいるが、前述したように、そもそも間違った2分法で考えているから、そのような変な考え方になるのである。一般に、機械語に変換したもの(実行ファイル)を直接ハードウェアで実行する方が、インタプリタで実行するよりもずっと高速である。インタプリタでの実行を改善する技法として、実行時コンパイラなどの動的コンパイル手法がある。
69	プログラミング言語	言語利用状況の計測	どのプログラミング言語が最もよく使われているかを判断することは難しい。また、利用という意味も文脈によって異なる。プログラマの工数、コードの行数、CPU時間などが尺度として考えられる。ある言語は特定分野のアプリケーションだけでよく使われているということもある。例えばCOBOLは企業のデータセンター(メインフレームであることが多い)では今でも使われているし、FORTRANは科学技術計算でよく使われ、C言語は組み込みシステムやオペレーティングシステムで使われている。以下のように言語利用状況の尺度は様々であり、どれを選択しても一種のバイアスがかかっていると考えた方がよい。