Desde la aparición de la inteligencia artificial y las primeras computadoras a finales de la década de 1940, los científicos de la computación compararon el rendimiento de estos «cerebros gigantes» con las mentes humanas, y gravitaron hacia el ajedrez como una forma de probar las habilidades de cálculo de las computadoras. El juego es una colección de problemas desafiantes para mentes y máquinas, pero tiene reglas simples, por lo que es perfecto para tales experimentos.
A lo largo de los años, muchas computadoras se enfrentaron a muchos maestros de ajedrez, y las computadoras se perdieron.
Los científicos informáticos de IBM habían estado interesados en la computación de ajedrez desde principios de la década de 1950. En 1985, un estudiante graduado de la Universidad Carnegie Mellon, Feng-hsiung Hsu, comenzó a trabajar en su proyecto de disertación: una máquina de ajedrez que llamó ChipTest. Un compañero de clase suyo, Murray Campbell, también trabajó en el proyecto, y en 1989, ambos fueron contratados para trabajar en IBM Research. Allí, continuaron su trabajo con la ayuda de otros científicos de la computación, incluidos Joe Hoane, Jerry Brody y C. J. Tan. El equipo llamó al proyecto Deep Blue. El campeón de ajedrez humano ganó en 1996 contra una versión anterior de Deep Blue; el combate de 1997 fue anunciado como una «revancha».»
El campeón y la computadora se reunieron en el Equitable Center en Nueva York, con cámaras encendidas, asistencia de prensa y millones viendo el resultado. Las probabilidades de ganar de Deep Blue no eran ciertas, pero la ciencia era sólida. Los IBMers sabían que su máquina podía explorar hasta 200 millones de posiciones de ajedrez posibles por segundo. El gran maestro de ajedrez ganó la primera partida, Deep Blue se llevó la siguiente, y los dos jugadores empataron las tres siguientes. El juego 6 terminó la partida con una aplastante derrota del campeón por Deep Blue.
El resultado del partido llegó a los titulares de todo el mundo y ayudó a una amplia audiencia a comprender mejor la informática de alta potencia. El partido de 1997 no tuvo lugar en un escenario estándar, sino en un pequeño estudio de televisión. El público vio el partido en pantallas de televisión en un teatro en el sótano del edificio, varios pisos por debajo de donde se celebró el partido. El teatro tenía capacidad para unas 500 personas, y se agotaron las entradas para cada uno de los seis juegos. La atención de los medios de comunicación a Deep Blue resultó en más de tres mil millones de impresiones en todo el mundo.
Deep Blue tuvo un impacto en la informática en muchas industrias diferentes. Fue programado para resolver el juego complejo y estratégico del ajedrez, por lo que permitió a los investigadores explorar y comprender los límites del procesamiento paralelo masivo. Esta investigación dio a los desarrolladores una visión de las formas en que podrían diseñar una computadora para abordar problemas complejos en otros campos, utilizando un conocimiento profundo para analizar un mayor número de soluciones posibles. La arquitectura utilizada en Deep Blue se aplicó al modelado financiero, incluyendo tendencias de mercado y análisis de riesgos; minería de datos, descubriendo relaciones y patrones ocultos en grandes bases de datos; y dinámica molecular, una herramienta valiosa para ayudar a descubrir y desarrollar nuevos medicamentos.
En última instancia, Deep Blue se retiró al Museo Smithsonian en Washington, DC, pero IBM pasó a construir nuevos tipos de computadoras paralelas masivas como IBM Blue Gene®.
El proyecto Deep Blue inspiró un gran desafío más reciente en IBM: construir un ordenador que podría vencer a los campeones en un juego más complicado, Jeopardy!.
Durante tres noches en febrero de 2011, esta máquina, llamada Watson, se enfrentó a dos de los jugadores humanos más exitosos de todos los tiempos del juego y los venció frente a millones de espectadores de televisión. La tecnología de Watson fue un importante paso adelante con respecto a Deep Blue y las máquinas anteriores porque tenía software que podía procesar y razonar sobre el lenguaje natural, y luego depender del suministro masivo de información vertida en él en los meses anteriores a la competencia. Watson demostró que toda una nueva generación de interacciones hombre – máquina será posible.