Depuis l’émergence de l’intelligence artificielle et des premiers ordinateurs à la fin des années 1940, les informaticiens ont comparé les performances de ces « cerveaux géants” avec les esprits humains, et se sont tournés vers les échecs pour tester les capacités de calcul des ordinateurs. Le jeu est une collection de problèmes difficiles pour les esprits et les machines, mais a des règles simples, et est donc parfait pour de telles expériences.
Au fil des ans, de nombreux ordinateurs ont pris de nombreux maîtres d’échecs, et les ordinateurs ont perdu.
Les informaticiens d’IBM s’intéressaient au calcul des échecs depuis le début des années 1950.En 1985, un étudiant diplômé de l’Université Carnegie Mellon, Feng-hsiung Hsu, a commencé à travailler sur son projet de thèse: une machine à jouer aux échecs qu’il a appelée ChipTest. Un de ses camarades de classe, Murray Campbell, a également travaillé sur le projet et, en 1989, tous deux ont été embauchés pour travailler chez IBM Research. Là, ils ont poursuivi leur travail avec l’aide d’autres informaticiens, dont Joe Hoane, Jerry Brody et C. J. Tan. L’équipe a nommé le projet Deep Blue. Le champion d’échecs humain a gagné en 1996 contre une version antérieure de Deep Blue; le match de 1997 a été présenté comme une « revanche. »
Le champion et l’ordinateur se sont rencontrés à l’Equitable Center de New York, avec des caméras en marche, des journalistes présents et des millions de personnes regardant le résultat. Les chances de victoire de Deep Blue n’étaient pas certaines, mais la science était solide. Les IBMers savaient que leur machine pouvait explorer jusqu’à 200 millions de positions d’échecs possibles par seconde. Le grand maître des échecs a remporté la première partie, Deep Blue a remporté la suivante et les deux joueurs ont fait match nul les trois parties suivantes. Le match 6 s’est terminé par une défaite écrasante du champion par Deep Blue.
Le résultat du match a fait les gros titres du monde entier et a aidé un large public à mieux comprendre l’informatique de haute puissance. Le match de 1997 n’a pas eu lieu sur une scène standard, mais plutôt dans un petit studio de télévision. Le public a regardé le match sur des écrans de télévision dans un théâtre au sous-sol du bâtiment, plusieurs étages en dessous de l’endroit où le match s’est réellement déroulé. Le théâtre a accueilli environ 500 personnes et était à guichets fermés pour chacun des six matchs. L’attention médiatique accordée à Deep Blue a donné lieu à plus de trois milliards d’impressions à travers le monde.
Deep Blue a eu un impact sur l’informatique dans de nombreuses industries différentes. Il a été programmé pour résoudre le jeu complexe et stratégique des échecs, ce qui a permis aux chercheurs d’explorer et de comprendre les limites du traitement massivement parallèle. Cette recherche a donné aux développeurs un aperçu des façons dont ils pourraient concevoir un ordinateur pour résoudre des problèmes complexes dans d’autres domaines, en utilisant des connaissances approfondies pour analyser un plus grand nombre de solutions possibles. L’architecture utilisée dans Deep Blue a été appliquée à la modélisation financière, y compris les tendances du marché et l’analyse des risques; l’exploration de données — découvrir des relations et des modèles cachés dans de grandes bases de données; et la dynamique moléculaire, un outil précieux pour aider à découvrir et à développer de nouveaux médicaments.
En fin de compte, Deep Blue a été retiré au Smithsonian Museum de Washington, DC, mais IBM a continué à construire de nouveaux types d’ordinateurs massivement parallèles tels que IBM Blue Gene®.
Le projet Deep Blue a inspiré un grand défi plus récent chez IBM: construire un ordinateur qui pourrait battre les champions dans un jeu plus compliqué, Jeopardy!.
Pendant trois nuits en février 2011, cette machine — nommée Watson – a affronté deux des joueurs humains les plus performants de tous les temps et les a battus devant des millions de téléspectateurs. La technologie de Watson était un pas en avant considérable par rapport aux machines Deep Blue et antérieures, car elle disposait d’un logiciel capable de traiter et de raisonner le langage naturel, puis de s’appuyer sur l’énorme quantité d’informations qui y était versée dans les mois précédant la compétition. Watson a démontré qu’une toute nouvelle génération d’interactions homme-machine sera possible.