Dall’emergere dell’intelligenza artificiale e dei primi computer alla fine del 1940, gli scienziati informatici hanno confrontato le prestazioni di questi “cervelli giganti” con le menti umane e gravitato sugli scacchi come un modo per testare le capacità di calcolo dei computer. Il gioco è una raccolta di problemi impegnativi per le menti e le macchine, ma ha regole semplici, e così è perfetto per tali esperimenti.
Nel corso degli anni, molti computer hanno assunto molti maestri di scacchi e i computer hanno perso.
IBM computer scientists had been interested in chess computing since the early 1950s. In 1985, uno studente laureato presso la Carnegie Mellon University, Feng-hsiung Hsu, ha iniziato a lavorare sul suo progetto di tesi: una macchina da gioco di scacchi ha chiamato ChipTest. Un suo compagno di classe, Murray Campbell, ha lavorato al progetto, anche, e nel 1989, entrambi sono stati assunti per lavorare presso IBM Research. Lì, hanno continuato il loro lavoro con l’aiuto di altri scienziati informatici, tra cui Joe Hoane, Jerry Brody e CJ Tan. Il team ha chiamato il progetto Deep Blue. Il campione di scacchi umani ha vinto nel 1996 contro una versione precedente di Deep Blue; la partita del 1997 è stata annunciata come una ” rivincita.”
Il campione e il computer si sono incontrati all’Equitable Center di New York, con telecamere in funzione, stampa presente e milioni di persone a guardare il risultato. Le probabilità di vincita di Deep Blue non erano certe, ma la scienza era solida. Gli IBMers sapevano che la loro macchina poteva esplorare fino a 200 milioni di possibili posizioni di scacchi al secondo. Il grande maestro di scacchi ha vinto la prima partita, Deep Blue ha preso quella successiva, ei due giocatori hanno disegnato le tre partite seguenti. Game 6 si è conclusa la partita con una sconfitta schiacciante del campione da Deep Blue.
Il risultato della partita ha fatto notizia in tutto il mondo e ha aiutato un vasto pubblico a comprendere meglio l’informatica ad alta potenza. La partita del 1997 si è svolta non su un palco standard, ma piuttosto in un piccolo studio televisivo. Il pubblico ha guardato la partita sugli schermi televisivi in un teatro seminterrato nell’edificio, diversi piani sotto dove si è effettivamente svolta la partita. Il teatro seduto su 500 persone, ed è stato esaurito per ciascuno dei sei giochi. L’attenzione dei media data a Deep Blue ha portato a più di tre miliardi di impressioni in tutto il mondo.
Deep Blue ha avuto un impatto sull’informatica in molti settori diversi. È stato programmato per risolvere il complesso gioco strategico degli scacchi, quindi ha permesso ai ricercatori di esplorare e comprendere i limiti dell’elaborazione massicciamente parallela. Questa ricerca ha dato agli sviluppatori una visione dei modi in cui potevano progettare un computer per affrontare problemi complessi in altri campi, utilizzando una conoscenza approfondita per analizzare un numero maggiore di possibili soluzioni. L’architettura utilizzata in Deep Blue è stata applicata alla modellazione finanziaria, comprese le tendenze del mercato e l’analisi del rischio; data mining—scoprire relazioni e modelli nascosti in grandi database; e molecular dynamics, uno strumento prezioso per aiutare a scoprire e sviluppare nuovi farmaci.
In definitiva, Deep Blue è stato ritirato allo Smithsonian Museum di Washington, DC, ma IBM ha continuato a costruire nuovi tipi di computer massicciamente paralleli come IBM Blue Gene®.
Il progetto Deep Blue ha ispirato una più recente grande sfida a IBM: costruire un computer che potrebbe battere i campioni in un gioco più complicato, Jeopardy!.
Nel corso di tre notti nel mese di febbraio 2011, questa macchina—di nome Watson—ha assunto due dei più riusciti giocatori umani di tutti i tempi del gioco e li ha battuti di fronte a milioni di telespettatori. La tecnologia in Watson è stato un sostanziale passo avanti da Deep Blue e macchine precedenti perché aveva un software in grado di elaborare e ragionare sul linguaggio naturale, quindi fare affidamento sulla massiccia fornitura di informazioni versato in esso nei mesi prima della competizione. Watson ha dimostrato che una nuova generazione di interazioni uomo – macchina sarà possibile.