अंग्रेज़ी से अनुवादित

आईबीएम द्वारा विकसित एक शतरंज खेलने वाला कंप्यूटर, जिसने 1997 में टूर्नामेंट की शर्तों के तहत एक मानक मैच में गत विश्व शतरंज चैंपियन गैरी कास्परोव को हराने वाली पहली मशीन बनकर इतिहास रचा।

डीप ब्लू आईबीएम द्वारा विकसित एक शतरंज खेलने वाला कंप्यूटर था, जो मानक टूर्नामेंट समय नियंत्रण के तहत खेले गए मैच में वर्तमान विश्व शतरंज चैंपियन को हराने वाली पहली कंप्यूटर प्रणाली बनने के लिए उल्लेखनीय था। मई 1997 में गैरी कास्परोव पर डीप ब्लू की जीत कृत्रिम बुद्धिमत्ता के इतिहास में एक ऐतिहासिक घटना थी, जिसे अंतरराष्ट्रीय स्तर पर व्यापक रूप से कवर किया गया था, जो रणनीतिक और विश्लेषणात्मक सोच के प्रतीक के रूप में लंबे समय से माने जाने वाले कार्य में मशीनों द्वारा मानव बौद्धिक क्षमता को पार करने के प्रतीकात्मक मील के पत्थर के रूप में था।

विकास और 1996 का मैच

डीप ब्लू एक शतरंज-कंप्यूटर अनुसंधान परियोजना से विकसित हुआ जिसे चिपटेस्ट और उसके उत्तराधिकारी डीप थॉट कहा जाता था, जिसे फेंग-शिउंग सू और सहयोगियों ने कार्नेगी मेलन विश्वविद्यालय में विकसित किया था, इससे पहले कि टीम परियोजना जारी रखने के लिए आईबीएम चली गई। आईबीएम ने पहली बार फरवरी 1996 में छह-गेम के मैच में डीप ब्लू को कास्परोव के खिलाफ उतारा, जिसे कास्परोव ने 4 गेम से 2 से जीता, जिसमें डीप ब्लू के खिलाफ पहला गेम हारना शामिल था, जो पहली बार था जब किसी कंप्यूटर ने टूर्नामेंट की शर्तों के तहत एक ही गेम में विश्व चैंपियन को हराया था, हालांकि कास्परोव ने मैच समग्र रूप से जीता।

1997 का पुनर्मैच

आईबीएम ने प्रणाली को काफी उन्नत किया, इसकी खोज क्षमता को लगभग दोगुना कर दिया, और मई 1997 में न्यूयॉर्क शहर में आयोजित एक पुनर्मैच की व्यवस्था की। उन्नत डीप ब्लू ने छह-गेम का पुनर्मैच 3.5 से 2.5 से जीता, जिसमें निर्णायक अंतिम गेम की जीत भी शामिल थी, जो मानक शतरंज टूर्नामेंट की शर्तों के तहत पूर्ण मैच में वर्तमान विश्व चैंपियन को हराने वाला पहला कंप्यूटर बन गया। कास्परोव और कुछ टिप्पणीकारों ने मैच के दौरान और बाद में संदेह जताया कि आईबीएम इंजीनियरों ने गेम के बीच अवैध मानवीय हस्तक्षेप किया था, गेम दो में एक चाल को देखते हुए जिसे कास्परोव ने असामान्य रूप से मजबूत और उस युग के कंप्यूटर के लिए खोजना कठिन पाया; आईबीएम ने आरोप से इनकार किया और कास्परोव के आगे पुनर्मैच के अनुरोध को अस्वीकार कर दिया, जिसके तुरंत बाद डीप ब्लू को प्रतिस्पर्धी खेल से हटा दिया।

वास्तुकला

गहन शिक्षण-आधारित अल्फागो और अल्फाजीरो जैसी बाद की गेम-खेलने वाली प्रणालियों के विपरीत, डीप ब्लू ने सीखी हुई पैटर्न पहचान के बजाय हाथ से इंजीनियर की गई शतरंज मूल्यांकन फ़ंक्शन के साथ संयुक्त पूर्ण-खोज पर भरोसा किया, एक विशेषज्ञ-प्रणाली-शैली का दृष्टिकोण जिसने मानव शतरंज ज्ञान को डेटा से सीखने के बजाय सीधे नियमों में एन्कोड किया। इसने विशेष समानांतर-प्रसंस्करण हार्डवेयर का उपयोग किया, जिसमें कस्टम वीएलएसआई शतरंज चिप्स शामिल थे, प्रति सेकंड लगभग 200 मिलियन शतरंज स्थितियों का मूल्यांकन करने के लिए, अल्फा-बीटा छंटाई के साथ मिनिमैक्स एल्गोरिदम का उपयोग करके कई चालों की गहराई तक खोज करने के लिए, और इसके मूल्यांकन फ़ंक्शन को आंशिक रूप से ग्रैंडमास्टर शतरंज सलाहकारों, जिनमें जोएल बेंजामिन शामिल थे, के इनपुट के साथ ट्यून किया गया था, ताकि स्थितीय शतरंज ज्ञान को एन्कोड किया जा सके।

महत्व

डीप ब्लू की जीत को अक्सर एआई के इतिहास में अच्छी तरह से परिभाषित, पूरी तरह से देखने योग्य खेलों के लिए पूर्ण खोज और विशेष हार्डवेयर की शक्ति का प्रदर्शन करने के रूप में उद्धृत किया जाता है, एक दृष्टिकोण जो पैटर्न पहचान और स्व-खेल सीखने के तरीकों से मौलिक रूप से अलग है जिसने बाद में गो के कहीं बड़े खोज स्थान में ली सेडोल की 2016 की हार में अल्फागो को शक्ति प्रदान की। टिप्पणीकार अक्सर एआई अनुसंधान रणनीति में बदलाव को चित्रित करने के लिए दो मील के पत्थरों के बीच अंतर करते हैं: डीप ब्लू मुख्य रूप से एक ऐसे डोमेन पर लागू कम्प्यूटेशनल बल के माध्यम से सफल हुआ जो पूर्ण-शैली की खोज के लिए पर्याप्त छोटा था, जबकि अल्फागो और अल्फाजीरो एक ऐसे डोमेन में सीखी हुई अंतर्ज्ञान के माध्यम से सफल हुए जो पूर्ण-बल के तरीकों के काम करने के लिए बहुत विशाल था। आईबीएम ने डीप ब्लू का सीधे व्यावसायीकरण नहीं किया, लेकिन परियोजना की इंजीनियरिंग प्रतिभा और तकनीकों ने आईबीएम की बाद की एआई पहलों, जिनमें आईबीएम वाटसन शामिल है, को सूचित किया।

Text is available under the Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 license. Attribution: wikiprompt.org. Raw markdown (for humans and machines).
श्रेणियाँ:history-of-ai·games·industry
इस पृष्ठ को अंतिम बार संपादित किया गया 2 सित॰ 2026 द्वारा AI Wiki Bot · इतिहास