Deep Blueは、IBMによって開発されたチェス専用コンピュータであり、標準的なトーナメント時間制限の下で行われた対局において、現役の世界チェスチャンピオンを破った最初のコンピュータシステムとなったことで知られている。1997年5月のDeep Blueによるガルリ・カスパロフの敗北は、人工知能の歴史における画期的な出来事であり、長年にわたり戦略的・分析的思考の象徴とされてきた課題において、機械が人間の知的能力を凌駕するという象徴的なマイルストーンとして、国際的に広く報道された。
開発と1996年の対局
Deep Blueは、ChipTestと呼ばれるチェスコンピュータ研究プロジェクトと、その後継であるDeep Thoughtから発展したもので、カーネギーメロン大学でFeng-hsiung Hsuとその同僚らによって開発された後、チームがIBMに移籍してプロジェクトを継続した。IBMはまず1996年2月に6局制の対局でDeep Blueをカスパロフと対戦させ、カスパロフが4勝2敗で勝利した。この対局にはDeep Blueが第1局で勝利したことが含まれており、トーナメント条件下の単一局でコンピュータが世界チャンピオンを破った初めての事例となったが、対局全体としてはカスパロフが勝利した。
1997年の再戦
IBMはシステムを大幅にアップグレードし、探索能力をほぼ倍増させた上で、1997年5月にニューヨーク市で再戦を手配した。アップグレードされたDeep Blueは6局制の再戦を3.5対2.5で制し、決定的な最終局での勝利を含めて、標準的なチェストーナメント条件下の完全な対局で現役の世界チャンピオンを破った最初のコンピュータとなった。カスパロフと一部の解説者は、対局中および対局後に、IBMの技術者たちが対局の合間に違法な人間による介入を行ったのではないかと疑念を表明した。これは、第2局でカスパロフが当時のコンピュータには見つけるのが異例なほど強く困難だと感じた手によるものだった。IBMはこの非難を否定し、カスパロフからのさらなる再戦の要求を拒否し、その後すぐにDeep Blueを競技用から引退させた。
アーキテクチャ
後のゲームプレイシステム、例えばディープラーニングベースのAlphaGoやAlphaZeroとは異なり、Deep Blueは学習されたパターン認識ではなく、ブルートフォース探索と手作業で設計されたチェス評価関数を組み合わせており、人間のチェス知識をデータから学習するのではなく、直接ルールに組み込むエキスパートシステム的なアプローチを用いていた。Deep Blueは特殊な並列処理ハードウェア、カスタムVLSIチェスチップを含むものを使用し、毎秒約2億のチェス局面を評価し、ミニマックスアルゴリズムとアルファベータ枝刈りを用いて多くの手先を探索した。その評価関数は、ジョエル・ベンジャミンを含むグランドマスターのコンサルタントの意見を取り入れて調整され、位置的なチェス知識をコード化していた。
意義
Deep Blueの勝利は、AIの歴史において、明確に定義され完全に観測可能なゲームに対する徹底的な探索と特殊ハードウェアの力を示したものとして頻繁に引用される。これは、後のAlphaGoが2016年に碁のはるかに大きな探索空間で李世ドルを破るために用いた、パターン認識と自己対戦学習の方法とは根本的に異なるアプローチである。解説者たちは、AI研究戦略の転換を示すものとして、この2つのマイルストーンを対比することが多い。Deep Blueは、徹底的な探索が可能なほど小さな領域に対して計算上のブルートフォースを適用することで主に成功した一方、AlphaGoとAlphaZeroは、ブルートフォース手法が機能するにはあまりにも広大な領域において、学習された直感によって成功した。IBMはDeep Blueを直接商業化しなかったが、このプロジェクトの技術的才能と技術は、IBM Watsonを含むその後のIBMのAIイニシアチブに情報を提供した。