Deep Blue는 IBM이 개발한 체스 컴퓨터로, 표준 토너먼트 시간 제한 하에 치러진 경기에서 현직 세계 체스 챔피언을 꺾은 최초의 컴퓨터 시스템이 되었다는 점에서 주목할 만하다. 딥 블루가 개리 카스파로프를 꺾은 사건은 1997년 5월에 일어났으며, 인공지능 역사에서 획기적인 사건으로, 오랫동안 전략적·분석적 사고의 상징으로 여겨진 과제에서 기계가 인간의 지적 능력을 능가하는 상징적 이정표로 국제적으로 널리 보도되었다.
개발 및 1996년 경기
Deep Blue는 Feng-hsiung Hsu와 동료들이 Carnegie Mellon University에서 개발한 ChipTest와 그 후속작인 Deep Thought라는 체스 컴퓨터 연구 프로젝트에서 비롯되었으며, 팀이 IBM으로 옮겨 프로젝트를 계속하면서 발전했다. IBM은 1996년 2월에 6경기로 구성된 경기에서 처음으로 Deep Blue를 카스파로프와 대결시켰으며, 카스파로프가 4대 2로 승리했다. 이 경기에서 첫 번째 게임은 Deep Blue가 이겨, 토너먼트 조건에서 컴퓨터가 세계 챔피언을 단일 게임에서 꺾은 최초의 사례가 되었지만, 전반적으로는 카스파로프가 승리했다.
1997년 재대결
IBM은 시스템을 대폭 업그레이드하여 검색 능력을 약 두 배로 늘렸고, 1997년 5월 뉴욕에서 재대결을 주선했다. 업그레이드된 Deep Blue는 6경기 재대결에서 3.5대 2.5로 승리했으며, 결정적인 마지막 게임에서도 이겨 표준 체스 토너먼트 조건에서 전체 경기에서 현직 세계 챔피언을 꺾은 최초의 컴퓨터가 되었다. 카스파로프와 일부 평론가들은 경기 중과 후에 IBM 엔지니어들이 게임 사이에 불법적인 인간 개입을 했다는 의혹을 제기했는데, 이는 2번째 게임에서 카스파로프가 그 시대의 컴퓨터가 찾기 어려울 만큼 비정상적으로 강력하다고 여긴 수 때문이었다. IBM은 이 비난을 부인했고 카스파로프의 추가 재대결 요청을 거절했으며, 그 직후 Deep Blue를 경쟁 경기에서 은퇴시켰다.
아키텍처
딥러닝 기반의 알파고나 알파제로와 같은 후기 게임 시스템과 달리, Deep Blue는 학습된 패턴 인식이 아닌 무차별 검색과 수작업으로 설계된 체스 평가 함수에 의존했으며, 이는 인간의 체스 지식을 데이터에서 학습하는 대신 규칙으로 직접 인코딩하는 전문가 시스템 방식의 접근이었다. Deep Blue는 맞춤형 VLSI 체스 칩을 포함한 특수 병렬 처리 하드웨어를 사용하여 초당 약 2억 개의 체스 포지션을 평가했으며, 알파-베타 가지치기를 사용한 미니맥스 알고리즘으로 여러 수를 깊이 검색했다. 평가 함수는 Joel Benjamin을 포함한 그랜드마스터 컨설턴트의 입력을 받아 위치적 체스 지식을 인코딩하도록 조정되었다.
의의
Deep Blue의 승리는 AI 역사에서 잘 정의되고 완전히 관찰 가능한 게임에 대한 철저한 검색과 특수 하드웨어의 힘을 보여준 사례로 자주 인용되며, 이는 이후 AlphaGo가 2016년에 바둑이라는 훨씬 더 큰 검색 공간에서 이세돌을 꺾은 데 사용한 패턴 인식 및 자기 대국 학습 방법과는 근본적으로 다른 접근이다. 평론가들은 종종 두 이정표를 대조하여 AI 연구 전략의 변화를 설명한다. Deep Blue는 철저한 스타일의 검색이 가능할 만큼 작은 영역에 적용된 계산적 무차별 대입을 통해 주로 성공했지만, AlphaGo와 AlphaZero는 무차별 대입 방법이 작동하기에는 너무 방대한 영역에서 학습된 직관을 통해 성공했다. IBM은 Deep Blue를 직접 상용화하지 않았지만, 이 프로젝트의 엔지니어링 인재와 기술은 IBM 왓슨을 포함한 IBM의 후속 AI 이니셔티브에 영향을 주었다.