Deep Blue foi um computador de xadrez desenvolvido pela IBM, notável por se tornar o primeiro sistema computacional a derrotar um campeão mundial de xadrez em uma partida disputada sob controles de tempo padrão de torneio. A derrota de Garry Kasparov por Deep Blue em maio de 1997 foi um evento marcante na história da inteligência artificial, amplamente coberto internacionalmente como um marco simbólico na superação da capacidade intelectual humana por máquinas em uma tarefa há muito considerada um distintivo do pensamento estratégico e analítico.
Desenvolvimento e a partida de 1996
Deep Blue surgiu de um projeto de pesquisa de computador de xadrez chamado ChipTest e de seu sucessor, Deep Thought, desenvolvidos por Feng-hsiung Hsu e colegas na Universidade Carnegie Mellon antes de a equipe se mudar para a IBM para continuar o projeto. A IBM enfrentou Kasparov pela primeira vez com Deep Blue em uma partida de seis jogos em fevereiro de 1996, que Kasparov venceu por 4 a 2, incluindo uma derrota para Deep Blue no primeiro jogo, marcando a primeira vez que um computador derrotou um campeão mundial em condições de torneio em um único jogo, embora Kasparov tenha vencido a partida no geral.
A revanche de 1997
A IBM atualizou substancialmente o sistema, aproximadamente dobrando sua capacidade de busca, e organizou uma revanche realizada na cidade de Nova York em maio de 1997. O Deep Blue atualizado venceu a revanche de seis jogos por 3,5 a 2,5, incluindo uma vitória decisiva no jogo final, tornando-se o primeiro computador a derrotar um campeão mundial reinante em uma partida completa sob condições padrão de torneio de xadrez. Kasparov e alguns comentaristas levantaram suspeitas durante e após a partida de que engenheiros da IBM haviam feito intervenções humanas ilegais entre os jogos, dado um movimento no segundo jogo que Kasparov considerou excepcionalmente forte e difícil para um computador daquela época encontrar; a IBM negou a acusação e recusou o pedido de Kasparov por uma nova revanche, aposentando Deep Blue do jogo competitivo logo depois.
Arquitetura
Ao contrário de sistemas de jogos posteriores, como o deep-learning-baseado AlphaGo e AlphaZero, Deep Blue dependia de busca por força bruta combinada com funções de avaliação de xadrez projetadas manualmente, em vez de reconhecimento de padrões aprendido, uma abordagem do tipo sistema especialista que codificava o conhecimento humano de xadrez diretamente em regras, em vez de aprendê-lo a partir de dados. Ele usava hardware especializado de processamento paralelo, incluindo chips de xadrez VLSI personalizados, para avaliar até cerca de 200 milhões de posições de xadrez por segundo, buscando muitos movimentos em profundidade usando o algoritmo minimax com poda alfa-beta, e sua função de avaliação foi ajustada em parte com a contribuição de consultores grandes mestres de xadrez, incluindo Joel Benjamin, para codificar conhecimento posicional de xadrez.
Significado
A vitória de Deep Blue é frequentemente citada em histórias de IA como uma demonstração do poder da busca exaustiva e do hardware especializado para jogos bem definidos e totalmente observáveis, uma abordagem fundamentalmente diferente dos métodos de reconhecimento de padrões e aprendizado por auto-jogo que posteriormente impulsionaram a derrota de Lee Sedol por AlphaGo em 2016 no espaço de busca muito maior do Go. Comentaristas frequentemente contrastam os dois marcos para ilustrar uma mudança na estratégia de pesquisa em IA: Deep Blue teve sucesso principalmente por meio de força bruta computacional aplicada a um domínio pequeno o suficiente para busca de estilo exaustivo, enquanto AlphaGo e AlphaZero tiveram sucesso por meio de intuição aprendida em um domínio vasto demais para métodos de força bruta funcionarem. A IBM não comercializou Deep Blue diretamente, mas o talento de engenharia e as técnicas do projeto informaram as iniciativas subsequentes de IA da IBM, incluindo IBM Watson.