Deepblue深蓝人工智能，它改变了什么？

Deep Blue不仅仅是一台计算机，它是一个时代的象征，标志着人工智能在特定领域首次战胜了人类的顶尖水平,极大地推动了AI技术的发展和公众对AI的认知。

核心定义：Deep Blue 是什么？

Deep Blue 是由IBM公司开发的一台专门用于国际象棋的超级计算机，它在1997年的一场举世瞩目的“人机大战”中，击败了当时的世界国际象棋冠军加里·卡斯帕罗夫。

• 身份：一台超级计算机,而非通用人工智能。
• 任务：专门用于下国际象棋。
• 成就：成为第一个在标准比赛时限内击败国际象棋世界冠军的计算机程序。

技术原理：Deep Blue 如何“思考”？

Deep Blue 的核心并非我们今天所说的“深度学习”（Deep Learning），而是基于20世纪80-90年代盛行的符号主义AI和暴力计算的结合,其工作原理可以分解为以下几个关键部分：

a. 硬件：强大的计算引擎

Deep Blue 是一台并行处理的超级计算机,由多个专用处理器组成。

• 处理器：它拥有大量IBM RS/6000 SP处理器，后期版本升级到更强大的P2SC（Second-Phase Scalar）芯片。
• 计算速度：其运算速度达到了每秒2亿次棋局评估，这意味着在每一步棋的思考时间内，它能模拟计算2亿种可能的后续走法,并为每一种走法打分。
• 专用芯片：它还包含专门为国际象棋优化的芯片,可以快速评估棋盘局面。

b. 软件：评估函数与暴力搜索

Deep Blue 的“智慧”主要体现在其软件算法上，核心是极大极小算法 和 Alpha-Beta剪枝。

1. 搜索：

   • 暴力搜索：Deep Blue会向前搜索很多步棋（通常为6-12步，根据局面复杂度动态调整）。
   • Alpha-Beta剪枝：这是一种优化搜索的算法，它会在搜索过程中“剪掉”那些明显不会成为最优选择的分支，从而极大地减少需要计算的棋局数量,让搜索效率更高。

2. 评估函数： 这是Deep Blue的“棋艺核心”，它就像一个经验丰富的棋手，能快速判断一个棋局的好坏，评估函数会根据上百个因素为棋盘上的每一个局面打分,这些因素包括：

   • 子力价值：后(9分)、车(5分)、象(3分)、马(3分)、兵(1分)等。
   • 棋子位置：控制中心、棋子的活跃性、是否安全等。
   • 局面优势：王的安全性、兵的阵型结构（王翼堡垒、叠兵等）、空间控制等。
   • 残局知识：对于一些特定的残局模式，Deep Blue有专门的数据库,可以直接给出最优解。

3. 开局库与残局库：

   • 开局库：Deep Blue内置了海量的人类大师开局棋谱，开局阶段它可以直接调用，避免在已知的、经过千锤百炼的开局中犯错。
   • 残局库：对于一些子力较少的残局（如王后对车），它有一个精确的数据库,可以保证不输。

c. 机器学习（后期版本）

值得注意的是，在1997年击败卡斯帕罗夫的Deep Blue“升级版”中，IBM引入了一个非常重要的特性：机器学习能力。

• 学习方式：在比赛期间，Deep Blue不会学习，但在两场比赛之间的间隙，工程师会分析Deep Blue输掉的比赛，并微调其评估函数中的权重系数，如果发现某个评估因素（王的安全”）在输掉的对局中权重过低,工程师就会提高它的权重。
• 效果：这使得Deep Blue在系列赛中变得越来越“聪明”，能够从错误中吸取教训，调整自己的棋风,这可以看作是AI学习能力的早期雏形。

历史意义：人机大战与深远影响

a. 与卡斯帕罗夫的对决

Deep Blue与卡斯帕罗夫有两场著名的比赛：

• 1996年：第一代Deep Blue与卡斯帕罗夫比赛，卡斯帕罗夫以4:2的总比分获胜，但赢下的关键一局是Deep Blue在复杂的局面中犯下了低级错误，被卡斯帕罗夫抓住,这场比赛让人们看到了计算机挑战人类的潜力。
• 1997年：经过大幅升级的“Deeper Blue”（也被称为Deep Blue II）与卡斯帕罗夫进行六局比赛，Deep Blue以5:2.5的比分获胜,震惊了全世界。

b. 深远影响

1. AI领域的里程碑：Deep Blue的胜利证明了，在拥有明确规则和有限搜索空间的领域，通过强大的计算能力和精心设计的算法，AI可以超越人类顶尖专家,这极大地鼓舞了AI研究者。
2. 引发公众对AI的广泛关注：在此之前，AI是实验室里的概念，Deep Blue vs. Kasparov的比赛通过全球媒体直播，让普通大众第一次直观地感受到AI的强大力量和潜力,掀起了AI热潮。
3. 推动计算技术发展：为了构建Deep Blue，IBM在并行计算、硬件加速等领域取得了巨大进步,这些技术后来也应用到了其他科学和商业领域。
4. AI哲学的辩论：这场比赛也引发了深刻的哲学讨论：Deep Blue的胜利是“真正智能”的体现，还是仅仅是“暴力计算”的结果？卡斯帕罗夫本人认为，Deep Blue的胜利更多依赖于计算能力而非理解，它下棋的方式“不像人类”，这个辩论至今仍在持续，涉及到“强人工智能”与“弱人工智能”的根本区别。

Deep Blue 与现代 AI（如 AlphaGo）的对比

Deep Blue的成功是特定领域的“计算智能”的胜利，而现代AI（如AlphaGo）则代表了更通用的“学习智能”。

简单总结：

• Deep Blue 像一个拥有超强计算能力的“计算器”,它通过穷举和评估来找到最优解。
• AlphaGo 像一个通过大量实战训练、培养了“棋感”和“大局观”的“棋手”，它不仅会算，还会“悟”。

今天的 Deep Blue

在完成历史使命后，这台传奇的计算机被拆解并收藏在华盛顿国家历史博物馆，它作为一件科技文物,静静地诉说着AI发展的一个重要篇章。

Deep Blue 是人工智能发展史上的一座丰碑，它虽然没有使用现代的深度学习技术，但它通过将强大的硬件计算能力与精心设计的AI算法相结合，成功地在国际象棋这一智力巅峰领域挑战并战胜了人类冠军，它的胜利不仅是技术上的成功，更是对整个世界的震撼，开启了人工智能从理论走向应用、从实验室走向公众视野的新时代。

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