Публичная демонстрация программ ведения игр представляет собой для искусственного интеллекта примерно то же, что и участие в автогонках международного масштаба для автомобильной промышленности — суперсовременные игровые программы действуют поразительно быстро, чрезвычайно тщательно настроенные компьютеры воплощают в себе наиболее качественные инженерные решения, но это все не предназначено для рядового покупателя. А некоторые исследователи даже считают, что ведение игр представляет собой нечто, не имеющее отношения к основному направлению развития искусственного интеллекта. Тем не менее эта область продолжает порождать не только всеобщее восхищение, но и постоянный поток инноваций, которые затем усваиваются более широким сообществом разработчиков.

Шахматы. В 1957 году Герберт Саймон предсказал, что через 10 лет компьютеры победят человека — чемпиона мира по шахматам. Через сорок лет программа Deep Blue победила Гарри Каспарова в показательном матче из шести игр. Саймон ошибся, но лишь с коэффициентом 4. Каспаров писал:

Решающей игрой в этом матче была вторая партия, которая оставила глубокий след в моей памяти... Мы наблюдали события, которые намного превосходили самые невероятные ожидания в отношении того, насколько хорошо компьютер будет способен предвидеть долговременные позиционные последствия своих решений. Машина отказалась перейти в позицию, имеющую явное, но кратковременное преимущество, продемонстрировав вполне человеческое ощущение опасности [774].

Программа Deep Blue была создана Мьюрреем Кэмпбеллом, Фенгсюнг Су и Джозефом Хоаном из компании IBM [216] на основе проекта Deep Thought, разработанного ранее Кэмпбеллом и Су в университете Карнеги—Меллона (Carnegie—Mellon University— CMU). Компьютер-победитель представлял собой параллельный компьютер с 30 процессорами IBM RS/6000. На этом компьютере эксплуатировались средства "программного поиска" и 480 специализированных СБИС шахматных процессоров, которые осуществляли выработку ходов (включая упорядочение ходов), "аппаратного поиска" для последних нескольких уровней дерева и проводилась оценка листовых узлов. В программе Deep Blue в среднем осуществлялся поиск 126 миллионов узлов в секунду, а пиковая скорость достигала 330 миллионов узлов в секунду. Эта программа формировала вплоть до 30 миллиардов позиций в расчете на каждый ход, обычно достигая глубины поиска 14. Основой этой программы является стандартный альфа-бета-поиск с итеративным углублением на основе таблицы транспозиций, но ключом к успеху этой программы, по-видимому, стала ее способность вырабатывать расширения, выходящие за пределы глубины поиска для достаточно интересных линий форсирующих/форсированных ходов. В некоторых случаях этот поиск достигал глубины в 40 полуходов. Функция оценки охватывала свыше 8000 характеристик, причем многие из них описывали в высшей степени специфичные шаблоны расположения фигур. Использовался справочник дебютов, состоящий примерно из 4000 позиций, а также база данных с 700 000 игр гроссмейстеров, из которой программа могла извлекать согласованные рекомендации. Кроме того, в этой системе применялась большая база данных эндшпилей, состоящая из позиций с решениями, в которой содержались все позиции с пятью фигурами и многие позиции с шестью фигурами. Использование этой базы данных привело к значительному увеличению эффективной глубины поиска, что позволило программе Deep Blue в некоторых случаях играть идеально даже за много ходов до мата.