Człowiek przegrał z maszyną. 28. rocznica pojedynku Kasparowa z Deep Blue

11 maja 1997 roku zakończył się rewanżowy mecz szachowy pomiędzy Garri Kasparowem, ówczesnym mistrzem świata, a Deep Blue – superkomputerem stworzonym przez IBM. W sześciopartiowym meczu maszyna zwyciężyła 3,5 do 2,5, co było pierwszym przypadkiem, kiedy komputer pokonał aktualnego mistrza świata w meczu rozgrywanym na standardowych zasadach.

Deep Blue analizował do 200 milionów pozycji szachowych na sekundę. Nie był to jednak system uczący się – komputer bazował na brutalnej sile obliczeniowej i precyzyjnie zaprogramowanych heurystykach, w tym algorytmach oceniających pozycję na szachownicy. Kluczową przewagą Deep Blue była zdolność do unikania zmęczenia, konsekwentna precyzja i dostęp do gigantycznej bazy partii oraz analiz otwarć.

Kasparow, mimo wygrania pierwszej partii, przegrał drugą po kontrowersyjnej decyzji i szybko utracił pewność siebie. W ostatniej, szóstej partii, popełnił błąd już w 7. posunięciu, co doprowadziło do błyskawicznej porażki. Pokonany mistrz po meczu sugerował, że za grą komputera mogła stać pomoc ludzka – podejrzenia te nie zostały nigdy udowodnione.

Starcie Kasparow kontra Deep Blue było czymś więcej niż tylko meczem szachowym. To był pierwszy raz, gdy szeroka publiczność zaczęła poważnie zastanawiać się nad przyszłością relacji pomiędzy ludźmi i maszynami. Zwycięstwo komputera było wówczas szokiem. Choć Deep Blue był wyspecjalizowanym systemem bez zdolności uczenia się, jego sukces symbolizował potencjał technologii do konkurowania z ludzką inteligencją w wysoce złożonych dziedzinach.

Jak nietrudno się domyślić, dziś możliwości sztucznej inteligencji znacznie przewyższają to, co wówczas oferował Deep Blue. Nowoczesne programy jak AlphaZero firmy DeepMind uczą się gry samodzielnie, bez dostępu do rozgrywanych przez ludzi partii. Wspomniany algorytm AI bez problemu pokonał Stockfisha, czyli jeden z najsilniejszych silników szachowych – i to zaledwie po kilku godzinach treningu bez asysty człowieka. Jak to możliwe? W odróżnieniu od Deep Blue, który korzystał wyłącznie z mocy obliczeniowej, współczesna AI nie opiera się nie tylko na tym: działa, korzystając z analizy wzorców i głębokiego uczenia, co pozwala jej nie tyle stosować najlepsze schematy działania z dostępnych, ale i w pewnym sensie wnioskować i dynamicznie dostosowywać się do sytuacji. Deep Blue tego nie potrafił.

Zupełnie inną kwestią jest jednak fakt, że za współczesnymi modelami sztucznej inteligencji stoją maszyny daleko bardziej wydajne niż komputer IBM, który zwyciężył z mistrzem. Dla porównania: Deep Blue dysponował mocą obliczeniową około 11,38 gigaflopsów. Współczesne smartfony operują już setkami, jeśli nie tysiącami gigaflopsów, a najnowsze układy GPU stosowane w treningu AI osiągają wydajność rzędu petaflopsów. Różnica jest więc kolosalna – ale to właśnie Deep Blue przetarł szlak.