年5月11日，加里·卡斯帕罗夫（GarryKasparov）在美国纽约曼哈顿公正中心的毛绒皮椅上坐立不安，焦急地抚摸着他的头发。
这是他与IBM的DeepBlue超级计算机进行的最后一场比赛，也是人类和硅之间对决的关键决胜局。但是，事情进展得并不顺利，由于比赛初期犯了一个严重的错误，卡斯帕罗夫被逼至一个角落。
通常，一场高级的国际象棋比赛需要持续至少4个小时，但卡斯帕罗夫在一个小时后就意识到自己注定要失败。他宣布罢赛，倚靠在棋盘上僵硬地与约瑟夫·霍恩（JosephHoane）握手，后者是IBM工程师，曾帮助开发DeepBlue，并在棋盘上负责移动计算机的棋子。
随后，卡斯帕罗夫蹒跚地向观众走去，并无助地耸了耸肩。他后来说，在它最好的时刻，这台机器“发挥得像神一样”。
任何一个对人工智能感兴趣的人，应该都听说过这位大师的失败。《新闻周刊》（Newsweek）称这场比赛为“大脑的最后一战”，其另一个标题又把卡斯帕罗夫誉为“人类的卫士”。
如果人工智能能够打败世界上最敏锐的国际象棋头脑，那么计算机似乎很快就会在一切事情上打败人类——在这方面，IBM处于领先地位。
（来源：《麻省理工科技评论》）
当然，实际并非如此。
在25年后的今天，当我们再回头时就可以发现，DeepBlue超级计算机的胜利与其说是人工智能的胜利，不如说是一座“丧钟”。费力地用手工制作无尽的代码，这是老式计算机智能的高度标志，其很快就会被一种与之竞争的人工智能——神经网络——尤其是被称为“深度学习”的技术所替代。
重量较大的DeepBlue就像即将“被小行星杀死的笨重恐龙”，而神经网络则是能够生存“并改变地球的小哺乳动物”。即使在今天这个日常生活中充满了人工智能的世界，计算机科学家仍然对机器能否真正思考的问题争论不休。
关于这个问题，DeepBlue可能会笑到最后。
年，当IBM开始创建DeepBlue时，人工智能陷入了恐慌。这个领域曾多次经历过山车般令人眩晕的炒作和羞辱性的崩溃。
比如，20世纪50年代的先驱们声称，很快就会看到人工智能的巨大进步；数学家克劳德·香农（ClaudeShannon）预测，“在10到15年内，实验室将会出现一些东西，这离科幻小说中的机器人不远。”
不过，由于发明者未能实现愿景，上述的一切都没有发生。这让投资者感到愤怒，并停止对新项目的资助。
因此，20世纪70和80年代成为“人工智能的寒冬”。
关于失败的原因，我们现在已经知道了。人工智能的创造者们试图用纯粹的逻辑来处理日常生活中的混乱，它们会耐心地为人工智能需要做的每一个决定都制定一条规则。但是，由于现实世界过于模糊和微妙，无法以刻板的方式进行管理。
工程师们精心制作了他们的“发条”杰作、或他们所谓的“专家系统”，它们会工作得相当好，直到现实抛来一个曲线球。
比如，一家信用卡公司可能会建立一个自动批准信用申请的系统，结果却发现他们已经给狗或13岁的孩子开了信用卡。程序员从来没有想过未成年人或宠物会申请一张卡片，所以他们从来没有写过规则来适应这些边缘的情况。因此，这样的系统无法自己学习一个新的规则。
通过手工制作的规则建立起来的人工智能是“脆弱的”：当它遇到一个奇怪的情况时，它就会崩溃。到20世纪90年代初，专家系统的问题带来了人工智能的另一个冬天。
“围绕人工智能的很多对话都是这样，‘来吧。这只是炒作，’”西雅图艾伦人工智能研究所的CEO奥伦·埃齐奥尼（OrenEtzioni）说，他当时是一名年轻的计算机科学教授，彼时其开始了在人工智能领域的职业生涯。
在这种愤世嫉俗的情况下，DeepBlue的到来就像一个奇怪的雄心勃勃的登月计划。这个项目源于DeepThought（深思）的工作，这是一款由默里·坎贝尔（MurrayCampbell）和许峰雄（Feng-hsiungHsu）等人在卡内基梅隆大学建造的一款国际象棋电脑。
据悉，DeepThought这个名字来自于《银河系漫游指南》中可笑的人工智能——当被问及生命的意义时，它得出的答案是“42”。
DeepThought表现得非常好；年，它成为第一个击败大师本特·拉森（BentLarsen）的国际象棋AI。卡耐基梅隆大学的团队已经想出了更好的算法来评估国际象棋的走法，他们还创建了定制的硬件，可以快速地计算这些算法。
IBM得到了DeepThought的风声，决定发起一场“大挑战”，制造一台优秀到可以击败任何人类的计算机。年，它聘请了许峰雄和坎贝尔，并要求他们击败世界顶级大师。
长期以来，在人工智能的圈子里，国际象棋一直具有象征性的力量——两个对手在纯思想的星空中相互对峙。如果他们能打败卡斯帕罗夫，肯定会成为头条新闻。
为了构建DeepBlue游戏，坎贝尔和他的团队不断制作新的芯片，以更快地计算国际象棋的位置，并聘请大师来帮助改进评估下一步棋的算法。
效率很重要，国际象棋游戏可能比宇宙中的原子还要多，即使是超级计算机也无法在合理的时间内思考所有的游戏。
为了下棋，DeepBlue会先看一步，从那里计算可能的棋步，“修剪”那些看起来没有希望的棋步，沿着有希望的路径深入下去，并重复这个过程数次。
坎贝尔说：“我们认为这需要5年时间——实际上花了6年多一点。”到年，IBM终于准备好面对卡斯帕罗夫，并将比赛定在当年2月。坎贝尔和他的团队仍然疯狂地赶着完成DeepBlue。他说：“在我们真正上台之前，这个系统只工作了几个星期。”
DeepBlue的第一次展示如约而至。虽然DeepBlue赢了一局，但卡斯帕罗夫赢了三局，并拿下了比赛。IBM要求进行重赛，坎贝尔的团队在接下来的一年里建造了更快的硬件。
当他们完成改进的时候，DeepBlue已经由30个PowerPC处理器和个定制国际象棋芯片组成；他们还雇佣了更多的大师——在任何给定的时间点有四五个大师——以帮助制作更好的算法来解析象棋位置。
年5月，当卡斯帕罗夫和DeepBlue再次相遇时，计算机的速度提高了一倍，每秒可评估2亿个棋步。
尽管如此，IBM仍然对胜利没有信心，坎贝尔回忆说：“我们预计将会是平局。”
（来源：《麻省理工科技评论》）
然而，现实要戏剧得多。卡斯帕罗夫在第一场比赛中遥领先。但在第二场比赛的第36步中，DeepBlue做了一些卡斯帕罗夫没有预料到的事情。
DeepBlue习惯了传统的计算机下棋方式，这种风格源于机器纯粹的蛮力。它在短期战术上比人类更胜一筹，并且DeepBlue可以轻易地推断出几步之后的最佳选择。
但传统上，电脑不擅长的是策略——即思考未来很多步棋的形状的能力。而这是人类仍然有优势的地方。
或者说卡斯帕罗夫是这样想的，直到DeepBlue在第二场的举动才让他感到震惊。它看起来如此复杂，以至于卡斯帕罗夫开始担心：也许机器比他想象的要好得多！他确信自己没有办法获胜，于是放弃了第二局。
但他不应该这样做。事实证明，DeepBlue其实并不是那么好。只是卡斯帕罗夫没有发现可以让比赛以平局结束的一步棋。
他在折磨自己，担心机器可能比实际功能强大得多，担心机器已经开始在不存在的地方看到类似人类的推理。
卡斯帕罗夫被打乱了节奏，一直到打得越来越差。他一次又一次地把自己吓坏了。在第六局，即决定胜败的比赛中，他走了一步如此糟糕的棋，以至于国际象棋观察家们震惊地叫了起来。他后来在新闻发布会上说：“我当时根本没有心情下棋。”
在DeepBlue成功后的媒体狂欢中，IBM的市值在一周内上涨了亿美元。不过，更重要的是，这场胜利就像人工智能漫长冬天的解冻。如果国际象棋可以被征服，那么接下来会发生什么呢？公众的注意力和好奇心都被调动起来了。
坎贝尔告诉我，“这才是引起人们
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