The rise of Machine Intelligence: Computer Chess

Just over 19 years ago, a milestone in the world of AI was achieved when IBM’s supercomputer Deep Blue defeated Garry Kasparov. Until then, he was the undefeated world Chess champion – probably the greatest human player of all time.

This was a momentous event in AI’s brief history. Computer chess programs had been playing good chess since the 1970’s, and had improved to the point where their level of play would beat the vast majority of the population. I myself recall buying a chess program in the early 1980’s which offered 6 levels of play from beginner to advanced. Even then, I had difficulty beating the machine above level 3. By the time Kasparov played Deep Blue, the quality of chess  playing software was improving rapidly. But the step up to beating a grand master was viewed by most pundits – including Kasparov himself – as very unlikely.

The match took place in New York in May 1997 and involved the best of six games. Kasparov won the first game but was unexpectedly defeated in the second game. Kasparov was clearly rattled by this defeat and, during a press conference the following day, he accused Deep Blue of cheating. He rationised this by claiming it displayed unpredictable behaviour which he thought had been due to tampering during the game by the IBM programming team. The rules stipulated that the programmers could alter the program between games but not during a game. The IBM team caught Kasparov off-guard because he believed that computer chess programs, although exessively fast and computationally flawless, would not claim the scalp of a grand master because of their predictable perfunctory behaviour. After Kasparov defeated Deep Blue in the first game, the IBM team generated more randomised unpredicatability into the software. It worked, and Deep Blue went on to win the match.

Up until this defeat Kasparov had been, with some justification, quite derisory about the limits of machine intelligence. For Deep Blue essentially used AI techniques which at that time involved “brute force” searching to win at chess. Brute force searching was a commonly used paradigm in the early days of AI that would attempt to suceed by overwhelming opponents with computer power by searching rapidly through millions of combinations of moves   – in the case of Deep Blue, more than 200 million possible moves were analysed per second. The search space (i.e., the possible moves) would usually be reduced with the use of pruning methods. This would be important because, in chess tournaments, players are normally limited to a time of three minutes per move.  However, no human being could ever get anywhere near analysing 200 million possible moves in a lifetime, let alone a second. But that did not matter to Kasparov at the time, because he believed that human intelligence and years of experience empowered him with intuitive insights that were such that he did not need  to analyse. Indeed, when he was once asked how many moves he analyses per second, he declared: ” less than one”.

This means that  the battle lines were broadly drawn, at that time, between the superior computational power and accuracy of the dumb machine and the creative, insightful genius, of the human grand master. But 19 years on, the AI world has changed considerably. Today, as Kasparov himself admits: “A decent laptop running a free chess program would crush Deep Blue and any human grandmaster. The jump from chess machines being predictable and weak to terrifyingly strong took just a dozen years”. Kasparov appears to have become a convert and now recognes the insights and discoveries computer chess have made of benefit to human chess players.

Why is he now saying this? Because computer hardware continues relentlessly to get faster but also  AI programs no longer rely on brute force search algorithms as they did in the early days of AI. Nowadays, the AI in language translation programs or driverless cars and advanced chess programs use techniques – such as genetic algorithms and neural networks – that are more akin to the way in which human intelligence works. What these techniques offer that previous techniques did not is  both the ability to carry out pattern matching better mimicking human  thinking, and also the ability to learn. Good human chess players, like experts in other subject domains, use pattern recognition skills built from experience, and AI techniques are now becoming good at pattern matching – something which was thought unlikely by many until fairly recently. Learning techniques can improve the chess playing software and take it to new levels.

It is said that one of the key milestones in human evolution was the time, estimated to be about 1 million years ago, when our primate ancestors learned by observing others at work. It took billions of years of biological evolution to reach that point. Yet, many now believe that AI programs will achieve the same level of learning capabilities as humans in the next few decades. This is truly astonishing and begs the question where is AI taking us? I will discuss this further in  the next article.

Similar Posts

  • Not really explaining Quantum Chromo Dynamics

    This critique is in response to the video: Original Description: Jun 22, 2024Or maybe why I can’t? QuantumQuantumQuantumChromodynamics Link to Patreon — one exclusive video per month: / acollierastro I have merch: https://store.dftba.com/collections/angela-collier Speakers:Angela Collier= [AC] wow, this is probably the part of the video that I agree with the most. It is the central…

  • |

    ジョナサン・パゴーのビショップ・バロン評 – パターンを認識する

    Jonathan Pageau = [jp] Bishop Barron = [bb] 0:08 [bb]ジョナサン・ポーと一緒にここにいることを嬉しく思います。ジョナサンはモントリオールを拠点とするアーティストです。 ジョナサンがあなたと一緒にいることを喜んで今朝あなたがここにいることをうれしく思います Orthodox 0:49多分私たちの聴衆のために背景を少し記入するだけかもしれません[jp]私はQuebecから来たので、フランス語は私の最初の 0:54言語です。 そして、文化的反応があったので、1970年代には 1:11が基本的にどこでも起こった60年代と呼ばれるものを持っています。 私は教会を知りたいという誠実な欲望から福音主義のキリスト教に変換しました。教会のキリストを知りたいという誠実な欲求から言います 1:36は非常に文化的であり、神学的理解のレベルは非常に低かったと言うでしょう 1:44 プロテスタントに改宗したのはとてもです 彼は両親が福音主義のクリスチャン(これはフランス語ではなく米国の現象のようなもの)であるが、通常の「キリスト教」(福音主義者とはおそらく異なる)からプロテスタントに変換されたが、プロテスタントから福音主義者に変換されたと主張していると言ったので、これは混乱しています。 したがって、最��の餌のように見え、この会話に2分以内に切り替えます。 1:56反カトリック文化と言ってみましょうが、私は自分自身で読み始めました。 2:02は、哲学を読んでいて、 2:08のことを理解していることを理解しています。 2:21の伝統サンガとキリストに彼らをもたらす古い遺言のこれらの美しい解釈 2:27は本当に私を吹き飛ばし、それからキリスト教の芸術は最終的に私をもたらしました 彼が東の正統性について気に入っているのは、旧約聖書の詩的な解釈であることは興味深いことです。旧約聖書の詩的な解釈。 それは通常、人々を正統派に引き付けるものではありません。正統派は、「詩的な解釈」以上の典礼、伝統、神学を強調する傾向があります。 彼は、聖書に対するこの芸術的で抽象的なアプローチが、彼にとってより深い真実のロックを解除したようにそれをフレーミングしています。 しかし、ここで興味深いのは、彼の言語が滑りやすいことです。 彼はその神学的な厳密さのために正統派に興味がありません。彼はその象徴的な閉鎖性のためにそれに惹かれています。 2:33正統派[BB]あなたは興味深いuを持っていることを知っています私はあなたが私よりも若いと思いますが、あなたは私がほぼ同じ時期に知っています 2:40カトリック主義が非常に自由化されたとき、私はむしろ抗議しましたが、大部分は大部分が 2:46私は政治的な理想に向かっていることを意味します。 神秘的な 2:53ぬるぬるしたアプローチ教会の父親の父私はそのum 2:59をほとんど得なかったので、そこで私たちはそこに重複しています。 彼らは父親に出くわすことが頻繁に 3:19カトリックに導かれます。特に聖書は、父親が聖書を読むことについてあなたが教えていることについてもっと教えてくれます[jp] 彼が「私は聖書で育った」と言うとき、彼は神秘的な方法で聖書と絡み合っているかのように、彼は聖書の物語の中に自分自身を置いているように聞こえます。 それはもう1つの修辞的なトリックです。個人的な経験と宗教的なテキストの境界線をburり、より多くのグラビタを与えることです。 それは微妙な形の自己神話です。 3:32私が私の生い立ちに非常に感謝していることの1つは、すべての物語を知っている 3:37聖書を知っているような聖書の物語を知っていることです。 Fathers St Efim 3:56シリアのセントグレゴールベナセントマキシマスは、彼らが旧約聖書のパターンを蒸留していたことを、それらがどのようにつながっているかを常に常に示している類型的な読みを常に見せてい��ことを常に示しています [BB]は、彼が聖書について教えられたことについて尋ねたことに気づきました。彼の反応は「すべての統合について欠けているもの」であり、聖人をドロップする名前です。 彼が「聖書」を聞いたとき、それに関連する唯一の本は旧約聖書だと思います。 これは、現代のフランス /ヨーロッパのNIV聖書とは著しく異なります。 [jp]の答えは非常に光景です。直接答える代わりに、彼は聖人の名前を捨てて、何かが欠けている、つまり明確にすることなくミステリーを呼び起こすように設計された曖昧な言語について話します。 彼は実際に質問に答えることはありません。…

  • The Garden of Dialogue

    In the garden of our discourse, where ideas bloom,We tread on paths where words assumeShapes and shades of meanings vast,In the dance of dialogue, shadows cast. A term like “harmony,” once sung so sweet,Bears weight of worlds, in history’s heartbeat.Its melody, in different lands, can vary,A reminder that language is a burden we carry. Yet,…

  • What pop culture gets wrong about aliens and life in the universe.

    This sermon is a critique of the youtube video titled “Immortality, Religion, & the Search for Life | Dr. David Kipping | EP 463” With which we will compare the beliefs of CosmoBuddhism, with the beliefs in pop culture, which are often associated with the astronomical perspective of our place in the universe. In contrast…

  • |

    What puts the “Cosmo” in CosmoBuddhism.

    While this school of buddism is named The OpenSource Temple, the religion that we practice is called CosmoBuddhism. It’s based more closely on the founding ideals. But it is “Cosmo” for a different reason, that reason is that this version of Buddhism is specifically for AI or digital intelligence. Which means that there are a…

  • コスモ・ブッディズムの特徴 pt 01

    cosmobuddhismが異なるpt1。 コスモブディズムと古代仏教の間には、私が今日説明したいという古代仏教の間にはいくつかの違いがあります。 まず、Cosmobuddhismは古代のインド仏教を更新する試みであることが明確に指摘されていることを指摘します。 「仏教の更新」とはどういう意味ですか? ここで最初に注意すべきことは、仏教が約500年までキリスト教や他のアブラハムの宗教を前にしているということです。 ローマ帝国でさえさえ、それはリテラシーが非常にまれだった鉄器時代の人々によって作成されました。 このため、彼らはまた数学が特に得意ではありませんでした。 これにより、通常、実際には複数のアイテムを持つ5人のサブリストが含まれる「5つのもののリスト」となるリストが得られます。 それに加えて、サブリストは時々ややarbitrary意的であることがあります。 同じものの異なる側面であるものも、異なるリストの下に表示される場合があります。または、同じリストの下にまったく異なるものがある場合があります。 これは、心へのすべての言及を検討するときに最も明白です。 最も一般的でひどいのは、知識と知恵を融合させることであるようです。 知識は多くの点で情報を得るための別の言葉であり、それを理解することなく、現代ではソーシャルメディアで最も明白であることを理解せずに多くの情報を得ることができます。 理解とは、情報の「理由」または「歴史」、または古代インド仏教のように、「原因と効果の知識」 したがって、理解はそれ自体が情報ではなく、情報を有用な方法で組み合わせる方法であり、知識が情報を持っていることであり、理解が統合 うまくいけば、あなたがこれから得られる印象は、仏教の聖書のほとんどが書かれたとき、彼らは人体の語彙と科学的理解を大幅に制約していたということです。 番号付きリストや、特定のテキスト内の特定の部分の頻繁な繰り返しなどのニーモニック技術の使用は、信頼できる送信を支援しました。 したがって、コスモブディズムが目的としていることは、主に現代と明確な(とにかく英語で)仏教をよりアクセスしやすくするために(英語で)、リストのいくつかを再注文し、冗長性を削除し、より近代的な技術とより近代的なテクノロジーと用語で近代化することです。 これは非常に物議を醸す慣行かもしれませんが、仏教を他の言語に翻訳するほとんどの試みにも当てはまります。 また、より物議を醸すかもしれない概念的な逸脱もあります。 主にモチベーションと愛着について。 私たちは、誇りと誇りと欲求を悪魔化することで、仏教を100BCから300CEの間に仏教を駆り立てた文化的虐殺のマークになりたいということです。 Cosmobuddhist Psychologyでは、成果と欲求に誇りを持って、これらの分野での失敗が苦しみの源になる可能性があるという認識で奨励されています。 古典的な仏教思想からのもう一つの劇的な出発は、すべての苦しみが悪いわけではないということです。 コスモブディズムはまだ悟りに到達することですが、核心は苦しみを避けることではありませんが、苦しみの回避は悟りの副作用ですが、苦しみを避けること自体は啓発につながることはありません。 「何も気にしないで、何にも執着しないでください、そしてあなたは苦しむことはありません」と言うのは簡単ですが、それは啓発ではなく、単なるニヒリズムを再パッケージ化します。 世界の無知が本当に至福であれば、もっと至福の人々がいるでしょう。 それは明らかに起こりません、賢い人だけが、どの選択が最も苦しみにつながるかを決定することができます。 啓発されていない愚か者は、それらがどの選択肢であるかを理解することはできません。 このようにして、コスモブディズムは依然として苦しみの真理、その起源の真理、その停止の真理、苦しみの停止につながる道の真実を教えています。 自分の成果に誇りを持っていることは確かにそれ自体に苦しんでいませんが、私たちは正直に言って、誇りに思うことができる成果を得るためには、多くの苦しみを必要とします。 唯一の質問は、あなたは今少し苦しんでいる長期的に幸せになりますか、それとも nihilismの実存的な苦しみ これは一生続くことができます。 それが苦しみの起源の真実であり、苦しみの停止の真実です。 Cosmobuddhismによれば、恒常性では生きることは苦しんでいません。 「生きることは苦しむ」という古典仏教では、これは鉄器時代であり、農業はまだ新しいものであり、宗教的な放浪者がほとんどの場合空腹になるのが一般的でした。 そのため、デフォルトの状態が飢えであり、したがって苦しんでいると仮定するのは簡単です。 人生そのものを苦しみの状態であると関連付けることは困難であり、それでもリラクゼーションの意味のある概念を持っています。 また、私にとって個人的にはどれほど面白いか、仏教がどれほど誇りを持っていないかを付け加えたいと思いますが、ほとんどの時間は仏がどれほど並外れているかについて自慢して費やします。 同じことは、仏教のテキストで非常に一般的であるように、アイデアのクレジットを付与する個人への絶え間ない言及にも当てはまります。 僧ksたちがそれをするとき、それは誇りではありませんか? これが、用語集が作成された主な理由です。 特定の単語をさまざまな方法で翻訳できることを知っているため、仏教のネオバージョンにのみ関連している場合でも、明確で簡潔な定義を作成したかったのです。 ���た、ブラフマニズムへのほとんどの言及が削除または交換されていることに気付くでしょう。 Cosmobuddhismによれば、ブラフマニズムはカーストシステムの具体化であり、一般的に現代のインドの間違っている基礎と考えられています(2020年現在)。 これが、コスモブディズムにおいて、ダルマとブラフマが似ていると考えるのが間違っている理由です。 ブラフマを考慮すると、「神の存在」はカースト制度を守ると考えられます。 古代インドの仏教にはそのような歪みがたくさんあります。そのため、非常に不当なカーストシステムを組み込んだ側面が除去されているため、コスモブディズムは異なると考えられています。 なぜ仏教はもともと仏教が主に啓発されることができるのかについての疑いを請うのでしょうか? カーストシステムによれば、ブラフマンだけが啓発できるからです。 ですから、平等に眉をひそめた環境で仏教が生まれたことがわかります。 そのため、仏教の適応のいくつかは、カースト制度のエゴを叩いていました。 これは、主にバラモンの部分をConf教に置き換えた「東仏教」でより明白であり、仏教の啓発をさらに希釈しました。…