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深蓝色机器人是智能机器人，可以理解为独立意识和进化。其他软件只是编程，并且所有软件都是按例行播放的。
Qingdao Dongfang Deep Blue非常好。QingdaoOriental Deep Blue Information Technology Co.，Ltd。成立于2004年。它是一家具有切割边缘技术（例如人工智能，云计算和大数据）的信息综合服务提供商。
1997年5月11日，世界国际象棋冠军加里·卡斯帕罗夫（Gary Kasparov）（左）也在与IBM深蓝色计算机的第六款游戏中考虑国际象棋。RogerCelesine/News Network）
1997年5月11日，IBM Computer Deep Blue在第六场比赛的最后一场比赛中击败了世界上最伟大的国际象棋球员加里·卡斯帕罗夫（Gary Kasparov）。世界很震惊。这是机器第一次被机器击倒。
历史意义，它不仅证明了计算机在某些挑战中可以超越最大的头脑，而且还显示了这些智能金属块的局限性和缺点。专家说
深蓝色还强调，如果科学家想创建可以考虑的智能机器，他们必须决定“智能”和“思考”的含义。[超智能机器：7机器人未来]
计算机有限制
在许多比赛中几天后，在曼哈顿市中心中心的公平中心，深蓝色团队以2-1击败卡斯帕罗夫，3场比赛。这款机器通过期待许多步骤并通过可能的组合来接近国际国际象棋-A策略称为“决策树”（想想描述树的分支的每个决定）。深蓝色“修剪”一些决定减少“分支”数量并加快计算速度的决策，并且仍然可以“思考”每秒约2亿次。
尽管这些令人难以置信的计算，但这些机器在其他方面仍然不足。
IBM Research的研究科学家默里·坎贝尔（Murray Campbell）说：“尽管它们非常好，但（计算机）在其他类型的决策中也很糟糕。”
坎贝尔告诉“ Live Science”，您可以使用经验和直觉，或者以人类方式使用更像计算机的方式。他说：“这些方法相互补充。”
尽管深蓝色的胜利证明了人类可以创建一台出色的玩家机器，但它强调了建立可以处理棋盘游戏的计算机的复杂性和困难。Campbell说，IBM的科学家花了几年的时间来建造深蓝色，而它所能做的就是它所做的就是下棋。
学习机
坎贝尔说，机器学习领域尚未开发，大多数计算能力都不可用。它的工作方法与深蓝色大不相同，它更像是搜索引擎。Watson证明它可以理解并响应长期的“危险2011冠军”。在此开发的“ KDSPE”和“ KDSPE”机器学习系统过去20年还使用了大量数据。在那个时候，互联网仍处于起步阶段。程序设计也取得了进步。例如，人工智能计算机程序Alphago击败了世界国际象棋游戏冠军，也不同于深蓝色。阿卜杜勒帕哥（Abdemphago）扮演了很多检查器并使用了这些检查器并使用了这些检查器。模型学习了最佳策略。这种学习是通过神经网络或类似于人脑和神经元相似的程序进行的。坎贝尔说，在1990年代建造深蓝色时，创建深蓝色硬件是不切实际的。K蓝色硬件是当时IBM项目的显示；该机器将一些自定义芯片和其他高端版本组合在一起。
聪明的黑格说：“深蓝色”还表明，计算机的智能可能与人类智能无关。“深蓝色”与经典的人工智能符号不同。它试图通过可以执行普遍推理的机器复制人类智能和理解的功能。”因此，我们努力创建一个更好的国际国际象棋游戏机。
，但是这种策略更多地基于计算机建造者对智力的想法，而不是最早在1950年的智能基础上。它通常擅长下棋。他们认为这是机器显示智能的好测试。
1970年代的变化。“显然，计算机程序的技术变得越来越强大，这与一般智能无关，” Hege说，因此我们认为计算机不聪明，因为它们的下棋，我们决定下棋最终不是智力的，它不是智力的。可能是当时最先进的计算机之一，但它是为国际象棋而建造的。现在，计算机仍在努力与“常识” - 人们通常不考虑的上下文信息，因为这很明显。
坎贝尔说：“超过一定年龄的每个人都知道世界的运作方式。”关于感知问题，例如面部和模式识别。
坎贝尔指出，计算机无法做的另一件事是自我解释。一个人可以描述她的思维过程以及她的学习方式。计算机无法真正做到这一点。“ AIS和机器学习系统有点像黑匣子，”他说， ”
海格指出，即使沃森也处于“危险之中”！获胜，他没有像一个人（沃森）那样“思考”来使用下一个代理处理器来实现一种统计暴力方法（不是基于知识的知识基于知识的知识（不知识渊博的方法）来伤害他！在写给“生命科学”的一封电子邮件中写道，它再次证明，作为知识竞争冠军，它与大多数人认为的智力无关。留下一个非常具体的智能定义，或者必须承认计算机实际上是聪明的，但与我们不同。
人工智能的下一步是什么？坎贝尔说，
“因为人类和计算机思维的方式”是如此不同，所以计算机需要很长时间才能进行医学诊断。例如，用于extpleresidence的完整诊断或处理问题。DeepBlue显示了计算机适应某个任务的能力，但是到目前为止，没有人可以创建一个通用的机器学习系统，可以像专门制造的计算机。
例如，计算机可以处理大量数据并找到一种人类会错过的模式。然后他们可以向人类提供这些信息以做出决定。”“互补系统比一个人或机器更好，”坎贝尔说，”坎贝尔说，
他说，现在也可能是解决不同问题的时候。“我们现在应该学到的教训是……我们从棋盘游戏游戏中学到的东西并不多。游戏。）
至于深蓝色的命运，与卡斯帕罗夫（Casparov）的历史性比赛后，计算机被拆除。它的组成部分在华盛顿特区的美国历史博物馆和加利福尼亚山吉市的计算机历史博物馆展出。
关于生命科学的原始文章。
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