10 February 2020

Kasparov vs Deep Blue. Scacco matto al campione

  • Di Francesco Pontorno

Deep Blue vince il game ma poi perde la partita. Prima volta.

La poesia è tanta. Gli occhi da genio emotivo, il profilo aquilino contro la macchina costruita da IBM. Garry Kimovich Kasparov contro Deep blue, il computer dal nome bellissimo. È questa la scena, il 10 febbraio 1996 a Philadelphia. Kasparov, trentatreenne, nato a Baku in Azerbaijan, ha studiato profondamente gli scacchi fin da piccolo con i migliori maestri sovietici e ancora bambino ha conquistato tutto tra Tbilisi e Minsk. Nel 1996 sfida il computer, all’inizio scricchiola, ma alla fine vince contro quel programma capace di valutare centinaia di milioni di mosse al secondo e miliardi di posizioni. Deep Blue è infatti un esempio del metodo “forza bruta” in informatica, dispone cioè di una velocità di calcolo sovrumana che vaglia tutte le possibilità per trovare la soluzione.

Seconda volta. New York, maggio ’97. Una versione potenziata di Deep Blue batte Kasparov. Come nell’aforisma di Hugo von Hofmannsthal, “un uomo che muore a trentacinque anni è in ciascun punto della sua vita un uomo che morrà a trentacinque anni”, Kasparov è in ogni punto della sua vita il più grande scacchista di tutti i tempi che sarà sconfitto da Deep Blue, la macchina dal nome bellissimo. Perfino in ogni momento della lunga e controversa battaglia, ancora tutta umana, del campionato mondiale di scacchi del 1984, quando Kasparov e Anatoly Karpov giocarono per cinque mesi fino a quando la gara fu sospesa senza un vincitore.

AlphaGo Master batte Ke Jie

AlphaGo Master batte Ke Jie

Tra “autunni” e “inverni” dell’Intelligenza Artificiale, tra accelerazioni, rallentamenti, esagerazioni, è ancora l’uomo a progettare le più sofisticate versioni di algoritmi. Ma c’è un cambio di paradigma, promesso soprattutto dal Deep Learning. Nel 2017 il programma AlphaGo Master batte Ke Jie, grande campione di Go, un gioco orientale che ricorda gli scacchi, più complesso però dal punto di vista computazionale. Sembrerebbe il seguito di Deep Blue, ma è molto diverso. Quest’ultimo raccoglieva numerosi schemi e conoscenze nell’ambito degli scacchi, mentre AlphaGo è una “creatura” basata su sistemi di machine learning e reti neurali che sta imparando a giocare benissimo da sé. AlphaGo, a differenza di Deep Blue, è un programma che impara e potrà fare molte altre cose oltre a giocare a Go. La sfida tecnologica e filosofica è tutta qui.

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Ultimo numero Civilità della Macchine

La Rivista - Civiltà delle Macchine

Maggio 2020

Quali saranno le conseguenze economiche, politiche e sociali della pandemia? È questo il focus del nuovo numero della rivista che vede gli interventi, tra gli altri, di Chiara Saraceno, Michele Fusco,Emanuele Felice e Francesco Grilllo. In apertura, inoltre, l’intervista al premio Nobel della fisica 2019 Didier Queloz.

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The Leonardo museums bear exceptional witness to the technological and industrial memory and constitute an instrument of dialogue and constant sharing between the company and the territory. They were born out of the awareness that a large part of the industrial culture of our time is not only produced by the great cultural and educational institutions, but is also formed within companies. Living, dynamic structures, corporate museums represent a point of reference for communities and territories, centres of industrial culture open to visitors, researchers, students, economic and cultural operators.

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