Победа Deep Blue над Гарри Каспаровым в 1997 году может продемонстрировать, как компьютеры могут перехитрить людей, но если игра переходит в физический мир, преимущество остается за людьми.

Причина этого заключается в том, что, при всем их продвинутом программном обеспечении, роботы остаются неуклюжими при манипулировании объектами реального мира. Турнир роботов по шахматам, что состоялся в августе, например, показал, что даже роботизированная рука, используемая для точной работы на промышленных производственных линиям, не в состоянии грамотно ориентироваться в шумной, хаотической реальной среде.

Конкурс, который состоялся во время ежегодной конференции Ассоциации развития искусственного интеллекта в Сан-Франциско, штат Калифорния, представил ряд автоматов, конкурирующих чтобы посмотреть, кто из них может двигаться быстрее и точнее в соответствии с правилами шахмат.

Некоторые группы использовали системы технического зрения для того, чтобы определить, где находятся фигуры, но ни одна попытка не смогла провести различие между ладьей и конем, например. Вместо этого они полагались на "воспоминания" о том, где находились части до этого и перемещали их соответствующим образом.

Один из проектов, созданных робототехнической компанием Road Narrows, использовал коммерчески доступную фиксированную роботизированную руку, обычно используемую для промышленных систем без каких-либо зрения. Победителем стала группа под руководством Майка Фергюсона из Университете Олбани, в Нью-Йорке, который разработал мобильного робота с рукой-манипулятором. Несмотря на множество переменных, введенных при движении робота, системе зрения дроида удалось отслеживать доски и фигуры, а также перемещать их, говорит Майк Стилман, один из организаторов мероприятия из Технологического института Джорджии в Атланте.

Но даже боту Фергюсона предстоит долгий путь до получения звания "робогроссмейстера" - все его тактика игры пришла из стандартных открытых исходных кодов программы, которая очень далека от Deep Blue. Но не только создание соответствующего программного обеспечения гарантирует победу, говорит Стилман - речь идет о понимании того, как работает человеческий ум, чтобы создать машину, которая умнее его. Переводя игру в реальный мир, требуется сделать то же самое и для физических проблем робототехники, говорит он.