他惊骇地凝视着，然后把头埋进了双手里。世界顶尖棋手加里 · 卡斯帕罗夫（Garry Kasparov）曾一度输给名为“深蓝”（Deep Blue）的计算机。这对于人类智力是一个重大的打击。但是，6年之后，也就是在2003年，他与另一个象棋程序Deep Junior打成了平手，总算挽回了面子。那么，他又为什么要谈论计算机给象棋带来了新生，甚至会使象棋比赛成为一种新的竞赛项目呢？卡斯帕罗夫最近向《新科学家》杂志记者威尔 · 奈特（Will Knight）解释了个中缘由。以下是两人之间的对话。
卡斯帕罗夫：从小时候起，我就想我有责任与该项赛事沾上边，同时也意识到国际象棋将与计算机的发展联系在一起。在1984、1985年看到一些早期的国际象棋程序时，我甚至感到十分激动，并曾鼓励一些德国人开发ChessBase软件。我们有过几次讨论，我对他们说，通过数据库可以帮助棋手改进他们的备赛并帮助他们进行分析，那将是一个极好的主意。该软件非常非常简单。1987年，第一版ChessBase只在Atari计算机上运行。自那以后，他们取得了巨大的进步。许多人并不真正相信它会有那么重要，但我感觉到它将对象棋赛事带来巨大的冲击。实际情况也确实如此。
奈特：计算机是否永久性地改变了国际象棋赛事？
卡斯帕罗夫：今天的国际象棋是一项崭新的赛事，已不能与我在20年前参加的比赛同日而语。它所要求的工作量（备赛）也大不相同。你总不能毫无准备地来到赛场说：“我是象棋高手，我有的是天赋，无论棋局形势如何，我都能给摆平了。”今天，一名普通棋手所知道的远比博比 · 费歇尔（Bobby Fischer）35年前所知道的要多得多。ChessBase软件数据库拥有270多万个象棋大师曾经下过的棋局。有了如此海量的信息资料，你能够比过去任何一位棋手学到更多的开局。我小时候没有几本棋谱，资料非常有限且零零散散，因此我得自己构思出许多东西来。现在好了，你只要动动鼠标就会拥有某一特定开局的全部资料和全部统计数据，甚至连下出的妙棋也应有尽有。
但这并不意味着你的棋艺就比费歇尔或阿纳托利 · 卡波夫（Anatoly Karopv）更高明了，而是你所能收集到的资料帮了你的大忙，助你走得更远。在过去，费歇尔或鲍里斯 · 斯帕斯基（Boris Spassky）得花10至20小时的时间才能理顺这一套路，而现在只要10分钟就够了。
奈特：这一切会使国际象棋成为一种更有趣的赛事吗？
卡斯帕罗夫：这会使国际象棋成为一种全新的赛事。有人说与计算机下棋是在扼杀创造性，但也有人认为与计算机下棋是在增进创造性，因为你必须极富创造性才能拿出新的招数来。
假定你是排名第一的棋手，在与排名第200位的棋手对弈时，只要你不犯大的错误，你必然会战胜他，因为排名第一者是天才棋手，而排名第200位不过是一名好棋手罢了。今天的情形可不同了。要打败排名第200位的棋手，你必须要远比他精明，因为排名第200位的棋手可以根据所收集到的资料建立起自己的防线。如果你想要赢他，你就得拿出许多扣人心弦的招数来。你必须在备赛过程中发挥自己天才的作用。如果我今天回过头来看自己15年前为备战锦标赛所做的分析时会觉得好笑，因为在当时我们没有使用计算机做过分析。
奈特：您愿意看到所有棋手在比赛中都使用计算机吗？
卡斯帕罗夫：5年前，我提出了我称之为“高级象棋”（Advanced Chess）的想法：即人机搭档对人机搭档进行比赛。那是一种全新的竞赛形式：由于是一种新的比赛，所以会相当令人振奋。在讨论人机搭档的时候，我们必须期待这样的搏击，这样的战斗。但是，我们也可以想办法解决如何提高人的直觉和强力计算能力，以及如何创造出一个能够拿出最佳棋步的装置来。我曾感觉到计算机将赋予国际象棋以新生，并为自己感觉的正确而高兴。而且，它还为科学研究增添了内容，因为这种比赛方式的设计使我们能够对人类直觉与计算机计算能力进行比较。象棋从数学的角度来说是一种无极限的比赛，但有许多逻辑性。那就是为什么你可以看到机器是如何通过这一人类决策过程但使用完全不同参数进行工作的原因。
奈特：这是否意味着在比赛中将人类与计算机进行比较是不合逻辑的？
卡斯帕罗夫：我认为重要的是要记住两者是极为不同的。如果一个人能够赢得比赛，那么两者仍能进行竞赛。人类棋手处于巨大的压力之下。但是，即使有理想的条件，总还是有问题存在：糟糕的天、家庭问题、头疼等等。那就是为什么我几乎无法想象一名人类棋手进行六场比赛后是否能够保持同样的精力，而机器却还是同样的机器。那就是为什么长远规划的实验旨在弄清有机器帮助备赛的最佳人类棋手——在他状况最佳的那一天——是否能够战胜最佳机器的原因。如果人能够战胜机器，那么就意味着我们仍然棋高一筹。
奈特：您认为这种情况会发生吗？
卡斯帕罗夫：就个人观点而言，我仍然认为我能够战胜机器。当我在纽约与Deep Junior对弈时，我处于很大的压力之下——而且我的准备时间不到两星期。当时在我选择和局之前仍掌握着比赛的主动权。可以肯定的是，实际上是人的错误帮助机器打成了平局。当我下出好棋时，我就占了上风。是我自己犯了重大的错误才改变了比赛的结局。我所走出的棋步的平均质量要比机器高得多。但是，机器不会犯大的错误。那就是为什么我认为Deep Junior的比赛总的来说是极富积极意义的。首先，它说明了这一实验有着重大的科学价值。其次，公众仍很好奇，这意味着该实验具有社会价值。第三，人类仍然占有优势，除非人犯下大的错误。顶级棋手的平均质量仍然优于最佳的机器。我认为人机对弈应该看作一项单独的竞赛，人机搭档对人机搭档的比赛应当设计为另一项独立的竞赛。我认为机器不会扼杀创造性。如果我们正确地对待计算机，实际上将会给象棋比赛增添新的趣味。
奈特：从长远的观点来看，您是否担心计算机智能会向人类发起挑战？
卡斯帕罗夫：机器使用95%的计算和5%的所谓“位置理解”，机器人从其发明者那儿获得这种理解能力。人类则使用99%的直觉和1%的计算，但是，两者得出的结论是相同的。因此，这是否意味着机器的处理过程是人类智能的模仿？在这儿，象棋比赛提出了一个重要的问题：我们是否应该通过机器的表现还是通过其结果来评判人工智能？我认为更多地是看其结果。凭我的知识和经验，我说机器并不构成威胁。事实上，它帮助我经历了整个备赛过程。甚至对于某些象棋大师来说，机器也可能会占他们的上风，除非他们确实非常出色。如果你不懂得机器是如何发挥其作用的，那么你就不可能使自己与机器合作的效能达到最佳的程度。
奈特：您能够判别出不同的程序吗？
卡斯帕罗夫：我可以立即判别出是Deep Junior还是Deep Fritz。毫无疑问，每一台机器都有它自身的特点。机器的估算过程是以优先级为基础的，而每套优先级都不尽相同。如果你在程序中强调某一种特定的走棋模式，如同Deep Junior的程序所为，那么机器就会变得更加具有冒险性。如果你有另一种风格，那么你就会了解不同的机器个性。今天，任何专业人员都能够在10～15步范围内把Deep Fritz与Deep Junior区分开来。这与在克拉姆尼克（Kramnik）和卡斯帕罗夫之间作出判别同样地容易。
奈特：这些年来有变化吗？
卡斯帕罗夫：Deep Junior是一个革命性的程序，因为它是程序编制人员首先尝试处理物质性（棋盘上棋子或已被吃掉棋子的值）对品质性（战略性棋步）的关系。他们尝试教会机器使用一些非物质优先级，这是机器处理方面的一个基本问题。它是第一个可以不用担心物质性而进行比赛的程序。在我们比赛的第五局中，它为了进攻而牺牲了一颗棋子。进攻是机器能够理解的一个概念。也许，机器的理解不是100%的正确，但一个人要识别出机器走出的棋是为了补偿（为了战略上有所收获而放弃有价值的棋子）是很困难的。现在，其他程序正在设法赶上。显而易见，如果机器不能够进行推测，那么凭这些物质性/品质性参数，它很难取得进步。
奈特：所以不同的程序都有“个性”？
卡斯帕罗夫：对，你可以这么说。机器逐渐在获得个性。