MSD / Geschichte / RESEARCH EDITION

Deep Blue : spectaculaire, mais clairement limité

IBM Deep Blue a battu le champion du monde d'échecs en titre lors du match de 1997. La machine a été construite pour une tâche précisément définie.

Jetzt eintauchen ↓RECHERCHESTAND 12.11.2026 · FAKTEN + EINORDNUNG + SZENARIEN
RESEARCH NOTE / 1997Geschichte

KI & Agenten

Recherche externe · Classification MSD
Keine Behauptung eines eigenen Versuchs.

01 / EINORDNUNG

Ce que signifie cette découverte.

Grenzen des Nachweises

Une réussite impressionnante dans un espace confiné n’est pas la preuve d’une intelligence universelle.

Notre dérivation pour une opération pilote

Établissez la portée de la tâche, les règles et l’objectif mesurable avant d’évaluer un système comme étant opérationnel.

Cette dérivation est une recommandation éditoriale de MSD. Il ne s’agit pas d’un autre résultat de l’étude citée.

Source et version

IBM · Historischer Projektbericht · Publikations-/Bezugsjahr 1997. Recherchiert am 12.11.2026.

Lire la source principale ↗

Recherche externe, et non référence d’un client MSD. Nous ne publierons nos propres essais qu’avec leur dispositif, leur date, leurs mesures et les tentatives infructueuses documentées.

02 / LIENS

Pensez à l'avance. Continuez à vérifier.

IA et agents / Résultat contradictoire / 2025

Quand l’IA allonge le travail : le résultat contradictoire de METR ↗

Dans un essai randomisé impliquant 16 développeurs expérimentés et 246 tâches, les outils IA du début 2025 ont allongé le temps de réalisation de 19 %. Les participants en estimaient le bénéfice nettement plus favorablement.

METR · Essai randomisé
KI & Agenten / Methodik / 2026

Neue Werkzeuge, neue Auswahlverzerrung ↗

METR décrit une expérience de suivi en février 2026. Les preuves d'un travail plus rapide sont difficiles à interpréter en raison de la sélection des participants et des tâches ainsi que de problèmes de mesure du temps.

METR · Methodenupdate 24.02.2026
KI & Agenten / Grundlage / 2017

Attention : la langue peut être traitée en parallèle ↗

L'article Transformer présente une architecture basée sur l'attention pour le traitement des séquences. Il s’agit d’un élément méthodologique des modèles linguistiques et multimodaux ultérieurs.

Vaswani et al. · Attention Is All You Need