为什么将游戏研发作为资源分配的重点？
当研究人员试图模拟人类解决问题的能力时，人们对游戏的明显迷恋时，约翰·麦卡锡（John McCarthy，1927 – 2011）的观点正统。
出版物编辑偏见和科幻小说主题可能会掩盖导致人们迷恋于开发获奖的棋盘游戏软件的主要力量。在研究智力研究和开发的许多领域中的资金和人力资源分配时，需要一些历史背景来规避这种社会网络中常见的问题答案的扭曲。
历史背景
在分析包括科学技术史在内的历史时，将自己置于自己的时间之外和进入其他时期的思维中的能力很有帮助。
考虑一下麦卡锡当时的愿景不是正统的。由于西方工业化之后的不久，科学家和数学家对自动化的思考出现了一系列新趋势，因此它很快就变得正统。这种思想是印刷，纺织，农业，运输业和战争机械化的自然延伸。
到20世纪中叶，其中一些趋势组合在一起，使数字计算机概念化。其他人则成为通过数字系统研究情报方面的人们的正统观念。技术背景包括理论工作和机电工作，其中一些已经获得了一定的声誉。但这通常是秘密的，或者过于抽象（因此晦涩），因此在当时被视为国家安全利益项目。
- 控制论理论，主要由诺伯特·维纳（Norbert Wiener）（1894 – 1964）发展
- 在自动算术上所做的工作（扩展了乔治·布尔的理论和布莱斯·帕斯卡尔的计算器，其主要资金来自美国军方，目的是通过计算飞机敌机的可能轨迹并确定球面坐标来引导防空武器，从而制造出可能有趣的弹道
- Alonso Church（1903 – 1995）在lambda演算上的工作经常被驳回，导致了功能编程的思想，这是LISP在剑桥出现的关键方面，麦卡锡利用该思想进行了早期AI实验
- 信息理论的诞生，主要是通过克劳德·香农（Claude Shannon，1916 – 2001）的工作而诞生的，该研究是由贝尔实验室（Bell Labs）资助的，目的是实现自动化的通信交换
- 教会博士生艾伦·图灵（Alan Turing）的早期密码分析工作完全由盟军资助，其研发目标是击败Enigma密码设备，以便在彻底歼灭伦敦和其他盟军目标之前制止纳粹部队
- John von Neumann（1903-1957）的工作，旨在将任意布尔逻辑和整数算术的实现集中到一个单元中（当前称为CPU），并将控制实现的程序与数据一起存储在电子触发器中待处理和结果（当今几乎所有当代计算设备都采用了相同的通用体系结构）
所有这些都是围绕自动机视野，对哺乳动物神经学功能方面的模拟的概念。（猴子或大象可以成功计划并执行苍蝇的猛击，但是苍蝇无法计划并执行对猴子或大象的攻击。）
约翰·麦卡锡（John McCarthy）以及他在创建MIT AI实验室中所扮演的角色，着重研究了通过使用新的编程语言LISP通过符号操纵进行智能及其模拟的实验。但是，基于规则的（生产系统），神经网络和遗传算法可能存在的任何正统思想，已经在很大程度上多样化了，形成了使“正统逻辑”这个术语有些模糊的思想云。以下是一些示例。
- 理查德·斯托曼（Richard Stallman）从麻省理工学院AI实验室辞职，并从哲学上转移了主导那个时期的许多经济哲学。其结果是GNU软件和LINUX，随后是开放硬件和知识共享，这些概念在很大程度上与资助AI温床的人们的哲学取向背道而驰。
- 许多专有（因此也是公司机密）系统使用贝叶斯方法或自适应组件，这些组件或组件来自Norbert Wiener的工作，而不是被认为是1970年代主流AI研究的任何事物。
博弈论的诞生
在这一系列历史事件中，最直接回答这个问题的关键事件是冯·诺依曼的其他著作。他与奥斯卡·摩根斯坦（Oskar Morgenstern）合着的《游戏理论》一书，可能是历史条件中最重要的因素，导致Go和Chess作为解决问题软件的测试场景而持续存在。
尽管在国际象棋或围棋中有很多关于如何取胜的早期著作，但从未有过像博弈论这样令人信服的数学方法和方法。
科学界的特权人士非常清楚冯·诺伊曼（von Neumann）将裂变材料的温度和压力提高到临界质量的成功以及他从量子理论推导经典热力学的工作。他在博弈论中提出的数学基础很快被（麻省理工学院资助研究的某些人）接受为经济的潜在预测工具。预测经济学是控制经济学的第一步。
理论与地缘政治哲学相遇
在那个时期，推动西方政策的主导哲学是“命运的命运”，本质上是新世界秩序的宿命论观点，而新世界秩序的元首将在美国大国的手中。解密文件显示，当时的领导人极有可能看到通过运用博弈论实现的经济统治，其风险和代价远低于军事征服，随后在海外每个人口稠密地区附近维持行动基地（高科技驻军） 。
开发Chess and Go自动机的广为人知的挑战仅仅是公司和政府将其作为人事资产购置的第一个切入点。游戏结果就像简历。成功的游戏程序是编程技能存在的证据，这种编程技能也有可能在开发更重要的，动move数十亿美元或赢得战争的游戏中获得成功。
那些可以写出国际象棋或Go代码的人被认为是高价值资产。资助游戏研究被视为一种识别这些资产的方法。即使没有立即的投资回报，由于可以将这些资产藏在智囊团中以规划世界的统治地位，因此对这些资产的识别已成为分配研究资金时的首要考虑因素。
缓慢而快速的投资回报途径
与这种地缘政治思想相反，在一些狡猾的程序员或团队的支持下寻求机构声望是另一个因素。在这种情况下，寻求在某些重要工业或军事应用中具有潜在几何改进潜力的模拟智能方面的任何进展。
例如，诸如Maxima（诸如Mathematica之类的数学问题解决应用程序的前身）之类的程序得到了资助，希望能够使用符号计算来开发数学。
从概念上讲，这条成功之路基于决定论作为一种首要的自然哲学。实际上，这是确定性的缩影。有人提出，如果计算机不仅可以进行算术运算，而且可以发展出超人的复杂性的数学定理，那么人类的努力模型就可以简化为方程式并求解。然后，可以将各种重要的经济，军事和政治现象的可预测性用于决策，从而获得可观的收益。
令许多人惊讶的是，千里马（Maxima）和其他数学计划的成功对可靠地预测经济和地缘政治事件的能力的积极影响非常有限。混沌理论的出现解释了为什么。
用程序打败人类大师真是二十世纪R＆D的目标。可以使用软件来尝试各种计算机科学方法来赢得比赛，因此，作为赢得声望的一种方式，对于机构而言，这更像是一支获胜的篮球队，对机构更具吸引力。
让我们不要忘记发现
有时表象与现实直接相反。思维机的上述各种应用并没有被遗忘，并且模拟哺乳动物能力的各个方面所花费的时间和金钱也不会浪费用于棋盘游戏自动机开发的资金。
解决解决通信，军事，地缘政治，经济和金融问题的技术远远超过了象棋和围棋这样的复杂游戏。博弈论包括非玩家最早可以随机做出的动作。因此，对Chess and Go的痴迷仅是在模拟智能的许多领域中资金和活动的实际重点的标志。
NSA全局建模计算机和Google的索引编制工具都没有部署可以玩国际象棋或围棋的软件。大笔资金用于开发部署到此类场所的IS。
您将永远不会在网上看到关于该R＆D的详细信息甚至概述，除非是出于某些个人强迫原因违反公司保密协议或犯下叛国罪的人。