1984年8月底，結束了「開復劇場」的表演，通過這一次的教學，我也開始關注計算機對弈這個領域了。
奧賽羅是一種類似於五子棋的兩人對弈遊戲，棋盤為8×8，開盤時，棋盤正中共有4粒棋子，呈對角線排列，兩白兩黑，由執黑者先行。寫對弈程序的時候，就是要教電腦往後推算，一般來說，機器能夠分析五六步，就感覺下得不錯了。
在我教的天才班裡，我認識了薩卓依·瑪哈俊（SanjoyMahajan），他是暑期班裡的第一名，可以說是「天才當中的天才」。他設計了很多種不同的算法，將原來只有400行的程序增加到兩萬行，把五層的推算搜索增加到了七層，我決定帶著他一起繼續在「奧賽羅」上努力。
那一年，我23歲，我的「學生」薩卓依·瑪哈俊16歲。下課後，他就跟我一起沉浸在「奧賽羅」的運算裡，晚上，我帶他到我家去吃飯，吃完飯我們又衝回學校繼續作研究。我們把統計的方法做進「奧賽羅」裡，雖然困難超過了我們的想像，但是成功也超過了我們的想像：最後，「奧賽羅」的運算比以前快了1000倍，最多能夠完整搜完14層（就是推算下面所有14步棋的排列與組合，在還有14步棋沒有下時就能精確地預測輸贏）。
將統計學應用於奧賽羅棋，通俗來說，就是將過去的棋譜輸入電腦，把所有輸棋的選擇都歸納成「輸」，贏棋的都歸納成「贏」，然後再做一個「分類器」來分辨輸贏。我們共同下出了4萬盤完全不同的棋譜，每一譜走60步，這樣，我們得到了240萬步不同的走法，每一步都定義成最終「黑贏」或者「白贏」，還精確地統計出贏的概率。到這個時候，每走一步棋，機器就能推算出之後14步的走法，並準確判定贏的概率。比如剛開始你贏的概率是51%，再走一步，就可能是48%，如果走錯了一步棋，那麼它會告訴你，贏的概率是5%。
精確的統計學使得我們的「奧賽羅」機器人無可匹敵。我把這個消息告訴瑞迪教授時，他對我過去一個月的分心不但不介意，還鼓勵我們參加世界盃的比賽。要參加比賽，我們就得給這個程序取個名字，我說：「奧賽羅來自莎士比亞名著，所以我們就命名為莎士比亞吧！」薩卓依說：「這樣太死板了，不如我們用莎士比亞的名字威廉，叫威廉吧！」我說：「既然要有趣，那乾脆用莎士比亞的小名，叫比爾算了！」於是，「比爾」就這樣進入了世界奧賽羅計算機比賽。
下一個就是經費的問題。我那可愛的瑞迪教授這回又扮演了拯救者的角色，他拿出自己的私人經費，讓我們花3000美元發表了學術論文，又花了1000美元，讓我們飛到加州一個城市參加了世界奧賽羅計算機比賽。我希望借到老闆最好最快的機器，瑞迪教授二話不說就借給了我們。比賽結束後，我們不負眾望，打敗了所有的對手，以八場全勝的成績奪得了世界盃冠軍，這讓我們激動不已。
贏得了機器比賽以後，我們就希望能夠挑戰人類的冠軍，看看在人和機器的博弈中，我們設計的機器能不能戰勝人類。通過一本《奧賽羅棋》的雜誌，我們很容易地找到了當時的世界冠軍布賴恩·羅斯（BrianRose），他聽說要進行人機博弈，也非常感興趣，他對自己的技藝非常有信心，一口答應要和我們進行比賽，我們約定三局兩勝。
一天下午，這場世界冠軍與機器之間的比賽通過電話開始了。機器走一步，對方通過電話告訴我們他走的是哪一步。我們進行現場操作。這個時候，「奧賽羅」的智慧開始發揮出來，當世界冠軍最多一步棋想之後的四五步的時候，機器已經開始想之後的十四步如何佈局。剛開始走的15步之內，兩者的輸贏率還差別不大。然而，在第16步，布賴恩走出致命的錯誤一步之後，我們的機器顯示，機器的贏率達到了95%。但是，這時布萊恩還沒有意識到大勢已去。幾步棋後，我們才聽到他的歎息，知道早已進入了「比爾」的陷阱。再接著走下去，世界冠軍最終「潰不成軍」。他崩潰了，氣憤地說：「不玩了。」最終，他放棄了第二局和第三局的比賽。我們的機器奧賽羅「比爾」，以56︰8戰勝了人類冠軍。
這是機器第一次打敗人類冠軍，是一個歷史性的里程碑。而在計算機學界，人們對人工智能充滿了信心，而我也對計算機世界中的統計學有了更大的信心。我和薩卓依·瑪哈俊在最高級別的期刊《人工智能》上發表了兩篇文章。薩卓依·瑪哈俊成為第一個在《人工智能》上發表論文的高中生作者，後來，他在劍橋大學拿到博士學位，成為了一名優秀的教授。
後來，「比爾」被系裡的漢斯·柏林（HansBerliner）教授知道，他約我吃飯，對我說他正在做一個國際象棋的硬件，希望打敗世界棋王，看到我統計學工作的成績，希望我考慮加入他的組，把統計學的方法應用在國際象棋上。他說：「這樣你很快就可以畢業了。」但是，我拒絕了他，因為我還是希望做一個真正有用的軟件，而不是把遊戲作為自己的論文。另外，瑞迪教授對我恩重如山，我不能無緣無故就離開他。