Minimax

Minimax representa la partida como un árbol de posibilidades. Cada rama es una jugada y cada nivel alterna entre un bando y el otro. Un motor de ajedrez, es decir, un programa que analiza posiciones y elige jugadas, considera sus propias opciones y después las mejores respuestas del rival. La idea central es prudente: no cuenta con que el oponente se equivoque.

En los niveles donde juega el motor, el algoritmo conserva el resultado más favorable. En los niveles del rival, conserva el resultado menos favorable para el motor, porque supone que el rival intentará perjudicarlo. Después hace retroceder esos valores desde las posiciones futuras hasta la posición actual. Así compara las jugadas iniciales por el resultado que pueden garantizar frente a una defensa óptima.

Una búsqueda real casi nunca puede recorrer la partida completa. Al llegar al límite de profundidad, usa una función de evaluación, es decir, una fórmula que estima qué bando está mejor. Por eso, una elección minimax a profundidad limitada no es una demostración absoluta: depende de cuánto se buscó y de la calidad de esa estimación. También puede sufrir el efecto horizonte, cuando una consecuencia importante queda justo más allá del límite.

Los motores aceleran este marco con técnicas como la ordenación de jugadas, que examina primero las opciones prometedoras para descartar antes ramas irrelevantes. Otros sistemas, como la búsqueda de árbol de Monte Carlo, distribuyen el esfuerzo de una manera diferente, pero persiguen el mismo objetivo práctico: decidir qué jugada merece más confianza.