极小极大算法

极小极大算法把对局表示为一棵可能性树。每条分支是一种着法，每一层在双方之间交替。国际象棋引擎，也就是分析局面并选择着法的程序，会考虑自己的选择，然后考虑对手最强的应对。其核心假设十分谨慎：它绝不依赖对手犯错。

在轮到引擎走棋的层级，算法保留最有利的结果。在轮到对手的层级，它保留对引擎最不利的结果，因为假定对手会尽可能顽强抵抗。随后，这些数值从未来局面向后传回当前局面。由此可以按每一步在最佳防守下能够保证的结果，比较初始候选着。

实用搜索几乎不可能检查完整对局。到达深度界限时，它会使用评估函数，也就是估计哪一方更优的公式。因此，定深极小极大算法的选择并非绝对证明，而取决于搜索有多深以及估计有多准确。它也可能受到地平线效应影响，也就是重要后果恰好位于截断界限之外。

引擎用着法排序等技术提高这一框架的效率，先检查有希望的选择，以便更早排除无关分支。其他系统，包括蒙特卡洛树搜索，会以不同方式分配计算，但追求相同的实用目标：找出最值得信赖的着法。