一是:
有一个估值函数,能对棋盘当前的状态打个分,假设估值函数的值域是[-v, +v]之间,+v表示赢,-v表示输
,对于任意一个棋盘状态,函数返回一个-v到+v之间的数
对于所有能走的步数,选择走完之后返估值函数返回值最大/最小的走法
这个选择过程可以迭代多几步,也就是所谓的搜索深度(比如10步之后),
用个专业点的说法叫极大极小值搜索

二是:
神经网络和遗传学算法,这个太高深了,我不懂.