यदि कंप्यूटर खेल के अंत में खेलने की हर पंक्ति का सही मूल्यांकन करने में सक्षम था, तो मूल्यांकन कभी नहीं बदलेगा। दरअसल, हर कदम का मूल्यांकन "जीत", "हार" या "ड्रा" होगा। यह अनिवार्य रूप से एंडगेम टेबलबेस में होता है। * यदि कंप्यूटर हर स्थिति के लिए ऐसा कर सकता है, तो कंप्यूटर के खिलाफ हर गेम में कंप्यूटर शामिल होगा या तो बिना मूव किए इस्तीफा दे सकता है, आपको शुरुआती स्थिति में ड्रॉ की पेशकश करेगा या नाराज हो जाएगा कि आपने इस्तीफा नहीं दिया या उस ड्रा ऑफर को स्वीकार नहीं किया।
हालाँकि, कंप्यूटर उस दूर का मूल्यांकन नहीं कर सकते क्योंकि यह असंभव रूप से लंबा होगा, दोनों क्योंकि खेल बहुत लंबे (सैकड़ों चालें, सिद्धांत रूप में) हो सकते हैं और क्योंकि प्रत्येक चाल पर बहुत संभावनाएं हैं। इसलिए, कंप्यूटर को कई शॉर्टकट लेने पड़ते हैं। इसमें यह पता लगाने की कोशिश करना शामिल है कि सबसे महत्वपूर्ण उम्मीदवार चालें क्या हैं (असुरक्षित टुकड़ा लेना संभवतः एक महान चाल है; आपकी रानी को फांसी देना शायद एक भयानक कदम है ...) और कई चालों के बाद भी खोज को रोकना और कुछ अनुमानों का उपयोग करना। परिणामी स्थिति अच्छी है या नहीं, यह जानने के लिए अधिक खोज करने की बजाय।
समस्या यह है कि ये शॉर्टकट गलत हो सकते हैं। कंप्यूटर यह तय कर सकता है कि एक टुकड़ा लटकाना तब बुरा है जब वह वास्तव में एक प्रतिभाशाली बलिदान हो। यह तय हो सकता है कि वास्तव में ऐसा नहीं होने पर स्थिति स्थिर हो गई है। किसी विशेष चाल के वास्तविक बिंदु को देखने के लिए भविष्य में इसे देखने के लिए पर्याप्त शक्ति नहीं होनी चाहिए।
यहां एक सरल उदाहरण है, हालांकि यह अब बहुत यथार्थवादी नहीं है। माना कि आप मेरी जाँच करने वाले हैं, लेकिन मेरे पास दस चेकों की एक श्रृंखला है जो मैं आपको विलंबित करने के लिए कर सकता हूँ। अगर मैं केवल दस चालों को पहले ही देख लेता हूं, तो मुझे लगता है कि मैं ठीक कर रहा हूं: शायद मैं भी मोहरा हूं, इसलिए मेरा मूल्यांकन है "दस चालों के बाद, मैं अभी भी एक मोहरा हूं, इसलिए मैं अच्छा हूं स्कोर 1 "मैं अपना पहला चेक खेलता हूं, आप जवाब देते हैं, और अब मैं देखता हूं कि यह दस में दोस्त है और इस्तीफा दे। यह तथाकथित "क्षितिज प्रभाव" है जो आधुनिक कार्यक्रमों से बचने की कोशिश करता है (उदाहरण के लिए, उन लाइनों के साथ गहराई से देखकर जिनके पास बहुत अधिक मजबूर चालें हैं) लेकिन यह सामान्य सिद्धांत को दिखाता है।
यदि इंजन भविष्य में दस चालों को देख सकता है, कह सकता है, तो यह खेल में दूर तक देख रहा है क्योंकि प्रत्येक चाल बनी हुई है। प्रारंभिक स्थिति में, यह देख सकता है कि बोर्ड 10 की चाल पर कैसा दिखेगा; एक चाल के बाद, यह 11 और इतने पर आगे बढ़ने के लिए देख सकता है। (फिर से, यह एक सरलीकरण है, क्योंकि कंप्यूटर नहीं करते हैं, इन दिनों, भविष्य में एक निश्चित दूरी देखते हैं, लेकिन यह आपको सामान्य विचार देता है।)
आपके द्वारा दिया गया उदाहरण मेरे द्वारा दिए गए उदाहरणों का सिर्फ एक नाटकीय संस्करण है। जैसे-जैसे अधिक चाल होती है, कंप्यूटर गेम में गहराई से देख सकता है, इसलिए यह अधिक सटीक मूल्यांकन दे सकता है। इसे देखने का एक और तरीका जानकारी के संदर्भ में है: जैसे-जैसे अधिक चालें चलती हैं, कंप्यूटर में अधिक जानकारी होती है। यह अनुमान लगाता था कि आपकी प्रतिक्रिया 1.e4 के बारे में क्या होगी, लेकिन अब यह पता है कि आपने सिसिलियन खेला है, और इसी तरह।
* यहाँ एक मामूली बारीकियों है कि आप वास्तव में दोहराने की स्थिति से बचने के लिए जीत के लिए चाल की संख्या की गणना करने की आवश्यकता है। उदाहरण के लिए, KQ बनाम K के एंडगेम पर विचार करें। हर वह कदम जो रानी को गतिरोध या समर्पण नहीं करता है, इसलिए आपको यादृच्छिक रूप से चलने और कहने के बजाय चेकमेट की ओर ड्राइव करने के लिए एक तंत्र की आवश्यकता है, "वाह, मैं पूरी तरह से जा रहा हूं। इसे जीतने के लिए - लगभग हर चाल जीत जाती है! "