Шахматные алгоритмы на основе искусственного интеллекта решают две основные задачи: 1

1. Оценивают позицию фигур на доске после каждого хода. 1 Самый простой способ — посчитать количество материала на доске. 1 Обычно за единицу берут пешку как самую слабую фигуру и считают в «пешках» другие фигуры. 1 У кого больше пешек, тот в лучшей позиции. 1 Чтобы алгоритм был более точным, можно добавить критериев оценки, например, не только количество материала, но и количество полей, которое контролирует каждая фигура. 1
2. Уменьшают дерево вариантов. 1 Перебирать все возможные варианты ходов — слишком долго. 1 Компьютерные алгоритмы обычно не считают максимальную глубину после каждого хода. 1 Если направление развития событий по ходу ведёт к победе, то останавливают перебор. 1

Также существует подход, при котором нейросеть играет совершенно случайным образом, но со временем учится на выигрышах, проигрышах и ничьих, чтобы корректировать параметры и повышать вероятность выбора выгодных ходов в будущем. 2