先前節目中介紹過的「極大極小搜索算法」與「評估函數」，是否有適用的時機？當遊戲的複雜程度較低，人工智能可以使用極大極小搜索算法，預想整局的賽局樹，然後從代表最後一層結果的「葉」，往前推到第一層「根」，決定第一步要怎麼走；然而，當遊戲的複雜程度升高時，人工智能只能從其電腦資源所能把握的層級往回推，給予每一層每個圖板位置相對的分數，也就是評估函數，來決定要走哪條「最佳」（雖然可能不是「必勝」）的路徑，但後續的層級就不在電腦的預算範疇裡。