Каким образом можно объединить новое правило с классической стратегией минимакса? Пусть мы находимся в определенном узле А дерева решения (играя в какую-нибудь игру, например, шахматы) и исследуем два (или более) возможных хода, скажем В и С. Каждый из этих ходов получает значения оценок V(B) и V(C). Затем оба этих значения объединяются с помощью функции М для того, чтобы выработать одну общую оценку
S(A) = M( V(B), V(C) ) .
По существу, с помощью функции М должны подводиться итоги поиска на всем дереве ниже узла А и определяться оценка позиции А.
Посмотрим, в чем заключается цель подобных действий. Если можно было бы произвести поиск на всем дереве перебора, то мы смогли бы использовать найденную в каждом узле оценку S для принятия решения о том, какой следующий ход лучше всего сделать. Если, однако, оценка S дается просто в виде числа, то на этой основе невозможно будет провести значительные рассуждения, требуемые для анализа существующей ситуации.
Если значение S(B) невелико, то можно предположить, что В — неудачная позиция. Но если мы хотим, чтобы генератор ходов не повторял своих прежних ошибок, сообщение S должно включать некоторую дополнительную информацию относительно того, чем нас не удовлетворяет позиция В или как поступить в данном случае. Нам фактически требуется итоговое объяснение того, что обнаружено в процессе поиска; поскольку мы работаем с деревом перебора, нам требуется также рекурсивное суммирование подобных резюме.
Рассмотрим проблему, названную нами «расхождением резюме». Если резюме для ситуации А содержит (в общем случае) любое явное описание для В и С, то существует опасность того, что любая схема рекурсивного описания будет повторять дерево ходов; это приведет к столь же длительному поиску итогового сообщения, как и поиску самого решения. Чтобы этого не произошло, можно воспользоваться довольно простым способом — ограничить размеры самого резюме. В этом случае следует позаботиться о том, чтобы избежать сильного уменьшения информативности сообщений. Во фреймах-описаниях важные черты и отношения, находящиеся на верхних уровнях, могут служить в качестве резюме, а вспомогательные описания становятся доступными лишь по необходимости. Вопрос о том, какая часть проанализированного дерева должна оставаться в долговременной памяти, а какая отбрасываться после того, как сделан очередной ход, зависит от других аспектов использования участником игры всего накопленного им опыта.
