Los juegos son un tema fascinante y quizás lo sea mas el diseño de programas para jugarlos. Podría afirmarse que los juegos son para la Inteligencia Artificial lo que el Grand Prix para la industria de automotores: No obstante lo especializado de las tareas y la gran presión ejercida por la competencia, llevan al diseño de sistemas que no se asemejan en nada a los productos de consumo cotidiano, en este proceso surgen muchísimos conceptos avanzados e ideas de ingeniería. Por otra parte así como no es de esperar que un carro de carreras de Gran Prix pueda tener un buen desempeño en un camino lleno de barro y piedras, tampoco se puede esperar que los avances logrados en los juegos se traduzcan de inmediato en avances en dominios menos abstractos.
Las ideas mas importantes son las siguientes:
El juego se define por su estado inicial (configuración inicial del tablero), por sus operadores (lo que definen las jugadas permisibles) una prueba terminal (mediante la que se sabe cuando termina el juego) y una función de utilidad o resultados ( que sirve para determinar quien ganó y por cuanto).
Decisiones perfectas en juego de dos participantes en los juegos de dos participantes que cuentan con información perfecta, el algoritmo minimax sirve para determinar cual es la mejor jugada (suponiendo que el contrincante juegue perfectamente) a través de la numeración de la totalidad del árbol de juego.
Poda alfa-beta el algoritmo alfa-beta efectúa el mismo cálculo que el de mínimas, pero es mas eficiente gracias a la poda de las ramas del árbol de búsqueda que resulta irrelevante para el resultado final.
Por lo general, no es factible tomar en cuenta la totalidad del árbol de juego (aún con alfa-beta), por lo que es necesario en algún momento suspender la búsqueda y aplicar una función de evaluación mediante la que se obtenga una estimación de la utilidad de un estado determinado.
Los juegos de azar se pueden manejar como una extensión del algoritmo minimax mediante el que se evalúa nodos aleatorios; para esto último se toma en cuenta la utilidad promedio de todos sus nodos hijos, ponderados por la probabilidad respectiva de cada hijo.