そのためアルファベータ法などの適用が難しい。ミニマックス法において意味のない枝の評価を省く。読む場合、まずある末端ノードについて4手先(相手が打った後)の自分の報酬を評価する。その次に1つノードを戻ってまた別の末端ノードの自分の報酬を評価する。その報酬がさっきより大きかったらこの末端ノードは刈り取って捨てる(4手先は相手の手番なので、自分の報酬がより大きくなる枝は選ばれないとする)。小さかったら最初に評価した末端ノードの方を捨てる。自分の手番直後のノードでは自分の報酬がより小さいノードを捨てていく。ゲームが複雑すぎるならどうすればいいのか。あるノード以下の評価を打ち切り、そのノードの評価で代用する(チェス等では有効であった)。全て評価せず、確率的にサンプリングした点のみ評価する(いわゆるモンテカルロ碁)。実際の棋譜データを参考に、より確率の高い探索範囲に絞る工夫もなされてきた。これらのアプローチをもってしても囲碁AIはアマチュアレベルに留まっていた。畳込みニューラルネットワーク及びモンテカルロ木探索を使用する。以下の2つのネットワークを使用する。