理論上而言，象棋是一個理想的可以透過倒後推理加以解決的序貫行動博弈。13在這個博弈中：參與者交替行動；參與者之前的所有行動都是可觀察且無法撤銷的；局勢和參與者動機沒有不確定性。如果相同的局勢重複出現，比賽就算平局，這一規則確保比賽能在有限次行動後結束。我們可以從最末端那個決策點（或者終點）開始倒後推理。然而，理論和實踐完全是兩碼事。據估計，象棋中的決策點總共大約有10120個，也就是1後面加120個零。一臺比普通計算機速度快1 000倍的超級計算機，也需要10103年才能把這些決策點全部考察完。等待是徒勞的；即便是可以預見的計算機改進，也不可能對這有太大的幫助。而與此同時，象棋選手和電腦象棋程式設計師都做了什麼？
臨近比賽結束之際，象棋大師在刻畫最優策略方面一直做得非常成功。一旦棋盤上只剩下很少幾個棋子，大師級選手就能展望博弈的結局，然後透過倒後推理來判斷一方是否一定取勝，或者另一方能否確保打成平局。但在博弈中盤階段，當棋盤上還有好些棋子的時候，預測局勢就困難得多了。向前展望十步，這與象棋大師們在適當的時間內所能展望的步數差不多，也不可能使局勢簡化到可以使當時的局勢直到終局都得到完全解決。
實用性的方法是將展望分析和價值判斷相結合。前者屬於博弈論科學——向前展望，倒後推理。後者屬於象棋藝術，能夠根據棋子的數目和棋子之間的相互聯絡判斷出所處局面的價值，而無須從某個決策點開始向前展望，明確找出這個博弈的解決方法。象棋選手們通常把這稱為“知識”，但你也可以把它稱為經驗、本能或者藝術。我們通常可以根據象棋選手掌握“知識”的深度和精度，來識別出誰是最佳的象棋選手。
我們可以透過對大量的象棋博弈和象棋選手進行觀察，提煉“知識”，然後總結出規律。對此的大部分研究都集中在開局，即棋局剛走了10步或者15步時。有很多書籍對不同的開局進行了分析和比較，討論了它們的優缺點。
計算機是怎樣做到這一點的？編制電腦象棋程式曾經被認為是新興人工智慧科學的組成部分；它的目的是為了設計出能像人類一樣思考的計算機。可惜研究了很多年都沒能成功。後來，人們的注意力開始轉向利用計算機做它們最擅長的事情——數字運算。計算機可以向前多展望幾步，而且展望得比人類更快。�到20世紀90年代末，像菲茲（Fritz）和深藍（Deep Blue）這樣的象棋電腦，已經可以利用純粹的數字運算，與人類最優秀的象棋選手進行較量了。再後來，一些中盤局面的知識也被編入電腦程式，這些知識是由一些最優秀的人類棋手所傳授的。txt電子書分享平臺
公平和利他主義的演化（3）
�但是，優秀的象棋選手可以利用他們掌握的知識，立即區分出哪步棋不該走，而不需要向前展望四五步棋來預測其結果，這樣他們就省下了推理哪步棋比較好的時間和精力。人類棋手的等級是根據他們的業績評定的；最高等級的電腦已經達到了相當於2800等級分的級別，這相當於世界最強的象棋大師加里·卡斯帕羅夫（Garry Kasparov）的水平。2003年11月，卡斯帕羅夫與最新版的菲茲電腦X3D進行了一場四輪賽。結果是雙方各勝一局，打平兩局。2005年7月，Hydra象棋電腦在一場六輪賽中，以五勝一平的成績打敗了世界排名第13位的邁克爾·亞當斯（Michael Adams）。估計在不久的將來，電腦可能會成為頂級高手，然後它們之間開始相互較量，爭奪世界象棋冠軍。
大家將從中學到什麼呢？它說明了考慮複雜博弈的方法，這些複雜博弈是大家可能會面臨的。你應該在你的最大推理範圍內，把向前展望、倒後推理的規則和引導你判斷中盤局面價值的經驗結合起來。成功源於對博弈論科學和具體的博弈藝術的綜合，而不是來自它們其中之一。
一心二用
象棋策略說明了向前展望、倒後推理方法的另一個實用性特徵：你必須從參與者雙方的角度來進行博弈。雖然根據複雜的博弈樹來估計自己的最佳行動比較困難，但預測對方的行動比這還要困難得多。
如果你和對方真的可以分析出所有可能的行動和反行動，那麼，你們倆就會事先在整個博弈的結果將會如何的問題上達成一致。但是，一旦這個分析只限於考察整個博弈樹的某些分支，對方就可能獲得一些你沒有的或者你錯過的資訊。這樣，接下來對方就可能採取一個你未