従来の人工知能アルゴリズムは非常に強力ですが、実行には多くのメモリが必要です。
2006年、KocsisとSzepesvariは、古典的なアルゴリズムを改善する意図を持って、Tree Monte Carlo（またはMonte Carlo Tree Search、MCTS）に研究を導入しました。Minimaxと比較して、MCTSメソッドの主な違いは、樹木が完全に行われないことです。
ミニマックスはツリー全体を拡張してから最適な動きを選択しますが、モンテカルロツリーの検索は、最終状態に達するまで検索を詳細に実行します。この時点で、それは現在の状態を評価し、そのノードに値を割り当て、ルートに移動したすべての人々に伝播します。この手順は、各反復に拡張される最も緊急のノードを選択して、漸進的かつ非対称的な方法でツリーを構築することにより、数回繰り返されます。この選択は、まだ訪問されていない当事者の調査と、有望と思われるノードの搾取を目的としたポリシーに基づいて行われます。木の建設は、利用可能な時間または記憶に応じて任意に逮捕されます。
さらなる利点は、中間状態の値を計算する必要がないことです。最終状態の状況のみを考慮すると、ドメインの知識が少なくなります。KocsisとSzepesvariは、カルロ山の木の研究が十分な時間と記憶を持っていることで、ミニマックスの優れた結果に収束することを示しています。
Gli algoritmi tradizionali di intelligenza artificiale sono molto potenti, tuttavia richiedono molta memoria nella loro esecuzione.
Nel 2006 Kocsis e Szepesvari, con l’intento di migliorare gli algoritmi classici, introducono la Ricerca ad Albero Monte Carlo (o Monte Carlo Tree Search, MCTS). Rispetto al Minimax la differenza principale del metodo MCTS è che l’espansione l’albero degli stati non avviene completamente.
Mentre il Minimax espande tutto l’albero e poi sceglie la mossa migliore, la Ricerca ad Albero Monte Carlo effettua una ricerca in profondità, fino a raggiungere uno stato finale. A questo punto valuta lo stato corrente, assegna un valore a quel nodo e lo propaga a tutti quelli percorsi fino alla radice. Questo procedimento viene ripetuto più volte costruendo un albero in maniera incrementale e asimmetrica, scegliendo a ogni iterazione il nodo più urgente da espandere. Tale scelta è fatta in base a una politica mirata a bilanciare l’esplorazione delle parti non ancora visitate e lo sfruttamento dei nodi che sembrano promettenti. La costruzione dell’albero si arresta arbitrariamente a seconda del tempo o della memoria a disposizione.
Un ulteriore vantaggio è di non dovere calcolare i valori degli stati intermedi. Considerare unicamente la situazione negli stati finali richiede una conoscenza minore del dominio. Kocsis e Szepesvari hanno dimostrato che la Ricerca ad Albero Monte Carlo, avendo a disposizione abbastanza tempo e memoria, converge al risultato ottimo del Minimax.