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首先看这里。这是一个报价
当问到他能想到多少步伐时，卡斯帕罗夫回答说，这取决于棋子的位置。他说：“通常，我会计算三到五个动作。” “您不需要更多。...但是如果需要的话，我可以做得更多。” 他指出，例如，在涉及强制移动的位置，可以向前看多达12或14个移动。
它显然取决于写得好，它是如何一台超级计算机，有一个名为α-β的概念，它是用来限制思想统一到不必要的移动，就像计算机通常不会考虑对手（白色）c3，b5，d6，f7，组合，第一步。但是，之后c3，b5它应该考虑d6并准备好回复。来自于chess.com 上名为“ 从头开始创建象棋引擎”的页面上：
一台计算机每秒可以轻松评估几百万个位置，一个人可能每秒可以评估1-2个位置！！通常，速度以MNodes / sekund为单位，这表示每秒百万个位置（计算机科学术语中的节点）。在我的旧笔记本电脑上运行的Fritz的速度约为2.5 MNode，而Deep Blue的速度约为每秒200 MNode。原始功率不是全部-评估功能也非常重要。几乎所有引擎都使用相同的算法来搜索可能动作的搜索树以找到下一个动作。该算法被称为alfa-beta搜索或它的某种变体。
一个重要的区别是，即使一个好的程序可以记住哪个组合起作用（并对其进行评分，然后根据其等级进行播放），计算机也必须考虑到人们认为理所当然的事情，例如已知漏洞的概念。它非常难以识别概念，例如与结果无关的分叉，这可能是一个优势，因为人类可以分叉，而看不到其他更好的未来动作。
希望有帮助！
这是一个定义不明确的问题，类似于：当我们……时，我的女朋友在想什么？
但是要回答一个答案，那将完全取决于职位。如果该职位可能会有许多战术上的变化，答案可能会很遥远，前进5、6或更多。
如果位置很平仓，而位置策略很重要，那么答案可能是他在很大程度上取决于他以前的经验，对位置策略的理解以及对开局/其他锦标赛游戏的分析来指导他的举动。这通常意味着他已经记住了可能的变化，并且知道自己没有失误就可以自信地行动。
如果该位置被认为是比赛的最后位置，那么他应该能够看到非常遥远的位置，因为战术和变化的数量大大减少了。
这对所有国际象棋棋手来说都是正确的，不同之处在于，高级棋手和高级棋手可以比较小的棋手更大程度地执行所有这些操作。
在这方面如何适用于象（Deep）Blue这样的国际象棋引擎的开发：事实并非如此。计算机在很大程度上是计算野兽，而不是大型的已知场次/比赛结束位置和换位表数据库，它们在很大程度上不依赖于先前的经验。他们只是简单地搜索定义为移动的最佳移动，以使对手的最佳（跟随）移动最弱（这是国际象棋引擎中通常使用的最小-最大搜索算法的原理。）这是众所周知的诀窍是，当一个人在与强大的计算机对手比赛时，他们应该旨在以很少的战术来创造一种位置大的游戏，以增加获胜的机会。在计算策略时，计算机所犯的错误要比人类少得多，并且通常情况下，位置方面的作用也较差。
诸如阿南德（Anand）和卡尔森（Carlsen）之类的玩家可以玩顶级眼罩国际象棋。我认为这意味着这些玩家可以“看到”的前进步伐基本上是无限的：在董事会上，他们可以形象地将游戏的延续可视化为结论。但是，对巨大游戏树的单个分支进行单个非常深入的搜索，尽管在某些情况下非常重要，但其本身不足以产生最佳动作（也可能不是最佳的时间管理形式）。
像阿南德（Anand）这样的强者所能看到的远近取决于位置。在第1步中，他看不到任何前进的步伐，因为他不知道他的对手会打几则非常好的回复。在残局中，他可能会看到一条强制线，该强制线长15或20步，他会看到，因此，许多较弱的玩家也会如此。
强大的人机与超级计算机之间的两个重要区别是：
1）超级计算机的计算速度比任何人都快得多，因此可以同时考虑比任何人更多的移动（数量级更高）。
2）非常强大的参与者在评估职位方面比超级计算机要好得多。这意味着他们可以迅速拒绝毫无希望的线路，从而大大减少了他们需要考虑的变化数量，并且比超级计算机做得更好。实际上，他们通常可以看到的距离甚至比超级计算机还远。
顺便说一句，这种卓越的评估能力不仅使强大的大师级人物与超级计算机脱颖而出，而且使像您我这样的普通玩家，或者至少是我;-)脱颖而出。
较弱的玩家通常在计算能力上与较强的玩家并没有太大差异。他们只是不知道最终排名是好还是坏，就像强者一样。他们糟糕的评估能力意味着他们像超级计算机一样浪费时间来分析毫无希望的变化。