Мне, естественно, тоже первым делом в голову лезут шашечные ассоциации.
В стоклетках эндшпиль 4 против 2 когда-то назвали квинтэссенцией шашечной игры. Настолько он богат ньюансами. Переставь шашку на одно поле дальше и эндшпиль уже не выигрывается. Сколько аналитических и игровых часов потрачено (только на высшем уровне) на эти эндшпиля — не сосчитать.
А компьютер их не считает вообще. Вот это любопытно и нагло.
То, что компьютер считает в миллионы раз лучше людей, мы уже все поняли, и ничего нового в этом нет уже несколько десятилетий.
Но эта тактика — двигаясь от вершины дерева, рассмотреть ВСЕ варианты и запомнить их часто отвергается, потому что
а) требует огромных ресурсов
б) неэлегантно
Но ресурсы становятся все более доступными ( кто не вспоминает свою когда-то сбывшуюся мечту — 20 мегабайтный харддиск, покупая сегодня за меньшие, чем тогда деньги 500-гигабайтный?)
А об элегантности, если ты потребитель, а не программист, можно и не думать.
Я сталкиваюсь с этим в моей работе каждый день. Приятно переработать запрос к базе данных, чтобы он требовал не 0,004, а 0,0002 секунды. Но если потраченное на работу время стоит дороже, чем дополнительный гиг памяти — поневоле задумаешься, какой подход верный.
Гугл во многих вопросах использует экстенсивный путь. Пофиг сколько надо ресурсов. Надо — так надо. Лишь бы конечная цифра была позитивной. Так что эта тактика (шашечных ЭБ) раз посчитать и запомнить , примененная к языкам, вполне могла бы принести результат быстрее, чем построение модели языка и поиск всеописывающих алгоритмов.