Existem várias maneiras de ensinar um computador a jogar xadrez. Uma abordagem é usar algoritmos de aprendizado por reforço para permitir que o computador aprenda a jogar através do auto-jogo e derive suas próprias regras a partir dos jogos. Por exemplo, o projeto [Giraffe](https://arxiv.org/abs/1509.01549) usou aprendizado profundo por reforço para criar um motor de xadrez que descobre todo o seu conhecimento específico do domínio através do auto-jogo, com conhecimento mínimo fornecido pelo programador. A função de avaliação treinada pelo [Giraffe](https://arxiv.org/abs/1509.01549) teve um desempenho comparável às funções de avaliação dos motores de xadrez de última geração, que contêm milhares de linhas de reconhecedores de padrões cuidadosamente criados à mão e ajustados ao longo de muitos anos por especialistas em xadrez por computador e mestres humanos em xadrez.

Outra abordagem é usar estratégias pré-programadas para ensinar o computador a jogar xadrez. Essas estratégias podem incluir regras codificadas manualmente e funções de avaliação ajustadas por especialistas em xadrez.

Ambas as abordagens têm seus méritos e desvantagens. O aprendizado por reforço pode permitir que o computador descubra estratégias e táticas por conta própria, mas pode levar mais tempo para treinar. Estratégias pré-programadas podem ser mais rápidas para implementar, mas podem não ser tão flexíveis ou adaptáveis quanto as estratégias aprendidas através do aprendizado por reforço.
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence