The difference is in how they decide which move to take. 

Deep Blue has a function to tell how good the board is for him. He uses this function to decide which move to take.

On the other hand, for some games no well working function to rate a board is known (like go). For such one uses the MCTS. Each legal play is done and then the game is finished n-times with both sides taking random moves. The play that has the highest number of wins will be taken.

So, Monte Carlo Tree Search is purly "random" while Deep Blue depends on a rating function.
වෙනස ඇත්තේ ඔවුන් කුමන පියවරක් ගත යුතුද යන්න තීරණය කරන ආකාරයයි. ඩීප් බ්ලූට පුවරුව ඔහුට කොතරම් හොඳදැයි කීමට කාර්යයක් ඇත. කුමන පියවරක් ගත යුතුද යන්න තීරණය කිරීමට ඔහු මෙම කාර්යය භාවිතා කරයි. අනෙක් අතට, සමහර ක්‍රීඩා සඳහා පුවරුවක් ශ්‍රේණිගත කිරීමට හොඳින් ක්‍රියා කරන කාර්යයක් නොදනී (යන්න වැනි). එවැනි එකක් සඳහා MCTS භාවිතා කරයි. සෑම නීත්‍යානුකූල ක්‍රීඩාවක්ම සිදු කරනු ලබන අතර පසුව දෙපාර්ශවයම අහඹු චලනයන් කරමින් ක්‍රීඩාව n-වරක් අවසන් වේ. වැඩිම ජයග්‍රහණ ඇති නාට්‍යය ගනු ලැබේ. එබැවින්, Monte Carlo Tree Search සම්පූර්ණයෙන්ම &quot;අහඹු&quot; වන අතර Deep Blue ශ්‍රේණිගත කිරීමේ කාර්යයක් මත රඳා පවතී.