無論是谷歌的AlphaGo，或中國創發的最新AI系統「星陣」(Golaxy)，都以完勝的姿態超越人類的圍棋世界冠軍。然而，圍棋人工智能的勝利，其實仍是人類的獲勝，因為博弈人工智能的設計乃是人類智能行為的模擬結果，也就是模仿棋手在對弈時，會對整體賽局做一個「預想」的策略。而這也是劉校長在上一集節目中所提到的「賽局樹」（game tree）概念。但是有了賽局樹之後，人工智能要如何從這些繁複交錯的枝節中，選擇最佳路徑呢？它又是模擬人類的什麼思維邏輯呢？這些將是劉校長在本集節目，要與我們談天說地的主題。

在這一集中，劉校長更仔細的談到何為「賽局樹」（game tree），何為表徵不同決擇路徑的「子樹」（sub  tree）等相關概念，並以有趣的「貓vs老鼠」、古希臘羅馬神話故事，以及中國楊家將戲曲故事為例，說明在對弈的過程中，乃是以「兩利相衡取其重、兩害相衡取其輕」的策略觀點，來獲得最佳的博弈結果，而這就是博弈人工智能設計的主要機制－「極大極小搜索算法」（mini-max search algorithm）。

最後，劉校長還提到，雖然人工智能可以利用「極大極小搜索算法」獲得最佳的博弈路徑，但是卻不一定是一條「必勝」路徑，其中的原因為何呢？欲知詳情，記得收聽下一集節目，劉校長將一一分曉唷！