알고리즘이 스스로 문제를 해결하여 체스에서 인공지능이 성공한 것이 아니라 인간이 직관을 발휘해 더 효과적인 평가함수를 작성해 주고, 근사값을 구하도록 계산 범위를 좁히는 경험규칙을 제공해 주었기에 가능했다. 
체스에서 인공지능의 성공은 컴퓨터의 무지막지(brute-force)한 연산능력에 힘입었지만, 알고리즘이 스스로 문제를 해결한 것은 아니다. 인간이 직관을 발휘해 더 효과적인 평가함수를 작성해 주어야 했으며, 수많은 경우의 수 중에서 탐색의 범위를 효율적으로 줄여 줄 수 있는 경험규칙(heuristics)을 제공해 주어야 한다. 경험규칙(heuristic)이란 최적의 해답을 구하기 위한 계산량이 너무나 엄청나서 불가능할 때, 실용적으로 만족할만한 근사값을 구할 수 있도록 계산 범위를 좁혀 나가는 요령을 뜻한다. 이는 다양한 시행착오를 거치면서 정답 후보의 적합도(fitness)를 점차 높여감으로써 답을 찾는다. 문제에 대한 해답을 유전자의 형태로 표현해 가상으로 생성한 유전자들끼리 교배와 돌연변이를 통해 적합도가 높은 해답을 찾아가는 유전 알고리즘(Genetic algorithm) 등 다양한 경험규칙이 개발되고 있다(유신, 2014: 103-108).