# Gry i przeszukiwanie z przeciwnikiem (minimax)

EN: **Adversarial search and games (minimax, alpha-beta)** · id `adversarialsearch`

Path: [AI Atlas](https://aiatlasgraph.com/llms.txt) › [Fundamenty i rozumowanie](https://aiatlasgraph.com/t/foundations.md) › [Przeszukiwanie i planowanie](https://aiatlasgraph.com/t/search.md) › Gry i przeszukiwanie z przeciwnikiem (minimax)

## Description

- PL: Wybór ruchu, gdy przeciwnik gra przeciwko nam: drzewo gry, minimax, przycinanie alfa–beta, Monte Carlo Tree Search.
- EN: Choosing moves when an opponent plays against you: game trees, minimax, alpha-beta pruning, Monte Carlo tree search.

## In one sentence

- PL: To wybieranie ruchów z uwzględnieniem tego, jak może odpowiedzieć przeciwnik.
- EN: This chooses moves while considering how an opponent might respond.

## Problem it solves

- PL: Ruch wygląda korzystnie, ale może pozwolić przeciwnikowi wykonać odpowiedź, która całkowicie zmieni sytuację.
- EN: A move looks promising but may let an opponent respond in a way that changes the situation completely.

## What it does

- PL: Rozważa własne ruchy i odpowiedzi przeciwnika, porównując dalsze przebiegi gry i ograniczając badanie mniej obiecujących wariantów.
- EN: It considers your moves and the opponent's responses, comparing future game paths and limiting exploration of less promising alternatives.

## Everyday example

- PL: Program grający w szachy sprawdza, czy zdobycie figury nie pozwoli przeciwnikowi odpowiedzieć groźnym atakiem.
- EN: Chess software checks whether capturing a piece would let the opponent respond with a dangerous attack.

## This concerns you if you…

- PL: wybierasz ruchy w grze z przeciwnikiem
- PL: wynik twojej decyzji zależy od odpowiedzi drugiej strony
- EN: choose moves in a game against an opponent
- EN: face decisions whose outcomes depend on another side's response

## Keywords

minimax · alpha-beta pruning · expectimax · MCTS · game trees · transposition tables

## How it works

- PL: Drzewo gry naprzemiennie rozwija ruchy gracza i przeciwnika, a minimax przenosi oceny liści ku decyzji początkowej. Odcinanie alfa–beta pomija gałęzie bez wpływu na wynik, natomiast metody Monte Carlo szacują obiecujące rozwinięcia.
- EN: Game trees alternate player and opponent moves, with minimax propagating leaf scores toward the initial decision. Alpha–beta pruning skips irrelevant branches, while Monte Carlo methods estimate promising expansions.

## Limits

- PL: Ocena ograniczonej głębokości może mylić się mimo poprawnego przeszukiwania. Duże rozgałęzienie, ukryta informacja i losowość wymagają innych modeli niż proste deterministyczne minimax.
- EN: Depth-limited evaluation can fail despite correct search. Large branching factors, hidden information and randomness require models beyond simple deterministic minimax.

## Key terms

- PL: **minimax**: Wybór ruchu maksymalizującego wynik wobec najlepiej odpowiadającego przeciwnika.
- PL: **odcinanie alfa–beta**: Pomijanie gałęzi, które nie mogą poprawić rozstrzygnięcia minimax.
- EN: **minimax**: Choosing a move maximising the outcome against an optimally responding opponent.
- EN: **alpha–beta pruning**: Skipping branches that cannot improve the minimax decision.

## Know first

- [Przeszukiwanie ślepe (BFS, DFS) (Uninformed search (BFS, DFS, uniform-cost))](https://aiatlasgraph.com/t/uninformedsearch.md)

## Examples

- PL: Minimax · alfa–beta · expectimax · MCTS · szachy
- EN: Minimax · alpha-beta · expectimax · MCTS · chess

## Related topics

Untyped, symmetric "see also" links.

- [Gry z ukrytą informacją (poker, CFR) (Imperfect-information games and counterfactual regret minimisation)](https://aiatlasgraph.com/t/imperfectinfo.md)
- [Planowanie z przeszukiwaniem drzewa (AlphaZero, MuZero) (Tree-search planning with learned models)](https://aiatlasgraph.com/t/mctsplanning.md)

## Sources

- [Berkeley CS188 · Introduction to Artificial Intelligence (Fall 2025)](<https://inst.eecs.berkeley.edu/~cs188/fa25/>) `cs188fa25` · by Emma Pierson, Peyrin Kao (prowadzący)
- [Russell & Norvig · Artificial Intelligence: A Modern Approach, 4th ed. — table of contents](<https://aima.cs.berkeley.edu/>) `aima4` · by Stuart Russell, Peter Norvig

---

AI Atlas revision 124 (2026-10-31) · HTML: https://aiatlasgraph.com/t/adversarialsearch · index: https://aiatlasgraph.com/llms.txt · everything: https://aiatlasgraph.com/llms-full.txt · updated 2026-10-30