Алгоритм перебора позиций AlphaZero использует обход дерева ходов методом Монте-Карло в отличие от традиционного альфа-бета перебора с эвристиками. Этот метод хотя и является гораздо более слабым сам по себе (более склонен к тактической "слепоте"), однако идеально параллелится, поэтому будучи запущенным на тензорных процессорах или CUDA ядрах позволяет выигрывать у альфа-бета перебора за счёт отсутствия потери скорости на распараллеливание.
Оценочная функция представляет собой не набор весов и эвристик, а многослойную искусственную нейронную сеть, каждый слой которой занимается вычленением из позиции тех или иных паттернов и сочетаний паттернов. Качественно натренированная нейронная сеть как бы "видит" угрозы - и явные, и потенциальные, тем самым защищая алгоритм перебора методом Монте-Карло от эффектов "слепоты", способствуя построению дерева в соответствии с паттернами с минимумом "зевков" при том, что скорость оценки через нейронную сеть в десятки тысяч раз ниже скорости расчёта традиционного набора эвристик.
В наше время сильнейший шахматный движок Stockfish 14 использует перебор по принципу альфа-бета; при этом где нужна грубая оценка, оценочная функция опирается на традиционные эвристики, а где требуется точность и на что можно выделить много времени - на искусственные нейронные сети.