我们的Dice of Doom游戏树代码有个分开的游戏树生成使向游戏引擎添加AI很容易。事实上，让我们跟着作者添加23行代码来实现AI！！
让我们先看看AI如何决定移动：
看起来很容易，那么怎么实现评分？如果一步后就赢了，很容易评分。如果不是的话怎么办？我们的移动将取决于对手的移动，为了不陷入不断考虑对手的境地中，提出一种算法。
当赛场上只有两个玩家时，有这么个规则：对他人好的对我不好。这意味着我们可以采取如下模式决定对手的移动：
综上，这就是最大最小算法。这很关键，结果是我们可以避免分别为自己和对手计算评分，然后向下搜索游戏树中好的移动变得更简单和更快。为了让算法成为代码，还需要做少许调整。
(defun rate-position (tree player)
(let ((moves (caddr tree)))
(if moves
(apply (if (eq (car tree) player)
#'max
#'min)
(get-ratings tree player))
(let ((w (winners (cadr tree))))
(if (member player w)
(/ 1 (length w))
0)))))
(defun get-ratings (tree player)
(mapcar (lambda (move)
(rate-position (cadr move) player))
(caddr tree)))先写个电脑处理函数，像我们的handle-human函数,首先找出每个移动的评分，然后选择评分最高的移动。
(defun handle-computer (tree)
(let ((ratings (get-ratings tree (car tree))))
(cadr (nth (position (apply #'max ratings) ratings) (caddr tree)))))最后，创造一个游戏环境即游戏循环
(defun play-vs-computer (tree)
(print-info tree)
(cond ((null (caddr tree)) (announce-winner (cadr tree)))
((zerop (car tree)) (play-vs-computer (handle-human tree)));因为游戏中player1即代码0为人类玩家
(t (play-vs-computer (handle-computer tree)))))finished!!
在repl中输入
(play-vs-computer (game-tree (gen-board) 0 0 t))终于考完试了，好久没看这本书。发现很多东西都生疏了，还好作者每次解释都很详细。这一章一看了好久，回头看看common lisp，东西真是相当之多……正好从图书馆找到HTDP的中文版，看完这本书全面转向scheme。
最后引用首爱默生《人生苦旅》中的诗：
我们把美归于简单
不含多余部分
边界清晰
与一切相关联
是中庸之道