non-MonteCalroなツリー探索（勝手にそう呼んでる）は、MCTSがロールアウト
関数さえ作れれば万能なように、完全情報ゲームでは万能だと思う。
あと強化学習による評価関数の作成も。

ただ、まだAlpha碁Zeroの論文読んでないからわからないけど、CNNの入力
については、人間が介在しているかもしれない。少なくともアルファ碁の段階
では、ちょっと特殊な入力データを用意していた。

それと、完全情報ができない以上、強さの地平線を広げたに過ぎないのも確か。
それを実現するために圧倒的なマシンパワーを使っているわけで。そのマシン
パワーを前提に、それを完全に活かせるアルゴリズムにしたってところが、評価
ポイントなのかもしれない。

かなり悔し紛れな評価だけどorz