上面的讨论集中于设计一个体现游戏规则的受限生成过程。我们看到了如何用机制的状态来概括游戏中某个确定位置可能发生的所有情况。首先在此基础上，利用机制的转换函数，我们可以精确地给出定义游戏的规则和约束条件。接着我们模仿了该位置与邻接状态的相互连接。最后，我们还讨论了如何通过设计转换函数，从而让机制的相互作用方式只能生成合理的游戏配置状态，这里机制的状态由游戏规则来约束。此外，这些由自由输入进行了初始化的状态，其变化也将受到约束，从而与合规移动相对应。总之，这类游戏的特点是由受限生成过程来产生状态树。
在下国际跳棋时，国际跳棋程序还得明确指出如何去走每一步。为了将塞缪尔的国际跳棋程序加入由游戏定义的受限生成过程，我将继续设计受限生成过程中另一部分：如何扮演机器棋手。机器棋手是具有类似于特征探测器的机制，其作用是对棋盘上受限生成过程的状态做出反应。此外，它还需要算术机制——加法器或类似的机制，来提供一个评估函数。这个新的受限生成过程还需要能和国际跳棋程序受限生成过程中的自由输入进行连接，以允许新的受限生成过程执行其自身的移动方案。所有这些将会非常有趣，而并非错综复杂的演练，而且并未实质改变我们之前使用的受限生成过程符号体系。这个演练确实表明了按受限生成过程原则为国际跳棋建模的一些最重要的特点。
首先，即使像国际跳棋程序这种简单的游戏，受限生成过程框架也展现出其隐藏的复杂性。但这种受限生成过程并没有把我们限制在游戏的规范模型中，反而促使我们自由选择其他有效的方法，比如既可以采取扩展邻节点范围和非局域性的方法，也可以采用信号传播和设置小范围邻节点的方法。这些可选的方法有着各自的优缺点，而且有时候还会出现这样的情况，即在一个模型中很容易解决的问题在另一个模型中却有可能很难解决。在下面的研究中，我们将深入了解这些选择。
其次，在受限生成过程中，当我们考虑区别合规与不合规的方法时，有些方法表现出来的并不和它们表面上显示的一样。这一点从国际跳棋程序中可以很容易看出来，我们必须限定一次只能移动一枚棋子，但是如何将这个限制条件嵌入到受限生成过程中，则还需要进一步的考虑。我们当然可以对“棋手”进行某些限制，如限制棋手一次只能选择一个自由输入来指示移动的初始位置。但是这种方法确实不能令人满意，因为这种限制并没有包含在受限生成过程的定义之中。所以，我们宁愿将这种受限生成过程设计成不可能执行同步移动操作的模式。在国际跳棋程序的例子中，我们曾经采取一种信号传递的方法，这种方法通过检测是否有从两个出发点分别扩散开来的“波纹”所产生的交叉现象来防止不合规行为。这是一种不相容原则，要求受限生成过程中的组成机制负责检测和避免不合规配置，很容易使人想起物理学中的泡利不相容原理（Feynman, 1964）。
最后，我们又一次看到：几个简单机制的相互作用能够生成更为复杂的机制。这是本章演练的重点。我们再次看到了受限生成过程中的树分叉，即复杂的对策树如何产生棋类游戏中的恒新性。这种理解复杂性的方法对我们后面考察其他模型和建模过程将会很有帮助。
