Проблема с ИИ с обрезкой альфа-бета - Java

Question

Я беру урок искусственного интеллекта, где нам нужно создать ИИ, который будет играть в крестики-нолики.

Инструктор указал использовать альфа-бета-обрезку для процесса принятия решения ИИ при размещении следующего хода. Проблема, с которой я сталкиваюсь в данный момент, заключается в количестве времени, которое требуется ИИ для создания дерева решений и его движения. Нормальный 3х3 - это хорошо, 3х4 и 4х3 занимают немного времени, но 4х4 занимает несколько минут на первый ход, и я не получил результатов от игровых досок большего размера.

Исходный код, который я использовал:

  /** Get next best move for computer. Return int[2] of {row, >col} */ 
  @Override 
  int[] move() {
     int[] result = minimax(2, mySeed, Integer.MIN_VALUE, >Integer.MAX_VALUE);
        // depth, max-turn, alpha, beta
     return new int[] {result[1], result[2]};   // row, col
  }

  /** Minimax (recursive) at level of depth for maximizing or >minimizing player
      with alpha-beta cut-off. Return int[3] of {score, row, col}  >*/    
  private int[] minimax(int depth, Seed player, int alpha, int >beta) {
     // Generate possible next moves in a list of int[2] of {row, >col}.
     List<int[]> nextMoves = generateMoves();

     // mySeed is maximizing; while oppSeed is minimizing
     int score;
     int bestRow = -1;
     int bestCol = -1;

     if (nextMoves.isEmpty() || depth == 0) {
        // Gameover or depth reached, evaluate score
        score = evaluate();
        return new int[] {score, bestRow, bestCol};
     } else {
        for (int[] move : nextMoves) {
           // try this move for the current "player"
           cells[move[0]][move[1]].content = player;
           if (player == mySeed) {  // mySeed (computer) is >maximizing player
              score = minimax(depth - 1, oppSeed, alpha, beta)[0];
              if (score > alpha) {
                 alpha = score;
                 bestRow = move[0];
                 bestCol = move[1];

              }
           } else {  // oppSeed is minimizing player
              score = minimax(depth - 1, mySeed, alpha, beta)[0];
              if (score < beta) {
                 beta = score;
                 bestRow = move[0];
                 bestCol = move[1];
              }
           }
           // undo move
           cells[move[0]][move[1]].content = Seed.EMPTY;
           // cut-off
           if (alpha >= beta) break;
        }
        return new int[] {(player == mySeed) ? alpha : beta, >bestRow, bestCol};
     }
 }

Ссылка на источник, если это необходимо

Преподаватель также предложил использовать итеративный углубленный поиск, но я тупица, который не знает как.