AI象棋是怎么下棋的？
本页的答案复述的是本站开源引擎所实现的规则。该引擎遵循亚洲象棋联合会（WXF）规则，行棋、将死与重复局面的两条判定都已实现：用长将或长捉逼成重复局面的一方判负，不是判和。长捉的判定还没有经过官方判例集的校验。凡是答案提到具体局面的，该局面都在所链接的参考页上，由构建过程在发布之前逐一校验。
直接回答
象棋AI（象棋引擎）的原理可以归结为两件事：搜索和评估。搜索是把双方接下来可能的走法一层层展开，评估是给展开到的每个局面打一个分，表示对谁有利、有利多少。引擎选择的，就是在对方也走出最好应着的前提下，最终分数最高的那一步。
搜索：往后看很多步
每个局面下，双方往往都有几十种合法走法，往后看几步，局面的数量就会迅速膨胀。引擎用各种剪枝方法跳过明显没有希望的分支，把算力集中在关键变化上，所以能在短时间里看得很深。将军、吃子这类强制性的着法，引擎通常会看得更远，因为战术往往就藏在这里。
评估：给局面打分
最传统的评估是数子力：车、马、炮、兵各有分值，再加上位置、将的安全、子力是否活跃等因素。近些年，不少引擎改用神经网络来评估局面，让它从大量对局中学会判断，评估也更接近人类的“形势感”。子力大致值多少，可以参考子力价值。
难度是怎么降下来的
给人练习用的低难度，通常是限制搜索深度或思考时间，或者让它有时不走最好的那步。本站的电脑对手有四档强度，不需要账号就能下，还可以要提示。关于它能强到什么程度，可以看象棋AI有多强。
相关问题
AI会从和我下的棋里学习吗？
一般的对弈引擎在对局中不会“记住”你，它每一步都是当场计算的。
AI的走法一定是最好的吗？
不一定。它给出的是在自己搜索范围和评估方法下的最好着法，高水平引擎在绝大多数局面里非常可靠，但并不等于绝对正确。
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