以上面代码为基础，实现黑白棋ai自我对抗，并输出可视化博弈结果和博弈结果的文本文件

在Python中，你可以使用如TensorFlow或PyTorch这样的深度学习框架，结合Minimax算法或Alpha-Beta剪枝等策略，来实现黑白棋AI的自我对弈。首先，你需要定义棋盘状态的表示，比如用二维数组来存储每个位置的黑子白子状态。

以下是一个简化的步骤：

1. **环境编码**：将棋盘的状态转换成机器学习模型可以理解的数据格式。例如，可以是棋盘上每个位置的二进制编码，0代表空位，1代表黑子，-1代表白子。

2. **神经网络模型**：设计一个卷积神经网络(CNN)或者更复杂的模型，作为AI的决策部分，它接收棋盘状态输入并预测下一步的最佳落点。

3. **MinMax或Alpha-Beta**：用于评估AI的每一步，通过模拟所有可能的后续游戏状态，选择最优的那个。如果是自我对战，可以交替使用对方模型预测的步法。

4. **可视化**：可以用图形库如matplotlib展示每一回合的棋局变化，黑色和白色棋子的位置对应。

5. **保存结果**：每次对弈结束后，将双方的走法、最终胜负以及棋盘状态保存到文本文件中，格式可以是简单的棋谱描述或是CSV等结构化数据。

# 示例代码片段
import chess
from board import Board
import matplotlib.pyplot as plt

def play_game(model黑方model_b, model白方model_w):
    # 初始化棋盘
    board = Board()

    while not board.is_game_over():
        if board.turn == 'black':
            move = model_b.predict(board)
        else:
            move = model_w.predict(board)

        board.make_move(move)
        display_board(board)
        save_to_file(board)

def display_board(board):
    plt.imshow(board.board, cmap='binary')
    plt.show()

def save_to_file(board):
    with open('game_result.txt', 'a') as f:
        f.write(f"{board.to_fen()}\n")

play_game(your_model_black, your_model_white)