围棋AI算法代码

围棋AI算法的实现需要结合多个方面的知识，包括深度学习、卷积神经网络、蒙特卡罗树搜索等。下面是一个简单的伪代码实现，仅供参考：

class GoAI:
    def __init__(self, model_path):
        self.model = load_model(model_path)  # 加载模型
        self.board_size = 19  # 棋盘大小
        self.num_simulations = 800  # 模拟次数

    def get_move(self, board):
        # 将棋盘数据转换为神经网络输入
        input_data = preprocess_board(board)

        # 使用神经网络预测每个落子位置的胜率
        policy, _ = self.model.predict(input_data)

        # 基于 MCTS 进行决策
        mcts = MCTS(self.num_simulations)
        move = mcts.get_move(board, policy)

        return move

其中，`preprocess_board` 函数将棋盘数据转换为神经网络的输入格式。`MCTS` 类实现了蒙特卡罗树搜索算法，`get_move` 方法使用神经网络预测每个落子位置的胜率，并使用 MCTS 进行决策，最终返回最优的落子位置。

这只是一个简单的伪代码实现，实际的围棋AI算法实现要更加复杂和细致，需要结合更多的技术和算法。