基于AI算法的五子棋游戏通常包括下面内容多少流程：

算法选择

• 最小化最大值（Minimax）算法：这是最基础的算法,适用于简单游戏。
• α-β剪枝：对Minimax算法的优化,减少了不必要的搜索。
• 蒙特卡洛树搜索（MCTS）：适用于复杂游戏,通过模拟随机游戏来评估每一步的优劣。

情形表示

• 棋盘表示：用二维数组或矩阵来表示棋盘。
• 棋子表示：通常用数字或字符来表示不同的棋子，如1代表玩家1的棋子,2代表玩家2的棋子。

策略评估

• 静态评估函数：根据当前棋盘情形计算壹个分数,分数越高表示越有利。
• 动态评估函数：思考未来也许的棋局,计算更长期的利益。

搜索算法

• 深度优先搜索（DFS）：适用于搜索空间较小的情况。
• 宽度优先搜索（BFS）：适用于搜索空间较大,但每一步的变化较少的情况。

程序实现

下面内容一个简单的基于Minimax算法的五子棋游戏实现示例（伪代码）：

# 初始化棋盘
def initialize_board():
    board = [[0 for _ in range(15)] for _ in range(15)]
    return board
# 检查是否有玩家获胜
def check_winner(board, player):
    # 检查横给、纵给、斜给是否有连续的5个棋子
    # ...
# 评估当前棋盘情形
def evaluate(board):
    # 计算分数
    # ...
# Minimax搜索
def minimax(board, depth, is_maximizing):
    if depth == 0 or check_winner(board, 1) or check_winner(board, 2):
        return evaluate(board)
    if is_maximizing:
        best_value = -float('inf')
        for move in get_possible_moves(board):
            new_board = make_move(board, move, 1)
            value = minimax(new_board, depth - 1, False)
            best_value = max(best_value, value)
        return best_value
    else:
        best_value = float('inf')
        for move in get_possible_moves(board):
            new_board = make_move(board, move, 2)
            value = minimax(new_board, depth - 1, True)
            best_value = min(best_value, value)
        return best_value
# 主函数
def main():
    board = initialize_board()
    depth = 5  # 配置搜索深度
    move = minimax(board, depth, True)
    make_move(board, move, 1)  # 玩家1落子
    # ...
if __name__ == "__main__":
    main()

这只一个特别基础的实现，实际中还需要思考许多其他影响，如剪枝、启发式搜索等,希望这个示例能帮助你了解基于AI的五子棋游戏的基本实现。