计算机下棋的原理主要基于以下几个关键概念：
极小化极大算法：
这是一种在双人零和游戏中寻找最佳策略的算法。算法的核心思想是极小化对手可能获得的最大收益，同时最大化自己可能获得的最小收益。在每一步棋中，计算机都会评估所有可能的走法，并选择对自己最有利的一招。这种算法通过递归的方式进行，直到达到预定的深度或满足终止条件。
博弈树搜索：
在每一步棋中，计算机都会构建一个博弈树，其中每个节点代表一个棋局状态，每个分支代表一种可能的走法。通过遍历这棵树，计算机可以评估每种走法的优劣，并选择最优的一步。为了提高效率，通常会使用剪枝技术来减少搜索的节点数量。
评估函数：
评估函数用于判断当前棋局的优劣，并为每个走法打分。它通常基于棋子的位置、棋子的价值、攻击与防守的关系等因素。通过训练神经网络等方法，计算机可以学习并优化评估函数，从而更准确地预测棋局的结果。
剪枝技术：
由于棋子的走法数量极其庞大，计算机不可能穷举所有可能的走法。因此，采用剪枝技术可以显著减少搜索的节点数量，提高算法的效率。剪枝技术包括Alpha-Beta剪枝、蒙特卡洛树搜索等，它们通过剪除那些显然不是最优走法的节点，从而加速搜索过程。
人工智能算法：
人工智能算法在计算机下棋中起到决策的作用。通过训练神经网络等方法，计算机可以学习并理解围棋的规则和策略，从而生成下法并预测整个局面的胜率。
综上所述，计算机下棋的原理是通过极小化极大算法、博弈树搜索、评估函数和剪枝技术等方法，在庞大的解空间中寻找最优的走法。这些方法的应用和优化，使得计算机能够在各种棋类游戏中发挥高水平的下棋能力。