绘制围棋编程逻辑思维图，可以遵循以下步骤：
棋盘表示
围棋棋盘是一个19×19的网格，每个格子可以有三种状态：黑子、白子、空白。
可以使用二维数组或其他数据结构来表示棋盘，每个格子的状态可以使用数字或者枚举类型来表示。例如，0表示空白，1表示黑子，-1表示白子。
玩家交互
围棋是双人对弈的游戏，需要实现玩家之间的交互。
可以通过控制台输入输出、图形界面或者网络连接等方式实现玩家与游戏的交互。
落子规则
围棋有一些特定的落子规则，如不能在已经有棋子的格子上落子、不能形成气的棋子会被提子等。
在编程中需要实现这些规则，并对玩家的每一步操作进行合法性判断。
胜负判断
围棋的胜负判断是根据棋盘上的棋子布局来决定的。
可以通过检查每个棋子周围的气数来判断是否被围杀。
同时还需要判断游戏是否结束，如双方连续三次无子可下或者双方都选择不下子等情况。
AI算法
围棋的AI算法是实现人机对战的关键。
目前围棋AI的主流算法是基于深度学习的蒙特卡洛树搜索算法。这个算法需要通过训练神经网络来评估每个落子位置的价值，并使用蒙特卡洛方法进行搜索。
示例代码（使用Python和Turtle库绘制棋盘）
```python
import turtle
设置线与线间隔和初始点位置
n = 30
x = -300
y = -300
定义棋盘样式
turtle.speed（3）
turtle.pencolor（'black'）
turtle.screensize（400, 400）
画横线
for i in range（19）:
turtle.penup（）
turtle.goto（x, y + n * i）
turtle.pendown（）
turtle.forward（n * 18）
画竖线
for i in range（19）:
turtle.penup（）
turtle.goto（x + n * i, y）
turtle.pendown（）
turtle.forward（n * 18）
turtle.right（90）
画9个星位，每排三个，共三排
for i in range（3）:
for j in range（3）:
turtle.penup（）
turtle.goto（x + n * 3 + 6 * j * n, y + 6 * i + n * 0.25）
turtle.pendown（）
turtle.forward（n * 2）
turtle.right（45）
```
建议
在绘制棋盘时，可以考虑使用更高级的绘图库（如Pygame）来获得更好的视觉效果和交互体验。
在实现AI算法时，可以尝试使用更先进的深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）来训练更强大的神经网络。