AI和人類下棋的過程通常包括以下步驟：

數據收集和分析：對於AI下棋來說，首先需要大量的數據，包括國際象棋局面、對弈者的舉動等。這些數據用於訓練模型。

模型訓練：AI下棋的模型通常是基於深度學習的神經網絡，通過訓練，模型學習如何選擇最佳的棋步。訓練過程可能需要大量的計算資源和時間。

棋局評估：AI會分析當前局面，計算每一種可能的下一步，並評估它們的優劣。這通常涉及到搜索算法，如迭代深化搜索或蒙特卡羅樹搜索。

決策和選擇：基於模型的評估，AI選擇最佳的下一步棋。

人類對弈者：在與AI對弈的過程中，人類對弈者會思考自己的下一步，然後將其棋步移至棋盤上。

回合交替：AI和人類對弈者輪流下棋，每回合都重複以上過程，直到比賽結束。

終局判斷：比賽可以在其中一方獲勝、和棋或者出現其他終局情況時結束。AI會根據規則判斷比賽的結果。

遊戲結束：當比賽結束時，會宣布勝者，並顯示結果。

這是一個簡單的描述，實際的AI下棋過程可能會更複雜，具體取決於使用的算法和模型。AI通常通過機器學習和深度學習技術不斷改進其下棋能力。

結果

AI在下棋方面已經取得了很大的進展，許多人工智能程序在國際象棋、圍棋和跳棋等棋類遊戲中已經能夠擊敗世界頂級的人類選手。AlphaZero、Stockfish和Deep Blue等AI系統都曾在國際象棋比賽中擊敗了世界冠軍。然而，人類和AI之間的勝負仍然取決於多個因素，包括遊戲類型、AI的水平、人類選手的技能等。有時人類選手仍然能夠擊敗AI，但隨著技術的不斷發展，AI在棋類遊戲中的表現通常更為優越。