电脑下棋主要依赖人工智能（AI）技术，通过算法和计算实现棋局决策。具体技术操作可分为以下四类：

基于规则的程序设计

通过编程定义棋子移动规则（如马走日字、皇后斜线等）和基础逻辑，计算机根据输入的棋局状态判断合法走法。

棋谱库与模式匹配

利用大量人类对局棋谱，计算机通过模式匹配快速找到相似局面并选择最佳应对策略。这种方法在象棋等传统棋类中应用广泛。

启发式评估函数

通过编程设定评分标准（如吃子得分、控制中心价值等），计算机评估每一步的潜在收益，选择综合评分最高的走法。该函数需平衡短期与长期收益。

深度学习与强化学习

通过机器学习算法（如深度神经网络）分析海量棋局数据，自动学习策略并优化决策。这种方法在围棋等复杂棋类中表现突出。

总结：

电脑下棋的核心是AI算法与计算能力的结合，从规则执行到策略优化，均通过程序实现。不同技术适用于不同棋类，传统棋类多依赖规则库和评估函数，而围棋等复杂棋类则侧重深度学习。