安卓五子棋AI算法通常基于下面内容几种方式：

1. 最小-最大搜索算法（Minimax）：

   • 最小-最大搜索算法是化解零和博弈（如五子棋）的常用方式，算法的核心想法是在壹个决策树中，为每壹个也许的游戏情形计算壹个分数，并递归地评估全部也许的游戏途径。
   • 在五子棋AI中,可以配置壹个评分函数来评估棋盘上的各种局面，评分函数会思考棋子的连珠数、活三、活四、威胁等。

2. α-β剪枝：

   α-β剪枝是Minimax算法的壹个优化版本，可以减少不必要的搜索，在搜索经过中，如果发现当前途径的结局不会影响最终决策，就可以提前剪枝，从而减少搜索时刻。

3. 蒙特卡洛树搜索（MCTS）：

   蒙特卡洛树搜索是一种模拟方式,通过模拟大量的随机游戏来评估不同的决策，在五子棋AI中，MCTS可以用来评估棋盘上的不同局面，并选择最优的落子位置。

4. 深度进修：

   运用深度进修,特别是卷积神经网络（CNN），可以训练AI模型来自动进修棋盘上的玩法，通过大量的对局数据，神经网络可以进修怎样评估棋盘情形并做出决策。

下面内容一个基于最小-最大搜索算法的简单五子棋AI算法示例：

def evaluate(board):
    # 评估棋盘的函数，返回壹个分数
    # ...
def minimax(board, depth, alpha, beta, maximizingPlayer):
    if depth == 0 or game_over(board):
        return evaluate(board)
    if maximizingPlayer:
        maxEval = -float('inf')
        for move in get_possible_moves(board):
            evaluation = minimax(make_move(board, move), depth - 1, alpha, beta, False)
            maxEval = max(maxEval, evaluation)
            alpha = max(alpha, evaluation)
            if beta <= alpha:
                break
        return maxEval
    else:
        minEval = float('inf')
        for move in get_possible_moves(board):
            evaluation = minimax(make_move(board, move), depth - 1, alpha, beta, True)
            minEval = min(minEval, evaluation)
            beta = min(beta, evaluation)
            if beta <= alpha:
                break
        return minEval
def get_best_move(board):
    best_val = -float('inf')
    best_move = None
    for move in get_possible_moves(board):
        evaluation = minimax(make_move(board, move), 2, -float('inf'), float('inf'), False)
        if evaluation > best_val:
            best_val = evaluation
            best_move = move
    return best_move

这个示例代码只一个框架,你需要根据实际情况实现评估函数、游戏结束检测、也许的走法获取和走棋等函数。

在实际应用中,你也许需要调整算法参数，如搜索深度、评估函数等，以获取更好的性能，结合其他算法和技术，如深度进修，可以进步AI的智能水平。