啟發式 1：位置策略

標準的 Minimax 人工智慧只有在連成五子時才知道自己獲勝。在那最後一刻之前，棋盤上的每個位置往往看起來都「相同」（分數為 0），導致它在遊戲初期隨機移動。

核心概念

• 並非所有空位都是等價的。 落在角落的棋子較弱，因為可擴展的方向較少。
• 位於 中央 的棋子則很強大，它能同時掌控垂直、水平與對角線方向。
• 目標： 鼓勵人工智慧在看到致勝連線之前就掌握棋盤中央。

實作方式：「熱力圖」

我們不即時計算「中心性」幾何（這速度較慢），而是預先定義一個 查找表。

這是一個與棋盤尺寸對應的二維矩陣，數值越高代表戰略位置越有價值。當 evaluate_board 執行時，我們只需查表取得人工智慧所放置的每個棋子的對應數值。