AI使用笔画造字的基本流程如下：

1. 数据收集：AI首先需要通过收集大量的手写汉字样本作为训练数据。这些样本可以来自于现有的字库，也可以通过人工书写的方式收集。收集的样本需要包含每个汉字的笔画信息。

2. 数据预处理：AI需要对收集到的样本数据进行预处理，将图像数据转化为数字化的笔画序列。这可以通过图像识别算法来实现，可以使用机器学习模型如卷积神经网络（CNN）进行训练和预测。

3. 模型训练：AI使用预处理后的数据来训练模型，以学习并理解不同笔画的特征和规律。训练的过程通常涉及到选择合适的模型架构和优化算法，通过不断迭代优化模型的准确性和性能。

4. 笔画生成：一旦模型训练完成，AI可以根据输入的笔画序列生成相应的汉字图像或字形。这可以通过输入一系列笔画的坐标或轨迹，并利用训练好的模型进行预测和生成。

需要注意的是，以上只是一种较为常见的方法，具体实现可能因算法选择、模型架构和训练数据的特点而有所区别。此外，AI生成的汉字字体可能会存在一定的差异和偏差，需要对生成结果进行优化和调整。