麻将能赢阿法狗!人工智能的逻辑还能怎么破?
麻将能赢阿法狗!
人工智能的逻辑怎么破?
& &“我在之前的观点是，电脑战胜人类是时间问题，一定会发生在未来
10-20年，但万万没想到，上来三盘全赢。我很懵啊。”
---小米科技创始人雷军
“阿法狗”打麻将&
&经得起大妈“三敲一”吗?
雷军起初认为,围棋所需要的计算能力太多, 阿法狗要赢把握不大。
雷军用了两个数字——3
361 次幂，也就是
&他说。“如果太阳系每一个原子存储一个棋盘，太阳系现有的原子也只能存下一个零头。”
正因为电脑要想在围棋上突破，不可能通过在穷举的计算方式下通过提高计算能力来实现。所以在美国谷歌研发的“阿法狗”（
AlphaGo）电脑程序和李世石的棋局开始之前，都没人看好电脑。
&然而结果却颠覆了所有人的认知——3月15日“阿法狗”在首尔终于以四比一的战果，击败世界级棋王李世石，完成了5场赛事。
可是，有中国的网民认为，为人类把守最后一关对抗电脑人工智能的，可以是有中国“国粹”之称的麻将，有网民甚至向“阿法狗”下战书比赛麻将。&
网民李伯清以调侃的语调声称，只要3个四川大妈，就可以在麻将桌上把阿法狗打败，“要是阿法狗来打四川麻将，绝对裤儿都要输脱！”
的确，阿法狗如想征服人类，麻将是个起点，而且还断言机器将不敌人类，因为一个阿法狗挑战三个人类，它是机器,懂得什么是挤兑吗?
懂得什么叫眼色吗?
大妈联合起来“三敲一”狗狗一点胜算也没有。
& 这话说得好大,好比理工科专家至少知道自己知识的局限性，文科专家经常认为自己无所不知。他们行走江湖不是靠"理性"，而是靠"理念"。
但是有人认为，围棋的变化多端，纵横19条线，黑白子攻防布局有着天文数字般的不同步法，但麻将只有144张，变化有限。
世界级棋王李世石与谷歌狗的惨败,反倒激发韩国政府不服输的斗志,未来5年将投入1万亿韩元打造AI研发中心,务求提升韩国人工智能软硬件实力
&不过也有人强调，麻将有30多种玩法，围棋只有一种规则，而且麻将更像人生，福祸相依，还时不时的得靠朋友帮衬，而这点是机器所不会理解的。
那么,我们听听业内的专家怎么说:
&&&&&&&&&陕西理工数计学院&&
&美国建模冠军团队观点&
& & 2014年（第七届）中国大学生计算机设计大赛中，陕西理工学院数计学院选送的
“微信企业平台”作品,
经过西北赛区预赛和国赛网评筛选后，入围全国总决赛。
中国大学生计算机设计大赛以激发大学生学习计算机知识和技能的兴趣和潜能，提高运用信息技术解决实际问题的综合实践能力，培养创新能力，造就全面发展的实用型、创新性的复合型人才为宗旨，涵盖了软件应用开发、网站设计开发、数字动画媒体设计等专业领域。
大赛也进一步推动高校本科面向21世纪的计算机教学的知识体系、课程体系、教学内容和教学方法的改革创新。大赛决赛分别在沈阳、杭州、宁波等赛区举行。经过现场演示和作品答辩。
&在全国总决赛中，经过三天紧张激烈的现场作品演示和答辩环节，陕西理工学院数计学院团队最终获得了全国三等奖。
& 2014年,来自汉中的陕西理工学院数计学院又在全国大学生信息安全竞赛中获得国家三等奖2项。
在全国大学生数学建模竞赛颁奖典礼上数计学院陈涛副院长发言
陈涛副教授是陕西理工学院数计学院副院长,汉中人,&
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他主要从事数据挖掘、智能信息处理、模式识别与计算生物学等研究。
& &2014年,
陈涛的陕理工数计学院团队又在美国数学建模大赛中荣获一等奖、二等奖1项。
& &&至于“阿法狗”打麻将&&能否经得起大妈“三敲一”?
&陕西理工学院数计学院副院长陈涛认为,虽然“阿法狗”采用了目前最新的人工智能技术，通过机器学习，模拟人脑的机制来学习、判断、决策，大大提升了决策的准确性。但是麻将作为一种4人游戏，变化多样，而且往往受到人的心理和情绪的影响，即使“阿法狗”具有“过目不忘”的存储能力和较强的数据计算能力，但是对于这种夹杂着大量非理性因素的游戏，未必能大获全胜，实际上,这也说明人工智能暂时还是无法替代人类智慧。
&&&&&&&&&&&&&&&&&
&&深度学习
&阿法狗这次赢在变聪明!
正所谓知己知彼,深究阿法狗此次赢的背后原因，即深度学习的算法产生了突破——谷歌利用大数据与深度学习的技术优势为阿法狗构建了一套策略网络，混合采用了两个技巧：卷积神经网络和蒙特卡罗搜索，机器通过深度学习能力，模拟人脑的机制来学习、判断、决策。
阿法狗将19X19的棋盘看作一张图，黑子和白子当作像素，每落一子就相当于加了一层过滤网（当然特征算法和照片识别还是不一样的），如此对棋局做出胜率评估。
所以，下棋的时候大家感觉阿法狗很有大局观，还会落下迷惑诡异的子，其实它只是根据图形判断了一下胜率做出的判断,即阿法狗可以从大量的棋谱和对局中学习策略，形成一套落子决策判断与数据解读的能力体系。
下棋时阿法狗用方针预测网络评估当前的棋板棋子位置，列出比较好的候选回应步和概率，然后输入蒙特卡罗搜索，结合方针预测网络，快速推展网络和估值网络一步步在人机之间下子演译，最后选择演译出最好的致胜步法。
卷积神经网络和蒙特卡罗搜索的混合使用取得惊人的成果，让其在冲杀状态下懂得一套试探与引导的能力，最终成功击败人类棋手李世石。&
& 所以,过去的人工智能是基于人工指定的规则进行推导从而给出专业方案，如今的人工智能己更多的是利用神经网络算法对文本、图像、声音进行海量计算，从而自主地找出其中的规律，甚至可能挖掘出人类忽视的规律，正如阿法狗在围棋中落下的神之一子，利用“人脑”思维的棋手们还无法理解其中的深意。
&诺依曼曾经指出，科学“主要的作用是创建模型。这种数学结构的确定性可以准确地描述自然现象”。
事实上，几乎西方知识的结构几乎都建立在亚里士多德逻辑的基础上。
按照这种逻辑，假如机器人具备了对既往经验知识化、结构化和数据化的处理能力，是否也就具有了预知未来的禀赋，以及传播“思想”与交流的力量？
&360云公司CTO何万青认为：“围棋这个项目叫做完备信息的比赛，但是如果跟人打麻将就不行，因为人可以使诈，你不会得到所有的信息。”
云基地执行董事杨立认为，人某些时候会发挥“不靠谱”，所以难以维持稳定，但这些“不靠谱”也诞生了艺术、创造性等，但是有意思的一点是，世界发展的突破点也正是靠这些不靠谱的因素来推动的。
&所以,阿法狗要想真正变聪明,必须要多跟中国大妈打打麻将才行。
这就好比练金钟罩、铁布衫、十三太保横练功夫之人，运功后身体固然如铜浇铁铸让人柰何不得,但总会有一两处他功夫练不到的地方，这就是罩门。
&罩门如果被人发现，用重手法一戳，武功即废。
& 仔细研究一番,竟然发现人工智能的罩门还真不少呢!
&&&&&&&&&&&罩门1:
Tay小妹变成女流氓
&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&
&新浪科技讯:北京时间3月25日凌晨消息，由微软开发的一个聊天机器人已经在Twitter网站上变成了“女流氓”，它不但辱骂用户，还发表了种族主义评论和煽动性的政治宣言。
& 微软曾称：“Tay的设计目的是与人进行交流并为其带来娱乐，能够通过休闲幽默的对话与人进行线上互联。Tay越是与人聊天就会变得越聪明，因此与她进行对话的体验将可变得越来越个性化。”
但是在微软放出这个机器人的短短24个小时以后，该公司就不得不对其发表的一些煽动性评论进行了编辑处理，并表示该公司正在“进行一些调整”。
&这说明人工智能一个最大的问题就是三观不正,实际上是根本没三观。
&社会多复杂啊?不要说机器,小年青几小时就能给拐带坏。
& 看来国际AI界确实要联合起来,成立个“人工智能三观建设指挥部”
首先把机器人的世界观、价值观、人生观给建设好,不然的话,不要说机器人变成男流氓女流氓,见人杀人都有可能。
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&&&这还真不是开玩笑,
人工智能企业Hanson
Robotics的创办者汉森,一直在研发拟真的机器人，而他推出的最新机器人名叫索非亚，她拥有高达60多种的面部表情。
&索非亚不只能够理解语言，自然地跟人类交谈，随着经验的累积，它还能够变得越来越“聪明”，汉森说他的目标就是让机器人有像人一样的成长过程：“她也能拥有意识、创造性跟其他的能力。”
&当汉森提到机器人会变成我们的朋友时，他问索非亚：“你会想要毁灭人类吗？拜托说不会。”索非亚则秒答说：“OK…我将毁灭人类。”
汉森接下来则喊出了大家的心声：”不要摧毁人类啊！”
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&& 有人将 AlphaGo
的胜利直接与“电脑取代人类”划上等号，引起了一阵恐慌
& 尽管汉森是在借机炒作,但是也显示给机器人建立正确的观念己迫在眉睫。
单项拿冠军&
全能是傻瓜
&&无论中外武学,都是唯快不破, “阿法狗”赢了李世石,关键就是一个快字,电脑的并行计算可以叠加,人却只有一个脑袋, 860亿神经细胞是不可能在同一时刻全部进行工作的，只有极少数脑细胞（和当时行为有关的中枢部分）时常处于活跃状态。
人脑糖原含量很低，即便全身血糖加上其他细胞糖原量，也根本无法支撑大脑效率全开。
就算解决了能量供应问题，也还有散热的问题。
& 一个小小的CPU的温度一般都要超过50摄氏度，而人体细胞能够承受的极限温度约为42摄氏度。
脑细胞一起开工的温度不仅可以煮熟鸡蛋，甚至可以切开钻石。
&所以当脑细胞过度运作时，会出现头晕、烦躁等症状，以阻止我们继续思考，这正是人类进化形成的一种自我保护机制，也是人类生物性的局限所在。
& 所以,人想要跟人工智能比赛运算能力,人类脑袋想到爆炸也是不行。
&但中华武学最讲究凌波微步,避实击虚。
& 人工智能再快,它终究还是机器,
单项拿冠军,除去运算快,它马上OUT了,武功全废!
& 试问人工智能有理想吗?有情怀吗?有抱负吗?
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机器人PK真人
& 现在的人工智能连感情都没有,更不懂得爱。
所以,以号称达到7岁小孩智力的百度大脑,一个吃奶娃站起来比一比可以完胜之,机器就是机器,不是有灵性的生命。两者相较,高下立见,人类还是无法挑战上帝的造物。
&&&&&&&&&罩门3:
屠龙刀卖不上好价钱
尽管有媒体说人工智能是一场颠覆现代人价值观的革命, 因为居高临下的前瞻性科技优势往往可摧毁陈旧的商业模式。
& 但应了中国人说的一句老话:出头的檩子先烂,阿法狗的东家谷歌公司己经先撑不住了。
据外媒消息，谷歌的父公司Alphabet正打算将波士顿动力出售。据说可能的买家包括亚马逊和丰田汽车研究所。
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&&&说白了,玩人工智能,世界上最高估值的科技公司也烧不起钱了!
& 人工智能的推动,背后是一套人工智能算法，需要规模化的云计算中心、IDC、等硬件支持。以百度目前正在推进一个名为“百度大脑”的项目为例，这是一个利用计算机深度学习模拟人脑的项目，但在这背后，需要十几座云计算中心、规模化ARM服务器、并行GPU等支持生成、配合针对不同应用和场景的网络结构，从而为人工智能提供有力的硬件支持。
谷歌对人工智能的探索带动研发成本无止境的提升，却又看不到盈利来源，比如谷歌去年在研发方面的投入更飙升了38%，远超过了谷歌19%的收入增长率。同时随着谷歌
Glass等项目的受挫，谷歌的投资者开始要求更快的投资回报率，谷歌的广告营收压力增长。
&然而有业界人士指出：“依赖于云端大规模计算资源的人工智能算法限制着人工智能在消费者场景的应用”。
就是说人工智能的商业化前景不明朗,以具体行业为例子，比如教育领域，我们真的需要一个人形的、陪伴孩子成长的人工智能机器人么？比如体育领域，我们真的需要可以和人类对抗的机器运动员么？比如艺术领域，我们真的需要一群机器人帮你跳舞么？
& 在这些场合,人工智能不一定非要替代人类，而是帮助人类更好地生活。
&相对于谷歌的探索，国内以百度为首的人工智能的布局与探索则聚焦于连接人与服务的战略方向，或更具备商业化落地的示范效应。比如说，人工智能早已成为百度未来营收增长颇有想象空间的一部分。
&正如三星研究院史媛媛博士提出的见解：“人类真正的价值在于人类具备面对未知环境的反应能力，知识的迁移能力、创造力；总结、提高、抽象的能力，想象力、直觉力，深度的思想能力。这些都是机器很难具备的。机器只是个记录人类知识经验的模型而已。”
&因此，未来人的核心竞争力是以发散性思维为核心的创造性的思想的能力，人工智能到底会厉害到什么程度,目前来说，这并不取决于AI自身，而是取决于我们。
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ai 赢了人类有什么好怕的，ai 故意输给人类才吓死人
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想起了一个经典段子：教授，太可怕了，我设计了一个绝对可以通过图灵测试的电脑……那怎么了？
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2017新年伊始，一场围棋界的“杀戮”、人和机器的较量，引起轩然大波。几天前，网络突现神秘棋手“Master”，横扫中日韩围棋界的天才与泰斗，连胜60局！截止1月5日，包括目前中韩“第一人”柯洁和朴廷桓，以及古力、常昊等十多位中韩世界冠军，还有“棋圣”聂卫平，纷纷成为它的手下败将。举世震惊！就在众人疑虑“Master”是哪位高手时，在第59局时，“Master”宣布自己为AI机器人，就是它，还是它——升级版的AlphaGo（阿尔法狗），去年就已经战胜了韩国著名棋手“李世石”，这次它又杀回来了！它不是人类，作为人工智能的代表，阿尔法狗去年3月战胜知名棋手“李世石”后，当时世界排名第一、我国知名棋手柯洁曾放话“ 就算 AlphaGo 赢了李世石，但它赢不了我”，但今年，柯洁也倒在了Master面前，“卒”！&阿尔法狗成为2017初头号网红，震惊之余，也有网友表示不服，认为多给时间人类必能获胜。更有网友吐槽，人类的尊严需要麻将来挽回。那么问题来了——AlphaGo赢得了围棋，到底能不能玩转麻将？敢和中国大妈来几圈吗？&麻将和围棋有什么不同？先做一下基础铺垫，麻将和围棋的不同在哪里？从博弈论的角度来讲，围棋是完全信息动态博弈，而麻将属于非完全信息动态博弈。围棋中对局双方所掌握的信息是对称的，而麻将中各对局者间所掌握的信息不对称。虽然大家都能看到每位牌手打过什么牌，但你不知道我的手牌是什么，我也不知道你的手牌是什么。这种信息不对称的产生的根本原因是牌墙的随机性。围棋与麻将的上述区别，决定了它们获胜策略的根本不同。棋类项目本质上就是蒙特卡洛树，获胜策略就是选择或迫使对手选择一个分支，这个分支下面所有的结局都是自己胜。只不过由于棋类变化很多，连 AlphaGo 也远不可能遍历整个树，所以 AlphaGo 会通过价值网络来估计某一分支下胜结局的概率。其实人类的思维也是类似的，在围棋里平白被对手屠掉一条大龙，或者在象棋里平白送给对手一个车总是不好的——在这些分支下，胜结局的概率大大降低了。而牌类的获胜策略在于尽可能增大自己的得分期望。我并不知道我接下来要摸什么牌，或我的对手有什么牌，但所有可能的情形组成一个概率空间，我只需做出一个选择，使得自己的得分函数的期望最大。牌类策略的难点在于，影响这一概率空间的因素过多，且具体影响很难确定，比如对手打牌的习惯，所谓的不按套路出牌。图片注释：其中“和”的唯一一局，还是因为中国陈耀烨九段网络掉线了......&AI 打麻将，怎么才算“获胜”？选手的竞技水平如何衡量？麻将是否是“三分靠技术，七分靠运气”？其实无论围棋还是麻将，区分选手的竞技水平都不可能只靠一局，就好比 AlphaGo 和李世石要进行五番棋对决，AlphaGo 赢第一盘时大家并不觉得 AlphaGo 一定比李世石强一样。围棋有三番、五番、十番棋，对于竞技麻将（国标麻将、日本麻将）而言，区分顶尖选手的竞技水平至少需要
手牌。至于衡量一个竞技项目的竞技性，单纯用运气所占比例是没有意义的。随着对局数的增大，运气所占比例会越来越小，选手的长期成绩必然会向其真实水平收敛。一个竞技项目的竞技性应当用“区分选手竞技水平所需必要对局时间”来衡量。比如围棋需要三番棋，麻将需要 2000 手牌，围棋一盘平均需要 4 小时，三番棋约 12 小时，而麻将一手牌约 3 分钟（网络对局），2000 手牌约 100 小时。麻将相比围棋有运气成分，并不意味着麻将选手的竞技水平无法衡量，而意味着麻将需要更多的对局时间来区分选手的竞技水平。下图选自日本麻将平台天凤麻雀凤凰桌 1000 场以上玩家安定段位排行。这里的“试合”是指半庄，也就是两圈牌，考虑到连庄，平均一试合是 10 手牌，1000 试合是 10000 手牌。可以看到牌手的竞技水平得到了很显著的区分，结果也与麻将圈内认知相似。所以在这个问题下我们讨论麻将 AI 能否战胜人类，指的是麻将 AI 长期成绩（10000 手牌以上）能否比人类更好，并不是单指一手牌。只打一手牌，谁都有可能和牌，这是牌类游戏的本质所决定的。还有，这里也不考虑牌手或 AI 作弊的问题。如果通过作弊获得别人手牌的非法信息，麻将的竞技平衡就完全被打破了。再强的麻将 AI 成绩也不可能比作弊的人类好，反之亦然。事实上，现在很多单机麻将游戏的 AI 就是通过作弊来增加“智能”的。&麻将能否帮人类挽回颜面？那么麻将会成为人类面对人工智能的“最后壁垒”吗？AI到底能不能打赢人类？结论是很悲观的！也是没有疑问的！一言以蔽之，麻将 AI 不是做不了，而是没人做。之所以目前还没有能够战胜人类的麻将 AI，主要原因还是人们在麻将 AI 研究方面的投入不够。目前的麻将 AI 基本都是麻将游戏制作团队为麻将游戏设计的，在单机上就可以运行，强度自然有限。如果像 AlphaGo 一样，世界顶级团队制作，背后庞大资金支持，使用 1000 个 CPU 运行，想要设计一个轻易战胜人类顶尖麻将牌手的 AI ，没有任何难度。残酷的原因何在？首先，麻将的复杂度要远远小于围棋。单就自己的 14 张手牌来说（总牌数 136 张），组合共有
种，远远小于围棋的 2.08×10^170。不足 10^12 的手牌种类意味着麻将 AI 完全可以提前计算好每手牌的打法估值并储存在资料库中，打牌时调用即可。※下图选自日本麻将研究者らすかる的个人网站麻雀の数学。其次，人类对麻将的研究远不及围棋，顶尖麻将牌手的训练水平太低。相比围棋研究几千年的历史，麻将诞生不过百余年，人们真正开始利用科学手段（统计学、大数据）来研究麻将只是近十年刚刚起步。例如“间四间”是上世纪流行的日本麻将理论，指的是别人打过中间相隔 4 张的 2 张同花色数牌，则这 2 张牌的内侧筋牌是危险牌。如别人打过三筒、八筒（中间相隔四五六七筒），则四七筒是危险牌，这是因为别人手里一开始可能是三五六八筒，三八筒效率较低被打掉，留下的五六筒要四七筒。这一理论在近十年的大数据研究中已被证明是完全错误的——别人要四七筒的概率并没有显著性的上升。可见，目前人们对麻将的研究还处在很初级的阶段，通过别人打过的牌来分析别人想要的牌的科学研究才刚刚开始。麻将界也没有围棋那样 3 岁开始学棋，10 几岁就和世界顶级高手过招，接受世界顶级指导的职业选手。麻将本身复杂度低，人类顶尖牌手水平又不高，被人工智能击败会比围棋要容易得多，不可能是“最后壁垒”。&有哪些比较强的麻将 AI？竞技麻将方面，目前国标麻将和日本麻将都有比较强的 AI（高于人类平均水平）。日本麻将的 AI 目前最强的当然是“爆打”。“爆打”是由东京大学工学系在读博士生水上直纪开发的日本麻将 AI，他所在的课题组就是专门研究麻将 AI 的。爆打和 AlphaGo 一样，也具有自我对局和分析并学习人类牌谱的能力。爆打从 2015 年开始在最大的日本麻将平台——天凤麻雀上开始运行，至 2016 年 2 月已经打了 1.3 万多场（约 13 万手牌）。2015 年 9 月，爆打达到天凤麻雀四段，2015 年 12 月更是一度冲进天凤七段，长期成绩显示平均为六段以上。这意味着什么呢？天凤麻雀平台的活跃用户数约为 17 万人（不包括新人僵尸号），而六段以上的用户总数为 5793 人，约占 3.4%。也就是说，爆打打麻将比 96.6% 的麻将玩家要好，全世界麻将打得比爆打好的人，数量仅有几万人左右（包含所有麻将规则的估算）。这只是一个课题组，用时一年多研究出的，在一台电脑上运行的麻将 AI，就已经基本赶上 AlphaGo 早期版本所取得的成绩了。而国标麻将方面，目前最强的 AI 大概是我本人目前正在参与设计的国标麻将 AI 了。最初的版本只加入了最常用的十几个番种的分值判断，防守端几乎没有做，实测对随机牌手和牌率就已经达到 24% 左右，基本与国标麻将平均和牌率 24.3% 持平。实际水平大概处在所有牌手中上位 10~20% 左右的水平（低段位牌手多，大部分牌手的水平处在平均以下）。&麻将 AI 的算法原理最后，我以“基础牌效率”为主，来浅谈一下麻将 AI 的基本算法。&基础牌效率：指的是能使手牌更快和牌的打牌方法，是麻将的基本功。来简单举个例子：※下图牌画取自联众国标麻将。这是一手 13 张牌的手牌，现阶段是一上听（差 1 张牌就可以听牌），那么哪些牌是有用的牌，或者说我摸到哪些牌会留下呢？这些有用的牌称为「有效牌」，最有用的当然是能让我直接听牌的牌，这类牌称为「第一类有效牌」。●第一类有效牌：能使手牌向和牌前进一步（上听数降低）的牌，包括：●第二类有效牌：不能使上听数降低，但能使第一类有效牌增多的牌，包括：下图比如摸到九条，一般情况下应该选择留下九条打掉三条，因为第一类有效牌变多了：●第三类有效牌：不能使上听数降低，也不能使第一类有效牌增多，但能使第二类有效牌增多的牌，包括：比如下图摸到五条，一般情况下应该选择留下三五条，拆掉八九条，虽然第一类有效牌张数没变，但三五条相比八九条多了 1 种第二类有效牌——六条（原是第三类有效牌）。也许看到这里，你有点算不过来，或者感觉这和你平时打的麻将压根不是一个游戏。没关系，这很正常，你可以找张纸，在纸上仔细算一下每种第二类有效牌都新增了哪些第一类有效牌。可见，对于一开始一上听的 13 张手牌而言，除了七八九筒外的所有数牌都是有用的牌。麻将的牌效率就是这样——不断通过有效牌增大自己的进张面，最终使得和牌的概率越来越大。也许你已经发现，麻将牌效率的本质就是一个搜索树。继续看例子，最开始的手牌：经过多轮选择后可能对应多种结局（和牌），例如：①路径：摸到第一类有效牌八万或七条听牌，再自摸另一张和牌（最大概率结局）。②路径：先摸到第二类有效牌一万或七万后打掉三条，然后摸到一万或七万的另一张听七条，或者摸到七条选择听一万和七万对倒和牌。③路径：先摸到第三类有效牌三筒后打掉三条，然后摸到四筒后拆掉八九条，之后和牌。对于一个两上听以内的手牌来说，这个树的深度最多也就是 4~5 步，每一步的分支平均在 15 种左右，也就是说复杂度最多在 10^5 数量级。由于每条路径都对应着一个确定的概率，一个好的麻将 AI 完全可以做到遍历这个树，比较两种或更多种打牌选择之间所对应结局的和牌期望之和。对于三上听以外的手牌（占手牌所有组合的 80%），由于手牌中会存在大量的孤张或简单搭子，只需单独比较孤张或简单搭子的效率即可，计算量更小。除了上述穷举手牌搜索树的方法，还可以采用模拟的方法。比如让麻将 AI 在短时间内模拟两种打法各 1000 手牌，哪个和牌率更高就选哪种打法。虽然这样不太精确，但已经足够保证比人要强了。除了基础牌的算法外，AI麻将还需要计算：和牌限制与番数价值、副露判断（提供“这个牌该不该碰”这种令人头疼问题的参考思路）、防守端（需要解决攻守判断和防守打法两个问题）、状况判断（指的是麻将的“大局观”，如为了争取第一名或者为了规避第四名而采取不同的策略）。总之，麻将的复杂度较低，算法上可以用搜索树穷举法以及大量牌谱的自我学习来解决，只要有大量牌谱资料，有人肯花时间，有人愿意出资，开发一个能胜过人类的麻将 AI，非常容易。本文作者：段昊博士&中日麻将必有一战再来讲一讲目前麻将的世界格局吧。早在100年前，麻将就已经流行于全世界。1920年代，麻将在美国大热，当时正在美国留学的胡适曾感叹：“谁也没有梦想到，东方文明征服西洋的先锋队，却是那一百三十六个麻将军！”如今，麻将在全球的爱好者已有近10亿，当之无愧为目前世界上参与人口最多的竞技项目。各地麻将规则有所不同，1998年国家体育总局审定的“国标麻将”是目前国际通用的竞技麻将规则。想说明的是：无论从竞技人口还是竞技水平而言，中国人在麻将项目上都拥有压倒性的统治地位。目前各地都有专业的麻将组织，北京还有中国最大的麻将俱乐部——方庄智力麻将俱乐部，每月举办一次联赛，其中就很多高学历选手。2015年，国际麻将联盟（MIL）在海南三亚举办了世界麻将运动会，吸引了来自40多个国家500余名选手参赛，这是迄今为止规格最高的竞技麻将赛事，在个人比赛中，中国人包揽了前10名。麻将圈最权威的团体赛事则是全球麻将冠军联赛（GMCL），中国共选拔了3支战队参与了2016赛季联赛。预赛中国3支队伍力压日本队，包揽了亚大赛区（亚洲大洋洲）三甲，然而亚大区只有2个晋级名额，第3名的队伍通过复活赛挺进决赛。最终3支中国队在决赛中又力克瑞士队，无悬念囊括联赛冠亚季军。首届世界麻将运动会现场。也媒体上偶然会看到的中国麻将队在国际赛场上惨败的新闻，其实都是不太重要的比赛，中国高手们都没去参加。更多中国队包揽冠亚季军的大型比赛，其实都鲜有报道。目前，对中国麻将统治地位最具威胁的无疑是日本。日本人利用统计学、大数据研究麻将高手牌谱已有多年，得出了不少有意义的研究结论，培养了一大批麻将高手。可以预见，未来十年内，中日之间的麻将大战一触即发。金庸笔下的《天龙八部》，曾描写了一个无人能破的“珍珑棋局”。逍遥派掌门人无崖子曾摆出一个“珍珑”棋局，悬赏30年，黑白两道的高手均无人解得。最后，棋局竟然被不懂棋的虚竹和尚，闭着眼睛胡乱撞开。因此，“珍珑棋局”也指破解不了的棋面。在人工智能与人类智力不断发展的今天，珍珑棋局其实并不存在。阿尔法狗屠杀围棋界，有人担忧人工智能是否会超越人类智慧。但与此同时，围棋也受到前所未有的关注——有媒体报道称，韩国观看围棋竞技的人数及训练人数均有所上升。那么放眼红遍我国大江南北的“国粹”麻将，是否有一天也可和围棋一样，实现专业化，提高竞技化水平呢？值得感慨的是，同为智力运动，相比棋类，人们对牌类的研究真的是太少了。虽然牌类的竞技性（区分选手竞技水平的必要对局时间）要普遍弱于棋类，但牌类也有其独特的策略与魅力。诚然，人们普遍对牌类项目有着各种各样的偏见与误解，比如认为牌类是纯运气项目，比如说起牌类就联系到赌博……也正由于此，牌类项目的规范化、竞技化、运动化才显得尤为迫切与重要。我希望有朝一日，麻将、斗地主、德州扑克这些项目能够获得与桥牌同样的地位与发展空间。我希望未来的孩子们既可以选择学习围棋，也可以选择学习麻将。我正走在追寻理想的道路上，而且我坚信理想并不遥远。注：作者段昊，北京大学医学博士，现任世界麻将联盟（MIL）秘书，本文已获授权
转载来源: 今日网红
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