麻将是人类智慧最后的堡垒?AI打爆它其实很容易

来源:澎湃新闻网 2017-01-05 09:44 / 海峡都市报电子版

　　【编者按】

　　随着Master完成对人类棋手的60胜，人工智能（AI）对人类智慧的挑战再度引爆网络。

　　曾经，围棋曾以它复杂的算法，至高的棋理被认为“无可战胜”，但在围棋堡垒失手后，我们不禁要问，还有哪个棋牌领域AI不能攻克。

　　在网络江湖上，许多人都说中国的“国粹”麻将会成为人类面对人工智能的“最后壁垒”，但是这样的说法真的靠谱吗？

麻将比围棋好搞定多了

　　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。

　　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326520504500种（计算方法详见麻雀数学），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的个人网站麻雀数学。

　　当然，打麻将也要考虑别人打的牌以及各家的得分。各家分差的复杂度是很小的，而别人打的牌虽然复杂度会很高（136张牌的牌墙组合为4.3 10^185种，甚至超越了围棋的复杂度），但别人打的10张牌大多只有1~2张是有用的信息，AI只需要识别这种模式并搜索对比以往对局的牌谱即可。

　　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很低。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。

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