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日期: 2016-03-15 | 來源: 商務范 | 有0人參與評論 | 字體: 小 中 大
范主說：要和機器人打麻將咯？
（文|段昊 ）
很高興能借著 AlphaGo 的東風，和大家分享壹下麻將 AI 研究的現狀。
壹.麻將和圍棋有什麼不同？
從博弈論的角度來講，圍棋是完全信息動態博弈，而麻將屬於非完全信息動態博弈。圍棋中對局雙方所掌握的信息是對稱的，而麻將中各對局者間所掌握的信息不對稱。
雖然大家都能看到每位牌手打過什麼牌，但你不知道我的手牌是什麼，我也不知道你的手牌是什麼。這種信息不對稱的產生的根本原因是牌牆的隨機性。
圍棋與麻將（或者說棋與牌，弈與博）的上述區別，決定了它們獲勝策略的根本不同。
棋類項目本質上就是蒙特卡洛樹，獲勝策略就是選擇或迫使對手選擇壹個分支，這個分支下面所有的結局都是自己勝。
只不過由於棋類變化很多，連AlphaGo也遠不可能遍歷整個樹，所以AlphaGo 會通過價值網絡來估計某壹分支下勝結局的概率。
其實人類的思維也是類似的，在圍棋裡平白被對手屠掉壹條大龍，或者在象棋裡平白送給對手壹個車總是不好的——在這些分支下，勝結局的概率大大降低了。
而牌類的獲勝策略在於盡可能增大自己的得分期望（EV）。我並不知道我接下來要摸什麼牌，或我的對手有什麼牌，但所有可能的情形組成壹個概率空間，我只需做出壹個選擇，使得自己的得分函數的期望最大。
牌類策略的難點在於，影響這壹概率空間的因素過多，且具體影響很難確定，比如對手打牌的習慣。
※下圖選自《科學化麻雀》，閒家愚形聽牌打10%危險度的牌對攻，x軸為自己和牌時得分，y軸為牌局巡次，z軸為自己的得分期望。
贰.何謂「獲勝」？
選手的競技水平如何衡量？麻將是否是「運柒技叁」的游戲？
其實無論圍棋還是麻將，區分選手的競技水平都不可能只靠壹局，就好比AlphaGo和李世乭要進行伍番棋對決，AlphaGo贏第壹盤時大家並不覺得AlphaGo 壹定比李世乭強壹樣。
圍棋有叁番、伍番、拾番棋，對於競技麻將（國標麻將、日本麻將）而言，區分頂尖選手的競技水平至少需要2000~10000手牌（如果采用類似橋牌的復式賽制，這壹數字會大幅降低）。
至於衡量壹個競技項目的競技性，單純用運氣所占比例是沒有意義的。隨著對局數的增大，運氣所占比例會越來越小，選手的長期成績必然會向其真實水平收斂。壹個競技項目的競技性應當用「區分選手競技水平所需必要對局時間」來衡量。- 新聞來源於其它媒體，內容不代表本站立場！
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