麻將是人類智慧最后的堡壘?AI打爆它其實很容易
【編者按】
隨著Master完成對人類棋手的60勝，人工智能（AI）對人類智慧的挑戰(zhàn)再度引爆網(wǎng)絡(luò)。
曾經(jīng)，圍棋曾以它復雜的算法，至高的棋理被認為“無可戰(zhàn)勝”，但在圍棋堡壘失手后，我們不禁要問，還有哪個棋牌領(lǐng)域AI不能攻克。
在網(wǎng)絡(luò)江湖上，許多人都說中國的“國粹”麻將會成為人類面對人工智能的“最后壁壘”，但是這樣的說法真的靠譜嗎？
麻將比圍棋好搞定多了
一言以蔽之，麻將AI 不是做不了，而是沒人做。之所以目前還沒有能夠戰(zhàn)勝人類的麻將AI，主要原因還是人們在麻將AI 研究方面的投入不夠。
目前的麻將AI基本都是麻將游戲制作團隊為麻將游戲設(shè)計的，在單機上就可以運行，強度自然有限。
如果像AlphaGo一樣，世界頂級團隊制作，背后龐大資金支持，使用1000個CPU運行，想要設(shè)計一個輕易戰(zhàn)勝人類頂尖麻將牌手的AI沒有任何難度。
首先，麻將的復雜度要遠遠小于圍棋。單就自己的14張手牌來說（總牌數(shù)136張），組合共有326520504500種（計算方法詳見麻雀 數(shù)學），遠遠小于圍棋的2.08 10^170。
不足10^12的手牌種類意味著麻將AI完全可以提前計算好每手牌的打法估值并儲存在資料庫中，打牌時調(diào)用即可。
下圖選自日本麻將研究者的個人網(wǎng)站麻雀 數(shù)學。
當然，打麻將也要考慮別人打的牌以及各家的得分。各家分差的復雜度是很小的，而別人打的牌雖然復雜度會很高（136張牌的牌墻組合為4.3 10^185種，甚至超越了圍棋的復雜度），但別人打的10張牌大多只有1~2張是有用的信息，AI只需要識別這種模式并搜索對比以往對局的牌譜即可。
其次，人類對麻將的研究遠不及圍棋，頂尖麻將牌手的訓練水平很低。相比圍棋研究幾千年的歷史，麻將誕生不過百余年，人們真正開始利用科學手段（統(tǒng)計學、大數(shù)據(jù)）來研究麻將只是近十年剛剛起步。
例如“間四間”是上世紀流行的日本麻將理論，指的是別人打過中間相隔4張的2張同花色數(shù)牌，則這2張牌的內(nèi)側(cè)筋牌是危險牌。
如別人打過三筒、八筒（中間相隔四五六七筒），則四七筒是危險牌，這是因為別人手里一開始可能是三五六八筒，三八筒效率較低被打掉，留下的五六筒要四七筒。
這一理論在近十年的大數(shù)據(jù)研究中已被證明是完全錯誤的——別人要四七筒的概率并沒有顯著性的上升。
可見，目前人們對麻將的研究還處在很初級的階段，通過別人打過的牌來分析別人想要的牌的科學研究才剛剛開始。麻將界也沒有圍棋那樣3歲開始學棋，10幾歲就和世界頂級高手過招，接受世界頂級指導的職業(yè)選手。
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