1093被浏览104883分享邀请回答logos.ic.i.u-tokyo.ac.jp/~mizukami/paper/jousho_2014.pdf。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？上图是天凤麻雀平台 2016 年 3 月 13 日的段位成绩分布图（来源）。天凤平台具有非常科学的段位和 Elo Rating 体系，越是和高水平牌手对局，获胜后 Rate 增加越多，失败后 Rate 减少越少；越是和低水平牌手对局，获胜后 Rate 增加越少，失败后 Rate 减少越多。最终段位和 Rate 值的稳定值就代表了牌手的真实实力。可以看到，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。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（国标麻将数据可见）。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）。五. 麻将 AI 的算法应该是什么样子的？最后，我来浅谈一下麻将 AI 的基本算法。1. 基础牌效率麻将的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：除了第一类有效牌，有用的牌还有以下这些：除了第一类有效牌，有用的牌还有以下这些：●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：比如摸到九索，一般情况下应该选择留下九索打掉三索，因为第一类有效牌变多了：比如摸到九索，一般情况下应该选择留下九索打掉三索，因为第一类有效牌变多了：※计算采用天凤牌理。●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：●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：比如摸到五索，一般情况下应该选择留下三五索拆掉八九索，虽然第一类有效牌张数没变，但三五索相比八九索多了 1 种第二类有效牌——六索（原是第三类有效牌）。比如摸到五索，一般情况下应该选择留下三五索拆掉八九索，虽然第一类有效牌张数没变，但三五索相比八九索多了 1 种第二类有效牌——六索（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。）（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，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：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索听牌，再自摸另一张和牌（最大概率结局）。路径：摸到第一类有效牌八万或七索听牌，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索，然后摸到一万或七万的另一张听七索，或者摸到七索选择听一万和七万对倒和牌。路径：先摸到第二类有效牌一万或七万后打掉三索，然后摸到一万或七万的另一张听七索，或者摸到七索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索，然后摸到四筒后拆掉八九索，之后和牌。路径：先摸到第三类有效牌三筒后打掉三索，然后摸到四筒后拆掉八九索，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（由上文图中可知三上听以外的手牌约占手牌所有组合的 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。2. 和牌限制与番数价值很多麻将规则对和牌有限制，比如国标麻将必须八番起和，四川麻将必须缺一门，太原麻将和牌必须包含指定牌张等等。我们只需在上述基础牌效率算法搜索树的基础上，「砍掉」那些结局不符合要求的分支即可。有些时候我们不仅关注和牌的概率，也关注和牌的大小，比如有些牌我们宁可损失一些进张也想去做清一色，追求更高的和牌得分。我们只需为树的所有结果赋值（和牌得分），并用结局对应的值与路径对应的概率求出不同打法的得分期望并进行比较。3. 副露判断「这个牌该不该碰」似乎是打麻将时比较令人头疼的问题。但其实副露判断只是计算量大，并不需要特殊的算法，依然是对比碰与不碰两种选择所对应的所有结局的得分期望即可。日本麻将中的立直（报听）判断也是同理。只不过当我们在考虑「打哪张好」的时候，两种打牌选择之间所对应的路径和结局有大部分都是重合的；而我们在考虑「该不该碰」的时候，两种选择所对应的路径和结局基本是完全不同的，这无形中增大了计算量。其实人脑在做蒙特卡洛树搜索时，比较容易做到「想得很深」，比如职业棋手可以提前算到 20 甚至 30 步棋；但难以做到「想得很广」，通常情况下大脑只能做到从两种选择中找几个概率较大、有代表性的结局样本做比较。所以副露判断显得难，其实只是计算量的问题，而对于麻将 AI 来说，这不是问题。4. 防守端防守端需要解决的是攻守判断和防守打法两个问题，即「什么时候要防守」和「要防守应该打什么」。解决这些问题最好的方法是让麻将 AI 自己通过大量的牌谱（千万场量级）进行自我学习。正如前文我所提到的，其实人们对于麻将应该如何科学防守的研究也才刚刚开始，想要分析一个打过三筒和八筒的人真正需要的是几筒，需要大量的牌谱作为样本进行研究。这部分研究现在还要等待电脑去完成，未来的麻将 AI 在这方面要比人类做得更好可以说是必然的。对大量牌谱所做的出牌模式研究还可反过来应用于牌效率算法的改进中。比如早巡打过八万的人手牌中有九万的概率较小，那么牌墙中剩余九万的概率就有所上升，牌效率中利用九万的路径的概率就可以做出相应的修正。5. 状况判断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。状况判断其实就是对得分期望做进一步的修正。比如某状况下我必须自摸 13 番牌才能逆转，那么最终结果是 13 番以下的牌的得分期望可以进一步降低，而 13 番及以上的牌的得分期望则可以提高。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。————————准备跑题的分割线————————最后的最后我想说，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：。2K191 条评论分享收藏感谢收起扫码下载百度股市通app
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