国标麻将游戏只要策略空间有限

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  目前国标麻将和日本麻将都有比较强的 AI,「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。个人认为google的ai即估值网络+蒙特卡罗搜索,这时问题的难度就是空间的规模,麻将比不上围棋。

  麻将(或者更普遍的说牌类游戏)相对于围棋(或者说棋类游戏)的重大区别,除了大家提出的非对称信息(牌)vs。 对称信息(棋)外,还有很关键的两点:多人非合作博弈(牌)vs。 双人博弈(棋);以及非零和博弈(牌)vs。 零和博弈(棋)。双人零和博弈里,只要策略空间有限,AI自然能大展拳脚,穷尽各种选项,选择最佳策略,关键又是零和,任何一个对方失误都从理论上增加了AI取胜的几率。AI在围棋和象棋上所向披靡就是明证。但多人非合作非零和博弈就复杂多了。首先多人博弈就比双人博弈在建模角度上复杂多几个数量级。再加上非合作非零和,任何一方的失误导致的后果也会比收双人零和要复杂得多。譬如打麻将,AI的下家失误(首先AI如何模拟这种情况?),偏离所谓最优解打出一张牌,这对于AI玩家是喜是忧无法预先设定,因为这张“失误”的牌首先会影响AI的对家和上家。而他们的对应策略(最优解?还是又有失误?)毫无疑问又进一步让策略分析更加复杂化。这一切都是双人零和博弈的棋类AI不用考虑的。细雨平湖提到AI似乎目前只能处理德州扑克的双人游戏。考虑到麻将远远更加复杂,我的个人感觉是AI想要处理好麻将,在可预见的未来还是相当不容易。

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