如果让阿尔法狗挑战麻将

前言:阿尔法围棋(AlphaGo)是一款围棋人工智能程序,2016年3月对战世界围棋冠军、职业九段选手李世石,并以4:1的总比分获胜,使人工智能火了一把,也把人类被AI消灭提早了一年。

中国有句俗话,叫作“十亿人民九亿麻,还有一亿在观察”,可见麻将已经成为了居家旅行、老少皆宜的棋牌游戏。

麻将的起源最早可以追溯到商纣时代的博戏,经过几千年的发展和华夏文明文化的凝聚,形成了今天各种形式的川麻、广麻等。

对于如何打麻将,其实前人早有遗训,“入局斗牌,必先炼品,品宜镇静,不宜躁率,得勿骄,失勿吝,顺时勿喜,逆时勿愁,不形于色,不动乎声,浑涵宽大,品格为贵,尔雅温文,斯为上乘。”,不过发展到现在,很有被“赢钱才是硬道理”代替之势。

当然了,麻将要是细究起来,必有很多高深莫懂之处。我们还是回到主题,如果让阿尔法狗挑战麻将!

在回答这个问题之前,我们先来看一下什么是决策论。

决策论的思想类似于找对象。假如一个女孩的母亲要给这个女孩介绍男朋友,于是有了下面的对话:

女儿:多大年纪了?

母亲:26。

女儿:长的帅不帅?

母亲:挺帅的。

女儿:收入高不?

母亲:不算很高,中等情况。

女儿:是公务员不?

母亲:是,在税务局上班呢。

女儿:那好,我去见见。

上面的对话可映射成为下面的决策树:

如果让阿尔法狗挑战麻将_第1张图片
也就是说,决策论的简单策略就是列举各种确定的情况,分别对每种情况进行最优过滤,一层一层从而到达最优解。

决策论的最大的特点就是无未知项,每个选项都是确定的,而且影响的结果也是确定的。

我们再回到阿尔法狗与李世石的围棋大战,由于围棋的特性,阿尔法狗每次下子之前, 都能通过决策树的方法列举出下子位置对棋局的影响,(棋盘的宫格可理解为运算的次数),从而选择最优的方案。也就是说,阿尔法每次的下子,没有未知项,并且对棋局的影响也是确定的。所以与其说阿尔法战胜了世界围棋冠军、职业九段选手李世石,还不如说是决策论战胜了他。

再来看看麻将,你每打出去一张牌,由于是四人参与,且桌上还有暗牌,你不可能计算出此张牌对牌局的影响,你完全不知道这张牌会是杠上炮、被人碰等等,这里充满了很多未知项(此时人的主观意识也会参与其中),决策论在此处就陷入了困境,很难求出最优解。

所以说,如果让阿尔法狗挑战麻将,将会轻轻松松的被中国大妈们完败。

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