如何评价微软创造出的麻将 AI？
微软推出的麻将 AI，确实是一个非常有意思的案例，它不仅仅是关于人工智能在游戏领域的进步，更触及到了一些关于“智能”本身的有趣讨论。
先说结论，它是一个相当出色的麻将 AI，但要说它“完美”或者“超越人类”则还需要审慎看待。
从技术层面来说，微软的麻将 AI 展现了相当高的水平。
强大的计算能力和数据驱动： 麻将的复杂性在于其巨大的状态空间和不确定性。一场牌局，从发牌、摸牌、打牌到最后的胡牌，充满了各种组合和可能性。AI 能够通过海量的对局数据进行学习，识别出各种牌型的概率、对手的出牌习惯、以及当前局势下最优的决策。这背后无疑是强大的计算能力和精细的算法模型在支撑。
策略的多样性与适应性： 好的麻将 AI 不仅仅是死记硬背规则，而是能够根据不同的牌局情况调整策略。比如，在起手牌极差时，可能会采取保守策略，尽量减少失分；而在手牌顺畅时，则会积极进攻。它能够理解“舍牌”的含义，不仅仅是打出无用的牌，更是要考虑这张牌是否会给对手送胡，或者是否能为自己保留未来的潜力。
理解“牌山”的可能性： 麻将的魅力很大一部分在于“未知”。玩家需要根据自己摸到的牌，以及其他玩家打出的牌，去推测“牌山”中可能剩下的牌。高级的 AI 能够更精准地进行这种概率推算，预测对手可能成胡的牌型，从而做出更明智的选择。
对“和牌”的追求与“防守”的平衡： 麻将不仅仅是“谁先和谁就赢”，更涉及到“点炮”和“抢杠”等概念。一个优秀的 AI 需要在追求自己和牌的同时，也懂得防守，避免被对手胡牌，尤其是要避免被大牌点炮。这种平衡感是 AI 表现是否出色的重要指标。
然而，要将它与顶尖人类玩家相比，还是有一些值得玩味的地方：
“人情世故”与“读心术”： 人类麻将的乐趣，很大一部分在于“打牌打的是人”。顶尖的玩家不仅是在和牌，他们也在“读”对手。通过观察对手的表情、出牌的顺序、甚至是很细微的停顿，来判断对手的牌势和意图。这种“读心术”是 AI 目前很难模仿的，因为它们缺乏对人类情感和非语言信号的理解。
“策略性放水”或“心理战”： 在某些对局场景下，人类玩家可能会出于某种目的“策略性地放水”或者进行心理上的试探。比如，故意打一张看似危险但实际无伤大雅的牌，来观察对手的反应。这种带有“博弈”性质的策略，AI 要真正理解并执行起来，可能还需要更深层次的“目标导向”和“意图推测”。
“运气”的处理： 虽然 AI 可以通过概率计算来应对运气，但人类玩家在面对“一手烂牌”时的那种“豁出去”的勇气，或者在“绝境逢生”时的那种“灵光一闪”的判断，有时候更像是运气与经验的结合。AI 的决策是基于数据和逻辑，它不会有“情绪”上的起伏，也不会有“背水一战”的冲动。
总的来说，微软创造的麻将 AI 是一款非常成功的游戏 AI。
它代表了当前人工智能在复杂策略游戏领域取得的显著进展。它能够以非常高的胜率击败普通玩家，甚至对一些中等水平的玩家也能形成压力。它在计算能力、数据学习和策略执行方面都表现出了卓越的素质。
但如果将其视为一个“人类化”的麻将选手，可能还有一段距离。那种对人类心理的洞察，那种更灵活、更具“人情味”的策略调整，仍然是 AI 探索的 frontier。
所以，评价它，我们可以说它是一个非常强大、精准、并且不断学习的“计算机器”，它在麻将这个游戏中展现了惊人的“理性”和“效率”。但它是否具备了人类玩家在牌桌上那种微妙的“感性”和“直觉”，则是一个更值得我们去思考的问题。它让我们看到了 AI 在模拟复杂决策能力上的潜力，同时也提醒我们，人类在某些层面的智能，依然是独一无二的。
先说结论，它是一个相当出色的麻将 AI，但要说它“完美”或者“超越人类”则还需要审慎看待。
从技术层面来说，微软的麻将 AI 展现了相当高的水平。
强大的计算能力和数据驱动： 麻将的复杂性在于其巨大的状态空间和不确定性。一场牌局，从发牌、摸牌、打牌到最后的胡牌，充满了各种组合和可能性。AI 能够通过海量的对局数据进行学习，识别出各种牌型的概率、对手的出牌习惯、以及当前局势下最优的决策。这背后无疑是强大的计算能力和精细的算法模型在支撑。
策略的多样性与适应性： 好的麻将 AI 不仅仅是死记硬背规则，而是能够根据不同的牌局情况调整策略。比如，在起手牌极差时，可能会采取保守策略，尽量减少失分；而在手牌顺畅时，则会积极进攻。它能够理解“舍牌”的含义，不仅仅是打出无用的牌，更是要考虑这张牌是否会给对手送胡，或者是否能为自己保留未来的潜力。
理解“牌山”的可能性： 麻将的魅力很大一部分在于“未知”。玩家需要根据自己摸到的牌，以及其他玩家打出的牌，去推测“牌山”中可能剩下的牌。高级的 AI 能够更精准地进行这种概率推算，预测对手可能成胡的牌型，从而做出更明智的选择。
对“和牌”的追求与“防守”的平衡： 麻将不仅仅是“谁先和谁就赢”，更涉及到“点炮”和“抢杠”等概念。一个优秀的 AI 需要在追求自己和牌的同时，也懂得防守，避免被对手胡牌，尤其是要避免被大牌点炮。这种平衡感是 AI 表现是否出色的重要指标。
然而，要将它与顶尖人类玩家相比，还是有一些值得玩味的地方：
“人情世故”与“读心术”： 人类麻将的乐趣，很大一部分在于“打牌打的是人”。顶尖的玩家不仅是在和牌，他们也在“读”对手。通过观察对手的表情、出牌的顺序、甚至是很细微的停顿，来判断对手的牌势和意图。这种“读心术”是 AI 目前很难模仿的，因为它们缺乏对人类情感和非语言信号的理解。
“策略性放水”或“心理战”： 在某些对局场景下，人类玩家可能会出于某种目的“策略性地放水”或者进行心理上的试探。比如，故意打一张看似危险但实际无伤大雅的牌，来观察对手的反应。这种带有“博弈”性质的策略，AI 要真正理解并执行起来，可能还需要更深层次的“目标导向”和“意图推测”。
“运气”的处理： 虽然 AI 可以通过概率计算来应对运气，但人类玩家在面对“一手烂牌”时的那种“豁出去”的勇气，或者在“绝境逢生”时的那种“灵光一闪”的判断，有时候更像是运气与经验的结合。AI 的决策是基于数据和逻辑，它不会有“情绪”上的起伏，也不会有“背水一战”的冲动。
总的来说，微软创造的麻将 AI 是一款非常成功的游戏 AI。
它代表了当前人工智能在复杂策略游戏领域取得的显著进展。它能够以非常高的胜率击败普通玩家，甚至对一些中等水平的玩家也能形成压力。它在计算能力、数据学习和策略执行方面都表现出了卓越的素质。
但如果将其视为一个“人类化”的麻将选手，可能还有一段距离。那种对人类心理的洞察，那种更灵活、更具“人情味”的策略调整，仍然是 AI 探索的 frontier。
所以，评价它，我们可以说它是一个非常强大、精准、并且不断学习的“计算机器”，它在麻将这个游戏中展现了惊人的“理性”和“效率”。但它是否具备了人类玩家在牌桌上那种微妙的“感性”和“直觉”，则是一个更值得我们去思考的问题。它让我们看到了 AI 在模拟复杂决策能力上的潜力，同时也提醒我们，人类在某些层面的智能，依然是独一无二的。
网友意见
老实讲这个成绩比我想的要差不少……按我自己的估计，做麻将AI应该比AlphaZero这种简单的多。即使这里存在是否完全信息博弈的区别，那么至少麻将AI也应该远远简单于德州扑克的AI（例如近期公布并发论文的Pluribus）：因为从人类的角度来看，由于几乎不涉及针对对手的动态调整，前者的EV容易估算很多。而微软目前的AI Suphx的成绩，说击败了人类顶尖玩家，是很难令人信服的——其实Pluribus也存在这个问题，但相对而言Suphx的说服力还是明显更差一些。
几篇相关的报道大概都提到类似的语句：
天凤平台通过计算稳定段位（Stable Rank）来衡量玩家的实力水平，在经过多场对局后依然能保持高而稳定的段位是非常不易的。在 5000 余场对局中，Suphx 的稳定段位超过了 8.7，是一个极高的数字。
但是可能由于报道媒体对天凤这一对战平台的不熟悉（从翻译为「稳定段位」而不是「安定段位」就可以看出来，不过见鬼，这对媒体人的要求也太苛刻了），安定段位8.7的概念还需要进一步的说明：相当于在足够多的对局数（样本量）下，这名玩家的段位应该在八段和九段之间徘徊；至于Suphx能上十段在8.7的安定段下也不值得惊讶，波动而已。
至于这个是什么水平，其实要再细分来说：天凤的最高段位桌为「凤凰」，而Suphx的成绩是在次高的「特上」完成的。在特上达到安定段8.7当然也是非常优秀的成绩（至少我自己在大样本下应该是没什么机会做到），也远超了之前东京大学的AI「爆打」（在30515战中安定段位为6.6），但并不足够好：
而且需要记住，这只是在特上桌的成绩（和凤凰桌的计分方式都不同）。如果再看凤凰桌的排名，那么500战以上，同时安定段位8.75以上的玩家，还有113人；Suphx当然已经是个优秀的玩家，但不会被归于Top Level，更别说打败这些玩家——实际上由于Suphx的成绩在特上桌完成，它应该缺少和顶尖玩家的实际对局。不过相信之后天凤很快会让Suphx上凤凰桌一展身手，过两三个月是可以期待一下初步成绩的。
如果让我瞎猜一下Suphx还不够强的原因，可能是麻将在每一时间点的组合数过多（相对德州扑克），导致训练优化的过程过于缓慢？但只作为围棋、日麻、德扑等项目的玩家来说，目前还没达到顶尖实力的AI，看起来并不像一个非常拿得出手的成果。
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