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一篇AI打麻将的论文,理科生眼中的麻将是这样的

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IT派
发布2019-06-10 14:29:05
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发布2019-06-10 14:29:05
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额……报道了下围棋、打德州扑克的 AI 程序之后,小编终于看到了 AI 打麻将的一篇研究,两位作者分别来自悉尼科技大学和陕西师范大学。不过,自信麻将技术不错的小编翻译地一脸懵逼。本文强行为大家介绍了这篇 AI 麻将论文,感兴趣的同学可以查看原英文文章。

从 AI 研究的早期阶段,游戏就开始充当许多 AI 技术和想法的试验台,从跳棋、国际象棋、围棋、扑克到星际争霸 II。在过去的几十年里,AI 程序已经在跳棋、国际象棋、围棋等完整信息游戏中接连打败最优秀的人类棋手。在这些游戏中,玩家在做出决策之前可以知道所有信息。相比较而言,非完整信息游戏更加具有挑战性。最近,AI 在两人对决有限制和无限制德州扑克游戏中都取得了重要进展,这是人类在竞争中玩的最小的扑克变体。在本文中,研究者对更流行、更复杂的麻将游戏展开了数学和 AI 研究。

麻将是一种风靡全世界的多人对抗游戏。一套麻将有 144 张牌,牌面上有汉字或符号(见图 1),其出牌规则、得分灵活多变。开始的时候,每个玩家都有 13 张牌。接下来,他们会摸牌、出牌,直到攒够 14 张可以胡的牌型。

在这篇论文中,研究者对麻将进行数学和 AI 方面的研究,尝试回答两个最基本的问题:当前 14 张牌的牌面到底有多好;我们该打出哪一张牌?作者定义了缺牌数的概念,并提出最优策略来确定当前该打的牌,以在 k 次牌面变换(k ≥ 1)的条件下增加胡牌的概率。

在此论文中,为了简化问题,我们只考虑麻将最基础的打法 Mahjong-0。其他的打法可以用类推的方式处理。在 Mahjong-0 打法中,只有三类牌:

  • 条:从 B1 至 B9 表示一条到九条,每类 4 张;
  • 万:从 C1 至 C9 表示一万到九万,每类 4 张;
  • 筒:从 D1 至 D9 表示一筒到九筒,每类 4 张。

此论文把牌面称为条(B)、万(C)、筒(D),把整副麻将记为 M_0,总共 108 张。

麻将规则

定义 1:将牌(eye)指一对同样的牌,碰(杠)指三张或者四张同样的牌。吃(chow)指同类牌组成连续的三张牌。杠子、刻子或者顺子都称之为组(meld)。

在此论文中,作者也给出了一些非标准概念。

定义 2:待吃(pseudochow,缩写为 pchow)是指一对同花色的牌,吃了一张牌之后能够成为一组顺子。待组(pseudomeld,缩写为 pmeld)是指一个待吃或者对。牌 c 能够和 ab 组成一组,就是一摊(abc)。类似的,一张牌 t 加上另一张 t 就是一将。

例如,B3B4B5 就是吃,C1C1 是将,B7B7B7 是碰,D9D9D9D9 是杠,B1B3 和 C2C3 都可以吃。

论文的第二部分介绍了很多形式化的麻将规则,包括什么是清一色,怎么样才算完整的牌面(胡牌)等等。例如定义 4 展示了 14 张牌的标准形式,其中作者将条(B)、万(C)、筒(D)表示为 0、1、2,因此 (0, 3) 就表示 B3:三条。

定义牌面的组合后,我们需要一种度量方法以确定到底当前 14 张牌离胡牌还有多远,这里作者引入了缺牌数(deficiency)。简单而言,缺牌数表示的就是当前牌面到胡牌还差多少张牌。

理科生怎样看待牌面?

如果我们定义了随机 14 张牌的牌面表示和缺牌数,现在只需要知道怎样评估当前牌面的好坏,并通过打牌来把缺牌数降低到 0 就行了。首先对于清一色的 14 张牌,它的缺牌数少于等于 3 张,论文的第三章主要就在讨论和证明这一点。

如下对于清一色的牌,只有在以下情况才会令缺牌数为 3:

对于常规牌,最大的缺牌数为 6,论文的第四章主要就在讨论和证明这一点。

现在根据缺牌数的定义与证明,我们就能度量当前牌面的好坏。我们首先需要定义根据缺牌完善后的完整牌面,然后计算缺牌和胡牌之间的成本。

这里我们可以举个栗子,如果我们摸上来的 14 张牌为:T = (B1B1B2B2B2B2B3B3)(C1C2C8)(D2D2D8),其中 C2 表示二万。那么现在 p-decompositions 可以表示为:

π_0 中的 (B1 B3) 并不能组成顺,因为π_0 中已经有 4 张 B2 了。π_1 和 π_2 都是饱和与可被组合完全的,例如π_1 缺少的牌为:

它的成本 cost (π_1) = 4。确定最优成本后我们就需要寻找最优策略,并尽可能在最小的轮数下将成本或缺牌数降低为 0。当然,如果需要对打牌的过程建模,并找到最优策略,我们还需要更多的研究。

结语与讨论

在此论文中,作者开启了对麻将的数学和 AI 研究。在设计玩麻将的计算机程序时,本文先描述了缺牌数的定义,知识库的概念和步骤 k 值扮演者重要角色。

尽管麻将是个非常流行的棋牌游戏,但少有专门研究麻将的数学或者 AI 论文。据我们所知,Yuan Cheng 等人的论文 [4] 是首个使用数学技术(主要是基本组合理论)严肃研究麻将的论文。在那篇论文中,作者们研究了麻将中一组特殊的组合问题,也就是 k-gate 问题。

清一色的 13 张牌 T 可以称为 nine-gate,其中我们可以向 T 中添加任意同类牌而胡牌。对于 1 ≤ k ≤ 9,如果存在不同值的 K 张牌,且只能由这 k 张牌补全 T,那么 T 就可以称为 k-gate 问题。很容易看出,k-gate 问题能通过这篇论文构建的形式化表达进行描述。为了找到所有的 k-gate,我们只需要为每一个清一色的 13 张牌做决策,而不需要管是否正好有 k 张牌使得 T 加上 i 就能补全。

至少有三个可以扩展上述研究的方向。首先,我们可以在 M_0 中囊括更多牌,例如,东南西北这些风牌,红中、发财、白板这些箭牌,以及花牌。其次,我们可以增加或者减少 14 张手牌的规定,例如可以允许任意 7 对,或者要求至少两个花色。第三,不同的 14 张牌可以有不同的得分,例如,清一色比杂牌得分多。未来研究可以尝试解决这些问题。

论文:Let's Play Mahjong!

论文地址:https://arxiv.org/pdf/1903.03294.pdf

作者:Sanjiang Li、Xueqing Yan

来源:arXiv, 机器之心

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原始发表:2019-03-14,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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