最近,谷歌人工智能Alphago战胜韩国围棋大师李世石的事情成为热点,相关的报道连篇累牍。很多人惊叹于人工智能的强大能力,也有许多人表示不服:“人类的智慧还有中国麻将守着!”但是,中搜网络创始人、北京围棋业余赛冠军陈沛表示:“要是麻将,人类会输得更惨!麻将一共就那么多张,很容易算出来的”。
人类在与阿尔法狗打麻将时,可能会输的很惨。但是如果是人工智能之间的对局,胜负则未可知,而这种对局即将成为现实。近日,腾讯公司宣布,其研究了11年之久的人工智能系统Betae已经结束了封测,即将上线投入应用,并且向谷歌的阿尔法狗在麻将项目上发起了挑战。
那么,当人工智能遭遇了麻将、扑克这类随机性强、运气占很大成分的牌类游戏时,它们还能应对吗?
一、牌类游戏随机性强,公式简单却变化多端
其实,与围棋的10的172次方的变化方式相比,麻将的变化数量要简单得多,可以将其归纳成公式:n*AAA+m*ABC+DD,mn可以等于0。
虽然麻将的公式简单,但是其随机性却极大。此前有专家分析过阿尔法狗在飞行棋、跳棋、象棋等方面的优势。有学者甚至认为:“围棋是地球人的最后一个堡垒”。这种说法有些言过其实了,因为像是麻将、德州扑克这类的游戏,人工智能涉足尚有困难。
第一,像麻将、德州扑克这类随机性强的游戏胜负难料。
即使上次是世界冠军,这一次也可能连前八强都难以进入。并且这类游戏为了使竞技性和娱乐性兼而有之,一般采取筹码法与积分法。
所谓筹码法,就是给每个人规定筹码数量,输完了就被淘汰。积分法则是每赢一局就积分一次,最终比较得分高低定胜负。这种规则增加了随机性,使得胜负难测。
第二,这类游戏的算牌能力是非常重要的。
平时人们打麻将时,总会发现有高手可以通过已经打出的牌估算出其他三家手中的牌,从而推测出自己赢牌的概率。这可以归为博弈论的范畴,而类似这种博弈游戏,在经过计算之后,可以提高胜率。
第三,这类游戏的信息不对称,讲究心理战术。
从博弈论的角度来讲,围棋属于完全信息动态博弈,麻将则属于非完全信息动态博弈。在围棋对局中,双方所掌握的信息是完全对称的。但在这类游戏的对局中则不然。以麻将为例,算牌能力的强弱不同,听牌、诈胡等不确定因素诸多。
麻将与围棋的区别,决定了它们获胜策略的不同。在棋类项目中,获胜的本质是蒙特卡洛树。即自己选择或是迫使对手选择一个分支,而这个分支的下面都是自己获胜。这也就是前边说到的10的172次方的变化方式。由于变化方式太多,就连人工智能也做不到扫遍整个树,所以围棋被认为难度很大。
牌类策略游戏则不同,其获胜策略在于增加自己的得分期望。虽然并不知道自己接下来会摸到什么牌,更不知道对手有什么牌。但是所有的情形可以组成一个概率空间,对局者只需做出一个选择,使自己的得分函数的期望达到最大。
牌类游戏最大的难点是,由于不确定因素众多,而且诸如对手出牌习惯这类具体影响很难被确定。另外,这类游戏讲究的是心理战术。那么,面对复杂的变数,人工智能是否能够应对呢?
二、“鹅狗大战”胜负引人期待,AI能否应对随机游戏?
据悉,阿尔法狗和贝塔鹅即将于6月31日在深圳上演“鹅狗大战”,而腾讯则为这场对决提供了100万Q币的赌注,从中也可以看出腾讯对贝塔鹅的信心。
据研发人员介绍,贝塔鹅的主要工作原理是“深度学习”,其原理是通过适量的矩阵,将多层组织链接在一起,形成一个神经网络“大脑”,从而进行精准而复杂的信息处理。
贝塔鹅背后的技术是腾讯云,分散在全球各地的智能终端组成了贝塔鹅的神经元系统。腾讯表示,贝塔鹅的运算能力已经达到了“天河二号”计算机的5倍。
除了腾讯自有的TEG(技术工程事业群)研发力量,腾讯还与硅谷风投机构Felicis Ventures一同领投了人工智能创业公司Qatar Lab、Connie 1982 Inc的A轮融资。这对于腾讯提升人工智能的研发能力也是一个极大的助力,这些公司均参与了贝塔鹅的研发与迭代。
为了挑战麻将,腾讯将自家的各类棋牌游戏的8亿局游戏记录都灌入贝塔鹅的大脑中。贝塔鹅对数亿局QQ麻将的比赛纪录进行了复盘,可以通过极其复杂的算法,推导出每张牌背后人类所拥有的喜怒哀乐各种情感,以标签化的归档方式实现深度学习与自我成长。
为了培养贝塔鹅的能力,腾讯请了被誉为“雀坛魔女”的第四届世界麻将锦标赛冠军,73岁的孔金娣女士担任贝塔鹅的陪练。孔女士也表示了对贝塔鹅战胜阿尔法狗的信心。
由此可见,腾讯对贝塔鹅下了很大的功夫,这也让人对于“鹅狗大战”的胜负充满期待。不过,人工智能真的能应对像麻将这种变化多端的牌类游戏吗?
有人说,麻将是人类的最后壁垒,其实不然。
首先,麻将虽然强调心理战术,但是复杂度不及围棋。虽然对手打出的牌复杂度高,但是有用的信息却不多。人工智能想要破解,只需对这种模式加以识别、搜索以往牌谱进行对比即可。
其次,人类对麻将的研究程度不及围棋。与围棋拥有的上千年历史相比,麻将的发展不过几百年,而人们真正开始利用大数据等科学手段研究麻将也是近十年的事情。
最后,人类在麻将方面没有顶尖的高手。由于人类对麻将的科学研究尚处初级阶段,通过对手打出的牌进行算牌的系统研究也刚刚开始。麻将界没有像围棋界那样从小学习,十几岁和高手过招并接受过世界顶级指导的职业选手。
综上所述,人工智能是可以应对麻将这种游戏的。不过人工智能之间若是对决,胜负难辨。目前,贝塔鹅的具体胜率仍是业内激辩的话题。究竟“鹅狗大战”胜负如何,还需拭目以待。