2016年3月，横空出世的AlphaGo以4:1战胜了韩国围棋第一人李世乭，人工智能的跨越式发展震惊世界。那时，作为观战者的柯洁放出豪言：“就算AlphaGo战胜了李世乭，但它战胜不了我。”
然而在今年5月的“人机大战”中，现排名世界第一的柯洁依然没能成功捍卫人类棋手的尊严，以0:3惨败于AlphaGo。赛后，一向高傲的柯洁发出了“AlphaGo就是围棋上帝”的惊人之语。
经过此役，AI（人工智能）真正跨过了曾被誉为棋牌类最高峰的围棋。而对于有着悠久历史、玩法多变的中国麻将来说，AI是否也能毫无压力应对？关于人工智能和麻将的研究又是如何？
麻将和围棋有什么不同？
从博弈论的角度来讲，围棋是完全信息动态博弈，而麻将属于非完全信息动态博弈。围棋中对局双方所掌握的信息是对称的，而麻将中各对局者间所掌握的信息不对称。虽然大家都能看到每位牌手打过什么牌，但你不知道我的手牌是什么，我也不知道你的手牌是什么。这种信息不对称的产生的根本原因是牌墙的随机性。
围棋与麻将（或者说棋与牌，弈与博）的上述区别，决定了它们获胜策略的根本不同。棋类项目本质上就是蒙特卡洛树，获胜策略就是选择或迫使对手选择一个分支，这个分支下面所有的结局都是自己胜。只不过由于棋类变化很多，连AlphaGo也远不可能遍历整个树，所以AlphaGo会通过价值网络来估计某一分支下胜结局的概率。其实人类的思维也是类似的，在围棋里平白被对手屠掉一条大龙，或者在象棋里平白送给对手一个车总是不好的——在这些分支下，胜结局的概率大大降低了。
而牌类的获胜策略在于尽可能增大自己的得分期望（EV）。我并不知道我接下来要摸什么牌，或我的对手有什么牌，但所有可能的情形组成一个概率空间，我只需做出一个选择，使得自己的得分函数的期望最大。牌类策略的难点在于，影响这一概率空间的因素过多，且具体影响很难确定，比如对手打牌的习惯。
何谓「获胜」？
选手的竞技水平如何衡量？麻将是否是「运七技三」的游戏？其实无论围棋还是麻将，区分选手的竞技水平都不可能只靠一局。对于竞技麻将（国标麻将、日本麻将）而言，区分顶尖选手的竞技水平至少需要2000~10000手牌。
至于衡量一个竞技项目的竞技性，单纯用运气所占比例是没有意义的。随着对局数的增大，运气所占比例会越来越小，选手的长期成绩必然会向其真实水平收敛。一个竞技项目的竞技性应当用「区分选手竞技水平所需必要对局时间」来衡量。比如围棋需要三番棋，麻将需要2000手牌，围棋一盘平均需要 4 小时，三番棋约12小时，而麻将一手牌约3分钟（网络对局），2000手牌约100小时。麻将相比围棋有运气成分，并不意味着麻将选手的竞技水平无法衡量，而意味着麻将需要更多的对局时间来区分选手的竞技水平。
所以在这个问题下我们讨论麻将AI能否战胜人类，指的是麻将AI长期成绩（10000手牌以上）能否比人类更好，并不是单指一手牌。只打一手牌，谁都有可能和牌，这是牌类游戏的本质所决定的。
当然，这里也不考虑牌手或AI作弊的问题。如果通过作弊获得别人手牌的非法信息，麻将的竞技平衡就完全被打破了。再强的麻将AI成绩也不可能比作弊的人类好，反之亦然。事实上，现在很多单机麻将游戏的AI就是通过作弊来增加「智能」的。
麻将会成为人类面对人工智能的「最后壁垒」吗？
一言以蔽之，麻将AI不是做不了，而是没人做。之所以目前还没有能够战胜人类的麻将AI，主要原因还是人们在麻将AI研究方面的投入不够。目前的麻将AI基本都是麻将游戏制作团队为麻将游戏设计的，在单机上就可以运行，强度自然有限。如果像AlphaGo一样，世界顶级团队制作，背后庞大资金支持，使用1000个CPU运行，想要设计一个轻易战胜人类顶尖麻将牌手的AI，没有任何难度。
首先，麻将的复杂度要远远小于围棋。单就自己的14张手牌来说（总牌数136 张），组合共有326520504500种（计算方法详见麻雀の数学），远远小于围棋的2.08×10^170。不足10^12的手牌种类意味着麻将AI完全可以提前计算好每手牌的打法估值并储存在资料库中，打牌时调用即可。
当然，打麻将也要考虑别人打的牌以及各家的得分。各家分差的复杂度是很小的，而别人打的牌虽然复杂度会很高（136张牌的牌墙组合为4.3×10^185种，甚至超越了围棋的复杂度），但别人打的10张牌大多只有1~2张是有用的信息，AI只需要识别这种模式并搜索对比以往对局的牌谱即可。
其次，人类对麻将的研究远不及围棋，顶尖麻将牌手的训练水平很低。相比围棋研究几千年的历史，人们真正开始利用科学手段（统计学、大数据）来研究麻将只是近十年刚刚起步。
可见，目前人们对麻将的研究还处在很初级的阶段，通过别人打过的牌来分析别人想要的牌的科学研究才刚刚开始。麻将界也没有围棋那样3岁开始学棋，10几岁就和世界顶级高手过招，接受世界顶级指导的职业选手。麻将本身复杂度低，人类顶尖牌手水平又不高，被人工智能击败会比围棋要容易得多，不可能是「最后壁垒」。
现在有哪些比较强的麻将 AI？
竞技麻将方面，目前国标麻将和日本麻将都有比较强的AI（高于人类平均水平）。日本麻将的AI目前最强的当然是「爆打」。
「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。
爆打从2015年开始在最大的日本麻将平台——天凤麻雀上开始运行，至2016年2月已经打了1.3万多场（约13万手牌）。2015年9月，爆打达到天凤麻雀四段，2015年12月更是一度冲进天凤七段，长期成绩显示平均为六段以上。这意味着什么呢？
可以看到，天凤麻雀平台的活跃用户数约为17万人（不包括新人僵尸号），而六段以上的用户总数为5793人，约占3.4%。也就是说，爆打打麻将比96.6%的麻将玩家要好，全世界麻将打得比爆打好的人，数量仅有几万人左右（包含所有麻将规则的估算）。这只是一个课题组，用时一年多研究出的，在一台电脑上运行的麻将AI，就已经基本赶上AlphaGo早期版本所取得的成绩了。
国标麻将方面，目前最强的AI大概是国际麻将联盟（MIL）正在设计的国标麻将 AI了。最初的版本只加入了最常用的十几个番种的分值判断，防守端几乎没有做，实测对随机牌手和牌率就已经达到24%左右，基本与国标麻将平均和牌率 24.3%持平。实际水平大概处在所有牌手中上位10~20%左右的水平（低段位牌手多，大部分牌手的水平处在平均以下）。
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