1樓：louiseliang
我六歲就會打麻將，而且經常贏過我那些三四十歲的叔叔伯伯。
後來上高中，血洗了我的高中同學。
但是我打牌超爛，打什麼都輸。
這是為什麼呢？
其實我也不知道。可能我擅長抓麻將牌，不擅長抓紙牌吧。
我真的從來不會算牌，從來不會。
2樓：Samuel Solomon
在零出千的前提下，也就是純粹憑手氣時，所謂的「會打」並不包括能夠預料到自己可以上來啥牌。然而，不能準確預料上牌，又談何「會打」？
3樓：PKUXuelin
隨便寫寫怎麼解這個問題啊，我先簡單說一下我的Setup：
1，4個玩家能力完全一樣（不存在A擅長胡套路a，B擅長胡套路c），完全理性（能做Bayesian Updating，完全記得住桌面上的歷史資訊）；
2，結束規則是Winner Take All，簡單一點全都是屁胡，沒有幾番一說，每個玩家的唯一效用是贏得比賽，沒有Discount Rate（你不在乎在牌局的第5分鐘贏還是50分鐘贏）。
那麼從博弈論的角度來講，這個Game解的是乙個Perfect Bayesian Equilibrium（PBE）。那麼大家都提到了有概率的問題，所以在有任一一方胡牌以前，每個玩家都在Maximizing Expected Winning Rate。那麼在這個PBE裡呢，你的Maximized Expected Winning Rate（你最優策略下的期望效用，我們叫他Value Function）是乙個function。
自然的，乙個function要有自變數對吧，自變數有哪些呢？
首先，他是現在場上還有多少牌的Function，所以說這是乙個dynamic game，hard。很明白對吧，你怎麼打取決於場上還有多少牌。
其次，他是你手中的牌面的function，這個也很顯然，看菜下飯嘛，需要注意的這個牌面你是完全知道的。
再次，他還是乙個其他三家的牌面的function，就像之前其他回答者說的，我關心別人在怎麼打，但問題是你不知道別人的牌面，這是乙個dynamic game with private info，very hard。所以你要猜乙個別人牌面的分布，那麼你怎麼猜呢？假設in equilibrium，每個人的策略是symmetric的，換句話講別人跟你的玩法是一樣的，所以你就去想，根據截止目前牌局的History，他打了一張紅桃k，一張草花5，額不對，打了一張中，一張五萬，別人又打了什麼什麼什麼，所以他應該是拿著什麼什麼什麼。
再次，他是乙個還有多久你才能摸到牌的function，那注意這一點呢分兩種情況，你自己摸，或者是碰（吃），所以並不一定你上家剛摸完牌，下一輪就是你摸牌，所以這個摸牌時間也是乙個分布，而且這個分布取決於上面剛說的別人的牌面，很難算；
最後，他還是場上還剩下什麼牌的function，簡單例子講你胡三萬，那場下還有沒有三萬。這一點和上一點一起決定了你胡牌的概率對吧。即便有三萬，可能輪不到你摸，這也是很重要的。
那這個又是乙個分布，你要去算。
好，technically speaking呢，你每一期（場上每剛剛打出一張牌）的期望效用，是這上面5個state variables的函式。所以，你的每一期要算出他們。你想像一下那人是做不到的，那電腦可以嗎？
理論上講可以，但是實踐中我們要算非常多的分布，雖然麻將是discrete的，但是這個窮舉量也是很大的。這個是我認為最難的地方了，也是我為什麼要強調能完全記住牌的歷史（什麼牌，多少張，順序，誰打的）。
假設你算出來了，下面就是乙個你的抉擇問題，你的action set呢有兩種情況，一種是空集，這是你沒摸牌沒碰沒吃，一種非空，這時就是你手中有的牌，你要打出哪一張。
那你怎麼決定呢，有的人可能說你要考慮你最終怎樣怎樣，這個呢不能說錯，但是有點蠢。實際上只需要考慮你做的事，是不是在Maximizing你下一期的Value Function（當然也是in expectation）。換句話講呢，你今天打紅中，是為了讓自己在下乙個人打完牌之後你的狀況仍然optimal。。
這個就是HJB嘛，懂的人自然懂。
最後你解這個東西的時候呢，要Backward Induction，從場上沒有牌開始解，解完了再去算場上還剩一張牌的情況。然後直到最開始。
說到底如果你這個都想算出來的話，估計你就不會有心思打麻將了。
4樓：恆芒服飾
麻將要關注的點不多，起手判斷很難，越往後打越有規律，十手以上點炮的牌其實心裡是有數的，然後就看你搏不搏了，你死我活的時候最有趣，贏了很爽，輸了也不後悔。所謂理性就是一種心態。
5樓：
當然不能啊
麻將不是完美資訊的所以就有乙個問題你不能知道對面是基於什麼心理打牌的，這導致了你會對對面私有資訊（對面的手牌）的判斷產生困難
就算提出均衡的概念，均衡也可能不止乙個你怎麼知道對面是用什麼均衡的策略和你打呢？
所以不知道對面怎麼打的情況下，光憑自己的資訊，是不能做出「 沒有人可以說你這手牌打錯了 」的判斷的
6樓：
還是要看局數，打一盤保持這種判斷，誰都可以，10盤100盤可能要一定水平定力的人才行，1000盤。。那只有絕頂高手才能做到
麻將做出理性判斷的難度應該是比棋類低的，因為麻將失誤後很大可能沒有影響結果甚至反而因此獲利，而棋類對方會抓住你的失誤窮追猛打，正所謂一著不慎滿盤皆輸
7樓：
「死的多了就會打了。」
這是麻將圈裡流行的一句話，有沒有想過他蘊含著什麼樣的道理？
恩，大數定律。通過實戰積累經驗，「統計」出哪些是明顯錯誤的選擇，使自己的選擇收斂至最優解。
然而就算乙個人足夠理性，為了收斂至最優解，我認為還有如下困難的：
運氣成分大。
麻將的複雜度並不太小，比如舍牌。然而情報量都很低。
麻將的選擇都很接近，有不少二擇其實兩可，51%對49%。
費老半天勁把勝率從50%提到51%不是很有成就感的事情。
所以收斂的速度並不怎麼快。
此外還想補充一件事，就是麻將那些51%對49%的選擇的成功的概率空間往往是互斥的。什麼意思？比如你有235應該打5用23聽14，因為水平差，你把2給打了聽了個砍張4，除非你打的2神避銃，否則前者幾乎是嚴格好於後者的，這種前者的成功域嚴格包含後者的錯誤比較容易被發現，並改進。
而麻將各種：進攻還是棄和，單吊還是砍張之類的成功概率空間互斥的接近的選擇，十分容易受聚類錯覺的影響，往往需要大量實戰積累才收斂。
順便說，我覺得上面的東西對機器都不是太大的障礙。
8樓：俞文
麻將沒有那麼簡單。
只看自己的牌決定應該出什麼的計算量其實是很小的。
可是麻將有算牌以外的東西，比如從其他人的打法和風格（這個AI暫時做不到吧）推測他們的牌型，根據比賽的程序選擇更冒進或更保守的策略。
也正是因為有心理博弈因素的影響，完全理性是不現實的——這句話簡單來說就是，沒有什麼理性的猜拳策略。
算清楚打什麼牌胡的最多很簡單，算清楚什麼牌胡的可能更大就太難了，不是理性能完全解決的範疇。
參考文獻《天才麻將少女》
9樓：段昊
不能。人腦不善於理解隨機現象。相比下棋（完全資訊動態博弈），人在打牌（非完全資訊動態博弈）時會更難做出理性的判斷。
人下棋或打牌（博弈）的過程，實際上是「獲取資訊→分析資訊→給出應對方案」的過程。而在牌類遊戲中，由於隨機性的存在，人腦在分析資訊時需要多經歷乙個步驟——「判斷某個已知結果是由於某種原因造成的，還是僅僅是隨機現象」，而這個步驟恰恰是人腦最不擅長的。當小概率隨機事件發生時，人腦總會傾向於認為其背後總有某種非隨機原因，這種現象在心理學上被稱為「聚類錯覺」。
舉幾個例子：當你連續兩次打紅中結果回手就摸紅中的時候，你會傾向於認為「今天和紅中有緣，下次摸到不能再打」；當你的對手連和五把牌的時候，你會傾向於認為「今天他手氣旺，要多多提防」。而這些結果，大多數情況下都只是隨機現象而已，而你所做的這些判斷已經不是理性的判斷。
所以，人在打牌的時候做出理性判斷的難度要比下棋的時候更大。
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