AlphaGo杀遍围棋高手7日豪取60胜　麻将成人类智慧最后壁垒？

随著AlphaGo的“升级版”——Master完成对人类棋手的60胜，人工智能（AI）对人类智慧的挑战再度引爆网络，而一场围绕Master的热炒也就此结束。曾经，围棋以它复杂的算法、至高的棋理被认为“无可战胜”。但在围棋堡垒失手后，我们不禁要问，还有哪个棋牌领域AI不能攻克？在网络江湖上，许多人都说中国的“国粹”麻将会成为人类面对人工智能的“最后壁垒”，但是这样的说法真的可靠吗？

早前，一注册名为“Master”、头像图片是小狐狸的神秘棋手接连在围棋网站上“踢馆”，拿下四次世界冠军的19岁内地棋手柯洁也投子认输了。舆论纷纷揣测Master的“真身”就是去年3月大胜李世石的Google人工智能AlphaGo。其后，Master在聊天频道中自曝为“AlphaGo的黄博士”，证实了这一传闻。

随后，内地当今第一围棋高手柯洁也在答案公布后表示：“感谢AlphaGo最新版给我们棋界带来的震撼，作为一开始就知道真身是谁的我来讲，是多么希望网上的快棋人类能赢一盘。”

在这场人机大战中，人类智慧再次失守，人们不禁自问，究竟什么能成为棋牌界的最后防线？

《澎湃新闻》今日（5日）刊发早前来自“知乎”篇文，讨论围棋“人机大战”人类失守后，麻将会否成为人类智慧的最后壁垒。刊文首先指出，麻将的复杂程度要远远小于围棋。文章解释，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，意味著麻将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。

文章亦提到，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，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。

刊文续称，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，麻将诞生不过百余年，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。

例如“间四间”是上世纪流行的日本麻将理论，指的是别人打过中间相隔4张的2张同花色数牌，则这2张牌的内侧筋牌是危险牌。如别人打过三筒、八筒（中间相隔四五六七筒），则四七筒是危险牌，这是因为别人手里一开始可能是三五六八筒，三八筒效率较低被打掉，留下的五六筒要四七筒。这一理论在近十年的大数据研究中已被证明是完全错误的——别人要四七筒的概率并没有显著性的上升。

文章最后总结，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”。