[科学技术]浙江大学人工智能专家：麻将AI和阿尔法狗类似，有助于解决实际问

钱江晚报小时记者张峰

自从最早的ai在象棋上战胜人类以来，ai已经征服了中国象棋、德州扑克、围棋、dota、星际争霸等多种游戏。为什么ai研究者喜欢挑战游戏领域？

在去年的世界人工智能大会上，时任微软全球副总裁的沈向洋表示，游戏一直是人工智能研究的最佳实验领域，训练游戏ai的过程可以不断提高人工智能的算法和人工智能处理复杂问题的能力。现实世界中，金融市场预测、物流优化等很多问题都具有麻将游戏的特点，包括操作/奖励规则复杂、信息不完全等。

微软全球副总裁沈向洋

那么麻将ai这个战胜人类的东西的出现有什么意义呢？记者采访了浙江大学人工智能研究所所长吴菲。他告诉记者，许多人工智能的研究和开发都是针对某个领域或特定任务的。当然，这些ai诞生的目的不仅是为了在某个游戏中超越人类，也是为了应用到我们的现实生活中。

吴菲告诉记者:“微软麻将ai采用的策略其实类似于go中的alphago，框架基于强化学习、深度学习和蒙特卡洛树搜索。但是针对麻将的具体问题进行了优化，比如针对麻将中不同的玩法专门学习。围棋的难度主要体现在空.国家的复杂性上19×19棋盘上的每个位置都有“黑、白、无”三种状态，几乎是10的172次方。在完美信息下，只要计算能力足够，通过搜索和采样可以找到最佳策略。alphago利用蒙特卡洛树搜索和深度强化学习成功解决了这个问题。麻将属于不完全信息，存在顺序决策问题。虽然探索空的需要比围棋小，但顺序决策问题很难被你的每一步后续结果所未知。”

浙江大学人工智能研究所所长吴菲

在吴菲看来，无论是围棋还是麻将，现有的规则和标准都可以用机器语言来描述，都属于“大数据小任务”，所以只要有足够的数据支持，再加上在这个特定领域。加强学习和深度学习，ai在大多数棋类游戏中都可以战胜人类，但这并不意味着ai现在比人类更强大，因为人类的行为是一个“小数据大任务”，而不仅仅是单一问题的集合。

“比如现在的人更注重自主驾驶和城市大脑。这些场景比较复杂，没有足够的数据和准确的机器语言来描述。因此，目前的人工智能在实际应用中仍然有限。但是，这种ai的出现对于我们解决顺序决策问题还是很有帮助的，比如预测和分析经济活动的调整，帮助经营者做出更好的决策；优化运输和物流领域的效率，降低成本，增加利润。”