【编者按】　　随着Master已完成对人类棋手的60胜，人工智能（AI）对人类智慧的挑战再次爆炸网络。　　曾多次，棋士曾以它简单的算法，至低的棋理被指出无以战胜，但在棋士堡垒大打出手后，我们不已要回答，还有哪个棋牌领域AI无法攻下。　　在网络江湖上，许多人都说道中国的国粹麻将不会沦为人类面临人工智能的最后壁垒，但是这样的众说纷纭知道靠谱吗？麻将比棋士好搞定多了　　一言以蔽之，麻将AI 不是做不了，而是没有人做到。

之所以目前还没需要战胜人类的麻将AI，主要原因还是人们在麻将AI 研究方面的投放过于。　　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，在单机上就可以运营，强度大自然受限。

　　如果像AlphaGo一样，世界顶级团队制作，背后可观资金反对，用于1000个CPU运营，想设计一个只能战胜人类顶尖麻将牌手的AI没任何可玩性。　　首先，麻将的复杂度要相比之下大于棋士。单就自己的14张手牌来说（总牌数136张），人组共计326520504500种（计算方法参见麻雀 数学），相比之下大于棋士的2.08 10^170。

　　严重不足10^12的手牌种类意味著麻将AI几乎可以提早计算出来好每手牌的踢法估值并储存在资料库中，吃饭时调用才可。　　右图摘录日本麻将研究者的个人网站麻雀 数学。　　当然，打麻将也要考虑到别人打的牌以及各家的分数。

各家分差的复杂度是较小的，而别人打的牌虽然复杂度不会很高（136张牌的牌墙人组为4.3 10^185种，甚至打破了棋士的复杂度），但别人打的10张牌大多只有1~2张是简单的信息，AI只必须辨识这种模式并搜寻对比以往对局的牌谱才可。　　其次，人类对麻将的研究近不及棋士，顶尖麻将牌手的训练水平很低。

比起棋士研究几千年的历史，麻将问世不过百余年，人们确实开始利用科学手段（统计学、大数据）来研究麻将只是近十年刚跟上。　　例如间四间是上世纪风行的日本麻将理论，所指的是别人打过中间相距4张的2张同花色数牌，则这2张牌的内侧筋牌是危险性牌。

　　如别人上过三筒、八筒（中间相距四五六七筒），则四七筒是危险性牌，这是因为别人手里一开始有可能是三五六八筒，三八筒效率较低被砍掉，留给的五六筒要四七筒。　　这一理论在近十年的大数据研究中已被证明是几乎错误的别人要四七筒的概率并没显著性的下降。　　可见，目前人们对麻将的研究还处在很初级的阶段，通过别人上过的牌来分析别人想的牌的科学研究才刚刚开始。

麻将界也没棋士那样3岁开始学棋，10几岁就和世界顶级高手过招，拒绝接受世界顶级指导的职业运动员。

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