为什么 AlphaGo 不敢挑战麻将？

为什么 AlphaGo 不敢挑战麻将？

因为在阿发狗出世以前，绝大多数棋牌类游戏都已经被AI攻克了（是的，麻将也在其中）。
阿发狗之所以挑战围棋，是因为围棋在各类棋牌中AI难度最高。不是因为围棋太简单。

看到有回答在说“麻将是心理博弈所以AI比不过人类”，我就想到了《说谎者的扑克》这本书。
这本书的标题是指一种在华尔街交易员之间流行的赌博游戏：首先每人拿出一张美元纸币藏在自己手上，然后轮流猜在所有这些美元的编号中“出现过X次数字Y”，唯一的要求是每个人猜的X都要比前一个人更大。比如我猜出现过5次数字1，你就得猜出现过7次数字4，然后他可能猜出现过10次8，依此类推。直到最后没人再猜了，就摊开所有美元纸币，看最后那个人是否猜中。
书中说到，一开始这个游戏的获胜者都是常年销售债券的老油条，他们善于察言观色，也很会唬人（英文叫bluff），而这个游戏看起来又很像某些答主所说的“心理博弈”。
当时恰逢一些高学历高智商的年轻人加入这个行业，他们往往比较nerd，不太擅长玩心理，但是他们对数字要敏感得多。在多次输给老油条之后，这些年轻人做了一些概率计算（这其中也依赖于程序的辅助），然后拿着一些小纸条重新加入了战局。
在之前的游戏中，X上涨得都比较慢，老油条们主要是靠揣摩别人的心理来逐渐加码，然后在合适的时候雷霆一击。但年轻人是全然不讲武德的，他们通过计算发现老油条们采取的猜测策略过于保守；相反，根据小纸条上的计算结果，他们往往一上来就是“13个6”或者“17个8”，老油条们还没开始揣摩呢游戏就结束了。“说谎者的扑克”游戏获胜者的易主也是整个华尔街从话术甚或骗术（想想《华尔街之狼》）转向数字、统计等量化手段的缩影。
一个简单的总结就是，在统计学和概率论面前，这点“心理博弈”还是不够看的。诚然麻将（也包括其他一些不完全信息的博弈）比围棋象棋这样的完全信息的博弈要复杂一些因而让计算机更难处理，但很难说，在这其中，是否人类才是更有可能犯下更多错误的那一方呢？

苏菲都已经在天凤乱杀了。
低等ai在雀魂里也是所向披靡。
说ai支配不了麻将的估计连竞技麻将都没接触过，就在这里大放厥词。

以日麻为例，对比人类打手，ai的优势有且不仅有：
1.做牌时每一打牌效最大化。没有一个人能做到每一打都牌效最大化，单牌效这点ai就碾压了所有人类牌手。
2.记住每一家模切手切。同样，没有一个人有精力在一场牌局里记住所有人每一打摸切手切，ai可以做到，就这点在信息获取读牌上ai就有绝对优势。
3.没有情绪波动。只要是人就会有情绪波动，当你被运气针对，点离谱的铳，或者这场麻将极其重要，谁能保证自己不被心态影响打出昏手吗？ai能。
4.收益模型绝对合理。ai能把每一打的收益算的明明白白，人类只能凭感觉，所谓高手也只是感觉准一点而已，想要和ai一样把每一手的收益具体化到数字是绝对做不到的。

人类和ai打牌，可能可以凭运气赢一两次，但是只要样本够大，ai碾压人类根本没有悬念。麻将根本不配和围棋比。

【【天凤十段AI】微软超级麻将AI Suphx部分对局视频-哔哩哔哩】 https://b23.tv/MFYAxQA
因为已经有打麻将的AI了

实名反对某人的回答。
本人既是日麻爱好者，围棋弱业5水平，同时也从事机器学习相关的研究。
Alphago完全能够驾驭麻将，只是没有去做罢了。
虽然麻将是不完全信息的博弈，但同样是根据河牌和手牌信息算出最优policy的问题。各种ML能够驾驭，虽然存在一些不确定性问题，但有很多方法可以处理。
麻将的何切虽然也复杂，但和围棋的复杂度相比差太多了，在压倒性的复杂度面前，信息的完备性可以忽略。虽然这个说法不是严谨的，但是双方的复杂度就是这么压倒性，没办法。