成为象棋和围棋高手后， AI又开始打麻将了
“棋牌高手”的身份只是一个缩影，其背后是AI掌握“不完美信息博弈”的能力，而这项能力或许可以被应用到金融、物流等产业领域，让AI成为一个真正的“决策者”。
看看近几年大众领域对棋牌界的关注，你就会发现，最火爆的话题并不是几位国际高手之间的对决，而是人类和人工智能（A I）的对决— 2016年围棋高手李世石以1：4的比分负于人工智能选手AlphaGo，随后另一位高手柯洁又两次输给这个AI选手，这一系列的比赛引发了各行各业对AI能力的讨论，也使得AlphaGo成为围棋界“破圈”最成功的世界冠军。
不过AI在围棋上的建树并不足以展现其最高潜能。通常来讲，根据游戏中的信息暴露程度，棋牌类游戏可以分为“完美信息游戏”和“不完美信息游戏”两类。像国际跳棋、国际象棋、围棋等属于“完美信息游戏”，而德州扑克、桥牌、麻将等属于“不完美信息游戏”。在AlphaGo一战成名之后，越来越多的研究者投入到不完美博弈游戏的研究中，微软选择的是麻将—在2019年8月的世界人工智能大会上，微软亚洲研究院宣布其研发的麻将AI系统“Suphx”成为首个在国际知名麻将竞技平台“天凤”上升到十段的AI系统，今年4月，他们于在线数据库arXiv上发表了关于Suphx的论文。“从未知信息的数量、信息集的平均大小上来看，麻将是AI学习中难度最高的棋牌类游戏之一，它的玩法入门容易，想要精通却十分困难。比如在天凤平台上超过35万的活跃玩家中，只有不到1%的玩家达到了专业七段及以上的高手水平。”微软亚洲研究院副院长刘铁岩告诉《第一财经》杂志。2017年下半年，微软亚洲研究院成立了麻将AI研究团队，包括5名研究人员和4名实
习生。有趣的是，这些人中并没有麻将高手，有的人甚至连麻将的规则都不甚了解。
首先摆在研究员面前的问题是，他们要教会Suphx麻将的规则。要知道，麻将虽然起源于中国，但民间的麻将更偏娱乐性，缺乏统一的规则和评价体系，仅在中国就有四川麻将、福建麻将、北京麻将等等不同打法，不同游戏平台也设立了不同的规则。调研之后，微软研究人员决定将日本“天凤”平台作为训练标准，这个“竞技”性质的平台具有完善的规则和段位体系。同时，平台上的海量比赛数据对训练AI有很高的价值。“天凤公司的CEO角田先生对AI麻将的发展持非常开放的态度，因为他一直在努力推动麻将竞技运动，很想知道目前人类能打出的这些打法是不是最好的，未来还有哪些新技巧可以用。”刘铁岩说。在此之前，已有两位AI选手入驻天凤，它们分别是2015年由东京大学团队设计的“爆打”，和2018年日本Dwango公司推出的“NAGA25”。
纵观Suphx的“求学之路”，可以大至分为三个阶段。首先，微软研究员搭建了日本麻将的仿真环境，尝试了决策树、神经网络等多种AI模型，然后通过自我博弈的强化学习技术来训练模型。
从单局游戏来看，麻将的打法和计分规则比象棋、围棋更加复杂。以天凤的规则为例，桌面共有136张麻将牌，每位玩家只能看到自己的13张手牌和其他玩家打出过的牌，其他均为隐藏的未知信息。用博弈论的语言来讲，每个可观
其他玩家丢了一张牌可以吃牌可以杠牌
网络，它们分别是丢牌模型、立直模型、吃牌模型、碰牌模型以及杠牌模型。另外，Suphx还有一个基于规则的赢牌模型，用来决定在可以赢牌的时候是否执行赢牌。这样在对决时，Suphx会根据已知信息和预测信息，推断出还要摸几张牌才能赢牌、能够赢多少分、赢牌的概率等等。确定模型后，Suphx通过前期强化训练，达到了约等于天凤平台六段的段位水平。直到2019年2月，微软亚洲研究院与“天凤”达成合作后，Suphx才在平台上正式“出道”，参与到随机匹配的对决中。此外，天凤还向Suphx团队提供了千万量级的高段位玩家牌谱。
拿到真实的牌局数据后，Suphx的训练进入到第二个阶段—模仿学习。
首先，研究员们根据天凤上真实的牌局数据校验了Suphx的仿真模拟器，然后让Suphx模仿高手在牌局中的行为，通过监督学习来训练之前拟定的5个模型。需要说明的是，天凤对AI选手有很多限制。出于“公平”的考量，Suphx需要和人类
选手的比赛行为一致，即一次只能参与到一场对决中，不能为了升级快而同时在多个房间打牌。另外，Suphx不能进入付费房间—“凤凰房”，只能在免费房间里对决。学习高手的牌谱后，Suphx的稳定段位很快提升到7.6段，已经高于平台上的其他两位AI选手。
模仿人类打法后，想要找到新策略，就需要Suphx回归到自我博弈的“强化学习”上，这便是第三个阶段。一场麻将对决中有太多的未知信息，因此，从当前牌面到最终策略之间的链路很不清晰，这就导致为Suphx设定强化学习的目标后，它很容易在训练过程中迷失方向，不知道怎样决策才能实现奖励的最大化。
为此，微软的研究员采用了一种新型训练思路—让Suphx在自我博弈时，先从“上帝视角”掌握牌局的全部信息，以此引导AI模型的训练方向，使其更加接近完美信息意义下的最优路径，然后倒逼AI模型更加深入地理解可见信息，从中找到有效的决策依据，以便在实战时作出更准确
麻将竞技平台“天凤”。
的决策。这种从后向前推的方法被称为“先知教练”，类似的技术常被用于AI金融领域，最典型的案例是让AI利用未来真实的股票走势，构建最优投资组合，并由此倒逼AI学出更好的基于股票历史信息来决策的真实投资模型。
不过“强化学习”本身是一个AI延迟奖励、自我提高的过程，并不像监督学习一样可控，理论发展也不尽完善。在训练Suphx时，刘铁岩同样发现了其局限性—如果教练过于“先知先觉”，它就会将过于超前的信号给到Suphx，使得后者的AI模型并不能完全理解为什么要这么做。“虽然这个技术目前在Suphx的运行过程中还是很有效的，但我们也走了不少的弯路，才把Suphx从七点几的段位提升到八点几，这个过程很艰难。”刘铁岩说，当下的解决方法是，研究员为“教练”额外制定一些约束条件，使其不能过多脱离Suphx本身的AI模型。
在“先知教练”“全局奖励预测”等自适应训练下，2019年6月，Suphx在天凤平台上达到十段段位，也逐步形成了一些特有的“牌风”。比如Suphx喜欢在出牌时保留安全牌，这样未来其他玩家准备赢牌时可以降低自己“点炮”（即打出的牌促使对方赢牌）的风险。不过这些“防御性”打法只能让Suphx排名“垫底”的概率比其他人类和AI选手低仅仅几个百分点，这是因为“运气”在麻将比赛中很重要—即便是一个顶级高手，在手气极度不好的时候也无力回天。
现在，Suphx每天会在40块图形处理器（GPU）的训练环境下完成100万次以上的自我博弈训练，平均完成一次牌局训练的耗时是大约80微秒。“通常AI需要经过几千万次的自我博弈才会得到一个稳定的模型，这样算下来，如果我们换一种新的麻将规则生成新的模拟器，大概要用二十多天的训练时间得到一个比较稳定的AI模型。”刘铁岩说。
至于为什么Suphx的段位可以超过平台上的其他两位AI选手，刘铁岩给出的简单解释是， “爆打”的开发者本身是一位段位很高的天凤平台玩家，他将自己的知识编码到AI模型中，因此“爆打”更多使用传统机器学习和“启发式”的训练过程，而Suphx使用的是深度学习方式。另一位AI选手NAGA25虽然采用的是“神经网络”的
深度学习方式，但没有使用强化学习。
从某种程度上来说，AI在麻将上的参悟能力，代表了其在棋牌类游戏中的最高潜能。“不管从状态空间复杂度还是游戏树复杂度上，麻将都远远领先其他棋牌类游戏，除非未来还会发明一些更加复杂的大众游戏，或者打个比方说，现在围棋的棋盘是19×19的，如果把它变成190×190的盘面，难度同样会上来几个数量级。”刘铁岩说。值得一提的是，游戏公司也推出过很多AI选手，比如《王者荣耀》《星际争霸》等等，这些战略性电子竞技，本质也是训练机器做“不完美信息博弈”，但其复杂度并不比麻将高。“人类存在生理极限，因此在操控上，机器天生比人类玩家更准确，但人类在打麻将上没有这些局限性，操控键盘的技巧、出招快慢等不会对胜负产生影响，对决是智慧层面上的。”刘铁岩解释道。另外，策略类竞技游戏的角色、地图的随机性有限，机器通过学习可以分析出游戏本身的“套路”，而麻将几乎每一场牌局都是崭新的，其“随机性”远比这些游戏要高。
不过，打赢人类玩家并不是Suphx的最终目的。如今已经有很多麻将爱好者会专门学习Suphx的牌谱，研究员们也正在同天凤平台探讨，如何把Suphx改造成可以提供陪练服务的AI，比如让它为玩家复盘比赛，或者模拟不同段位的水平做定制化的陪练—AI界不乏这样的先例，比如腾讯人工智能围棋团队“绝艺”已经成为中国围棋国家队的训练伙伴。此外，研究员们也在推动让Suphx背后的AI技术外延，在金融、交通、游戏等需要复杂决策的领域落地，从而解决更多贴近人类真实生活的问题。
“其实现在回过头看Suphx的发展，人在里面更多扮演的是算法设计者的角色，而不是通过对弈来教会Suphx如何出招。”刘铁岩说。他认为，即便没有天凤平台的高手牌谱训练，Suphx依然可以达到现在的段位水平，只不过花费的时间会更长一些。“Suphx的能力更多是靠自我博弈获得的，这是一个很好的例子，它说明人工智能真的会改变很多事情，你不需要成为一个领域的顶级专家，只需要知道里面的基本规则和知识，然后利用好人工智能就能达到惊人的结果，这就是人工智能可以赋能很多垂直行业的原因。”