【為什麼我們要挑選這篇文章】Suphx，一款日本麻將 AI，在短短四個月內達到十段等級，打爆人類對手。
不同於圍棋、撲克牌等遊戲，麻將擁有大量的隱藏資訊，無法採用 AlphaGo 等 AI 所使用的蒙特卡羅樹搜尋演算法。那麼 Suphx 使用怎樣的演算技術，解決隱藏資訊的預測難題？（責任編輯：郭家宏）
「我突然想起了一句話，神仙怎麼打都是對的。」
「這個 AI 的牌效不是一般鳳凰（有一定實力的玩家）能摸清的，人名字就是 super phoenix（超級鳳凰）。」
「感覺 AI 的打法都不太能被推理完全，這種基於訓練的對某種特徵做出的反應對於人類來說就是迷啊…」
這些評論來自於 B 站上一個系列的視頻，影片主角是一個名為 Suphx（意為 Super Phoenix）的麻將 AI。2019 年 6 月，有創作者開始製作 Suphx 牌譜的影片。上傳到 B 站後，引起了不少麻將愛好者的討論。
在多數評論裡，Suphx 被稱為「最強日麻（日本麻將）人工智慧」。
事實上，不止是國內（中國）的 B 站，當時 Suphx 的聲名已經傳遍了日本麻將界。
日本麻將 AI — Suphx 在四個月內達到十段等級，打爆人類對手
2019 年 3 月起，Suphx 獲批進入專業麻將平台「天鳳」。短短四個月內，Suphx 在該平台瘋狂對戰 5760 次，成功達到十段，從而在日本麻將界聲名大噪。
麻將在中國群眾基礎深厚、普及率高，有「國粹」之稱，但民間流行的麻將規則不一，且競技化程度相對較低，而日本麻將擁有世界上競技化程度最高的麻將規則。天鳳則是業界知名的高水準日本麻將平台。它吸引了全球近 33 萬名麻將愛好者，其中不乏大量的專業麻將選手。
天鳳平台規定，只有獲批准的 AI 才可以進入「特上房」參與對戰，目前在該房間可以達到的最高段位是十段。另一個房間是「鳳凰房」，最高段位是十一段，僅對七段以上的人類付費玩家開放，目前不允許 AI 參與遊戲。
除了 Suphx，還有另外兩個 AI 也獲准進入「特上房」比賽，分別是「爆打」和「NAGA25」。目前，Suphx 是唯一一個達到「特上房」最高段位的 AI。
由於單局麻將存在著很大的運氣成分，所以天鳳平台會通過「穩定段位」來衡量一位玩家的真實水平。在 5760 場比賽過後，Suphx 的穩定段位超過了8.7，不僅高於爆打和 NAGA，還超越了頂級人類選手（十段及以上）的整體穩定段位。
這些成就意味著，Suphx 在四個月內成長為了最強日麻 AI。日本麻將的愛好者和專業參賽選手，紛紛尋找著它背後的開發者，但一無所獲。
直到 8 月 29 日，世界人工智慧大會舉行，Suphx 的身世才被公諸於世。當天上午，微軟全球執行副總裁、微軟人工智慧及微軟研究事業部負責人沈向洋博士對外宣佈，Suphx 是微軟亞洲研究院的工作成果，由劉鐵岩博士帶隊研發。
劉鐵岩博士是微軟亞洲研究院副院長，長於深度學習、強化學習、分散式機器學習等領域。他的團隊曾發佈了微軟分散式機器學習工具包（DMTK）、微軟圖引擎（Graph Engine）等開源項目。
麻將擁有大量隱藏資訊，對 AI 來說比下圍棋更難
「2017 年中旬，我們一個研究團隊跟我說要做麻將 AI。我也不知道能不能成，因為相比象棋、圍棋、德州撲克，麻將的難度更高。而且，他們打麻將水平都不怎麼樣。」微軟全球資深副總裁、微軟亞太研發集團主席兼微軟亞洲研究院院長洪小文對 PingWest 品玩表示。
麻將的難，在於其屬於「不完美資訊遊戲」（Imperfect-Information Games），讓電腦機擅長的搜尋能力無法直接發揮，且具備複雜的獎勵機制。
不完美資訊遊戲，是指遊戲中資訊揭露程度低。「圍棋、象棋等棋類遊戲，對局雙方可以看到局面的所有資訊，屬於完美資訊遊戲（Perfect-Information Games）；而撲克、橋牌、麻將等遊戲，雖然每個參與者都能看到對手打過的牌，但並不知道對手的手牌和遊戲的底牌，屬於不完美資訊遊戲」。
在日本麻將中，每個玩家有 13 張手牌，另外還有 84 張底牌。對於一個玩家而言，他只知道自己手裡的 13 張牌和之前已經打出來的牌，卻無法知道別人的手牌和沒有翻出來的底牌。所以，最多的時候一位玩家未知的牌有超過 120 張。
為了更好地解釋不完美資訊遊戲，劉鐵岩打了個比方：「如果把圍棋這樣的（完美資訊）比賽比喻成一顆遊戲樹，那像麻將這樣的比賽就是很多樹組成的森林，參與者並不知道自己在哪棵樹上。」
對於完美資訊遊戲，通常可以用「狀態空間複雜度」和「遊戲樹複雜度」來衡量其遊戲難度。
所謂「狀態空間複雜度」，即遊戲開始後，棋局進行過程中，所有符合規則的狀態總數量。「例如棋類遊戲中，每移動一枚棋子或捕獲一個棋子，就創造了一個新的棋盤狀態，所有這些棋盤狀態構成遊戲的狀態空間」。
計算狀態空間複雜度最常用的一種方法是，包含一些不符合規則或不可能在遊戲中出現的狀態，從而計算出狀態空間的一個上界（Upper Bound）。例如在估計圍棋狀態數目上界的時候，允許出現棋面全部為白棋或者全部為黑棋的極端情況。
遊戲樹複雜度（GTC）代表了所有不同遊戲路徑的數目，是一個比狀態空間複雜得多的衡量維度，因為同一個狀態可以對應於不同的博弈順序。
微軟亞洲研究院的博客舉了一個例子：下圖中，兩邊的井字棋遊戲都有有兩個 X 和一個 O，屬於同一狀態。但這個狀態可能由兩種不同的方式形成，形成路逕取決於第一個 X 的下子位置。
在完美資訊棋牌遊戲中，不管是狀態空間複雜度，還是遊戲樹複雜度，圍棋都遠遠超過其他棋牌類遊戲。
而對於不完美資訊遊戲而言，衡量遊戲難度的維度更加複雜，需要在狀態空間複雜度的基礎上引入一個新概念「資訊集」。
舉例而言，在撲克遊戲中，玩家 A 拿了兩張 K，玩家 B 拿了不同的牌對應不同的狀態；但是從 A 的視角看，這些狀態是不可區分的。
「我們把每組這種無法區分的遊戲狀態稱為一個資訊集」劉鐵岩介紹道。
完美資訊遊戲裡所有資訊都是已知的，每個資訊集只包含一個遊戲狀態，因此它的資訊集數目與狀態空間數目是相等的。
而不完美資訊遊戲中，每個資訊集包含若干個遊戲狀態，因此資訊集數目通常小於狀態空間的數目。
與資訊集數目對應的，是資訊集的平均大小。這個概念指的是在資訊集中平均有多少不可區分的遊戲狀態。
據微軟亞洲研究院博客，資訊集的數目反映了不完美資訊遊戲中，所有可能的決策節點的數目，而資訊集的平均大小則反映了遊戲中每個局面背後隱藏資訊的數量。當對手的隱藏狀態非常多時，傳統的搜尋演算法基本上無從下手。
圍棋和德州撲克的資訊集平均大小遠遠小於橋牌和麻將。AI 在圍棋和德州撲克上的成功很大程度依賴於搜尋演算法，因為搜尋可以最大程度地發揮電腦的計算優勢。
橋牌和麻將中，由於資訊集平均大小比較大，存在著較多隱藏資訊，難以直接採用 AlphaGo 等棋盤遊戲 AI 常用的蒙特卡羅樹搜尋演算法。
此外，日本麻將有著複雜的獎勵機制。日麻一輪遊戲共包含 8 局，最後根據 8 局的得分總和進行排名，來形成最終影響段位的點數獎懲。玩家的段位越高，輸掉比賽後扣掉的點數越多，因此有時麻將高手會策略性輸牌。
劉鐵岩舉例道：「例如 A 玩家已經大比分領先第二名的情況下，在底 8 輪時就會相對保守，確保自己不會輸。」這為構建高超的麻將 AI 策略帶來了額外的挑戰，AI 需要審時度勢，把握進攻與防守的時機。
Suphx 導入深度強化學習技術，解決隱藏資訊難題
專案一開始，劉鐵岩團隊用了一些「基線（Baseline）的解決辦法」，嘗試用 AlphaGo 和德州撲克上的方法解一解看看怎麼樣。
「麻將的種種特點決定了，很難直接利用 AlphaGo 等棋盤遊戲 AI 常用的蒙特卡羅樹搜尋演算法。」劉鐵岩強調，「這激勵我們要想出新的點子。」
在一年多的摸索期，劉鐵岩團隊基於深度強化學習技術，並且引入三項新技術來提升強化學習的效果。深度強化學習是深度學習和強化學習的結合。這項技術集合了深度學習在感知問題上強大的理解能力，以及強化學習的決策能力，通常用於解決現實場景中的複雜問題。
在深度強化學習的基礎上，針對非完美資訊遊戲的特點，劉鐵岩團隊嘗試用「先知教練」技術來提升強化學習的效果。
先知教練技術的基本思想是在自我博弈的訓練階段，利用不可見的一些隱藏資訊來引導 AI 模型的訓練方向，使其學習路徑更加清晰、更加接近完美資訊意義下的最優路徑，從而倒逼 AI 模型更加深入地理解可見資訊，從中找到有效的決策依據。
然而，在訓練模型階段採用的先知教練技術，在真正的實戰中是沒有的，這意味著訓練和實戰間存在著一個 Gap（差距）。
劉鐵岩對 PingWest 品玩表示：「我們不能夠保證一定把那個 Gap 給抹掉，比如說它在訓練階段能夠看到不該看到的東西，實戰中它是永遠看不到的。這個資訊的 Gap 我們是控制不了的，但是作為先知教練，可以引導麻將 AI 不會走的太偏太遠，會沿著我們想走的大方向走。這個能保證訓練過程的平穩性，對深度強化學習是非常重要的。」
針對資訊集平均大小比較大這個特點，研究團隊引入了自適應決策，對探索過程的多樣性進行動態調控，讓 Suphx 可以比傳統演算法更加充分地試探牌局狀態的不同可能。
另外，對於日本麻將複雜的獎勵機制，劉鐵岩團隊加入了全盤預測技術。
「這個預測器透過精巧的設計，可以理解每輪比賽對終盤的不同貢獻，從而將終盤的獎勵信號合理地分配回每一輪比賽之中，以便對自我博弈的過程進行更加直接而有效的指導，並使得 Suphx 可以學會一些具有大局觀的高級技巧。」劉鐵岩解釋道。
總體而言，Suphx 使用的是深度強化學習這個大框架，但又加入了一些創新的技術點：先知教練、自適應決策和全盤預測。
在 2019 年 3 月上線 Suphx 平台之前，背後這一整套技術已經有了雛形，同時進行了大量的自我博弈。
「Suphx 在線上對戰了 5760 場，但在線下自我博弈將近 2000 萬場。」劉鐵岩對 PingWest 品玩表示，「雖然自我博弈學到的信號數量很多，但是學到更多的是在自己身上怎麼提高。5760 場裡面我們學到別人打法的風格、以及實戰中遇到的困難應該如何解決。」
劉鐵岩透露，研究團隊計劃過一段時間會有一篇比較深入的科學論文跟大家分享，「在那裡面大家會看到更多的細節」。
Suphx 背後的技術可以用在什麼地方？
在 AI 進化的過程中，遊戲 AI 一直相伴相生。1949 年開始，就有科學家研究演算法，讓電腦下國際象棋。雙陸棋、國際跳棋、國際象棋、圍棋等棋盤類遊戲，都有人機對戰的蹤影。
1997 年 5 月 11 日，國際象棋 AI 深藍在正常時限的比賽中，首次擊敗了等級分排名世界第一的棋手。這一天成為了人機對戰的里程碑。
在洪小文看來，遊戲 AI 對解決現實問題有著重要的研究意義：「現實世界更加複雜，而遊戲均有一個清晰的規則、勝負判定條件和行動準則。如果不定規則，大家各做各的，就無法交流。研究也是這樣的，將問題切成小問題，小問題裡面規則定清楚，再往前走。」
麻將這一類不完美的資訊遊戲，正是現實生活中許多問題的反映。洪小文舉例道：「追女朋友、企業經營、投資，都有大量的你不知道的隱藏資訊。」
雖然 Suphx 面世不久，背後的技術還沒有全部應用到實際問題中，但部分技術已經在做嘗試。
「我們和華夏基金以及太平資產合作，做了一些實際投資的嘗試，取得了非常好的效果。」劉鐵岩告訴 PingWest 品玩，「我們用歷史交易數據訓練的 AI 模型，到真正市場上會面臨完全不一樣的數據，所以要動態地適應實際場景並做出改變，這個和 Suphx 裡面的自適應決策是一脈相承的。」
儘管落地是研究的最終目標，但洪小文認為，純粹的好奇心對研究人員來說更加寶貴：「做這項研究的時候，他們有沒有想過未來可以怎麼應用？八成是沒有想，也不應該想，以好奇心驅動的研究是推動整個科研發展的基石。最明顯的例子是，基礎數學很多研究在當時都不見得有應用。」
有意思的是，天鳳平台 CEO 角田真吾在被問到「為什麼會歡迎 AI和人類對弈」時，給出了和洪小文幾乎一樣的措辭：純粹出自於人類的好奇心。
（本文經合作夥伴 品玩 授權轉載，並同意 TechOrange 編寫導讀與修訂標題，原文標題為〈比 AlphaGo 更复杂，最强日本麻将 AI 是怎么炼成的？〉。首圖來源：Pixabay CC Licensed）
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