AlphaGo殺遍圍棋高手7日豪取60勝 麻將成人類智慧最後壁壘？
隨著AlphaGo的「升級版」——Master完成對人類棋手的60勝，人工智能（AI）對人類智慧的挑戰再度引爆網絡，而一場圍繞Master的熱炒也就此結束。
曾經，圍棋以它複雜的算法、至高的棋理被認為「無可戰勝」。但在圍棋堡壘失手後，我們不禁要問，還有哪個棋牌領域AI不能攻克？
在網絡江湖上，許多人都說中國的「國粹」麻將會成為人類面對人工智能的「最後壁壘」，但是這樣的說法真的可靠嗎？
早前，一註冊名為「Master」、頭像圖片是小狐狸的神秘棋手接連在圍棋網站上「踢館」，拿下四次世界冠軍的19歲內地棋手柯潔也投子認輸了。輿論紛紛揣測Master的「真身」就是去年3月大勝李世石的Google人工智能AlphaGo。其後，Master在聊天頻道中自曝為「AlphaGo的黃博士」，證實了這一傳聞。
隨後，內地當今第一圍棋高手柯潔也在答案公布後表示：「感謝AlphaGo最新版給我們棋界帶來的震撼，作為一開始就知道真身是誰的我來講，是多麼希望網上的快棋人類能贏一盤。」
在這場人機大戰中，人類智慧再次失守，人們不禁自問，究竟什麼能成為棋牌界的最後防線？
《澎湃新聞》今日（5日）刊發早前來自「知乎」篇文，討論圍棋「人機大戰」人類失守後，麻將會否成為人類智慧的最後壁壘。刊文首先指出，麻將的複雜程度要遠遠小於圍棋。文章解釋，單就自己的14張手牌來說（總牌數136張），組合共有326520504500種（計算方法詳見麻雀の數學），遠遠小於圍棋的2.08×10^170——不足10^12 的手牌種類，意味著麻將AI完全可以提前計算好每手牌的打法估值並儲存在資料庫中，打牌時調用即可。
文章亦提到，當然，打麻將也要考慮別人打的牌以及各家的得分。各家分差的複雜度是很小的，而別人打的牌雖然複雜度會很高，但別人打的10張牌大多只有1~2張是有用的信息，AI只需要識別這種模式並搜索對比以往對局的牌譜即可。
刊文續稱，其次，人類對麻將的研究遠不及圍棋，頂尖麻將牌手的訓練水平很低。相比圍棋研究幾千年的歷史，麻將誕生不過百餘年，人們真正開始利用科學手段（統計學、大數據）來研究麻將只是近十年剛剛起步。
例如「間四間」是上世紀流行的日本麻將理論，指的是別人打過中間相隔4張的2張同花色數牌，則這2張牌的內側筋牌是危險牌。如別人打過三筒、八筒（中間相隔四五六七筒），則四七筒是危險牌，這是因為別人手裡一開始可能是三五六八筒，三八筒效率較低被打掉，留下的五六筒要四七筒。這一理論在近十年的大數據研究中已被證明是完全錯誤的——別人要四七筒的概率並沒有顯著性的上升。
文章最後總結，麻將本身複雜度低，人類頂尖牌手水平又不高，被人工智能擊敗會比圍棋要容易得多，不可能是「最後壁壘」。