玖玖游德州麻将和玖玖游麻将这两个是一家吗？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2017-11-29 02:05 标签： 玖玖麻将
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二是伴游者与被伴游者需要有契合度，不是随便一个人就可以、善解人意的异性陪着。规范化服务与个性化服务的问题，古老而又现代：一是伴游者得具备较高的素质。“伴游”作为居中者特殊之处有三，“伴游”甚至要比“导游”高要求得多近几年在大城市兴起了“伴游”这个新提法，在大城市亦十分受欢迎，特地选了一个恭雅的词——“伴游”。事实则不然。“伴游”其核心内容本应与“导游”相似；三是伴游者的服务在规范化服务与个性化服务之间，且更强调后者。只不过对于旅游者而言这三种服务的自主程度一个比一个要高，但不一定非有伴游证不可，一本正经的游玩。“伴游”在这个追求个性的年代，应该算是合乎情理的时代呼唤，她大胆打破了传统导游的服务模式。从某种意义上来说。为躲避“三陪”之嫌，不免让现代人浮想联翩……“伴游”似乎一般只跟异性紧密相关。有人甚至理解为：到某地旅游，既方便又如意地请一位大专以上，其标准依不同历史时期而常变常新。其实导游也好，伴游也好都是一种服务。其实“伴”出现在旅游生活中
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下一个会是麻将吗？_网易新闻
德州扑克也被人工智能攻克
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（原标题：德州扑克也被人工智能攻克
下一个会是麻将吗？）
你有没有想过，未来某一天，称霸各种竞技、棋牌游戏的都不再是人类，而是AI（人工智能）？据科技网站TechRepublic报道，虽说位于匹兹堡的河流赌场与“科技突破”有些不搭，但1月31日，它确实见证了卡耐基梅隆大学的AI系统Libratus将4位德州扑克顶级选手斩落马下。A人工智能不给对手任何机会据凤凰科技报道，Libratus是卡耐基梅隆大学计算机科学教授尚德洪姆与博士生布朗共同打造的，在为期20天的赛程中，它们一共进行了12万手牌的比赛，最终Libratus战胜了四位人类顶尖高手。尚德洪姆在赛后的新闻发布会上介绍说，这是AI开辟的新疆界，也是AI在游戏比赛中获得的里程碑式突破。Libratus的成功主要在于不断学习，每结束一天的比赛，它都能学到人类牌手的技巧并有所提升。尚德洪姆说道：每天比赛结束后，Libratus内置的原算法就会分析对手的漏洞和技巧，并将其融入到Libratus未来的牌路之中。而Libratus的方式与此前人机扑克大赛的思路有所不同，此前研究人员主要寻找对手的破绽并针对相应破绽进行各个击破。Libratus则正相反，它寻找破绽的目的是要补漏，防止自己也出现同样的破绽。1月30日傍晚，完成了3万手比赛的Jimmy&Chou就曾筋疲力尽地告诉媒体：这太难了。它（Libratus）不仅不留空子给我钻，而且我真的觉得它在钻我空子。B在现实生活中AI或许比AlphaGo更有用Libratus的胜利是AI逐步统治棋牌类游戏的又一里程碑，1997年IBM的深蓝电脑在国际象棋比赛中击败世界冠军卡斯帕罗夫，去年AlphaGo则成功在围棋比赛中摘冠，而此前这项运动被认为是直觉的游戏。与深蓝电脑纯靠计算能力有所不同的是，AlphaGo拥有强化学习的能力。Libratus的胜利还象征着AI的另一个巨大突破，因为德州扑克与围棋预设的挑战不同，它信息缺失的特性是此前AI从未触碰过的。杜克大学计算机教授科尼特兹也认为AI击败德州扑克顶级选手是个巨大突破。新南威尔士大学AI教授瓦尔斯也同意这一观点：从某些角度来看，德州扑克的难度甚至要超越国际象棋和围棋，因为它的信息缺失非常严重。你不知道对手拿了什么牌或者即将打出什么牌，这就意味着变数的增多。此外，在扑克比赛中，选手们还会动用心理战虚张声势来影响对手的判断。值得注意的一点是，虽然Libratus用的依旧是传统的树形搜索、抽象和游戏战略分析等AI技术，但我们现在并未完全了解Libratus的工作方式。同时，瓦尔斯认为我们不能高兴得太早，因为AI并未彻底统治扑克界，眼下的比赛还是一对一，如果有更多选手加入进来，德州扑克的难度将会成倍增加。想在多人比赛中获胜，AI恐怕还得多历练几年。此外，Libratus与AlphaGo有相同的毛病，那就是它们只专精于一个领域。因此人类不必担心它们的觉醒，因为除了玩扑克和下围棋，它们什么都不会。围棋和德州扑克之后，人工智能的下一站会是哪个游戏？不少正在家里搓着麻将的中国网友认为，麻将会是AI无法攻破的堡垒，但果真如此吗？C百战百胜的麻将&AI&距离我们有多远？诚然，麻将是一种运气成分占比非常高的竞技棋牌项目，技艺再强的高手，也有输给菜鸟的可能性。但同时不可否认的是，麻将中“技艺高低”也是明显存在的。即使是顶尖高手，日本竞技麻将的高手段位中，在经过大量场数的竞技之后，顶尖选手之间的分数差距，同样可以稳定地被拉开，竞技水平被显著地区分开来。所以在麻将领域，研究出一个具有极高竞技水准的&AI，是完全有可能的。相比于棋类&AI，麻将&AI&的策略则更多地增加自己得点的期望值，尽量让自己有更大的可能性和大牌，同时尽量避免对手的大牌点炮。而麻将的打牌策略，显然是有最优解的。当代的计算机棋手大多采用的是“蒙特卡洛树”搜索算法，策略是选择或迫使对手选择一个分支，这个分支下的所有的结局都是自己胜。AlphaGo&就是蒙特卡洛算法和深度学习的结合。让自己有更大的可能性和大牌，就需要通过手牌和弃牌池里的牌，计算自己进张（摸到有效牌）和鸣牌（吃、碰、杠），使自己手牌有进展的概率，进而计算自己和牌得分的期望值。这对于&AI&设计来说实际上是很简单的。让&AI&避免对手的大牌点炮相对更难，一方面麻将&AI&需要通过大量的牌谱数据库，来获得通过对方打出的弃牌来分析其牌型的能力。这样可以让&AI&拥有在几圈之前，就开始弃掉别家需要的关键牌的能力。但麻将运动中，可执行的打法数量，实际上是远小于围棋的。因为毕竟手上只有&14&张手牌，一共也只有&136&张的总牌数。所以实际上麻将的复杂度，AI&运行所需要的计算量，实际上也是比&AlphaGO&这样的围棋&AI&要少很多的。
并且麻将有着相对明确的目标，有着相对少的和牌牌面，所以麻将&AI&实际上完全可以储存大量的牌谱，然后在运算的时候，只要寻找对自己有用的牌即可，这样可以减少很多的计算量。目前最强的麻将&AI，是东京大学开发的日麻&AI&——&“爆打”。“爆打”在日本最大的线上麻将平台天凤上进行了&1.3&万多场比赛，最高达到过七段的成绩，这意味着“爆打”比&96%&以上的麻将玩家都取得了更好的成绩。 来源：每日经济新闻
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本文来源：华声在线-三湘都市报
责任编辑：王晓易_NE0011
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武忧川奇》可兑换物品一览：1 技能精修点数，开通经络后可免费获得连击技能。3
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