
El mahjong es un juego de cuatro jugadores relativamente complejo con múltiples variantes que se juegan en todo el mundo. [ 1 ] Al desarrollar una inteligencia artificial (IA) relacionada con el mahjong, los investigadores deben considerar varios factores; una IA debe tener en cuenta su propia mano, así como lo que infiere sobre las manos de los demás jugadores utilizando la información disponible. [ 2 ] Los investigadores han desarrollado varios modelos de IA relacionados con el mahjong con diversas aplicaciones.
Shanten y kabe
Los investigadores observaron que los modelos de IA existentes, diseñados exclusivamente para calcular el shanten de una mano, no tenían en cuenta las fichas descartadas. Por ello, desarrollaron el Modelo de Deficiencia de Bloques , una IA que calcula el shanten de la mano considerando el Kabe , es decir, las fichas que se usan o se descartan por completo. [ 3 ] [ 4 ]
Tanteo
Reglas de puntuación
El mahjong japonés tiene reglas de puntuación complejas ; en general, el valor de una mano se calcula a partir del fu y el han . El han se obtiene del dora y el yaku . También se debe considerar el honba ; cada honba añade 300 puntos a la siguiente mano ganadora. [ 5 ] Se está desarrollando una IA para realizar estos cálculos.
Reconocimiento de la puntuación con IA
Los investigadores tomaron nota de la complejidad del sistema de puntuación del mahjong e intentaron crear una IA capaz de reconocer los componentes de una mano ganadora y calcular la puntuación, con el objetivo de ayudar a las personas mayores. Dado que este modelo de IA intentaba reconocer las fichas en la vida real en lugar de en una computadora, algunas fichas fueron identificadas erróneamente. [ 6 ]
Jugando al mahjong
Mahjong para un solo jugador
Los investigadores decidieron crear un modelo de IA que jugara una variante "simplificada" de mahjong para un solo jugador; este modelo tenía como objetivo proporcionar un marco para que otros modelos lo utilizaran. Consideraban que su modelo era "codicioso" porque solo se centraba en ganar. Posteriormente, los investigadores añadieron un segundo jugador, pero terminaron el juego después de una mano; para maximizar su puntuación esperada, la IA tendría que considerar la velocidad y el valor de la mano que deseaba lograr. [ 7 ]
Suphx
Los investigadores desarrollaron Suphx con la intención de crear un modelo de IA que pudiera jugar mahjong japonés de forma competitiva. Suphx logró alcanzar el segundo puesto más alto en Tenhou.net, pero no se le permitió jugar en la sala de mayor rango. [ 8 ]
Referencias
- ↑ Rep, Jelte (2007). El gran libro del mahjong (1.ª ed.). Singapur: Tuttle. pág. 11. ISBN 978-0-8048-3719-4.
- ↑ Yajun Zheng; Shuqin Li (17 de octubre de 2020). "Una revisión de la investigación sobre IA en Mahjong". RICAI '20: Actas de la 2.ª Conferencia Internacional de Robótica, Control Inteligente e Inteligencia Artificial de 2020. págs. 345–349 . doi : 10.1145/3438872.3439104 . ISBN 978-1-4503-8830-6.
- ↑ Xueqing Yan; Yongming Li; Sanjiang Li (15 de agosto de 2021). "Un algoritmo rápido para calcular el número de deficiencia de una mano de Mahjong". arXiv : 2108.06832 [ cs.AI ].
- ^ Chiba, Daina (2020). Riichi Libro 1 . pag. 198.
- ↑ "Reglas para el Mahjong japonés" (PDF) . Asociación Europea de Mahjong . 1 de abril de 2016. Consultado el 21 de septiembre de 2023 .
- ↑ Takuma Kano; Liang Li; Nak Yong Ko; Woong Choi (15 de octubre de 2021). "Cálculo de la puntuación de Mahjong mediante IA" . XXI Congreso Internacional de Control, Automatización y Sistemas (ICCAS) .
- ↑ Kai Jun Chen; Lok Him Lai; Zi Iun Lai (2023-04-06). "Una nueva función de modelado de recompensas para el mahjong de un solo jugador". arXiv : 2305.04145 [ cs.GT ].
- ↑ Junjie Li; Sotetsu Koyamada; Qiwei Ye; Guoqing Liu; Chao Wang; Ruihan Yang; Li Zhao; Tao Qin; Tie-Yan Liu; Hsiao-Wuen Hon (1 de abril de 2020). "Suphx: Dominar Mahjong con aprendizaje por refuerzo profundo". arXiv : 2003.13590 [ cs.AI ].
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