香港麻將 AI 對手
呢個香港麻將 app 入面嘅 AI 電腦對手，唔係跟住一堆固定規則打嘅程式——佢係由人工智能模型驅動，識得讀牌局，同真人牌友一樣咁諗牌。唔論你係想練習、想提升技術，定係唔想等人湊齊枱，麻將機械人都可以俾你一場有質素嘅對局。
香港麻將 AI 點樣學識打牌
每個難度嘅 AI，都係用對應模式嘅真實牌局錄像訓練出嚟嘅。初級 AI 睇嘅係初級對局；進階 AI 學嘅係三番起跳嘅高水平賽局。唔同模式之間嘅數據完全唔混用，所以每個模型學到嘅，係真正屬於自己級別嘅策略——唔係攝淡咗嘅高手打法。
AI 冇任何寫死嘅規則叫佢出邊張牌或者要唔要搶。佢完全係喺睇真人打牌當中學習，所以打起嚟係真係有一個睇過幾千局嘅人嗰種感覺。
兩個模型都會持續用最新嘅牌局數據重新訓練，所以 AI 會隨時間不斷進步。你而家遇到嘅對手，已經比上線時更強——之後仲會繼續提升。
麻將電腦對手喺枱上睇到咩
每次出牌或者搶牌之前，AI 都會先掃描成個牌局。佢會睇自己手上嘅 13 張牌同已開嘅面子，睇晒每個對家打出嚟嘅所有牌、開咗嘅每一組面子，仲會追蹤牌牆仲剩幾多張——知道而家係前段、中段定係快收牌。
最重要係，AI 只係睇到你可以睇到嘅嘢。你蓋住嘅牌，佢永遠唔知。佢係靠枱面上嘅資訊去讀牌——同一個有經驗嘅真人牌友讀牌係完全一樣嘅方式。
每一個決定：出牌同搶牌
AI 喺枱上嘅每一個動作，都係由模型計算出嚟——系統入面完全冇任何後備嘅寫死規則。
出牌決定係 AI 行動中比重最大嘅一類。根據完整嘅牌局快照，模型會對每張可出嘅牌打分，然後出佢認為對自己手牌最有利嘅那張。
搶牌決定——要唔要碰、上、槓，或者胡別人打出嚟嘅牌——佔晒所有決定大約三成。同樣係同一個模型評估，衡量自己手牌、對家已亮嘅牌局，以及對局進度。結果就係一個識防守、唔亂碰、識揀時機胡牌嘅 AI。
任何決定嘅計算時間都係一毫秒以內，所以 AI 完全唔會拖慢遊戲節奏。
每一局都唔一樣
如果 AI 永遠揀最優嘅一步，咁打幾局之後就覺得悶，因為佢嘅行為太有規律。為咗避免呢個問題，AI 用咗一個叫做「溫度」嘅設定，令每次決定都有自然嘅變化。
溫度設定簡單嚟講：模型評估出牌嘅時候，唔係一定出佢排第一嘅牌。佢係從一系列合理選擇入面抽樣——所以有時會出第二、第三順位嘅牌，就好似真人牌友咁。溫度高，AI 嘅行為越難預測；溫度低，AI 打得越緊、越貼近最優解。初級局用較高溫度，打起嚟自然、唔死板；進階局用較低溫度，出牌更準、更穩。
除此之外，同一枱嘅 AI 對手可能係唔同難度混合——就好似真實牌局入面，同枱嘅人未必同一個水平。一個打進階，另一個可能偶爾犯初級嘅錯。咁樣令每一局更有人情味，唔會千篇一律。
兩個難度——邊個啱你？
初級
初級 AI 係由初級牌局訓練出嚟，打法自然係屬於嗰個水平——佢識組手，但偶爾會犯真實嘅錯誤。溫度設得較高，決定更有人味、更寬鬆。如果你啱啱學打香港麻將，或者隔咗好耐先重新拎起，初級係最好嘅起步點。
進階
由三番起跳嘅高水平對局訓練出嚟，進階 AI 防守意識強，讀牌仔細，極少浪費一張牌。佢對搶牌更有選擇性，更留意對家模式，識揀時機胡牌。溫度比初級低，打法緊湊一致。呢個係俾對規則已熟悉、想接受真正挑戰嘅牌友揀嘅難度——同時係衡量自己水平嘅最佳參照。
離線麻將，同款 AI
解鎖飛行模式之後，人工智能模型會直接喺你部機上面運行。唔使伺服器、唔使上網、唔打折扣。離線遇到嘅三個 AI 對手，同線上係一模一樣嘅模型——同樣嘅難度等級、同樣嘅溫度變化。下一程飛機、通勤路上、或者去到唔夠網嘅地方，都可以開枱打麻將。
常見問題
香港麻將 AI 係咪真係識打，定係淨係亂出牌？
AI 係真係識打。每一次出牌同每一次搶牌，都係由人工智能模型計算出嚟——佢會睇晒成枱牌局，包括所有人打出嚟嘅牌、開咗嘅面子、以及牌牆剩低幾多張。完全唔係跟固定規則，更唔係亂咁揀。
我應該揀邊個難度？
如果你啱啱學打或者對香港麻將規則未係好熟，揀初級。打得有番咁上下之後，升去進階——三番起跳，AI 防守意識強、讀牌仔細、好少浪費一張牌。
離線都可以對戰 AI 嗎？
可以。解鎖飛行模式之後，人工智能模型會直接喺你部機上面運行，完全唔使上網。離線嘅 AI 對手同線上嘅係一樣嘅水平。
AI 係咪會開天窗，偷睇我嘅牌？
唔會。AI 只係睇到任何坐喺枱邊嘅人都睇得到嘅嘢：佢自己嘅牌、所有人開咗嘅面子、同埋打出嚟嘅牌。你手上蓋住嘅牌，AI 永遠睇唔到。
準備好對戰真正識打嘅麻將電腦對手？
下載香港麻將 app，揀好難度，即刻開局——初級定係進階，由你話事。