衡量棋牌游戏复杂度的标准通常涉及两个关键指标：信息集总数目和信息集平均数目。这两个概念源自博弈论，用于描述游戏决策过程中的不确定性与信息的公开程度。在博弈论中，信息集代表了参与者在某个阶段所拥有的关于游戏状态的知识，包括他们自己和其他参与者可能采取的行动。对于完美信息游戏，如围棋和象棋，所有信息都是公开的，而在非完美信息游戏，如扑克和麻将，部分信息被隐藏，增加了游戏的复杂度。 人类常见的博弈游戏中，围棋因其庞大的状态空间复杂度而被认为是极其复杂的。围棋的棋盘由19x19个交叉点组成，黑白双方轮流放置棋子，目标是包围对方棋子并占领更多的棋盘面积。围棋的复杂度在于其几乎无穷尽的可能性和高度的战略性，即使是最强大的计算机也需要使用先进的算法，如蒙特卡洛树搜索(MCTS)，才能在围棋中达到人类高手的水平。 然而，非完美信息游戏如扑克和麻将，虽然在信息集总数目上可能不及围棋，但其信息集平均数目的高值表明了游戏的不确定性非常高。在这些游戏中，玩家必须处理对手手中未知的牌，这要求玩家具备高度的推理能力和风险评估技巧。例如，在麻将中，玩家不仅要考虑自己的手牌和桌面上的牌，还要推测其他玩家的手牌，这大大增加了游戏的复杂性。 人工智能(AI)的发展历程也体现了不同游戏复杂度的差异。AI在解决围棋这一复杂问题上取得了显著进展，特别是在2016年，谷歌DeepMind的AlphaGo程序击败了世界围棋冠军李世石，标志着AI在完美信息游戏中的成熟。随后，AI在非完美信息游戏如德州扑克中也取得了胜利，例如Libratus程序在2017年的扑克比赛中战胜了顶尖的人类玩家。这些成就证明了AI在处理复杂不确定性方面的能力，同时也反映出非完美信息游戏在计算上的挑战性。 总结来说，围棋因其庞大的状态空间复杂度而被认为是人类常见的博弈游戏中最复杂的，而像麻将这样的非完美信息游戏则因其高度的不确定性和信息不对称性而显得在策略上极其复杂。这两种类型的复杂性都对人类和AI提出了不同的挑战，但它们共同定义了人类博弈游戏的边界和深度。 禁止赌博 仅供观看 |
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