1樓：沈蓊韻
這種如果找出固定天梯環境下的最強卡組，複雜度絕對比alpha go高出不止一兩個數量級，如果是固定卡組，隨機對手，ai達到卡組的最高勝率，複雜度也是難以想象的，爐石比圍棋需要決策的地方多多了，懷疑現有演算法下，上面兩種ai的實現可能性。
2樓：
像我這種智商的是無論如何下不了圍棋的
但是我爐石翫的還可以，上上傳說打打醬油。
綜上所述，阿爾法狗級別的AI玩爐石不在話下。
但是爐石隨機性太大，AI也會被發牌員制裁
3樓：RunTime Error
1、黑騎砍佛丁虧不虧終於有定論了。
2、「這個回合有點難，我們來看看電腦會怎麼選擇。」
3、可以訓練出，具有幾千萬盤經驗的咆哮德、T7獵，但是電腦肯定學不會組牌。
4、上個傳說什麼的沒問題，想要和人類爭勝，基本沒戲。
4樓：徐義堯
牌類遊戲和棋類是很不一樣的。因為牌類的隨機性。所以圍棋的AI將來可能發展到對陣人類勝率99%甚至100%，但爐石是不可能的。
雖然如此，但爐石AI要超出現有所有人類玩家的水平，是很容易的。恕我直言，圍棋是職業性很強的競技遊戲，職業選手大多經過十年以上的刻苦訓練，還有數百年的前人研究為基礎；而爐石只要有幾個月的遊戲經驗，大家都可以打得很好。我沒有參與過職業比賽，但天梯上經常遇到職業玩家，排名超過他們，甚至競技水平超過他們，並不是件多麼困難的事情。
因此對AI來說，比最強的人類要強可能不費吹灰之力。
舉個例子吧，電腦可以瞬間完成很多人類無法想象的判斷。比如該不該解收割機的問題，電腦可以瞬間列舉出可能導致崩盤的隨從（吵吵，公尺爾豪斯，末日之類的），可以做出概率上的絕對最優判斷。該不該解場，怎樣解場，對方有哪些手牌會崩盤，神抽的概率有多大。
這些判斷方面，電腦較人類要優秀得多。
另外，如果有大資料的支援，電腦的天梯水平更是會超出常人很多。因為它能針對大多數人的牌組來判斷，為了組牌也可以進行大量模擬，而不像人類更多依據主觀感覺。我去年天梯的勝率是56%，很多職業選手在57-58%，我相信電腦可以輕鬆達到2/3以上。
當然，爐石的AI設計起來應該還是頗有難度。他需要完成自己組牌，判斷對手牌組，起手留牌，判斷對手手牌，打牌，根據環境調整卡牌等不同方面的工作。儘管他在打牌時的選擇不多，但抉擇所需要考慮的因素還是很多的，因此程式寫起來會很瑣碎，工作量也是極為龐大的。
最後，儘管AI可以很容易地比人類做得更好，但AI的確會在有些方面可能不如人。比如手牌推斷這種可能包含欺騙性的行為的地方。如果人類了解AI的機理，很有可能可以通過某些手段欺騙AI。
乙個典型的例子是呼啦博弈，人類可能在打出呼啦是最好選擇時仍然保留呼啦，這點電腦可能不會明白並因此作出錯誤判斷。以上。
5樓：
帶有運氣性的遊戲不會那麼強，但是邏輯分析不會出錯，大量遊戲勝率超過人類，如果面對面遊戲的話，給alpha加入情緒感知，紅外線探測心跳等，電腦會強到可怕。
6樓：
有句話就是，爐石誰打的最好？囚徒。為什麼？因為囚徒貪。
這是共識，爐石有的時候不貪就沒法贏。
機制一：電腦不會貪。假設程式是這樣的，如果對面手上有130的概率高於xx%，ai就絕對不下第四個怪。
具體情況就是，在該下砰砰的回合，人會因為貪而下砰砰，而ai除非空場那是肯定不會下砰砰。
機制二：電腦會酌情貪。電腦會計算各種可能性，選擇勝率最高的而不是最保險的。
這種ai最可能進入實戰，但是缺點也很明顯，因為爐石是一款想的太少和想的太多都對勝率沒幫助的遊戲此機制就典型屬於想的太多。
機制三：電腦非常貪。從囚徒的成績來看，非常貪然並卵。
當然不是黑囚徒，而且前提是標準卡組對陣標準卡組，而不是ai自組套牌。
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