1樓：合金彈頭
當然可以（直覺上的第一回答）
然後細想了一下，就粗略的說說大概策略（非深度學習，因為這塊我不懂）就是每次輪到AI出牌時，AI首先按照已知的概率在腦海中給另外倆人分牌（排除自己手中牌隨機分牌給對手），然後挨個執行操作，比如這次分牌後打出單7，再深度模擬打牌幾輪，通過極大極小演算法估值出打單7的勝率是X；再模擬下乙個操作，比如打出單K，然後估值出打單K的勝率是Y；再再模擬下乙個操作，比如pass，然後pass的勝率是Z。。。最後比較所有X、Y、Z等她們的值，選出乙個最高者作為這次分牌的操作最優解。
然後AI再在腦海中模擬下一輪分牌，再選出這輪的勝率最優解。再然後再模擬一輪分牌，以此類推，直到模擬N輪分牌，最後的最後，從這N輪分牌中，挑出乙個出現頻率最高的最優解，選它作為這次出牌的實際動作即可。
其實還可以更厲害一點，比如加個合理猜牌的演算法：比如AI打了單3，下架李四接了單7，而AI手裡有對7，所以AI就可以設定最後的單7在張三手裡的概率是25%（或者別的數字），這樣AI在自己腦海中模擬分牌時，就可以設定最後那張單7分到張三手裡的概率是25%了，這樣的話會更準一點
2樓：NN陳
不管可不可以，感興趣的話就試試，對你學習程式設計，學習演算法很有幫助。
只要有明確規則的，就可以程式設計來實現，至少達到普通人水平沒什麼問題，因為大部分人都不會記牌，算牌。你可以先把你理解或設計的規則編寫進去，剩下的就是決策問題。
我估計常規的推算沒問題，難在你要猜測對方出牌的動機，以及對方的水平。不能用規則來描述的地方就是決策，一副牌可以有多種組合，有些牌可要可不要，並不是要的起就要。
告誡一句，不要試圖窮舉所有的可能，然後再選擇最優路徑，這是最笨的演算法。要能直接篩選出可能性最大的一組情況，這樣才智慧型。這就是為什麼當年專家斷言圍棋在幾十年內很難被電腦攻破的原因。
因為圍棋的可能性太多，電腦不可能窮舉。阿爾法狗使用深度學習演算法避開了窮舉問題，通過概率直接得出可能性較大的走法，再在有限的走法之中做推敲。
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