1. Conclusão: IA de mahjong não é uma magia que “explode sua taxa de vitória”. É uma máquina de acumular poucos pontos percentuais
No mahjong de 4 pessoas, se todos tiverem a mesma força, o ponto de partida para ficar em 1º lugar é 25%. Isso já é cruel.
Mesmo que uma pessoa forte ou uma IA forte entre na mesa, a taxa de 1º lugar não vira 50%. Nos níveis altos, o que acontece é outra coisa: subir alguns pontos na taxa de 1º, baixar alguns pontos na taxa de último, reduzir um pouco os descartes que dão ponto aos outros e mudar a decisão na mesma mão conforme a pontuação da mesa. Essa pequena diferença se acumula por centenas de hanchans.
Em resumo, mahjong de alto nível não é um jogo de soltar um golpe especial gigante.
Guardar uma peça segura. Empurrar quando o tenpai deve ser empurrado. Não perseguir à força uma mão barata. No o-rasu, buscar a colocação necessária.
É uma fábrica de dominós que empilha uma peça de cada vez. E enquanto você coloca uma peça, a galera muito forte coloca umas cinco em silêncio. O rating sofre.
Mas há um aviso importante. Pela pesquisa, ainda não dá para dizer uma causa como “se uma pessoa estudar com IA, sua taxa de 1º lugar com certeza sobe +2%”. A força da IA de mahjong e o efeito de melhora de uma pessoa que usa a IA como professora são perguntas diferentes.
2. O valor inicial cruel de 25% no mahjong de 4 pessoas
Se as 4 pessoas forem totalmente simétricas, cada colocação tem média de 25%. Então a sensação de “jogador forte fica em primeiro metade das vezes” está bem fora da realidade.
Mahjong tem muita informação que você não vê, como a mão inicial, os tsumos e as mãos dos outros jogadores. É um jogo de informação incompleta. E ainda por cima é jogado por 4 pessoas. Você pode tomar boas decisões e perder. Também pode tomar decisões ruins e ganhar aquela mão específica.
Por isso, a habilidade aparece menos no resultado de uma partida e mais na distribuição de colocações no longo prazo, nos descartes que dão ponto, nas vitórias de mão, no valor das mãos e nas decisões em cada situação.
“Hoje não peguei nenhum primeiro lugar. Fiquei fraco.”
Esse é um diagnóstico perigoso no mahjong. A amostra é pequena como julgar o aquecimento global olhando o tempo de hoje.
3. Suphx: cerca de 30% de primeiros lugares já é forte demais
A IA de mahjong Suphx, da Microsoft Research, é um exemplo conhecido de pesquisa que aprendeu mahjong japonês com aprendizado por reforço profundo. No artigo, ela jogou 5.760 hanchans na mesa tokujou do Tenhou e registrou dan estável de 8,74. O grupo humano forte usado para comparação tinha 7,46.
Na Tabela 5 do artigo, o desempenho da Suphx foi este.
| Indicador | Suphx | Humanos fortes | Bakuuchi | NAGA |
|---|---|---|---|---|
| Taxa de 1º lugar | 29,3% | 28,0% | 28,0% | 25,6% |
| Taxa de 4º lugar | 18,7% | 20,5% | 22,4% | 21,1% |
| Taxa de vitória de mão | 22,83% | - | 23,07% | 22,69% |
| Taxa de descarte que dá ponto | 10,06% | - | 12,16% | 11,42% |
O interessante aqui é que a Suphx não “aumentou os primeiros lugares em troca de também aumentar os últimos”. Ela teve alta taxa de 1º lugar, baixa taxa de 4º lugar e baixa taxa de descarte que dá ponto.
Além disso, sua taxa de vitória de mão foi um pouco menor que a do Bakuuchi. Ou seja, “ganhar o máximo de mãos possível” não é a resposta.
A Suphx usa recursos como Global Reward Prediction, que prevê não só o valor de cada mão, mas também a recompensa final da partida. A ideia é ligar o ganho de uma rodada ao ganho do hanchan inteiro, pensando nos pontos atuais, no número da rodada e na colocação.
Mas isso é um resultado de pesquisa no Tenhou. Mahjong Soul não tem o mesmo sistema de pontos de ranque nem o mesmo ambiente. Usar 29,3% como meta direta no Mahjong Soul é simplificar demais.
4. O nível alto é uma fábrica de artesãos de dominó
Nos níveis iniciantes, só aprender eficiência de peças já cria uma diferença grande.
- Aumentar o número de peças que melhoram a mão
- Fazer yaku
- Pensar em riichi quando entra em tenpai
- Aprender um pouco sobre peças perigosas
Só isso já faz surgir o “será que eu fiquei bom no mahjong?”.
Mas, nos níveis altos, todo mundo ao redor já passou por essa fase. Então a diferença que sobra é pequena.
- Quando guardar uma peça segura
- Escolher entre boa forma e valor da mão
- Até qual turno empurrar contra um riichi
- Até onde lutar estando a 1 shanten
- Quanto risco aceitar quando é o dealer
- No sul, estando em 2º, buscar o 1º lugar ou proteger a colocação
Uma diferença que em uma vez parece “isso muda tanto assim?” vira dominó depois de 500 ou 1000 vezes.
Nível alto é uma fábrica onde quem ri de 0,5% é enterrado no rating, um por um.
5. Se você depende demais da IA, vira um “operador de IA que não sabe as regras”
Há outra armadilha no estudo com IA.
“O que corto?” → Pergunta para a IA.
“Chamo?” → Pergunta para a IA.
“Qual é a espera?” → Pergunta para a IA.
“Que yaku é esse?” → A IA disse que dá para ganhar, então deve dar.
Se o resultado sobe antes do entendimento, você não aprendeu a decidir no mahjong. Você virou uma pessoa que aprendeu como operar uma IA de mahjong.
Na psicologia, passar para uma ferramenta externa uma tarefa que seria feita dentro da cabeça, para reduzir esforço, é chamado de cognitive offloading (descarga cognitiva). A revisão de Risko e Gilbert explica que externalizar tarefas reduz a carga mental, mas também traz consequências para a forma como pensamos.
Além disso, um ensaio clínico randomizado de 2025 com 120 universitários mostrou que o grupo que usou ChatGPT sem limite como apoio de estudo teve pontuação menor no teste de retenção de conhecimento após 45 dias do que o grupo de estudo tradicional. Isso não é pesquisa sobre mahjong, então não prova o caso diretamente. Mas serve bem como alerta: “terceirizar a resposta não garante que o circuito interno que cria essa resposta vá crescer”.
É como chegar ao chefe final só olhando detonado e, de repente, o jogo aplicar uma prova escrita do tutorial. É mais ou menos isso.
6. O que significa “não consigo pegar primeiro, mas também não fico em último”?
Só esse sintoma não aponta uma única causa.
Há pelo menos quatro hipóteses possíveis.
- Defesa demais: você evita tanto o perigo que também abandona empurrões necessários para chegar ao 1º lugar.
- Problema na qualidade do ataque: você não perde o 1º pelo número de mãos ganhas, mas pelas escolhas de riichi, chamadas, valor e velocidade.
- Problema nas condições de colocação: no sul e no o-rasu, você não busca bem as condições para sair do 2º e chegar ao 1º.
- Só variação: sua estratégia não mudou, mas no curto prazo os primeiros lugares não vieram.
Então decidir na hora “sua taxa de último é baixa, você está defendendo demais” é fraco do ponto de vista de pesquisa.
7. Pela pesquisa, não dá para cravar “defesa demais”
Dados agregados têm um problema de identificação. Em termos simples, o mesmo resultado pode ter várias causas.
Por exemplo, uma taxa de 20% de primeiros lugares e 15% de últimos pode surgir porque:
- você defendeu demais e ficou preso em 2º e 3º;
- mãos de alto valor deram azar e não fecharam;
- você tem dificuldade só em disputas de condição no o-rasu;
- foi apenas variação em cerca de 100 partidas.
A própria Suphx quebra a ideia simples de que “defesa forte reduz primeiros lugares”. Ela teve baixa taxa de descarte que dá ponto e baixa taxa de 4º lugar, mas teve a maior taxa de 1º lugar da tabela comparativa.
Portanto, para saber se você está mesmo defendendo demais, é preciso olhar não só as taxas de colocação, mas também em quais situações você empurrou ou recuou.
8. Uma fase ruim de 100 partidas pode ser só ruído
Se assumirmos que a taxa real de 1º lugar é 25% e tratarmos cada hanchan como uma tentativa de Bernoulli independente, numa aproximação bem grosseira, a margem de erro de cerca de 95% fica assim.
| Número de hanchans | Margem de erro aproximada de 95% para taxa de 1º de 25% |
|---|---|
| 100 | cerca de ±8,5 pontos |
| 500 | cerca de ±3,8 pontos |
| 1000 | cerca de ±2,7 pontos |
Mesmo que sua taxa de 1º lugar seja 20% em 100 hanchans, isso por si só não prova que “a estratégia quebrou”.
Claro que o mahjong real não é independente e identicamente distribuído. Há adversários, ranque, regras e mudanças na sua própria força. A tabela acima não é um modelo rigoroso de Mahjong Soul. É só uma régua para sentir o quanto o resultado de curto prazo balança.
No mahjong, no instante em que você diz “100 partidas já bastam, né?”, a variância toca no seu ombro por trás.
9. Transforme a IA em professora de novo: pegue o motivo, não só a resposta
Se você quer usar IA para realmente ficar mais forte, tire a IA do papel de substituta e coloque-a de volta no papel de professora.
Um bom passo a passo é este.
- Decida sua escolha primeiro. Antes de olhar a IA, registre algo como “eu cortaria 5-sou”.
- Compare com as opções da IA. Não olhe só se bateu. Veja o tamanho da diferença.
- Peça o motivo em uma frase. Pergunte: “Por quê, em palavras que um aluno do ensino fundamental entenda?”
- Peça a condição inversa. Pergunte: “O que teria que mudar para o descarte oposto ser correto?”
- Classifique o erro. Eficiência de peças, defesa, empurrar ou recuar, valor da mão, chamadas, riichi, condição de colocação e assim por diante.
- Revise só o mesmo erro. Mais vale tapar o mesmo buraco que apareceu 3 vezes do que aprender 10 coisas novas.
Vale olhar com atenção especial as mãos em que você deu ponto, as mãos em que empurrou contra riichi, as mãos em que ficou em dúvida se chamava, as mãos em que sua decisão ficou muito longe da IA e as condições de colocação no sul e no o-rasu.
Mahjong Soul tem a MAKA, que analisa o registro da partida e mostra avaliações e conselhos. Esse tipo de revisão pós-partida funciona muito bem quando você usa para “achar seus padrões”, não para “roubar a resposta”.
10. Indicadores de desempenho que você deve checar
Para diagnosticar “não consigo pegar primeiro”, o mínimo que eu gostaria de ver é isto.
| Indicador | O que mostra |
|---|---|
| Taxa de 1º, 2º, 3º e 4º lugar | Em qual colocação seus resultados se concentram |
| Taxa de vitória de mão | Com que frequência você completa mãos |
| Taxa de descarte que dá ponto | Com que frequência você paga ponto aos outros |
| Taxa de riichi | Quanto você transforma tenpai fechado em ataque |
| Taxa de chamadas | Tendência de acelerar e montar yaku com chamadas |
| Pontos médios das mãos ganhas | A qualidade das vitórias, não só a quantidade |
| Dealer e não dealer | Se você aproveita o valor de ser dealer |
| Sul e o-rasu | Como você lida com condições de colocação |
Se possível, olhe também turno, número de shanten, qualidade da espera, valor da sua mão, riichi do adversário e decisões de empurrar ou recuar por colocação atual.
Quando chega nesse ponto, “ultimamente não pego primeiro” finalmente vira dado que dá para analisar.
11. IA em tempo real jogando por você é outro problema: use para revisar registros
IA para estudo e deixar uma ferramenta externa decidir durante a partida são coisas diferentes.
Nos avisos oficiais de Mahjong Soul, exemplos de trapaça incluem uso de ferramentas externas e atos que prejudicam a justiça do jogo. Isso pode levar à suspensão da conta.
Então a linha segura é simples.
Jogue a partida por conta própria. Depois que acabar, revise com o registro oficial, MAKA e ferramentas parecidas.
Se você deixa tudo para a IA e só sobe de ranque, no fim nasce um jogador avançado misterioso que diz: “Yaku? Pergunte à IA. Pontos? O servidor sabe.” Antes mesmo da pesquisa, a parte do jogo que cabia a você desaparece.
12. Resumo: empilhe dominós de 2%
O que a pesquisa sobre IA de mahjong ensina é mais discreto do que parece.
- Se 4 pessoas têm o mesmo nível, a referência da taxa de 1º lugar é 25%.
- Mesmo uma IA do nível da Suphx fica perto de 30% de primeiros lugares. Não é um mundo de “ganhar sempre”.
- Uma IA forte pode aumentar primeiros lugares e reduzir últimos ao mesmo tempo.
- Só “poucos primeiros + poucos últimos” não basta para diagnosticar defesa demais.
- Em cerca de 100 partidas, as taxas de colocação balançam bastante.
- Se você usa IA demais como máquina de respostas, talvez seu próprio critério de decisão não cresça.
- Pergunte à IA não só “o que corto?”, mas também “por quê?” e “o que teria que mudar para o contrário ser certo?”.
Nos níveis altos, o jogo é acumular diferenças de poucos pontos percentuais, não soltar golpes especiais chamativos.
Hoje também alguém guardou uma peça segura, alguém segurou uma chamada na hora certa e alguém calculou corretamente uma condição do o-rasu.
Dominó é discreto. Mas a tabela de rating lembra de tudo no final.
13. Referências
- Li, J. et al. (2020). Suphx: Mastering Mahjong with Deep Reinforcement Learning. arXiv:2003.13590. https://arxiv.org/abs/2003.13590
- Microsoft Research. Suphx: The World Best Mahjong AI. https://www.microsoft.com/en-us/research/project/suphx-mastering-mahjong-with-deep-reinforcement-learning/
- Microsoft Research Asia (2019). 微软超级麻将AI Suphx，破解非完美信息游戏. https://www.microsoft.com/en-us/research/articles/mahjong-ai-suphx/
- 雀魂. AIアシスト牌譜分析ツール「MAKA」ベータ版追加. https://mahjongsoul.com/news/254
- 雀魂. 不正行為について. https://mahjongsoul.com/news/24
- Risko, E. F., & Gilbert, S. J. (2016). Cognitive Offloading. Trends in Cognitive Sciences, 20(9), 676–688. https://doi.org/10.1016/j.tics.2016.07.002
- ChatGPT as a cognitive crutch: Evidence from a randomized controlled trial on knowledge retention (2025). Social Sciences & Humanities Open, 12, 102287. https://doi.org/10.1016/j.ssaho.2025.102287
