1.引言

华语日麻圈语境下的“科学麻将”出自突击东北著《科学化麻将》一书，此书的翻译是通称《79博客》的一部分。由于《79博客》至今仍是华语圈传播最广的日麻教程，“科学麻将”一词便也随之深入人心，几近成为正确打法的代名词。然而截至2021年出版的日麻书籍中，除了突氏的《科学化麻将》、《新科学化麻将》之外，再无一本标题中含有“科学”一词——看来在日语语境下，“科学麻将”竟是很边缘的词。那么当我们在汉语语境谈及“科学麻将”时，究竟谈的是什么的科学，以及科学的什么？

2.不科学的科学麻将

《科学化麻将》得称“科学”的基础是其使用了大量统计数据。巧的是《79博客》的另一部分，《beginner's luck》中，除了一些简单的枚数比较，我们很难看到什么数据和计算，整部教程依靠的基础是作者自己的风格和理解，这也是日麻战术书的常见体例，而通常我们一并称其为“科学麻将”。但是一旦某种打法依靠的基础是自己的风格和理解，又不能穷尽所有可能时，它必然不会属于科学的范畴。就好比围棋定式，纵然再怎么符合人类的棋理，也不免被AI大规模淘汰。而AI本身虽然是科学成果，但它们弈出的定式同样不可能得到严格证明，只能回归名为“棋理”的玄学。

麻将自然也有类似的“牌理[1]”，它是人的感觉，人的经验，人的语言，难以精确，难以证明。以图1为例，有这样一条牌理认为，应该先从下家的风牌，即南风开始打起，因为越晚打的牌越容易被碰，而根据被碰后距离自家下次摸牌的远近，碰牌家是上家时对自家最有利，是下家时对自家最不利。这条牌理逻辑清晰，推论简明，这牌又是配牌第一打，完全不涉及其他要素，对人来讲极易掌握，极易接受，没有副作用，不会学歪。但由于各个选择之间的差距太过微小，手牌距离收益的路又太过漫长，以致于统计数据或基于统计的模拟无力处理滔天的波动，难以得出有效的结果。也就是说，这个牌理既无法证明也无法证伪——尽管它看上去有理有据，但本质上和萨满信仰没什么区别。

人类一思考，上帝就发笑。事实上诸如“立3过7”之类的，看上去更加有理有据的牌理已经由统计数据推翻了[2]。人总是会有所忽略，而牌友们对麻将又不可能有科研级别的谨慎，这些个人经验总结出的牌理、口诀，哪怕经过集体研究，即使当下看着再像回事，也难保不错得离谱。同时，这些牌理虽然我们学习、接纳，照着样去对局，但这就好像前AI时代人们学围棋棋理口诀一样，我们学的永远是人类模糊的经验，这些经验没有实验手段，没有足够的证据支撑，甚至有时候所指不明、适用范围暧昧。因此，牌理不是通过科学方法得出的理论。

现有统计数据的体量也说明了这一点。图2是《新科学化麻将》的目录，可以看到除了第1、2节讲的是牌效率的最后阶段，先制立直判断外，剩下的内容全部属于攻守判断的范畴。《统计学的麻将战术》的内容类似，只多了弃和时的放铳率的内容。这些内容完全不牵扯具体牌形，全是抽象的模型，不会告诉我们翼形、跳一形，或着图1那样的牌怎么打期望高。从这个意义上讲，听牌以前的牌效率，大家打的都是“玄学麻将”[3]。在另一方面，统计数据对场况判断的范畴也几乎无有涉猎。仅考虑all last的点差组合，也能分出二三十种类别，要把这些搞得像现在的攻守判断一样清楚，那至少需要二十倍于图2的内容。可以说，些微的统计数据根本撑不起一个基于数据的打牌体系，实际上没有什么“数据流”，大家都是“感觉流”。

3.不科学的统计数据

统计数据虽不全面，但是否能说至少在攻守判断范畴内我们能打“科学麻将”呢？很可惜，从科学的方法论出发，我们难以给出肯定的回答。即使没有受够统计学训练，相信大家也听说过诸如吃冰激凌导致溺水、美国海军死亡率低于纽约市民之类的段子，数据会骗人，不是把数字堆在一起排排队就叫统计学。比数据更重要的是合理的解释，解释不到位的数据比题图中的金字塔高明的有限。而无论是《统计学的麻将战术》还是《新科学化麻将》，在这方面虽不至于有意忽略，但也是强调不足的。再加之翻译损失的语义，大部分读者对于这些数据都有或多或少的误解，以至于战术手段出现偏差。具体来说，现有的统计在方法上存在如下问题。

试做如下思想实验。玩家群体A先制只立8枚残两面1469，统计这个群体的两面和率得出x翻a巡即立好于默听；玩家群体B先制什么两面都立，统计这个群体的两面和率得出x翻b巡即立好于默听。易见a>b。也就是保守样本统计出了激进策略，而激进样本统计出了保守策略。出现这一现象是因为统计没有区分两面的种类，而只选最好的两面立直，相当于玩家手动帮统计筛掉了不太好的部分，数据自然更激进。如今的数据区分两面的种类是容易的，但总有些难以筛选的项目，比如“我感觉他慢”、“我感觉他虽然是一副露但听了”，这些项目很难转化成精确的筛选条件。

统计学麻将常常被戏称为通通立麻将，这其中有多大程度是受到凤凰玩家规避了一些不利局面，导致统计结果偏激进的影响，值得思考。这些统计没有给出更细的条件，每位凤凰的打法又是一个个黑箱，对“不利局面”的判断也各不相同，即使去筛选，应该采取谁的标准？事实上，上述两本书中的条件设定本就有颇为随意之处，对好形、先制、默听等概念的定义并没有什么特别合理的依据，书中也缺乏关于采取那种定义的论述，不免有诉诸主观情感的嫌疑。另一方面，作为读者我们如何判断书中的结论在何时适用？学习者正是因为没有凤凰的判断能力才需要学习，但没有凤凰的判断能力又难以准确使用书中结论，真是进退两难。当然，凤凰们也许凭经验可以判断书中的内容至少在方向上大体无误，上述所谓保守策略的影响不会大到影响大致结论的地步。但一旦凭借经验，就又难免滑向主观，加之凤凰的打法本来也受这些统计的薰陶，这下更是有了循环论证的危险。

如上，我们知道了即使有统计数据支撑，“科学麻将”也不那么科学。了解这些问题之后，如果还看愿意相信统计数据，那这种相信，也只能算是信仰了。褪去了科学光环，我们终于可以来聊聊怎么使用这些数据了。

4.数据的使用方法

一、注意条件

一如前文提到的，不同作者的统计样本不同，对好形、先制、默听等概念的定义不同。使用数据之前我们首先要确认的就是他们设定的这些筛选条件，而平时群内交流时通常会忽略这一点。更尴尬的是，有时候作者并不会明确写明所有条件，进一步加大了读者的误会。此前就有读者质疑过《统计学的麻将战术》和《新科学化麻将》中的数据不一致，为此突击东北还专门撰文回答[4]。以先制两面立直为例，首先《统》的数据来源于2015年止的凤南对局，而《新》的数据来源于2017年后的凤南对局。这两段时期的总体风格在某些项目上有显著差异。同时，《新》中的诸多表格中的数字，并未直接来自上述统计，而是来自基于统计的模拟。其次，《统》中未区别数牌种类，而《新》中仅选取了两面2558为代表；《统》定义先制为他家未立直，而《新》定义先制为他家未立直且未副露；《统》中未考虑一发、里宝、赤等小项，而《新》考虑到了。以上区别共同作用，导致《新》中的数据显得比《统》更激进了。类似的不一致在每个项目上都存在，读者需随时注意，在实际使用中自己遇到的局面和数据中设定的条件有多少出入，偏离了“平均”多少。

二、牢记比较

麻将是选择的游戏，仅仅知道一种打法的期望是没法做决策的——即立好，可有没有更好的呢？有时候选项又不限于两种——即立比默听好，可是不是还有更好的呢？以有役愚形立直为例，图3是《统》给出的即立和默听的局收支，注意第一行愚形nomi没有默听的数值，因为nomi不存在有役默听。如此一来，第一行的数字就失去了比较的对象，我们即使看到这些数字，也没法用来决策，因为不知道真的选择无役默听时的期望是怎样的。书中后文也确实提到了比较差的愚形nomi应当选择默听，但这只是作者的理解，并未给出数据。其余的愚形虽然给出了立直和默听两方的数据，但读者在实际运用时，切记不要忽略还有诸如默听等改、直接拒听等选项，不要看到立直高就选了立直，遗忘了其他可能。有时候，我们要比较的对象不在同一张表上，比如存在多种听牌选择时，此时需要查阅复数表格才能得到参考。

三、警惕局收支

局收支是统计数据中最重要的指标。一切攻守判断比较的就是局收支。通常认为平场各选择的优劣基本同局收支的优劣一致。然而在类天凤规则中，不说局收支假设的绝对平场，就连相对的平场，从东一局开始就有些崎岖了。图4展示了东一0本场子家听半筋非现物4枚残坎5追立8000点和有役默听5200点的各项数据的差值（使用nisi作hosimyu4模拟，凤南七段pt设置）。可以看到立直的局收支一直领先到12巡，但pt收支从一开始就不如默听了。其原因在于天凤的pt只与顺位相关，并且各顺位的间距不平均。细看顺位分布，能够发现立直很大程度只是把2位变成1位，却把23位变成了4位。如果说在实战能出现的最平的平场，局收支都要减500点才能应用的话[5]，那这个指标的价值还有多少呢？这是需要此后的研究反思的。而在实际使用中，我们又发现给局收支加多少修正又只能依靠读者自身的水平，这也说明了统计数据终归只能是辅助。

5.结语

至此，我们指出了人类的经验总结出的牌理不能称为“科学麻将”，意图通过统计学方法研究麻将的尝试也不怎么“科学”。而从学习的角度上讲，统计数据更像是工具书而非教科书。我们不能完全依靠数据构建打法，使用数据时要辨明可能导致数据和实际情况偏差的原因。而要做到这一点，还是需要不断实战与总结。没有科学手段铺出捷径，那就只能靠传统方法一点一滴打磨。如果说还有什么是科学的，至少，我们应该保持科学的麻将观，尊敬概率，相信随机，少谈流势，多讲逻辑。

注

[1] 指类比于棋理的牌理，不是天凤牌理的牌理。

[2] https://t.bilibili.com/569798283076947104

[3] 现在网上有不下三种“一人麻将计算器”类程序能给出高向听时各选择的局收支期望，但顾名思义，它们通常不能考虑到副露影向、不同牌的荣和率和存量的不同、他家动向的影响等要素，指导作用有限。

[4] http://hobbyjapan.co.jp/mahjong/explanation.html

[5] 当然，先制和弃和时，局收支和pt收支的不一致没有这么严重。