麻雀AI、役を保つ打牌は人間とほぼ同じ

この分析は意図的な切り分けに基づく。効率最善の打牌が確実に役の形を崩す局面のみを数えるため、形を保持する選択は効率では説明できない。その狭い範囲内で、パターンは用量反応的だ。混一色の花色比率0.7未満では、モデルの形保持選択の割合は一様サンプリング付近かやや上回る程度で、0.7超では一様の約1.7倍、0.8以上では約4倍になる。

点状況の結果は著者の予想と同じ方向だが、自ら課した留保が付く。観測された順位別の比率は混一色で1位の0.711から4位の0.812へ上昇するが、順位は手の質や効率最善打牌が選ばれる頻度とも相関する。点入力の反実仮想書き換えは入力変化を切り分けるが、実戦では起こらない点の組み合わせを含むため、著者は差分を外挿にすぎないと見なす。

鳴きの結果は、一途な染め手狙いという像を複雑にする。強い狙いの手でも別花色の牌を約4割鳴き、モデルの主花色の鳴き率は約45%で差は小さい。著者の解釈は、モデルが独立した役狙い戦略を発見したのではなく、教師ラベルから人間の習慣を主に受け継いだというものだ。自己対戦の和了役頻度は未計測のままで、効率ベースラインは点数価値・安全度・待ちの質を無視している。