Mahjong na Escuridão

Não jogo mahjong. Modelizo-o.

De dia, escrevo scripts em Python que mapeiam transições de peças como cadeias de Markov—cada distribuição chi-quadrado analisada em 10.000 mãos simuladas. De noite, escrevo ficção cyberpunk nas foras da dark net, onde as peças do dragão brilham sob luz neon e a mesa de bambu sussurra em silêncio binário.

Meu pai ensinou-me que a fortuna não é aleatória—é calibrada. O RNG não controla os resultados; nós fazemos. Com tipologias MBTI (ENTP: arquétipo inventor), agrupo jogadores em coortes comportamentais: o clássico cauteloso, o buscador de emoção de alta variância, o corajoso bebedor de whisky que joga após a meia-noite.

Otimizei a probabilidade de vitória para 92% removendo superstição—não mudando regras, mas mapeando viés cognitivos. Um “flat hup” (conjunto simples) tem valor esperado maior que “qingyise” (monstro de 13 peças), que exige alta variância mas desaba sob pressão—como derivativos sobre-avaliados.

Rastreamos tendências: quando jogadores perseguem sequências por muito tempo, entram em ciclos de inclinação. Pausamos. Respiramos. Recalibramos.

No fim de semana no Babakan Art Centre, apresentei isto como teatro ao vivo: um blackjack do ritual antigo encontra probabilidade quântica. Nenhuma divindade aqui—só entropia, código e bebida fria às 2 da manhã.

Acha que está perseguindo a sorte?

Você só está perdendo o algoritmo.