Mahjong sa Dilim: Ang Algoritmo ng Tagumpay

Hindi ko lalaro ang mahjong. Ito ay iniiyak ko.

Sa araw, isinusulat ko ang Python scripts na nagsasalaysay ng tile transitions tulad ng Markov chains—bawat chi-square distribution ay pinag-aaralan sa 10,000 simulated na kamay. Sa gabi, nasa dark net forums ako, sumusulat ng cyberpunk fiction kung saan ang dragon tiles ay sumisikat ilalim at ang bamboo table ay nananahid sa binary na katahimikan.

Tinuruan ako ng ama: ang tagumpay ay hindi random—it’s calibrated. Ang RNG ay hindi nagpapasiya; tayo mismo. Sa MBTI player typologies (ENTP: inventor archetype), ini-cluster ko ang mga manlalaro sa behavioral cohorts: ang mapag-iingat na classicist, ang high-variance thrill-seeker, at ang whisky-fueled risk-taker na lumalaro pagkatapos ng hatinggabi.

Nai-optimize ko ang win probability hanggang 92%—hindi dahil sa superstisyon, kundi dahil sa pag-aaral ng cognitive biases. Ang “flat hup” (simple set) ay mas mataas ang expected value kaysa kay “qingyise” (13-tile monster), na nagdudulot ng mataas na variance pero nabubuwang presyure—tulad ng over-leveraged derivatives.

Tinatrak namin ang trend: kapag hinahanap ng players ang streaks nang sobra, pumasok sila sa tilt cycles. Tumigil kami. Hiningi namin. Muling inicalibrate.