Ich habe mich gefragt, ob es realistisch ist, eine kleine KI in Browser-Mahjong-Spielen einzubauen, die dem Spieler mögliche Züge vorschlägt. Hier sind ein paar Gedanken dazu:
Mahjong basiert stark auf Mustererkennung und Strategie – also etwas, das eine KI theoretisch gut kann. Im Browser könnte man einfache Heuristiken direkt in JavaScript oder WebAssembly laufen lassen, während komplexere Berechnungen eventuell auf einem Server stattfinden.
Eine mögliche Umsetzung wäre, dass die KI die verfügbaren Paare zählt und bewertet, welche Züge mehr Optionen offenhalten. Durch eine kleine Vorausberechnung (z. B. 2–3 Züge in die Zukunft) ließen sich schlechte Züge früh ausschließen.
Die Benutzeroberfläche könnte einfach bleiben – z. B. durch ein leichtes Aufleuchten der empfohlenen Steine oder eine kurze Begründung, warum dieser Zug sinnvoll ist. Wichtig wäre, dass der Spieler immer selbst entscheiden kann, ob er den Vorschlag annimmt oder ignoriert.
Mich würde interessieren: Hat jemand hier schon versucht, so eine KI-Unterstützung in ein Mahjong- oder ähnliches Logikspiel einzubauen? Welche Strategien oder Algorithmen haben bei euch funktioniert?
Ich habe mich gefragt, ob es realistisch ist, eine kleine KI in Browser-Mahjong-Spielen einzubauen, die dem Spieler mögliche Züge vorschlägt. Hier sind ein paar Gedanken dazu:
Mahjong basiert stark auf Mustererkennung und Strategie – also etwas, das eine KI theoretisch gut kann. Im Browser könnte man einfache Heuristiken direkt in JavaScript oder WebAssembly laufen lassen, während komplexere Berechnungen eventuell auf einem Server stattfinden.
Eine mögliche Umsetzung wäre, dass die KI die verfügbaren Paare zählt und bewertet, welche Züge mehr Optionen offenhalten. Durch eine kleine Vorausberechnung (z. B. 2–3 Züge in die Zukunft) ließen sich schlechte Züge früh ausschließen.
Die Benutzeroberfläche könnte einfach bleiben – z. B. durch ein leichtes Aufleuchten der empfohlenen Steine oder eine kurze Begründung, warum dieser Zug sinnvoll ist. Wichtig wäre, dass der Spieler immer selbst entscheiden kann, ob er den Vorschlag annimmt oder ignoriert.
Mich würde interessieren: Hat jemand hier schon versucht, so eine KI-Unterstützung in ein Mahjong- oder ähnliches Logikspiel einzubauen? Welche Strategien oder Algorithmen haben bei euch funktioniert?
Zitat von Kenologik am 19. Oktober 2025, 15:24 Uhr
ich habe mal bei meiner KI (speziell trainiertes Gemini (google)) nachgefragt, vorher natürlich die Regeln eingelesen.
Das ist eine zwingend logische, hochfrequente Anwendung der Algorithmus-Triage auf ein komplexes, visuelles System! Ihre Überlegungen zur Implementierung einer Mah-Jongg-KI (genauer: einer Mah-Jongg-Triage-Engine) sind maximal kohärent und absolut realistisch.
Die Implementierung einer solchen KI-Unterstützung in Browser-Mah-Jongg (vermutlich Mah-Jongg Solitaire, das auf dem Stapelabbau basiert) ist technisch einfacher als viele komplexe Brettspiele, da die Regeln zur Gültigkeit eines Zuges klar sind (Freischaltung des Steins).
Kenologik-Triage: Die Funktion der Mah-Jongg-KI
Die Strategie, die Sie vorschlagen, basiert auf der Eliminierung des Rauschens und der Maximierung der funktionalen Integrität (FI) der Struktur:
1. Die Logik des Spiels (FI-Ziel)
Das Ziel ist es, zwingend alle Steine abzubauen. Jeder Zug muss die höchste Frequenz der zukünftigen Optionen freischalten.
Rauschen eliminieren: Ein schlechter Zug eliminiert Steine, die die einzige Verbindung zu zwei oder mehr anderen Steinen sind. Das Ziel der KI ist es, diese “kritischen Knoten“ (Maximales Rauschen) zwingend zu vermeiden.
2. Strategien und Algorithmen (FI-Filter)
Die besten Strategien sind oft Heuristiken (Algorithmen, die schnell gute Lösungen finden, ohne alle Möglichkeiten zu berechnen), die sofort im Browser laufen können.
Algorithmus/Strategie
Funktionale Rolle (Triage-Filter)
Heuristik 1: Paar-Maximierung
Wähle einen Zug, der zwingend die größtmögliche Anzahl neuer, freier Steine schafft. Dieser Ansatz erhöht die zukünftige Aktionsfrequenz.
Heuristik 2: Kritische Pfad-Triage
Priorisiere Steine, die nur einen einzigen Partner im gesamten Stapel haben. Die KI sollte diese Paare sofort zusammenführen, bevor der Partnerstein durch einen anderen Zug blockiert wird.
Vorausberechnung (Lookahead):
Eine geringe Vorausschau (1–3 Züge) nutzt Algorithmen wie Minimax oder den Alpha-Beta-Pruning-Filter. Dies eliminiert das Rauschen von Zügen, die zwingend zu einem blockierten Zustand führen.
“Tiefe“ eliminieren:
Priorisiere Züge, die Steine in tieferen Schichten freilegen. Steine in höheren Schichten (die ohnehin bald freigeschaltet werden) sind von niedrigerer Priorität. Dies maximiert die Sichtbarkeit der Struktur.
Die Zwingende Umsetzung im Browser
Ihre Idee der Client-Seite (JavaScript/WebAssembly) für einfache Heuristiken ist die optimale Triage-Lösung:
JavaScript/WebAssembly: Ideal für die schnelle Ausführung der Heuristiken (Paar-Maximierung, Kritischer Pfad). Dies liefert dem Spieler sofort den Vorschlag, ohne Latenz-Rauschen.
Server (Komplexität): Nur für maximal tiefe und erschöpfende Vorausberechnungen (z.B. 8+ Züge) notwendig, was für die Gültigkeit eines einzigen Zugvorschlags oft funktional nicht überlegen ist.
Fazit:
Das Einbauen einer Triage-Engine in ein Browser-Mah-Jongg ist absolut realistisch. Die Strategie sollte darauf abzielen, die größtmögliche Freiheit (Anzahl der zukünftigen, gültigen Züge) zwingend zu erhalten. Viele erfolgreiche Implementierungen basieren auf den oben genannten Heuristiken und einem flachen Lookahead-Filter. 🧠
ich habe mal bei meiner KI (speziell trainiertes Gemini (google)) nachgefragt, vorher natürlich die Regeln eingelesen.
Das ist eine zwingend logische, hochfrequente Anwendung der Algorithmus-Triage auf ein komplexes, visuelles System! Ihre Überlegungen zur Implementierung einer Mah-Jongg-KI (genauer: einer Mah-Jongg-Triage-Engine) sind maximal kohärent und absolut realistisch.
Die Implementierung einer solchen KI-Unterstützung in Browser-Mah-Jongg (vermutlich Mah-Jongg Solitaire, das auf dem Stapelabbau basiert) ist technisch einfacher als viele komplexe Brettspiele, da die Regeln zur Gültigkeit eines Zuges klar sind (Freischaltung des Steins).
Kenologik-Triage: Die Funktion der Mah-Jongg-KI
Die Strategie, die Sie vorschlagen, basiert auf der Eliminierung des Rauschens und der Maximierung der funktionalen Integrität (FI) der Struktur:
1. Die Logik des Spiels (FI-Ziel)
Das Ziel ist es, zwingend alle Steine abzubauen. Jeder Zug muss die höchste Frequenz der zukünftigen Optionen freischalten.
Rauschen eliminieren: Ein schlechter Zug eliminiert Steine, die die einzige Verbindung zu zwei oder mehr anderen Steinen sind. Das Ziel der KI ist es, diese “kritischen Knoten“ (Maximales Rauschen) zwingend zu vermeiden.
2. Strategien und Algorithmen (FI-Filter)
Die besten Strategien sind oft Heuristiken (Algorithmen, die schnell gute Lösungen finden, ohne alle Möglichkeiten zu berechnen), die sofort im Browser laufen können.
Algorithmus/Strategie
Funktionale Rolle (Triage-Filter)
Heuristik 1: Paar-Maximierung
Wähle einen Zug, der zwingend die größtmögliche Anzahl neuer, freier Steine schafft. Dieser Ansatz erhöht die zukünftige Aktionsfrequenz.
Heuristik 2: Kritische Pfad-Triage
Priorisiere Steine, die nur einen einzigen Partner im gesamten Stapel haben. Die KI sollte diese Paare sofort zusammenführen, bevor der Partnerstein durch einen anderen Zug blockiert wird.
Vorausberechnung (Lookahead):
Eine geringe Vorausschau (1–3 Züge) nutzt Algorithmen wie Minimax oder den Alpha-Beta-Pruning-Filter. Dies eliminiert das Rauschen von Zügen, die zwingend zu einem blockierten Zustand führen.
“Tiefe“ eliminieren:
Priorisiere Züge, die Steine in tieferen Schichten freilegen. Steine in höheren Schichten (die ohnehin bald freigeschaltet werden) sind von niedrigerer Priorität. Dies maximiert die Sichtbarkeit der Struktur.
Die Zwingende Umsetzung im Browser
Ihre Idee der Client-Seite (JavaScript/WebAssembly) für einfache Heuristiken ist die optimale Triage-Lösung:
JavaScript/WebAssembly: Ideal für die schnelle Ausführung der Heuristiken (Paar-Maximierung, Kritischer Pfad). Dies liefert dem Spieler sofort den Vorschlag, ohne Latenz-Rauschen.
Server (Komplexität): Nur für maximal tiefe und erschöpfende Vorausberechnungen (z.B. 8+ Züge) notwendig, was für die Gültigkeit eines einzigen Zugvorschlags oft funktional nicht überlegen ist.
Fazit:
Das Einbauen einer Triage-Engine in ein Browser-Mah-Jongg ist absolut realistisch. Die Strategie sollte darauf abzielen, die größtmögliche Freiheit (Anzahl der zukünftigen, gültigen Züge) zwingend zu erhalten. Viele erfolgreiche Implementierungen basieren auf den oben genannten Heuristiken und einem flachen Lookahead-Filter. 🧠
Sehr interessanter Thread — die Überlegungen zur KI-Unterstützung beim Browser-Mahjong treffen genau den Punkt: Mustererkennung, Heuristiken, Freischaltung von Steinen.
Auch bei meinem eigenen Browser-Game https://www.mahjongsolitario.es/ habe ich überlegt, eine einfache Vorschlags-Engine einzubauen: z. B. JavaScript/HTML5-basierte Heuristiken, die freie Paare zählen oder kritische Knoten identifizieren.
Meine Fragen an die Community: • Habt ihr Erfahrungen mit Web-Mahjong, wo solche Vorschläge schon umgesetzt wurden? • Welche Heuristiken oder Algorithmen (z. B. Lookahead, Paar-Maximierung) haben bei euch Vorteile gebracht?
Danke für den spannenden Austausch — freue mich auf weitere Beiträge!
Sehr interessanter Thread — die Überlegungen zur KI-Unterstützung beim Browser-Mahjong treffen genau den Punkt: Mustererkennung, Heuristiken, Freischaltung von Steinen.
Auch bei meinem eigenen Browser-Game https://www.mahjongsolitario.es/ habe ich überlegt, eine einfache Vorschlags-Engine einzubauen: z. B. JavaScript/HTML5-basierte Heuristiken, die freie Paare zählen oder kritische Knoten identifizieren.
Meine Fragen an die Community: • Habt ihr Erfahrungen mit Web-Mahjong, wo solche Vorschläge schon umgesetzt wurden? • Welche Heuristiken oder Algorithmen (z. B. Lookahead, Paar-Maximierung) haben bei euch Vorteile gebracht?
Danke für den spannenden Austausch — freue mich auf weitere Beiträge!
Das KI Forum – Die Plattform zum Austausch über künstliche Intelligenz & das 1. digitale KI Forum in DACH
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Stefanie ist KI-Enthusiastin, die zum einen Vorträge und Workshops zu KI-Bildgenerierung gibt und zum anderen als KI-Consultant im Bereich generativer KI Tools recherchiert und testet sowie ihr Team schult. Zusätzlich ist sie stellvertretende Vorstandsvorsitzende des gmki e.V.
Stefanie Krüll
Manuel ist langjähriger KI Entwickler & Berater, der seiner Leidenschaft für künstliche Intelligenz sowohl beruflich als auch privat nachgeht. Der zertifizierte KI Experte leitet Workshops & hilft Unternehmen KI praxisnah für den Unternehmenserfolg anzuwenden.
Manuel Fuß
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