老虎機數學入門 PART Ⅰ

對於想入門的機率工程師,可以先找一個簡單的遊戲並算出期望值,本篇將示範如何計算一個簡單的老虎機遊戲,有興趣的讀者可以跟著下面的內容試試看

老虎機數學入門 PART Ⅰ
Photo by Lee Thomas / Unsplash

示範遊戲介紹

  • 視窗大小:3橫列 X 5轉輪
  • 押線數:通常一個老虎機遊戲可以選擇一次要押幾條線,並且會提供連線表,但除了一些含有特殊規則的遊戲,大多遊戲計算多條連線跟計算一條連線的期望值都是一樣的,所以我們就算一條線就好
  • 獎勵方式:
    • K, Q, J, 10, 9:出現在所有轉輪,相同圖案由左至右連線時可依照賠率表得到獎勵
    • WILD (W):可以取代除了SCATTER以外的任何圖案,只出現在第2,3,4,5轉輪
    • SCATTER (S):由視窗上的出現個數依照賠率表X押線數得到獎勵,只出現在第2,3,4轉輪
轉輪表
賠率表

如何算出機率

  • 依照轉輪表的內容統計出下面三個表格,用到的公式有《COUNTIF》
  • 列出每一種可能得分的組合
  • 分別計算每一個得分組合的出現次數 = 五個轉輪分別出現圖案的次數相乘,用到的公式有《PRODUCT》《VLOOKUP》
  • 計算出現機率 = 出現次數 / 所有可能總數

如何算出期望值

  • 機率乘上賠率表對應的得分數就可以得到該組合的期望值
  • 當算出所有連線組合的期望值之後,把全部期望值加總起來,就是這個遊戲的總期望值啦~ 用到的公式有《SUM》

~大家都算對了嗎?~

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AI 與負責任博弈

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在當今的數位博弈時代,AI 已經慢慢開始帶來一些影響,例如AI可以把客製化遊戲推薦做到最佳自動化,為玩家帶來前所未有的沉浸式體驗。然而,在這項強大技術的光環之下,一個深刻的道德悖論正在浮現。 同一套用於最大化玩家參與度的演算法,也被宣傳為保護弱勢玩家、促進負責任博弈 (Responsible Gaming, RG) 的工具。這引出了一個關鍵問題:當一項技術的設計初衷是為了讓玩家持續遊玩時,它能否真正有效地保護他們免於傷害?本文將深入探討人工智慧在負責任博弈中的雙重角色,剖析其作為數位守護者的巨大潛力,同時揭示其背後潛藏的利益衝突與道德困境。 第一部分:AI 的承諾——新一代的數位守護者 傳統的負責任博弈措施多為被動式,依賴玩家的自覺,例如自行設定存款上限或申請自我排除。然而,AI 的出現徹底改變了這一模式,將玩家保護從被動回應轉變為主動預防。 數據驅動的早期預警系統 AI 的核心優勢在於其處理和分析海量玩家數據的能力。每一筆存款、每一次下注、每一次點擊以及遊戲時長,都成為 AI 演算法的分析對象。透過機器學習模型,AI 能夠識別與問題博弈相關的特定行為模式或「傷害指標」。

By 根博之樂