这个“巫师的悖论”听起来玄乎，就是想搞个自动化脚本，模拟两个AI角色在高风险谈判中，如何根据对方的行动选择自己下一步的策略，实现一个经典的囚徒困境变体。为啥叫巫师？因为我给两个角色都套了个“预言术”的设定，让它们能在一定程度上“预知”对方的可能选择。
我为什么要折腾这玩意儿？
上上周六，我媳妇儿去她妈那儿了，我一个人在家闲得蛋疼。看到群里有个哥们儿吹牛逼说他的AI能稳赢各种策略游戏。我直接就不信邪了，决定自己撸一个能把自己绕进去的逻辑来恶心他一下。我一开始就想着，用Python写个简单的if/else嵌套不就行了？结果跑起来，半天不到就死循环了，俩虚拟的“绅士”在里面互相打架，谁也不服谁，机器CPU快干冒烟了。
第一次失败后，我知道if/else那套行不通了。这个悖论的核心在于，当A认为自己会赢的时候，B的“预言”却告诉它，如果A赢了，B就会输，所以B必须做能让A输的选择，但这样一来，A原本的胜利条件就不成立了。你品，你细品，这就是一团麻绳。我发现，我不能直接让它们去“预知”一个确定的结果，不然逻辑链直接锁死了。
从简单脚本到一锅浆糊的实操过程
我实践中最麻烦的是那个“预言术”的模拟。我琢磨了半天，决定走“土法炼钢”的路子。
- 第一步：定义规则。我直接在记事本里手写了十条核心博弈逻辑，跟写游戏说明书似的，粗糙得很，全是口语化的条件。谁让步、谁激进、背叛的代价是什么，我全是拍脑袋定的。
- 第二步：选择工具。我没用啥高大上的框架，直接就拿我那台老破台式机上的*跑的，方便。就用最基础的循环和对象来记录每一轮的决策数据。
- 第三步：调整“预言”。这步是核心。我没让AI“预知”对手的下一步动作，而是让它“预知”对手在上一轮动作后，根据它自己的策略库，可能做出的几种选择的概率分布。
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这个概率分布我就是随便瞎填的，根据我的心情和历史数据调整。比如，我设定如果上一轮它赢了，下一轮它继续选择激进策略的概率就从50%提到80%。这哪是AI，这根本就是一套复杂的赌徒心理学脚本！我给它加的这些“情绪”和“倾向性”，反而让它的决策不再是纯粹的理性计算，而是充满了变数，跟真人一个德行。
跑起来后的结果，我人傻了
我让它跑了大概一千轮。原本以为能看到一个清晰的、螺旋上升或下降的趋势，结果？数据出来完全是一坨屎。就像一根被狗啃过的线，毫无规律。它们俩的胜负比始终在49%和51%之间来回波动，永远无法拉开差距。
我研究了半天，才发现，当其中一个AI因为它的“预言”做出了一个看似最优，但实际与对方逻辑相悖的选择时，两个AI的决策频率和成功率反而会相互锁定在一个极其不健康的低效平衡点上。就像两个犟脾气的老头，谁也不让谁，谁也赢不了，但谁都觉得自己没输。
所以说，这个“巫师的悖论绅士游戏”完美实现了。它没能给我一个赢家，只给我了一个谁都赢不了，但谁都觉得自己在赢的僵局。实践记录就是：理论上解决不了的矛盾，实践中只会变成更僵硬的矛盾。现在这脚本还在我后台挂着，隔三差五跑一下，纯粹是为了看它还能不能再互相伤害出点新花样来，这比看那些流量电视剧有意思多了。我那哥们儿看后，也只能骂骂咧咧说我的脚本没有“职业精神”，但就是拿它没办法，