后面（）内的内容会结合一些机器学习或深度学习的术语，因为人脑对于复杂抽象概念的理解和决策，其实本质上就是一种基于神经网络的决策（类似于深度学习）。
五子棋或者更简单的3X3棋盘连线游戏，所有的状态和策略都是可以枚举的。即使是复杂的象棋，或者是更复杂的围棋，都属于“完全信息博弈”，只要计算能力够强，这些问题的最优解都是可以通过完全穷举来证明是唯一的（只是现在的设备和算法做不到围棋的完全穷举）。所以科学下棋，就是寻找最优解的下棋方式。
不过麻将牌就跟其他的牌类游戏一样，因为发牌的随机因素，以及和牌有大有小，使得概率论和期望分析加入了最优解的寻求。即使不考虑对手水平的变化，因为麻将游戏的参数太多，自己的摸到关键牌、和牌概率与收益期望，对手可能的进攻进展，对手和牌所导致的损失，都是决定最优解的因素。而且，如很多大佬所言，对手的水平，会导致完全相同的场况和出牌顺序，对于自己的最优解也会出现不同。更让麻将牌手困惑的是，最优解并不意味着“一定会赢的解“。通过结果对于打法是否正确的反馈，特别是一次抉择的结果的反馈，时常充满着欺骗性。
所以，即使是再优秀的麻将选手，也没办法给你一个明确的可以直接拿来用的”出牌公式“，使得他总是按照公式在出牌。因此麻将的一种魅力，就是最优解的”不可获取“性，高手总能尽可能多的选择最高取胜概率或期望的抉择。但这种抉择的方式，基于了非常多的条件参数，高手在抉择之前也不知道用了什么样的加权、或者线性、非线性的处理方式（是不是很像深度学习？？其实是一回事），然后就一下子得出了他的抉择。这种做出最优抉择的能力，高手们总喜欢称其为牌感，这种牌感源于高手大量的实践经验与反馈、书籍与文章阅读、牌手间的打法交流与分析（是不是感觉很像做科研）才可以获取的。这当中，高手会将一些相对确定、浅显的经验、原理与方法总结成可以用自然或数学语言描述的内容，并将其进行推广教学，这就是科学麻将。按照目前的麻将发展情况，科学麻将暂时无法解释所有的麻将原理，甚至无法一般化的解释麻将好手真实的头脑想法或抉择理由（其实很多时候他们也未必按照它们讲的若干条来操作）。但是科学麻将原理对于很多初学麻将的新手（天凤麻雀凤凰以下），都是利大于弊的，带着批判和思考来学习这些原理，对于快速脱萌，走向高手行列具有重大的意义。所以，科学麻将普遍认为每一手的最优解存在，但现在的科学麻将的发展水平，暂时无法对每一手操作都给予确定的具有明确解释的答案。
然后说一说各个高手以及老玩家所谓的失误与牌风之间的关系。
值得一提的是，并不是所有的老手都是高手，老手一般不会太“菜”，但也有很多水平到了一个阶层就停滞不前的牌手。因为他们带着一些“自信”、“偏见”或者“执念”来面对他们在实战中遇到的各种场况、操作和反馈结果，客观上导致他们头脑中的”抉择体系“出现了偏差。比如说他们会坚持一些自己觉得”痛快“但不是最优的风格，或觉得自己的一些失利更多的因为运气而不是操作失误，等等。（这可以对应深度学习模型里所谓的神经网络收敛到了一个不太好的解，这往往是网络结构问题或者训练数据质量问题）。所以，老手未必是“高手”，“高手”也未必每一手都是最优解。我们的抉择正确与否，难以计算，不能通过结果来判定，问“高手”也不一定能百分之百获得唯一 正确的解。对，这既是麻将的魅力。
对于这些各种老手、高手鱼龙混杂的大环境，到底是牌风还是操作失误，个人认为没有必要纠结这个概念。对于任何学习麻将和进行麻将实践的人来说，如果可以通过一些合理的原理明显得出操作的“不合理性”，如听牌时“感觉对碰容易和从而放弃两头的好型”，选择枚数更少的听牌方式，一般都可认为是失误。否则，牌风与失误来解释这些操作，都是没有问题的，“比如坎张和对碰哪一个更好”，“到底应该单骑河里没有的东风还是河里现了一个的北风”，在很多情况下，都没有一个绝对正确的答案。
因此，麻将的最优解是大体存在的，可是即使是高手，也会为哪个是最优解进行争论，所以最优解就在眼前，但是在一些比较“纠结”的例子里，没人敢说一定哪个是对的。
也许以后 ，计算机终将可以通过大量的数据更加精确的完成计算和估计，获得最优解。
也许某些读者天赋异禀，而且非常善于理智的总结自己的每一局的结果与得失，从而成为高手。其实大多数的高手，就是善于批判和学习前人的知识，并且更好的领悟自己在牌局中的结果。
但是，短期内，在人类有限的思考速度和时间、有限的对局时间和经验积累、同时又时常失去理性和理智的情况下，从“高手”的书籍、文章、或者牌谱指点等方面寻求帮助，虽然也不一定能获取的到特定问题的最优解，但还是可以大大的减少学习与提高过程中所走的弯路。有时候 ，利用这些科学麻将的方法，即使无法获得唯一的最优解，也可以获得较好的解，排除一些明显不好的解。
麻将是一门国粹、一种概率游戏、一种博弈对战。为了帮助各位牌友，特别是萌新牌友，排除一些简单的错误打法，走向通往麻将高手之路的正轨，欢迎来收听我的Live：科学打麻将：如何用数学知识提高和牌率？，6月6日晚上八点，我们不见不散
例二:色牌中的条子、筒子、万字各有三十六张，有人做条子一色博彩问答，但条子已亮出二十一张(其中包括欲做“清一色”者所亮出的牌张)，自己手中有六张，共计二十七张，还有九张未露面，按照牌的概率推测，尾部牌墙中至少有三张以上的条子，余二家可能有条子顺子或暗坎，那么剩下的条子就只有六至三张了。由此得出结论，那家做条子“清一色”的可能性很小，他很可能改变牌型。
④如对家先切一后舍二或先切九后舍八博彩问答，谨防他要三、六或四、七牌。