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第490章 人工智能的本源（第3页）
（2）德州扑克AI（Libratus、Pluribus）：不完全信息博弈
?挑战：扑克游戏具有隐藏信息（对手的牌），与围棋等完全信息博弈不同。
?技术：
?博弈均衡计算（NashEquilibriumApproximation）：找到长期最优策略。
?逆向归纳推理（CounterfactualRegretMinimization，CFR）：动态调整策略，欺骗对手。
（3）自动驾驶：多智能体博弈
?挑战：无人车必须与其他车辆、行人、交通信号互动，决策必须权衡速度、安全性和效率。
?技术：
?合作博弈：多辆自动驾驶车共享信息，优化通行。
?非合作博弈：AI需要预测人类驾驶员行为，避免碰撞（如“礼让博弈”）。
（4）金融市场AI：博弈论优化交易策略
?挑战：高频交易（HFT）AI需要在不确定市场中竞争，预测对手行为。
?技术：
?零和博弈：股票市场中的竞争交易。
?强化学习+预测：AI通过历史数据学习市场行为，并实时调整交易策略。
（5）对抗性AI：GANs（生成对抗网络）
?挑战：训练AI生成高质量的假数据（如逼真的人脸图像）。
?技术：
?博弈建模：
?生成器（Generator）试图创造逼真的图像。
?判别器（Discriminator）试图分辨真假。
?零和博弈：双方不断进化，直到AI生成的图像足以骗过人类。
（6）网络安全：攻击vs.防御博弈
?挑战：AI需要应对黑客攻击，如自动检测恶意软件、网络入侵。
?技术：
?博弈建模：攻击者与防御者之间的动态对抗。
?强化学习：AI适应攻击模式并优化防御策略。
3.AI+博弈论的未来发展
1.更复杂的多智能体系统：AI需要在复杂现实环境中进行博弈，如智能城市、无人机编队等。
2.因果博弈（CausalGameTheory）：结合因果推理，让AI更好地理解“为什么做这个决策”。
3.自主AI博弈：AI可能会自己演化出博弈策略，甚至超越人类的策略设计能力。
总结
博弈论已经深度应用于AI，特别是在对抗性AI、强化学习、自动驾驶、金融交易、网络安全等领域。未来，AI将能在更复杂的博弈环境中实现更智能的自主决策，甚至可能发展出自主博弈智能体，影响社会的多个方面。
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