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　　「在完整信息博弈中，计算机可以在决策树中进行分析，」CMU 教授 Tuomas Sandholm 解释道，他与自己的博士生 Noam Brown 共同开发了 Libratus 系统。在国际象棋和围棋中，人工智能可以通过预测所有未来步骤的胜率来思考自己的下一步。「然而在不完整信息博弈中，事情就变得复杂起来了，你不知道对面手握什么底牌，」Sandholm 解释道。「这意味着你不能在决策树的架构下选择下一步了。而且，你也不知道发牌员在 flop、turn 和 river 上发出的下一张牌是什么。」

　　不完整信息博弈早已被证明是难以攻克的计算机难题。对此，CMU 的人工智能研究者们专注于信息集（Tuomas Sandholm，2010），通过同时思考未知和已知变量各种可能状态的方式来进行预测。这需要强大的计算能力。「德州扑克有 10 的 160 次方个信息集，还有 10 的 165 次方个游戏树节点，」Sandholm 说道。这意味着牌局的可能性大于宇宙中所有原子的数量（目前可观测宇宙约有 10 的 75 次方个原子）。「而且即使宇宙中的每个原子是一个宇宙，所有原子的数量也无法与牌局的可能性数量相比。」

　　但 Sandholm 很快指出，玩法传统并不代表安全。「这个扑克程序，以及一年半之前的 Claudico 程序，它们都想出了新花招。他们会玩出一些有经验的扑克玩家会认为很糟糕的玩法。」比如说，在一手扑克的第一轮，limping（注：在 Pre-Flop 只有跟注盲注而没有加注）表示你跟注对手，即用最小数量的钱继续玩一手。所有的扑克书上都说这是一种糟糕的玩法，但 CMU 的扑克 bot 有 7% 到 16% 的时间会选择 limping。

　　尽管深蓝和 AlphaGo 的胜利点燃了公众的想象，但能解决完美信息博弈的系统的应用范围还很有限。Sandholm 说：「大多数真实世界的交互都包含了多方信息和不完整的信息。」在这些类型的任务中打造一个能够超越人类的系统「从人工智能的角度来看要重要得多，从而让整个世界变得更好。」AlphaGo 的创造者也已经将目光投向了不完全信息博弈（imperfect-information games），比如无限制扑克游戏和《星际争霸 II》。

　　Sandholm 见过类似他的团队所打造的这种系统被用于自动谈判或讨价还价，比如在一项复杂的交易之中作为消费者或企业的代表。这样的系统也可以在网络安全领域有所作为，可以帮助优化一个网络针对黑客攻击的防御。而且 Sandholm 还希望有一天能将其广泛应用于医疗领域。「我们已经在研究自身免疫疾病和癌症了。通过引导一个人自己的免疫系统来更好地对抗自己的疾病，」他解释说，「T 细胞实际上并不是对手，但你可以使用这些技术来应对它们。」