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　　这里面有意思的是，我们不需要去解析这些行动的信号。这些信号让我们回过头来看这个纳什的方程式，纳什先生其实只是给博弈论一个定义，他并没有给我们结论，他用一些算法，根据更窄的定义来算出，争取更好的算法。那扑克里面有很多的数学原理，如果我们看一下纳什先生的那篇博士论文，把他的博弈论方程首先展示给我们，这是 1993 年的时候，这里只有一个定义，那就是类似于扑克的定义。再往后对于扑克，我们有了更多的科学家和更多的定义。

　　我们的 AI 系统是一个冷扑大师的智能系统，它的对手是四个非常优秀的扑克选手，我们一共做了 12 万次的交手，在 20 天之内，下注的赌金 20 万美元之多，大家有很强的动机去赢。2017 年这场，我们把这笔 20 万美元的奖金，不是每个人给 20 万，而是根据这四个选手的表现成比例的分配，而且我们的试验设计非常的保守，让人类去设计整个游戏的范式，为什么这么做呢？让人类去设计整个游戏的各种范式，以便于到最后去决定谁赢谁输的时候，因为是人类事先设计好的，就不会有各种的争吵和争议了。

　　还有就是说关于子博弈的解决问题。一开始的时候，你解决这个问题一，再进行游戏。但是我们在这里先要再解决剩余的一些，就是说整个局我要重新的做一遍，每当对手走一步，我都会把剩下的部分再重新算一遍。另外，它还可以把当时，你可以猜想的步骤的实际这一步计算在内，这些都是在我们的抽象中，还有它可以启动得比较早，以前都是在最后一个赌轮，现在我们放在第三个赌轮里面，如果这里没有在子博弈中的这种牌的抽象化，我们这样做是因为我们希望能够通过一种新方式进行子博弈的解决。

　　最后一个模块，它就是自我改善的模块，它采用了完全不同的一种方法来进行自身的改善。并且它也使用了之前我们所说的平衡战略。那么我通常是怎么做的呢？就是说我们需要把一系列的对手模块聚集在一起进行开发，我觉得它是比较有风险的一个方法，特别是对于一些顶级玩家来讲，因为顶级玩家是属于世界上的这个方面的专家，他们是很容易发现漏洞的专家，所以说这个过程中，很容易会遇到困难，然后我们让对手的行为集成告诉我们自己战略里面的漏洞在哪。

　　下面我们再讲一下，在我们实验室里面研究的一些情况，还有就是说如何来解决非完整的信息的内容，这是我们的一些在做的课题，所以在游戏中和我们之前讲的，它会有一个非完整性信息，需要有一个抽象化的寻找器，然后我们要知道它里边的一个，游戏中会出现的问题的路径，然后我们有一个这种算法，它可以把一些概率来进行计算，如果说你这个模型离我们的偏差这么远，然后它这个模块会来进行改善，我们在扑克中是来做竞赛的，所以我们在比赛中需要应用来进行一个模拟，虽然规则不是这么清楚。所以同样的一个概念，如果我们的模块，现实当中只有这么一个差异的话，我们可以来改善我们的战略。然后让它更适合现实中的情况。

　　所以说如果你开始采用游戏理论的时候，有人利用了这种游戏理论或者是博弈理论是不安全的。但是现实中不见得如此，你可以利用别人的同时，也可以保证自己不被利用，也可以保证自己的安全性。像我之前提到的这些技术，不仅仅是被用来编程，这些被用来任何一个你有互动的过程中，这个当中不光有一方，还有不完整的信息，对于新技术的能力，之所以这么振奋，是因为我们看到了这种战略性的机器中有很多的类似知识的复制。我认为这种战略定价，或者是说战略产品的组合，也可以利用它来进行一个优化。

　　还有像拍卖中，假如有一种投机式的拍卖，在没有人知道底价的情况下，是不是可以采用合理的竞猜。还有像电影版权，不同的一些流媒体公司，他们可能要买一些不同的视频流，到底如何能够构建一个更好的视频流的组合，如何来进行更好的谈判。大部分的应用会考虑到网络安全问题，如何来防护漏洞和操作系统中的问题，以及政治运动中，我到底要花多少钱，基于我竞争对手的预算来进行计算。还有自动驾驶车辆中，或者是说半自动驾驶的车队由不同公司来进行运维的时候，如何来获得一个更好的道路规则。有很多的一些军队或者是说在实体安全方面的应用，还有生物适应或者是说一些医药的安排中，我们已经有了多种的计划能够把这些，比如说对患者人群来进行更好的一个规划，才能够避免进行一些疫苗的注射和癌症的防护等等，当然我们还有娱乐式的，训练式的应用技术，在很多的新的游戏中，同时也会有一些社交的游戏。