前言第1章 绪论1.1 相关概念与理解1.1.1 智能1.1.2 人工智能1.1.3 机器智能1.1.4 人机混合智能1.1.5 群体智能1.1.6 智能相关概念之间的关系1.1.7 博弈对抗1.2 人机对抗的兴起与发展1.2.1 棋牌类游戏人机对抗1.2.2 电子竞技中的AI玩家1.2.3 无人系统人机对抗参考文献第2章 策略搜索与机器博弈2.1 策略搜索技术2.1.1 状态空间和搜索树的概念2.1.2 无信息搜索2.1.3 启发式搜索2.1.4 极小极大搜索2.1.5 蒙特卡罗树搜索2.2 国际象棋2.2.1 国际象棋求解技术2.2.2 国际象棋引擎当前发展2.3 西洋跳棋2.3.1 西洋跳棋的复杂度2.3.2 西洋跳棋的“破解”2.4 《吃豆人》游戏参考文献第3章 机器学习与数据对抗3.1 机器学习基础3.1.1 基本术语3.1.2 典型任务形式3.2 深度神经网络与对手行为预测3.2.1 深度神经网络3.2.2 对手行为预测3.3 聚类算法与对手风格预测3.3.1 聚类算法3.3.2 对手风格聚类3.4 深度伪造与应对反制3.4.1 深度伪造技术发展3.4.2 深度伪造应对与反制3.5 对抗机器学习3.5.1 对抗机器学习分类3.5.2 主要技术分析参考文献第4章 强化学习与对抗决策4.1 强化学习4.1.1 基于马尔可夫决策过程的强化学习建模4.1.2 模型求解方法4.2 深度强化学习4.2.1 DQN分析4.2.2 DDPG分析4.3 多智能体深度强化学习4.3.1 随机博弈建模4.3.2 研究进展4.4 Atari游戏博弈4.4.1 Atari游戏与AI4.4.2 Atari游戏AI主要技术分析4.5 围棋博弈4.5.1 AlphaGo分析4.5.2 AlphaGoZero分析4.6 《星际争霸》游戏对抗4.6.1 全流程对战主要技术分析:AlphaStar4.6.2 微观管理主要技术分析4.7 兵棋博弈对抗4.7.1 兵棋AI兴起与发展4.7.2 智能兵棋系统4.7.3 全国兵棋推演大赛智能体博弈赛及系统参考文献第5章 博弈论与均衡策略计算5.1 博弈论基础5.1.1 博弈论基本概念5.1.2 博弈论基本假设5.1.3 博弈问题分类5.2 典型博弈模型与解概念5.2.1 策略型博弈5.2.2 展开型博弈5.2.3 贝叶斯博弈5.3 均衡策略计算方法5.3.1 虚拟博弈系列技术5.3.2 基于Q学习的均衡策略计算5.3.3 虚拟遗憾值昀小化5.4 德州扑克博弈5.4.1 德州扑克基本规则5.4.2 扑克博弈树5.4.3 德州扑克AI的技术路线5.4.4 先进德州扑克AI介绍5.5 追逃博弈与微分对策5.5.1 追逃博弈的例子5.5.2 微分对策的基本概念5.5.3 微分对策的解概念参考文献第6章 人工智能对军事博弈对抗的影响6.1 人工智能技术的优势与挑战6.2 人工智能对当前军事领域的渗透6.2.1 情报侦察监视6.2.2 指挥决策6.2.3 任务执行6.2.4 网络空间6.2.5 后勤保障6.3 人工智能对未来战争形态的改变6.3.1 新型作战概念6.3.2 新型作战样式6.4 人工智能武器6.4.1 人工智能武器在全球的发展6.4.2 人工智能武器的风险与挑战参考文献