弈：AI 需要预测竞争对手（其他交易算法）的策略，并调整自身交易策略。

    (4) 网络安全与对抗性 AI

    ?场景：AI 需要在网络攻击与防御中进行博弈，如 AI 生成欺骗性数据（GANs）或对抗样本攻击深度学习模型。

    ?方法：

    ?对抗性神经网络（Adversarial Neural works）进行生成对抗博弈（GANs），在图像、文本安全等领域广泛应用。

    4. 未来发展趋势

    1.更复杂的多智能体博弈 AI

    ?未来 AI 将在更高维度的博弈环境中学习，如城市级自动驾驶系统、智能物流网络等。

    2.强化学习 + 经济博弈

    ?AI 在金融市场、供应链优化等领域将更加智能，采用博弈论+强化学习建模复杂市场行为。

    3.更高级的对抗性 AI

    ?AI 在网络安全、军事模拟等高风险领域的应用将进一步发展，如 AI 对抗 AI（AI-vs-AI 博弈）。

    结论

    互动博弈结合 AI 形成了多智能体决策、强化学习、自适应策略优化等核心技术，已经广泛应用于自动驾驶、金融、机器人协作、网络安全等领域。随着 AI 算法的进化，未来在更复杂的竞争与合作博弈环境中，AI 将实现更智能的决策优化。