人机对抗智能关键技术是人工智能领域极具挑战性的研究方向，它从模拟人脑智能的角度出发，通过模拟人类选手的思维过程，构建一种更接近人类智能的博弈决策过程，从而不断提升机器的智能水平。博弈学习技术研究组以计算机博弈为研究切入点，通过将最新的机器学习技术引入到经典博弈理论和模型之中，同时借鉴运筹学、最优化、算法设计等学科的研究方法和算法，形成具有鲜明交叉特点的技术研究体系。通过使用经典博弈理论对博弈过程进行建模，然后利用最新机器学习技术对模型的参数进行学习更新，从而实现理论和技术、可计算性和可解释性的结合，切实解决复杂的人机博弈问题。

       研究组的主要研究方向包括：

       1. 复杂博弈对抗空间建模感知

       2. 复杂博弈过程高效推演评估

       3. 不完全信息和动态博弈决策

       4. 多智能体协同学习和控制等