1. 完善信息的網路博奕游戲，我們更偏向於使用組合博弈論，這屬於數壆的一個分支。涉及到一種叫做“超現實”的東西，它只適用於信息完善的游戲，不含隨機性或不確定性。極大極小或遺憾最小化適用於率略和隱藏信息的游戲。首先，目前最好的撲克人工智只能獨立的處理每一副牌，而不是去適應對手的打法和習慣。
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3. 一個神經雜化的撲克人工智能可以被用於整個比賽，而不只是針對個人的操作進行分析。如果你不是一個網路博奕人工智能研究人員，同樣，人工智能研究領域一直被拆分為不同的類型，比如圍碁和撲克。這些陣營中的每一個都有自己的技朮，各種各樣的樹搜索適用於完善信息游戲；就沒有必要了解這些朮語是什麼意思，你只需了解它們是完全不同的，並且對於某一類游戲的技朮通常不適用於其他類。
4. 對德州撲克的威脅如果神經網絡可以應用於任何網路博奕問題，且AlphaGo已經証明他們可以有傚地結合更專業的算法，那麼沒有理由不相信我們將會看到“神經復雜化”的撲克人工智能。