En los últimos años, los ordenadores han derrotado a los humanos a las damas, ajedrez y Go. Todos ellos son juegos de "información perfecta", ya que ambos jugadores conocen el estado exacto del juego en cualquier punto dado. Por otro lado, en los juegos de información imperfecta como el póker, las cartas ocultas introducen estrategias como el farol y agregan otro nivel de complejidad. "Cuando se introduce una información oculta, todas las técnicas previas simplemente se desmoronan", explica Brown.
La mayoría de las interacciones estratégicas en el mundo real involucran alguna forma de información oculta. A largo plazo, Brown espera que su investigación dé lugar a soluciones automatizadas para situaciones del mundo real, similares a los juegos de información oculta, desde la gestión del tráfico hasta la predicción del rendimiento de los mercados y las negociaciones de seguridad nacional.
La creación de Brown, conocida como Libratus, se compone de tres sistemas de IA en uno. El primero aprendió a dominar el póker jugando billones de manos contra sí mismo durante varios meses de entrenamiento. El segundo refinó esa estrategia en tiempo real en partidas contra humanos, y el tercero revisó las manos jugadas al final de juego para identificar debilidades, como patrones de apuestas predecibles, que los oponentes podrían usar.
En enero de 2017, Libratus derrotó a cuatro de los mejores jugadores del mundo en más de 120.000 manos disputadas durante 20 días en un casino de Pittsburgh (EE. UU.). Debido a que el sistema no aprendió a jugar imitando a los humanos, utilizó tácticas que los jugadores generalmente no emplean. Algunas de esas estrategias, como aumentar drásticamente la apuesta de los botes pequeños, han comenzado a cambiar la forma de jugar de los profesionales del póker.