Теорія ігор — це галузь прикладної математики, яка вивчає стратегічні взаємодії між декількома раціональними агентами, кожен з яких прагне оптимізувати свій результат залежно від виборів інших. Вона моделює ситуації конкуренції чи співпраці, де дії кожного учасника впливають на результати інших. Від інших технологій її відрізняє здатність формалізувати стратегічну поведінку у контекстах взаємозалежних рішень.
Використання та приклади застосування
В штучному інтелекті теорія ігор використовується для моделювання взаємодій між автономними агентами (мультиагентні системи), у кібербезпеці (виявлення і запобігання атак), в автоматизованих переговорах та управлінні спільними ресурсами. У цифровій економіці вона застосовується для динамічного ціноутворення, автоматичних аукціонів та розробки стимулюючих механізмів на платформах.
Основні програмні інструменти, бібліотеки, фреймворки
Серед основних інструментів: бібліотека Python Gambit для обчислювального аналізу класичних та еволюційних ігор, OpenSpiel від DeepMind для експериментів із нульовими та загальними сумами, а також Axelrod-Python для моделювання ітеративної дилеми в'язня. Загальні інструменти, такі як MATLAB та R, також мають модулі для теорії ігор.
Останні розробки та тенденції
Сучасні дослідження зосереджені на алгоритмічній теорії ігор, інтеграції з машинним навчанням (особливо для тренування агентів у конкурентних середовищах) та дослідженні ігор з неповною інформацією. Зростає застосування у генеративному ШІ та колаборативній робототехніці, що відкриває нові рамки для стратегічного та колективного прийняття рішень.