Die Spieltheorie ist ein Zweig der angewandten Mathematik, der strategische Interaktionen zwischen mehreren rationalen Akteuren untersucht, wobei jeder versucht, seine Ergebnisse in Abhängigkeit von den Entscheidungen der anderen zu optimieren. Sie modelliert Wettbewerbs- oder Kooperationssituationen, in denen die Wahl jedes Teilnehmers die Ergebnisse der anderen beeinflusst. Die Spieltheorie unterscheidet sich von anderen Technologien durch ihre Fähigkeit, strategisches Verhalten bei wechselseitigen Abhängigkeiten zu formalisieren.
Anwendungsfälle und Beispiele
In der künstlichen Intelligenz wird die Spieltheorie zur Modellierung von Interaktionen zwischen autonomen Agenten eingesetzt, zum Beispiel in Multiagentensystemen, in der Cybersicherheit (Angriffserkennung und -prävention), bei automatisierten Verhandlungen oder der Verwaltung gemeinsamer Ressourcen. Auch in der digitalen Ökonomie, bei dynamischer Preisgestaltung, automatisierten Auktionen und Anreizmechanismen auf Plattformen spielt sie eine wichtige Rolle.
Wichtige Software-Tools, Bibliotheken, Frameworks
Zu den wichtigsten Tools gehören die Python-Bibliothek Gambit für die rechnergestützte Analyse klassischer und evolutionärer Spiele, OpenSpiel von DeepMind für Experimente mit Nullsummen- und allgemeinen Spielen sowie Axelrod-Python für Simulationen iterierter Gefangenendilemmata. Auch allgemeine Tools wie MATLAB und R bieten spezielle Module zur Spieltheorie.
Neueste Entwicklungen, Evolutionen und Trends
Aktuelle Forschungen konzentrieren sich auf algorithmische Spieltheorie, die Integration mit maschinellem Lernen (insbesondere zum Training von Agenten in kompetitiven Umgebungen) und das Studium von Spielen mit unvollständiger Information. Anwendungen in generativer KI und kollaborativer Robotik nehmen zu und eröffnen neue Rahmenbedingungen für strategische und kollektive Entscheidungsfindung.