La teoría de juegos es una rama de las matemáticas aplicadas que estudia las interacciones estratégicas entre varios agentes racionales, cada uno buscando optimizar sus resultados en función de las decisiones de los demás. Modela situaciones de competencia o cooperación, donde la elección de cada participante afecta los resultados de los otros. Se distingue de otras tecnologías por su capacidad de formalizar comportamientos estratégicos en contextos de interdependencia de decisiones.
Casos de uso y ejemplos
En inteligencia artificial, la teoría de juegos se utiliza para modelar interacciones entre agentes autónomos, como en sistemas multiagente, ciberseguridad (detección y prevención de ataques), negociación automatizada y gestión de recursos compartidos. También es fundamental en economía digital, en precios dinámicos, subastas automatizadas y diseño de mecanismos de incentivos en plataformas.
Principales herramientas de software, librerías, frameworks
Entre las principales herramientas destacan la librería de Python Gambit para el análisis computacional de juegos clásicos y evolutivos, OpenSpiel de DeepMind para experimentación con juegos de suma cero y general, y Axelrod-Python para simular el dilema del prisionero iterado. Herramientas generales como MATLAB y R también ofrecen módulos dedicados a la teoría de juegos.
Últimos desarrollos, evoluciones y tendencias
Las investigaciones recientes se centran en la teoría algorítmica de juegos, la integración con aprendizaje automático (especialmente para entrenar agentes en entornos competitivos) y el estudio de juegos con información incompleta. Las aplicaciones en inteligencia artificial generativa y robótica colaborativa están en auge, abriendo nuevos marcos para la toma de decisiones estratégica y colectiva.