La teoria dei giochi è una branca della matematica applicata che studia le interazioni strategiche tra più agenti razionali, ciascuno dei quali cerca di ottimizzare i propri risultati in funzione delle scelte altrui. Modella situazioni di competizione o cooperazione, dove le decisioni di ciascun partecipante influenzano i risultati degli altri. Si distingue da altre tecnologie per la capacità di formalizzare i comportamenti strategici in contesti di interdipendenza decisionale.
Casi d'uso ed esempi di applicazione
Nell'intelligenza artificiale, la teoria dei giochi viene utilizzata per modellare le interazioni tra agenti autonomi, come nei sistemi multi-agente, nella cybersecurity (rilevamento e prevenzione di attacchi), nella negoziazione automatizzata e nella gestione delle risorse condivise. Trova applicazione anche nell'economia digitale, nella determinazione dinamica dei prezzi, nelle aste automatizzate e nella progettazione di meccanismi di incentivazione sulle piattaforme.
Principali strumenti software, librerie, framework
Tra i principali strumenti troviamo la libreria Python Gambit per l'analisi computazionale dei giochi classici ed evolutivi, OpenSpiel di DeepMind per la sperimentazione su giochi a somma zero e generali, e Axelrod-Python per la simulazione del dilemma del prigioniero iterato. Strumenti generalisti come MATLAB e R offrono anche moduli dedicati alla teoria dei giochi.
Ultimi sviluppi, evoluzioni e tendenze
Le ricerche recenti si concentrano sulla teoria algoritmica dei giochi, sull'integrazione con il machine learning (specialmente per l'addestramento di agenti in ambienti competitivi) e sullo studio di giochi con informazione incompleta. Le applicazioni nell'intelligenza artificiale generativa e nella robotica collaborativa sono in forte espansione, offrendo nuovi contesti per il decision making strategico e collettivo.