게임 이론은 여러 합리적 에이전트가 서로의 선택에 따라 자신의 결과를 최적화하려는 전략적 상호작용을 연구하는 응용 수학의 한 분야입니다. 경쟁 또는 협력 상황을 모델링하며, 각 참가자의 결정이 다른 참가자들의 결과에 영향을 미치는 구조를 다룹니다. 이는 의사결정의 상호의존성을 체계적으로 공식화할 수 있다는 점에서 다른 기술과 구별됩니다.
활용 사례 및 예시
인공지능에서는 다중 에이전트 시스템, 사이버 보안(공격 탐지 및 방지), 자동화 협상, 공유 자원 관리 등에서 에이전트 간 상호작용 모델링에 게임 이론이 사용됩니다. 디지털 경제에서는 동적 가격 책정, 자동화 경매, 인센티브 메커니즘 설계 등에도 적용됩니다.
주요 소프트웨어 도구, 라이브러리, 프레임워크
대표적 도구로는 고전 및 진화 게임의 계산 분석을 위한 Python 라이브러리 Gambit, 제로섬 및 일반합 게임 실험용 DeepMind의 OpenSpiel, 반복적 죄수의 딜레마 시뮬레이션용 Axelrod-Python 등이 있습니다. MATLAB과 R 등 범용 소프트웨어도 게임 이론 전용 모듈을 제공합니다.
최신 동향 및 트렌드
최근 연구는 알고리즘 게임 이론, 머신러닝과의 통합(특히 경쟁 환경에서의 에이전트 훈련), 불완전 정보 게임 분석에 집중되고 있습니다. 생성형 AI와 협업 로보틱스 등 다양한 응용 분야로 확장되며, 전략적 및 집단적 의사결정의 새로운 프레임워크를 제공하고 있습니다.