Oyun teorisi, birden fazla rasyonel ajanın birbirlerinin kararlarına göre kendi sonuçlarını en iyi hale getirmeye çalıştığı stratejik etkileşimleri inceleyen uygulamalı matematik dalıdır. Rekabet veya iş birliği içeren durumları modelleyerek, her katılımcının seçiminin diğerlerinin sonuçlarını etkilediği ortamları analiz eder. Kararların karşılıklı bağımlı olduğu stratejik davranışları biçimsel olarak tanımlama yeteneğiyle diğer teknolojilerden ayrılır.
Kullanım alanları ve örnekler
Yapay zekâda oyun teorisi, çoklu ajan sistemlerinde, siber güvenlikte (saldırı tespiti ve önleme), otomatik müzakerelerde ve paylaşılan kaynak yönetiminde özerk ajanlar arasındaki etkileşimlerin modellenmesinde kullanılır. Dijital ekonomide ise dinamik fiyatlandırma, otomatik açık artırmalar ve platformlarda teşvik mekanizmaları tasarımı için yaygın olarak uygulanır.
Başlıca yazılım araçları, kütüphaneler ve çerçeveler
Başlıca araçlar arasında klasik ve evrimsel oyunların hesaplamalı analizi için Python kütüphanesi Gambit, sıfır toplamlı ve genel toplamlı oyunlar için DeepMind'ın OpenSpieli ve yinelemeli mahkum ikilemi simülasyonu için Axelrod-Python bulunur. MATLAB ve R gibi genel amaçlı araçlar da oyun teorisine özel modüller sunar.
Son gelişmeler, evrimler ve eğilimler
Güncel araştırmalar, algoritmik oyun teorisi, makine öğrenimi ile entegrasyon (özellikle rekabetçi ortamlarda ajan eğitimi) ve eksik bilgiye sahip oyunların incelenmesi üzerine yoğunlaşmaktadır. Üretici yapay zekâ ve işbirlikçi robotikteki uygulamalar hızla artmakta, stratejik ve kolektif karar verme için yeni çerçeveler sunmaktadır.