游戏在人工智能发展过程中起到关键作用。对于初学者而言，游戏环境在强化学习或模仿学

游戏在人工智能发展过程中起到关键作用。对于初学者而言，游戏环境在强化学习或模仿学习等领域中逐渐成为流行的训练机制。理论上，任何多智能体 AI 系统都要经历玩家之间的游戏化交互。构建游戏原则的数学分支正是博弈论。在人工智能语境和深度学习系统语境下，要想使多智能体环境具备一些必备的重要能力，博弈论必不可少。在多智能体环境中，不同的 AI 程序需要交互或竞争才能达成目标。博弈论的历史与计算机科学史密不可分。目前博弈论领域中的许多研究可以追溯至阿兰·图灵、冯·诺伊曼这些计算机科学先驱的工作。因电影《美丽心灵》而闻名于世的纳什均衡（Nash equilibrium）是现代系统中很多 AI 交互的基础。但是，利用博弈论原则多次建模 AI 宇宙超出了纳什均衡的范畴。想理解如何利用博弈论构建 AI 系统，最好先理解我们在社会或经济互动中常遇到的博弈类型。我们每天参与数百种基于游戏动态（game dynamics）的交互。但是，游戏化环境的架构与此完全不同，其激励和参与者目的也不相同。如何将这些原则应用到 AI 智能体建模中呢？这个难题推动 AI 研究某些领域的发展，如多智能体强化学习。