異なるタイプの参加者がいる場合のナッシュ均衡

人の仕事を奪うだとか、人類を滅ぼすだとか色々と世の中を騒がせている人工知能ですが、今最も人工知能界隈で注目を浴びてる企業はGoogleに買収されたDeepMind社です。そのDeepMind社からゲーム理論に関する論文がScientific Reports誌に発表されました。以下はDeepmindの公式ブログ。ゲーム理論は経済学の一分野という印象でしたが、ブログ内だと数学の一分野と紹介されています。
deepmind.com
これまではゲームの参加者が同質な時しかナッシュ均衡(ゲームに関するある種の収束点で、複数存在する場合もある。有名な囚人のジレンマゲームでは全員が損をするナッシュ均衡が存在。)分析出来なかったのが、異なる種類のプレイヤーがいても分析出来るような枠組みを提唱したとのことです。
個人的に興味深かったのは、こうしたゲーム理論の専門家までDeepMind社が集めているということです。経済学では、一人一人の人間が合理的な選択を行うと仮定した分析を行って、それがよく非現実的と批判されます。一方で、人工知能同士が現実でやりとりしあう近未来(金融などの一部業界では既に現実)では、まさに経済学の仮定が成り立つ状況、つまり合理的な個人(個AI?)が取引することになります。そうした時に、破滅的な終焉を迎えることが約束されてる社会制度設計をしないためにも、こうした研究は非常に重要で面白い分野なのではないかと思ってます。