---
crossref:
  labels: alpha A
  subref-labels: roman I
  chapters: true
tags:
  - 情境主義
  - 博弈論
  - 戰略情境規劃
  - 多智能體協同
  - 世界模型
  - 數位孿生
  - 具身智能
  - 軍民兩用科技
  - 非完全資訊決策
  - 深度強化學習
---
> 「**若世事皆局，何處棲慧根？何以生智源？**」〜「博弈派」AI 

# 🏆「博弈派」AI 

`博弈`是人類，更是生物在應對環境「**不確定性**」時必備的認知能力。

隨著各類電子遊戲與數位模擬的發展，現代人工智慧的`博弈`應用已不僅限於數字符碼世界。

::: {.callout-tip #nte-game-ai-eg title="🏆 AI 的`博弈`例子 （點開⏵可揭露細節）" collapse="true"}

`博弈`也闡釋 **遊戲** 與 **人工智慧發展史** 之間的交織：

- 🎭🗪 首先，[圖靈測試](01-01-Turing_Test.zh-hant) 是一場「模仿**遊戲**」。  
- 👁️⯊ 其次，[完形心理](01-05-Gestalt_Psychology.zh-hant) 展現了「生存**賽局**」中含對賭元素的判斷捷徑。  
- 🎲🌿 再來，🌀「統計流 AI」的 [機率性關聯](04-01-probabilistic_association.zh-hant) 將 `博弈` 的「**不確定性**」數學化。  
  - 在二戰期間的 **曼哈頓計畫** 中，[蒙地卡羅方法](09-06-monte_carlo_tree_search.zh-hant)（命名源自摩納哥**賭場**）與 [馬可夫模型](09-05-markov_modeling.qmd) 等創新開展，不僅推動了科學計算，也深刻影響了現代遊戲開發。這些方法在**人工智慧**、**遊戲設計**與**遊戲測試**等領域，創造了更具動態性、智慧性與真實感的體驗。  
- 🗫🎲 再來，因 [大語言模型](02-07-large_language_models.qmd) 的「討好用戶」特性，[語言賽局](01-07-Language_Games.qmd) 成為現象級的當代事實。  
- 🎲🏆 最終，正是本篇將依序探討的「博弈派」AI 實例。  

:::

由此可見，`「博弈派」AI` 不僅是技術分支，更是人工智慧發展中回應「如何讓智能**參與**世界**賽局**」的核心答案。

::: {.callout-note #nte-game-ai title="🏆什麼是「博弈派」AI？"}

`「博弈派」AI` 指任何涉及到 `博弈論`（Game Theory）或 `賽局` 觀點的自動決策或智能系統，包括但不限於數字遊戲或模擬。

**🏆「博弈派」AI 三句箴言**：（點開⏵可揭露細節）

<details> <summary>⚔️ 「**知彼知己，百局不殆**」 〜 對手建模，自我調整，與自身互博。</summary>
這對應到現代 AI 的 **對手建模**，**自身互博** 與 **多智能體強化學習**，例如 AlphaGo 的策略設計 [@Malinovskiy2025-advanced-game-theoretic-frameworks]。</details>
<details> <summary>🤝 「**世事如局，博弈生智**」 〜 世界即賽局，智慧由此生。</summary>
這呼應了 **語言遊戲** 與 **社會互動框架**，LLM 的行為深受語境**框架**影響 [@lore2024]。  </details>
<details> <summary>🌀 「**局中有道，道生智能**」 〜 從賽局中提煉 AI 的核心智慧。</summary>
這正是 **博弈派 AI** 的核心之一：從 報酬結構 中抽取規則，並利用 **LLM‑智能體** 的 **湧現** 等行為參與賽局 [@Mensfelt2024-autoformalizing-game-theoretic-scenarios;@Mao2025-llm-meet-game-theory]。  </details>

收斂三句箴言「**妙問**」成長偈：  

> 🪷「**本來無勝負，何處論成敗？**」 〜 智慧，不止於勝負之「**賽局**」，更在於個體與世界的安頓之「**格局**」。

參照 **[🔖附錄🌌 心智圖](appendix-evolving_mindmap.qmd)** 
🎲🏆
:::

::: {#fig-mindmap-07 caption="聚焦 🏆「博弈派」AI  心智圖" .part }
<svg aria-roledescription="flowchart-v2" role="graphics-document document" class="flowchart mermaid-js" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" width="100%" id="mermaid-1" xmlns:ev="http://www.w3.org/2001/xml-events">
<g id="viewport-20250923180406308" class="svg-pan-zoom_viewport" transform="matrix(5,0,0,5,-500,-480)" style="transform: matrix(5,0,0,5,-500,-480);">
<image href="images/mind_map.svg"></image></g></svg>
:::

***

## 🏆博弈派 AI 概論🎲

`「博弈派」AI`（Game AI）狹義上指專注於各類競技、遊戲與模擬環境中，透過**策略規劃**、**對手建模**與**決策優化**，達到或超越人類水準的智能系統。

博弈型 AI 不僅是娛樂或比賽的工具，更是**人工智慧研究的關鍵試驗場**。遊戲環境通常具備以下理想特性：

- **明確規則**：便於定義問題和邊界。    
- **可重複實驗**：支持大規模數據生成和模型迭代。    
- **可量化評估**：結果（如勝率、得分）能直接衡量效能。

AI 在遊戲領域的突破，往往預示在其他複雜任務上的潛力。核心能力包括：

- 🗺️⤣⤤ **策略與目標規劃**：
    - 在有限時間與資源下，選擇並執行**最優行動序列**，完成 [任務與目標規劃](08-06-robot_tasks_and_goals.zh-hant)。
    - 應用如**[蒙地卡羅樹搜尋](09-06-monte_carlo_tree_search.zh-hant) **（MCTS）等先進演算法進行決策。
- 🎲🛞 **不確定性處理**：
    - 在**資訊不完整**（隱藏資訊）或**隨機事件**的環境中，制定出穩健且合理的決策。
- ⛶✜ **世界、情境與個體建模**：
    - 對「**環境**—**情境**—**對手與隊友**」進行精確建模與框定，通常需要對「個體—脈絡—世界」建基本模型。
    - 識別環境中的不確定性，並生成 **[❖分析與決策](06----analytics_decisions.qmd)** 來動態調整策略。
- 🧮⚔️🤝 **多智能體協作與競爭**：
    - 在**團隊或對抗**環境中，高效協調或競爭行動。
    - 利用 **[多智能體報酬矩陣](09-08-multi_agent_payoff_matrix.zh-hant) ** 等數學工具優化群體決策。

可以說，`「博弈派」AI` 是人工智慧的「試煉場」，推動了**演算法**、**硬體**與**系統協同**的進化。

從圍棋、電子遊戲到虛擬模擬，博弈型 AI 展示 AI 在在**策略性思考**、**多方協作**與**創新決策**的巨大應用潛力。

## 🏆博弈派 AI 簡史📜

以下按本篇各條目，簡述 `「博弈派」AI` 的發展進程：

* 🏆🐭🗺️ [IEEE電子老鼠走迷宮](07-01-ieee_micromouse.qmd)：自 **1977 年**起，作為微型機器人比賽，驗證路徑規劃與感測器融合技術。
* 🏆🕹️👾 [Atari DQN](07-02-atari_dqn.qmd)：**2013 年**，DeepMind 以深度 Q 網路在多款 Atari 遊戲中達到人類水準，開啟深度強化學習新篇章。
* 🏆⚪⚫ [AlphaGo 圍棋](07-03-alphago.qmd)：**2016 年**，以深度神經網路與蒙地卡羅樹搜尋結合，擊敗世界冠軍李世乭。
* 🏆🃏💰 [撲克 AI](07-04-poker_ai.qmd)：**2017–2019 年**，在無限注德州撲克中擊敗頂尖職業選手，處理不完全資訊賽局的里程碑。
* 🏆🧙‍♂🥷 [OpenAI Five](07-05-openai_five.qmd)：**2018–2019 年**，在多人即時戰略遊戲（Dota 2）中擊敗世界冠軍隊伍，展現多智能體協作能力。
* 🏆🐺🧑‍🌾 [狼人殺 AI](07-06-werewolf_ai.qmd)：**2020 年**，在語言推理與社交博弈中達到高勝率，凸顯[語言賽局](01-07-Language_Games.qmd)的挑戰。
* 🏆🪖⚔️ [複雜戰略模擬](07-07-complex_strategic_simulation.qmd)：自 **2020 年代**起，產業級應用於軍事與災害應變模擬，驗證策略並為「具身派」AI 提供 **軍民兩用** 的**世界模型**與**虛實組合**訓練框架。

從早期的迷宮探索到今日的多智能體複雜戰略模擬，`「博弈派」AI` 的演進不僅映照了人工智慧技術的躍升，也推進多領域應用的世界模型及感測器發展。

***

## 🏆博弈派 AI 新論🏗️

本書採取較寬泛定義，`「博弈派」AI` 指任何涉及到 `博弈論`（Game Theory）或`賽局`觀點的自動決策或智能系統，包括但不限於數字遊戲或模擬。

這操作性定義的使用主要是尋求啟發，雖然本篇精挑的案例大多數都可以被歸類至**數字遊戲**，但這些精挑的案例主要是來展示**當代人工智慧發展史**和 `博弈論`，甚至是更廣的 AI **情境主義**（Situated-ism）中任何能利用或運用具體「**賽局或格局**」去進行「**感知、行動與環境**」的智能體導向互動。

i為了更好的應用及創新，本書進一步主張，這種因 AI **情境主義** 框定的「個體—脈絡—世界」的「感知—行動」時，若可以應用寬泛`「博弈派」AI`觀點的「**脈絡**—世界」取得啟發，來設計個體或群體**參與**的任何賽局或格局：

* `「博弈派」AI` 克服或應對無所不在、不得不面對的「不確定性」與「未知性」挑戰。
* `「博弈派」AI` 能為 [第陸篇 ❖ 分析與決策](06----analytics_decisions.qmd) 應用並創新`博弈論`觀點進行「脈絡」或「情境」分析，而所在「世界」存有至少一個以上的具體`賽局或格局`。
* `「博弈派」AI` 通常突出了以下本書主張的新型態  [㉄ AI 問題意識](01----problematics.qmd)：
	* [完形心理](01-05-Gestalt_Psychology.zh-hant) 是人類「生存賽局」中含對賭的認知捷徑經驗法測，是基於視覺的認知賭局
	* [語言賽局](01-07-Language_Games.qmd) 因 [大語言模型](02-07-large_language_models.qmd) 的討好用戶，成為現象級當代事實，而 [狼人殺 AI](07-06-werewolf_ai.zh-hant) 更凸顯語言類別的認知賭局

可以說，凡存在「認知賽局」——即任何涉及認知能力進行競爭與合作的賽局場景——都能運用 `「博弈派」AI` 的經驗與教訓。這種跨域適用性在本書其他篇章亦有呼應，例如：

* [第玖篇 📐](09----ai_math.qmd)　AI 用到的數學  
    * 以賽局理論發展的 **9.8** 🧮💰[多智能體報酬矩陣](09-08-multi_agent_payoff_matrix.zh-hant)，為多代理系統設計與分析提供數學基礎。
* [第拾篇 🌉](10----ai_engineering.qmd)　AI 工程  
    * [AI 產品經理](#sec-ai-pm) 在開發如 [知識驅動生成（RAG）](10-04-retrieval_augmented_generation.zh-hant) 或 [脈絡工程](10-05-context_engineering.zh-hant) 的應用時，常能從客戶或使用者所處脈絡中觀察到顯性或隱性的賽局；其「價值」即在於具備能「取勝」的 `「博弈派」AI`思維。

這些跨篇案例顯示，`博弈派 AI` 發展啟發的方法論不僅適用於遊戲與模擬，更能滲透至數學建模、產品設計與脈絡分析等多元領域。

::: {.callout-tip #tip-situatedism-this-book title="🏮🛣🤖 情境主義"}

因篇幅限制，本書未系統介紹 `情境主義`，以下簡要說明：

* `情境主義` 核心主張是，智能是透過「**感知、行動與環境**」之間的即時互動而產生的，以 `具身智能` 與 `情境感知` 為其智能基礎。
*  `情境主義` 主要影響本書精選說明的，以下兩派 AI 的發展：🏆「博弈派」AI 與 [🦾](08----embodied_ai.qmd)　「具身派」AI

🛣🤖
:::

## 🏆對照解讀✨

本書關於 博弈派 vs 具身派 AI 新論如下：

- **博弈派**：偏向「外部結構」——強調規則、格局、脈絡，智慧是如何在賽局中運作。
- **具身派**：偏向「內部載體」——強調身體、感知、行動，智慧是如何在世界中落地。
   
兩者其實互補：
- 博弈派提供「局勢與規則」的框架，
- 具身派提供「身體與行動」的基礎。

合起來就是「**身在局中，體道自然**」：AI 既要能在格局中運籌帷幄，也要能在世界中具體行動。

兩者互補合體的如🦾🧭🎯 [任務與目標規劃](08-06-robot_tasks_and_goals.qmd) 的應用，以及🏆🐭🗺️ [IEEE電子老鼠走迷宮](07-01-ieee_micromouse.qmd) 的實例。

| 面向         | 🏆 博弈派 AI 新論                                              | 🦾 具身派 AI 新論                                         |
| ---------- | --------------------------------------------------------- | ---------------------------------------------------- |
| **定義範圍**   | 涉及 `博弈論` 或 `賽局` 視角的自動決策與智能系統，不限於數字遊戲或模擬                   | 涉及 `具身認知` 或 `實體驅動` 的智能系統，包括物理身體、虛擬身體或代理人             |
| **操作性定義**  | 案例多屬「數字遊戲」，但用來展示 AI 發展史與博弈論在情境主義中的角色                      | 知識點多屬「機器人學」，但用來展示 AI 發展史與具身認知／實體驅動在情境主義中的角色          |
| **情境主義關鍵** | 強調「**賽局或格局**」作為智能體進行「感知—行動—環境」互動的框架                       | 強調「**實體間或群體間**」作為智能體進行「感知—行動—環境」互動的載體                |
| **進一步主張**  | 在「個體—脈絡—世界」的框架下，應用博弈派觀點的「**脈絡—世界**」來設計個體或群體的**參與**（賽局／格局） | 在「個體—脈絡—世界」的框架下，應用具身派觀點的「**個體—脈絡**」來設計個體或群體的**湧現交互** |
| 創新**隱喻焦點** | 「局」：智慧在於如何在格局中定位、博弈、協作或競爭創新                               | 「體」：智慧在於如何透過身體與環境互動，展現感知與行動的融合創新                     |

`「博弈派」AI` 的核心貢獻在於，能對「個體—脈絡—世界」進行精確建模，並在具體賽局中框定可持續優化的策略格局，形成跨環境的「框智」能力，這讓任何「世界模型」擁用個體行動「競合策略」的情境預判及規劃思維，對於國安、外交、及軍事等領域有重要影響。

## 🏆關鍵技術構成🔑

`「博弈派」AI` 的實現，通常結合以下核心技術模組，每一項都對策略性智能的形成至關重要：

- 🗺️⛶ **世界與情境建模**  
    - 建立遊戲環境、規則、地圖與動態元素的數位化表示，使 AI 能理解並預測環境變化。  
    - 涉及地圖構建、狀態空間定義、對手與隊友行為建模等方法。  
    - 代表案例： [IEEE 電子老鼠走迷宮](07-01-ieee_micromouse.zh-hant)、機器人足球等需要即時空間推理與策略規劃的任務。

- 🎲 **機率與統計建模**  
    - 處理不確定性與隱藏資訊，例如 [撲克 AI](07-04-poker_ai.zh-hant) 或 [狼人殺 AI](07-06-werewolf_ai.zh-hant) 中的推理。  
    - 常用方法包括 [貝氏推斷](09-03-bayesian_network.zh-hant)、[馬可夫決策過程（MDP）](09-05-markov_modeling.zh-hant)。

- ♾️ **最佳化與搜尋演算法**  
    - 包括 [蒙地卡羅樹搜尋](09-06-monte_carlo_tree_search.zh-hant)（MCTS）、啟發式搜尋與梯度最佳化。  
    - 在棋類與策略遊戲中尋找最優解，如 [撲克 AI](07-04-poker_ai.zh-hant)。

- 🧠 **深度強化學習**  
    - 結合 [深度神經網路](04-03-neural_networks.zh-hant) 與 [強化學習](02-06-behaviorism.zh-hant)，從高維感知輸入（如遊戲畫面）中學習策略。  
    - 代表案例： [Atari DQN](07-02-atari_dqn.zh-hant)、[AlphaGo 圍棋](07-03-alphago.zh-hant)。

- 🤖 **[多智能體系統](09-08-multi_agent_payoff_matrix.zh-hant)**  
    - 在團隊遊戲或複雜戰略模擬中協調行動與策略，涉及通信、角色分工與資源分配。  
    - 代表案例： [OpenAI Five 的 Dota 遊戲](07-05-openai_five.zh-hant)、處理複雜戰場感知的 [戰略模擬](07-07-complex_strategic_simulation.qmd)。

`「博弈派」AI` 的關鍵技術則聚匯在，任何「世界模型」下個體行動「競合策略」的情境預判及規劃思維，因此需要在國安、外交、及軍事等領域去進行競合賽局的框智創新。

## 🪴 內容大綱

本章精選的案例，展示了 `「博弈派」AI`從單代理到多代理、從完全資訊到不完全資訊、從回合制到即時制的多元發展路徑，詳見以下核心條目內容。

### 🌰 內容：核心條目

- **7.1** 🏆🐭🗺️ [IEEE電子老鼠走迷宮](07-01-ieee_micromouse.zh-hant)（IEEE Micromouse）
    - 機器人自主探索與最短路徑規劃的經典賽事，考驗感測器融合、地圖構建與路徑搜尋，啟發[自適應機器人](08-03-adaptive_robotics.zh-hant)研究與人才培育。
    - 推動感測與導航研發，促進智慧製造與自動化市場成長。
- **7.2** 🏆🕹️👾 [Atari DQN](07-02-atari_dqn.zh-hant)（Atari DQN）
    - 深度強化學習在街機遊戲的突破，直接從像素學習控制策略，開啟應用浪潮。
    - 促進遊戲 AI、廣告推薦與自動化決策商業化，推動雲端與 GPU 需求。
- **7.3** 🏆⚫⚪ [AlphaGo 圍棋](07-03-alphago.zh-hant)（AlphaGo）  
    - 結合策略網路、價值網路與[蒙地卡羅樹搜尋](09-06-monte_carlo_tree_search.zh-hant)，在複雜棋類中擊敗世界冠軍。
    - 引發全球 AI 投資與人才熱潮，促進雲端服務與半導體市場擴張。
- **7.4** 🏆🃏💰 [撲克 AI](07-04-poker_ai.zh-hant)（Libratus / Pluribus）  
    - 在不完全資訊博弈中運用對手建模與均衡策略，精於隱藏資訊推理，達到超人類水準。
    - 應用於金融風險管理、談判模擬與安全策略分析，提升決策效率與競爭力。
- **7.5** 🏆🧠⚔️ [OpenAI Five](07-05-openai_five.zh-hant)（Dota 2）  
    - 多智能體深度強化學習系統，在 Dota 2 展現團隊協作與戰術靈活性，能即時適應對手策略。
    - 推動電競、雲端 AI 訓練平台與多代理協作商業化，促進跨產業合作與新創。
- **7.6** 🏆🐺🧠 [狼人殺 AI](07-06-werewolf_ai.zh-hant)（Werewolf AI）
    - 結合自然語言理解與博弈推理，分析語言線索與行為進行角色判斷，參與社交推理遊戲。
    - 助推語音助理、客服自動化與內容審核等應用，影響數位互動與線上社群經濟。
- **7.7** 🏆🪖⚔️ [複雜戰略模擬](07-07-complex_strategic_simulation.qmd)（Battlefield Simulation）  
    - 虛擬戰場中進行戰術規劃、資源管理與多單位協同，支援單兵至聯合作戰層級的演練。 
    - 為國防與安全產業核心能力，用於兵棋推演與 ISR 系統，測試戰術、驗證計畫與優化後勤。 
    - 國防科技與民用領域，用於災害應變、基礎設施防護與維和，提升應變能力並降低成本。

### 📦 延伸：智能軍師

`博弈派 AI` 聚焦多方互動與不確定性下的**智能決策**，可應用在商業、金融、公共政策與國際關係等等。其核心是對「個體—脈絡—世界」建模並框定有效賽局的綜合能力。

可依自身興趣與需求，**學習**與**操練**搭建[知行鷹架](notes-constructive_fill-in.zh-hant)，理解所處世界的「[框智格局](index.zh-hant)」。以下為代表性案例：

- ⚡🌱🧮 **能源組合與氣候變遷博弈**  
  - 以碳權交易與能源投資為核心的「能源組合遊戲」（Energy Mix Game），在減碳與經濟成長間權衡，成為各國與企業的戰略工具。  
  - 2025 年全球碳市場進入關鍵轉折，高完整性碳權需求上升；歐盟 CBAM、美國《通脹削減法案》、中國擴大排放交易至鋼鐵與水泥等重工業，推動企業加速低碳轉型。  
  - 產業層面，科技巨頭與中小企業將碳權納入永續策略，投資再生能源、藍碳生態系與碳移除技術，形成跨產業競爭格局，影響能源結構、全球供應鏈與資本流向。

- 🌏♟🎮 **全球與中等強權的地緣政治戰略博弈**  
  - 在美中競爭加劇、全球秩序碎片化背景下，中等強權（日本、德國、土耳其、印度、澳洲等）透過靈活外交與經貿策略，在大國間尋求戰略縫隙。  
  - 2025 年多極化趨勢中，這些國家在關鍵礦產供應、區域安全合作與貿易重組中發揮槓桿作用。
  - 例如，土耳其在俄烏戰爭期間同時維持與俄、烏對話並促成黑海穀物協議，展現中等強權在特定議題上的博弈能力。此類戰略遊戲影響全球能源安全、供應鏈穩定與國際規則制定。

***