Пересмотр дилеммы заключенного: разнообразие и контекст важнее, чем считалось

Новое исследование, опубликованное в PLOS Computational Biology, международной командой из Института эволюционной биологии Макса Планка, Кардиффского университета и Google, пересмотрело знаковую работу Роберта Аксельрода.

Смоделировав более 195 стратегий в тысячах турниров, исследование показало, что успех в итерированной дилемме заключенного сильно зависит от адаптации к разнообразным средам. Стратегии, преуспевшие в контролируемых сценариях Аксельрода, часто терпели неудачу при столкновении с более широким разнообразием оппонентов. Победившие стратегии не только добрые и взаимные, но и умные, слегка завистливые, а также адаптирующиеся к окружающим условиям.

Дилемма заключенного, классическая игра теории игр, предлагает игрокам выбор: сотрудничать или предать. Взаимное сотрудничество приносит умеренное вознаграждение обоим игрокам, в то время как одностороннее предательство дает высокую награду предателю и значительные потери сотрудничающему. Если оба предают, они получают меньше, чем при взаимном сотрудничестве. Это противоречие между индивидуальной и коллективной выгодой сделало игру моделью для принятия решений в экономике, политике и биологии.

В 1980 году Роберт Аксельрод организовал один из самых влиятельных турниров по итерированной дилемме заключенного. Он пригласил ученых со всего мира представить стратегии в виде компьютерного кода. Победившая стратегия «Око за око» следовала четырем ключевым принципам: избегать зависти, быть добрым, отвечать взаимностью и сохранять простоту.

Хотя эти принципы объясняли успех «Око за око» в турнире Аксельрода, исследование имело заметные ограничения. Было протестировано всего 14 стратегий, а предварительные результаты были доступны участникам, что могло повлиять на представленные работы. Более того, контролируемый характер турниров с ограниченным разнообразием и жесткими правилами не отражал сложности реальных сценариев.

Новое исследование протестировало 195 стратегий из опубликованных работ в тысячах турниров в различных условиях. Результаты показали, что стратегии, считавшиеся доминирующими в контролируемой среде, часто проигрывали более разнообразным оппонентам. Вместо выявления единственной победной стратегии команда обнаружила общие черты успешных подходов: они слегка завистливы, умны, взаимны, адаптивны и готовы согласовывать уровень сотрудничества со своей средой.

Анализ опирался на «Axelrod-Python» — инструмент с открытым исходным кодом, который каталогизирует стратегии и облегчает крупномасштабное моделирование. Этот инструмент способствует открытой науке, позволяя исследователям по всему миру изучать теорию игр в более реалистичных сценариях. Исследование подчеркивает необходимость пересмотра принципов Аксельрода, чтобы лучше учитывать динамику более сложных сред.