Несмотря на многочисленные попытки подорвать сеть, Bitcoin процветает более десяти лет. Теория игр сыграла фундаментальную роль в развитии криптовалют и способствовала их успеху.
Основы
Теория игр — это раздел прикладной математики, используемый для изучения рационального принятия решений в поведении людей. В интерактивной игровой среде участники стремятся действовать рационально в ответ на правила или влияние других игроков. Изначально разработанная в экономике для изучения бизнеса, рынков и потребителей, она теперь широко применяется и в других областях. Модели теории игр позволяют исследовать поведение взаимодействующих агентов и возможные результаты их действий при заданных условиях. Такой подход также применим в политологии, социологии, психологии и философии.
Дилемма заключённого
Классическая модель теории игр, дилемма заключённого, иллюстрирует сценарий, где двух преступников, A и B, допрашивают по отдельности после ареста, и они не могут общаться. Прокурор пытается склонить каждого из них дать показания против другого, чтобы снизить обвинение. Если A даст показания против B, A будет освобождён, а B получит трёхлетний срок (и наоборот). Если оба предадут и дадут показания друг против друга, каждому грозит по два года. Если оба сохранят молчание и не предадут, им назначают лишь по одному году из-за недостатка доказательств.
Из этого получаем следующие результаты в виде таблицы:
B предаёт | B молчит | |
| A предаёт | Оба сидят по 2 года | A на свободе. B сидит 3 года |
| A молчит | B на свободе. A сидит 3 года | Оба сидят по 1 году |
Оптимизация индивидуального интереса в дилемме заключённого привела бы к предательству ради освобождения, но неопределённость решения другого делает такую стратегию непредсказуемой. Большинство рациональных арестантов выбрали бы предательство, учитывая предлагаемое вознаграждение. Однако если оба предадут, они получат по 2 года — не идеальный результат. Поэтому оптимальное решение для пары заключённых — хранить молчание, что приведёт к одному году тюрьмы. Этот простой сценарий демонстрирует применение моделей теории игр для понимания человеческого поведения и возможных исходов на основе рационального выбора.
Теория игр в криптовалютах
Модели теории игр играют ключевую роль в проектировании безопасных и доверительных экономических систем для криптовалют, включая Bitcoin. Создание Bitcoin как системы, устойчивой к византийским сбоям (BFT), — это успешное сочетание криптографии и теории игр. Такое сочетание породило концепцию криптоэкономики, изучающую экономику блокчейн-протоколов и влияние их дизайна на поведение участников. Криптоэкономика также учитывает поведение внешних агентов, которые могут пытаться нарушить работу сети. Иными словами, криптоэкономика изучает рациональные и вероятные решения узлов сети на основе стимулов, заложенных в протоколе.
Решение: Proof of Work
Bitcoin полагается на согласие распределённых узлов валидации транзакций и блоков для обеспечения доверия. Однако поскольку узлы не могут полностью доверять друг другу, сеть нуждается в защите от недобросовестной активности. Одной из ключевых особенностей такого решения является алгоритм консенсуса Proof of Work. Делая процесс майнинга ресурсоёмким и конкурентным, архитектура PoW стимулирует майнинг-узлы вести себя честно, так как нечестное поведение грозит потерей вложенных ресурсов и исключением из сети. В результате наиболее рациональным решением для майнеров является поддержание безопасности сети через честные действия, а вредоносная активность становится невыгодной и наказуемой.
Заключение
При проектировании распределённых систем, таких как криптовалюты, важно учитывать, как люди ведут себя и принимают решения, опираясь на рациональность — это основное применение теории игр. Алгоритм консенсуса Proof of Work был создан как сочетание криптографии и теории игр для разработки блокчейна Bitcoin — децентрализованной экономической системы, устойчивой к атакам. Безопасность и живучесть блокчейна зависят от его протокола и числа участников сети. Чем крупнее распределённая сеть, тем надёжнее она работает по сравнению с небольшой.