En person lär sig genom att pröva och fela om han ibland försöker sig på nya strategier och förkastar val som är felaktiga i den meningen att de inte leder till högre belöningar. I ett spel, dock, strategier kan bli felaktiga på grund av en förändring av beteende av någon annan. Sådana passiva fel kan också utlösa en sökning efter nya och bättre strategier, men arten av sökningen är annorlunda än när en spelare är aktivt engagerad i experiment. Detta papper introducerar en enkel version av denna idé, kallas interaktiv försök och felinlärning, som har egenskapen att det implementerar Nash jämvikt beteende i spel som har minst en ren Nash jämvikt och ingen payoff band. Till skillnad från ångra tester (Foster och Young, 2006) kräver det ingen statistisk uppskattning. Till skillnad från ett inlärningsförfarande som föreslagits av Hart och Mas-Colell (2006) kräver det ingen kunskap om de andra spelarnas åtgärder: lärandet fortskrider enbart genom att svara på ens egen lönehistorik. Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning.
Unga föreslår i REF en sådan helt frikopplad inlärningsregel, som kallas interaktiv försöks- och felinlärning.
Learning by Trial and Error
{'venue': 'Games and Economic Behavior', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}