这些都是很大的领域，所以这里是对差异的简要描述：

博弈论关注研究“博弈”的解决方案，这基本上是一组导致某些结果的决策。在博弈论中，您会研究为给定参与者实现最佳结果的策略。一个典型的例子（这实际上不是传统意义上的游戏）是囚徒困境：你和你的朋友被逮捕，如果你们中只有一个人作证反对另一个人，那个人会减刑，另一个一个更长的一个。如果你们都互相作证，你们都会得到中等判决，如果你们都保持沉默，你们都会自由。您不知道您的犯罪伙伴在做什么，所以您是 a) 作证，还是 b) 保持沉默？如果你保持安静，如果你的伴侣也有，你可能会自由保持沉默，但如果他作证，你会在里面很久。所以保持沉默是有风险的，即使你得到了更好的结果。如果您作证，您可能会避免更长的刑期，但也不会获得自由。你最好的选择是什么？

博弈论经常在经济学中用于模拟行为，因为理性的代理人会试图优化收益。

另一方面，机器学习是一种训练统计分类器的方法。您将特征输入算法，然后该算法会根据您训练它的数据为您提供特定的输出。这与博弈论本身没有任何关系，但我想您可以使用机器学习来训练算法以在游戏情况下选择移动，然后根据博弈论比较它如何匹配最佳选择。

正如我所说，这是一个非常简短的比较。有关更多详细信息，我建议您按照链接阅读这两个字段。

更新：现在论文可以访问了——博弈论确实被用作基准。在第一篇论文中，博弈论中的理性代理假设正在被建模，但没有人类专家告诉算法这意味着什么。所以你学习（使用深度学习）理性意味着什么。在第二篇论文中，作者试图学习一种比以牙还牙更好的算法，并且确实使用博弈论作为比较/评估的理论框架。

另一个答案给出了博弈论解决的这类问题的一个很好的著名例子，它部分描述了机器学习是什么。

但是，它并没有强调这种类型的博弈论问题，即您有两个或多个代理相互竞争，也出现在机器学习的背景下。更具体地说，机器学习也可以应用在多智能体系统的上下文中，在这个系统中，你有多个学习智能体在一个环境中相互竞争。这些问题的典型例子是两人棋盘游戏，如国际象棋、围棋或井字游戏，可以通过机器学习解决，特别是强化学习（一种特定类型的机器学习）：例如，您可以学习后状态值函数来玩井字游戏。

RL 有一个子领域可以通过多个代理解决这些问题，称为多代理强化学习 (MARL)。一种将 MDP 推广到多个智能体的简单数学框架是马尔可夫博弈（又名随机博弈），它可用于对石头剪刀布或井字游戏等游戏进行建模。我们还可以将多智能体系统建模为单智能体系统，其中其他智能体被合并到环境中。如果您对 MARL 感兴趣，您可以阅读 Lucian Busoniu 等人的论文《多智能体强化学习综合调查》（2008 年）。

所以，我认为博弈论和机器学习之间有几个联系，甚至是 AI 的其他子领域，例如游戏 AI（例如，极小极大算法经常在 AI 程序中作为对抗性搜索算法的一个例子来教授；阅读本文以了解更多关于搜索和学习之间的区别）和进化算法（事实上，博弈论还有一个相关的子领域，称为进化博弈论）。