解答：
④ AI同士の協調的•競争的な行動を学習するのに適した強化学習手法である.
理由: マルチエージェント強化学習（Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL）は、複数のエージェントが同じ環境で協調または競争しながら行動を学習する手法です。この手法は、複数のエージェントが存在するシナリオで有効であり、エージェント同士の相互作用を考慮した学習が可能です。例えば、チームプレイが必要なゲームや、複数のロボットが協力してタスクを遂行するシナリオなどに適しています。
その他の選択肢について：
- ① 基本的にはどのような課題でも,マルチエージェント強化学習の方が普通の強化学習よりも性能がよい。：マルチエージェント強化学習は特定のシナリオに適していますが、必ずしもすべての課題で普通の強化学習よりも性能が良いわけではありません。
- ② 一般的には複数のCPUやGPUを使った強化学習のみが,マルチエージェント強化学習と呼ばれる。：マルチエージェント強化学習は、複数のエージェントが同じ環境で学習することを指し、必ずしも複数のCPUやGPUを使う必要はありません。
- ③ ゲームはプレイヤーが一人であることがほとんどであるため,ゲームAIの強化学習には適さない。：多くのゲームには複数のプレイヤーが関与するシナリオが存在し、マルチエージェント強化学習はそのようなシナリオに適しています。
