В статье исследуется новый вариант <<рыбной войны>> - игры, в которой участники оценивают неизвестные параметры окружающей среды и частную информацию противников на основе полученных сигналов. Строится динамическая игровая модель, в которой эволюция популяции рыб зависит от неизвестного параметра ε, а функция выигрыша каждого игрока включает его частную информацию δ‎. С помощью байесовских методов обучения демонстрируется, как участники могут динамически обновлять свои оценки указанных неизвестных параметров. Доказано, что эти оценки сходятся к истинным значениям параметров с течением времени. Построено равновесие Нэша с байесовским обучением в качестве решения данной игры. Приведены результаты численного моделирования, иллюстрирующие совпадение представлений игроков и сравнение их стратегий управления в различных случаях.