Artificial intelligence in video games
ವಿಡಿಯೋ ಗೇಮ್ಗಳಲ್ಲಿ, ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು (AI) ಮಾನವನಂತಹ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆಯಂತೆಯೇ ಮುಖ್ಯವಾಗಿ ಆಟಗಾರರಲ್ಲದ ಪಾತ್ರಗಳಲ್ಲಿ (NPC) ಸ್ಪಂದಿಸುವ, ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಅಥವಾ ಬುದ್ಧಿವಂತ ನಡವಳಿಕೆಗಳನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು 1950ರ ದಶಕದಲ್ಲಿ ಪ್ರಾರಂಭವಾದಾಗಿನಿಂದ ವಿಡಿಯೋ ಗೇಮ್ಗಳ ಅವಿಭಾಜ್ಯ ಅಂಗವಾಗಿದೆ. ವಿಡಿಯೋ ಗೇಮ್ಗಳಲ್ಲಿನ AI ಒಂದು ವಿಶಿಷ್ಟವಾದ ಉಪಕ್ಷೇತ್ರವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಶೈಕ್ಷಣಿಕ AI ಗಿಂತ ಭಿನ್ನವಾಗಿದೆ. ಇದು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಅಥವಾ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಬದಲು ಆಟದ-ಆಟಗಾರರ ಅನುಭವವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಆರ್ಕೇಡ್ ವಿಡಿಯೋ ಗೇಮ್ಗಳ ಸುವರ್ಣ ಯುಗದಲ್ಲಿ, AI ಎದುರಾಳಿಗಳ ಕಲ್ಪನೆಯು ಆಟಗಾರನ ಇನ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ ಪದವಿ ಪಡೆದ ಕಷ್ಟದ ಮಟ್ಟಗಳು, ವಿಭಿನ್ನ ಚಲನೆಯ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಆಟದೊಳಗಿನ ಘಟನೆಗಳ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಜನಪ್ರಿಯವಾಯಿತು. ಆಧುನಿಕ ಆಟಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಎನ್. ಪಿ. ಸಿ. ಗಳ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ನೀಡಲು ಮಾರ್ಗ ಶೋಧನೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ಧಾರದ ಮರಗಳಂತಹ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ. ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯವಿಧಾನದ-ವಿಷಯ ಉತ್ಪಾದನೆಯಂತಹ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ತಕ್ಷಣವೇ ಕಾಣಿಸದ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳಲ್ಲಿ AI ಅನ್ನು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ, ಆಟ AI, ಯೋಚಿಸಬಹುದಾದಂತೆ ಮತ್ತು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಸನ್ನಿವೇಶವೆಂದು ಚಿತ್ರಿಸಲಾಗಿರುವಂತೆ, ಟ್ಯೂರಿಂಗ್ ಪರೀಕ್ಷೆ ಅಥವಾ ಕೃತಕ ಸಾಮಾನ್ಯ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆಯ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಎನ್ಪಿಸಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾದ ಕೃತಕ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಸಾಕ್ಷಾತ್ಕಾರವನ್ನು ಅರ್ಥೈಸುವುದಿಲ್ಲ. "ಆಟ AI" ಎಂಬ ಪದವನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಣ ಸಿದ್ಧಾಂತ, ರೊಬೊಟಿಕ್ಸ್, ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಗ್ರಾಫಿಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಜ್ಞಾನದ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ವಿಶಾಲವಾದ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಆದ್ದರಿಂದ ವೀಡಿಯೊ ಗೇಮ್ AI ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ "ನಿಜವಾದ AI" ಅನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದಿಲ್ಲ, ಏಕೆಂದರೆ ಅಂತಹ ತಂತ್ರಗಳು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಕಲಿಕೆಗೆ ಅಥವಾ ಇತರ ಪ್ರಮಾಣಿತ ಮಾನದಂಡಗಳಿಗೆ ಅನುಕೂಲವಾಗುವುದಿಲ್ಲ, ಕೇವಲ "ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಗಣನೆ" ಅಥವಾ ಪೂರ್ವನಿರ್ಧರಿತ ಮತ್ತು ಸೀಮಿತ ಒಳಹರಿವಿನ ಗುಂಪಿಗೆ ಪೂರ್ವನಿರ್ಧರಿತ ಮತ್ತು ಸೀಮಿತ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳ ಗುಂಪನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತವೆ. ಅನೇಕ ಉದ್ಯಮಗಳು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಪೊರೇಟ್ ಧ್ವನಿಗಳು ವೀಡಿಯೊ ಗೇಮ್ ಎಐ ಎಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುವ ಎಲ್ಲಾ ರೀತಿಯ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳೊಂದಿಗೆ ಮಾನವರು ಸಂವಹನ ನಡೆಸುವ ವಿಧಾನದಲ್ಲಿ ಕ್ರಾಂತಿಯನ್ನುಂಟುಮಾಡಿದೆ ಎಂಬ ಅರ್ಥದಲ್ಲಿ ಬಹಳ ದೂರ ಸಾಗಿದೆ ಎಂದು ಹೇಳಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ, ಆದಾಗ್ಯೂ ಅನೇಕ ತಜ್ಞ ಸಂಶೋಧಕರು ಅಂತಹ ಹಕ್ಕುಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಸಂಶಯ ಹೊಂದಿದ್ದಾರೆ, ಮತ್ತು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಅಂತಹ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳು ಅರಿವಿನ ವಿಜ್ಞಾನಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಮಾಣಿತವಾಗಿ ಬಳಸುವ "ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆ" ಯ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಕ್ಕೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ ಎಂಬ ಕಲ್ಪನೆಯ ಬಗ್ಗೆ. ನಾವು ಎಲ್ಲಾ ತಾಂತ್ರಿಕ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಅವುಗಳ ಉದ್ದೇಶಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಬಳಸುವ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ AI ಹೆಚ್ಚು ಬಹುಮುಖಿಯಾಗಿದೆ ಎಂದು ಉದ್ಯಮದ ಧ್ವನಿಗಳು ವಾದಿಸುತ್ತವೆ, ಏಕೆಂದರೆ AI ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಅನೇಕ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ, ಅವರ ಸ್ವಂತ ವ್ಯಕ್ತಿತ್ವವನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರರ ಸಂಕೀರ್ಣ ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ವೀಡಿಯೊ ಗೇಮ್ ಎಐ ನಿಜವಾದ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆಯಲ್ಲ, ಆದರೆ ಬುದ್ಧಿವಂತ ನಡವಳಿಕೆಯ ಭ್ರಮೆಯನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸಲು ಸರಳ ವಿಂಗಡಣೆ ಮತ್ತು ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸಲು ಬಳಸುವ ಜಾಹೀರಾತು ಶಬ್ದವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಎಐ ಕ್ಷೇತ್ರದ ಜನರು ವಾದಿಸಿದ್ದಾರೆ, ಆದರೆ ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಅಥವಾ ತಾಂತ್ರಿಕ ಸಂಕೀರ್ಣತೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಗತಿಯ ದಾರಿತಪ್ಪಿಸುವ ಸೆಳವು ಹೊಂದಿರುವ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಅನ್ನು ನೀಡುತ್ತಾರೆ. ಎನ್ಪಿಸಿಗಳಿಗಾಗಿ ಗೇಮ್ ಎಐ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆಯ ನೋಟ ಮತ್ತು ಪರಿಸರ ನಿರ್ಬಂಧಗಳೊಳಗೆ ಉತ್ತಮ ಆಟದ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕೃತವಾಗಿರುವುದರಿಂದ, ಅದರ ವಿಧಾನವು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಎಐಗಿಂತ ಬಹಳ ಭಿನ್ನವಾಗಿದೆ. ಇತಿಹಾಸದ ಆಟವಾಡುವಿಕೆಯು ಅದರ ಆರಂಭದಿಂದಲೂ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯಲ್ಲಿ ಸಂಶೋಧನೆಯ ಕ್ಷೇತ್ರವಾಗಿತ್ತು. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಮೊದಲ ಉದಾಹರಣೆಯೆಂದರೆ 1951ರಲ್ಲಿ ತಯಾರಿಸಿದ ಮತ್ತು 1952ರಲ್ಲಿ ಪ್ರಕಟವಾದ ನಿಮ್ಮ ಗಣಕೀಕೃತ ಆಟ. ಇದನ್ನು ತಯಾರಿಸಿದ ವರ್ಷದಲ್ಲಿ ಸುಧಾರಿತ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಹೊರತಾಗಿಯೂ, ಪಾಂಗ್ಗೆ 20 ವರ್ಷಗಳ ಮೊದಲು, ಆಟವು ತುಲನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಸಣ್ಣ ಪೆಟ್ಟಿಗೆಯ ರೂಪವನ್ನು ಪಡೆದುಕೊಂಡಿತು ಮತ್ತು ಆಟದ ಹೆಚ್ಚು ನುರಿತ ಆಟಗಾರರ ವಿರುದ್ಧವೂ ನಿಯಮಿತವಾಗಿ ಆಟಗಳನ್ನು ಗೆಲ್ಲಲು ಸಾಧ್ಯವಾಯಿತು. 1951ರಲ್ಲಿ, ಮ್ಯಾಂಚೆಸ್ಟರ್ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾನಿಲಯದ ಫೆರಾಂಟಿ ಮಾರ್ಕ್ 1 ಯಂತ್ರವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು, ಕ್ರಿಸ್ಟೋಫರ್ ಸ್ಟ್ರಾಚೆ ಅವರು ಚೆಕರ್ಸ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂ ಅನ್ನು ಬರೆದರು ಮತ್ತು ಡೀಟ್ರಿಚ್ ಪ್ರಿನ್ಜ್ ಅವರು ಚೆಸ್ಗಾಗಿ ಒಂದನ್ನು ಬರೆದರು. ಇದುವರೆಗೆ ಬರೆದ ಮೊದಲ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂಗಳಲ್ಲಿ ಇವು ಸೇರಿವೆ. 50ರ ದಶಕದ ಮಧ್ಯಭಾಗದಲ್ಲಿ ಮತ್ತು 60ರ ದಶಕದ ಆರಂಭದಲ್ಲಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾದ ಆರ್ಥರ್ ಸ್ಯಾಮ್ಯುಯೆಲ್ನ ಚೆಕರ್ಸ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂ, ಅಂತಿಮವಾಗಿ ಗೌರವಾನ್ವಿತ ಹವ್ಯಾಸಿಗಳಿಗೆ ಸವಾಲು ಹಾಕಲು ಸಾಕಷ್ಟು ಕೌಶಲ್ಯವನ್ನು ಸಾಧಿಸಿತು. ಚೆಕರ್ಗಳು ಮತ್ತು ಚದುರಂಗದ ಮೇಲಿನ ಕೆಲಸವು 1997ರಲ್ಲಿ ಐಬಿಎಂನ ಡೀಪ್ ಬ್ಲೂ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ನಿಂದ ಗ್ಯಾರಿ ಕಾಸ್ಪರೋವ್ ಸೋಲಿನೊಂದಿಗೆ ಕೊನೆಗೊಂಡಿತು. ಸ್ಪೇಸ್ವಾರ್!, ಪಾಂಗ್, ಮತ್ತು ಗೊಟ್ಚಾ (1973) ನಂತಹ 1960ರ ದಶಕ ಮತ್ತು 1970ರ ದಶಕದ ಆರಂಭದಲ್ಲಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾದ ಮೊದಲ ವಿಡಿಯೋ ಗೇಮ್ಗಳು, ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾದ ತರ್ಕದ ಮೇಲೆ ಅಳವಡಿಸಲಾದ ಆಟಗಳಾಗಿವೆ ಮತ್ತು AI ಇಲ್ಲದ ಇಬ್ಬರು ಆಟಗಾರರ ಸ್ಪರ್ಧೆಯನ್ನು ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾಗಿ ಆಧರಿಸಿವೆ. ಶತ್ರುಗಳೊಂದಿಗೆ ಒಂದೇ ಆಟಗಾರನ ವಿಧಾನವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡ ಆಟಗಳು 1970ರ ದಶಕದಲ್ಲಿ ಕಾಣಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿದವು. ಆರ್ಕೇಡ್ಗಾಗಿ ಮೊದಲ ಗಮನಾರ್ಹವಾದವುಗಳು 1974 ರಲ್ಲಿ ಕಾಣಿಸಿಕೊಂಡವುಃ ಟೈಟೋ ಗೇಮ್ ಸ್ಪೀಡ್ ರೇಸ್ (ರೇಸಿಂಗ್ ವಿಡಿಯೋ ಗೇಮ್) ಮತ್ತು ಅಟಾರಿ ಗೇಮ್ಸ್ ಕ್ವಾಕ್ (ಡಕ್ ಹಂಟಿಂಗ್ ಲೈಟ್ ಗನ್ ಶೂಟರ್) ಮತ್ತು ಪರ್ಸ್ಯೂಟ್ (ಫೈಟರ್ ಏರ್ಕ್ರಾಫ್ಟ್ ಡಾಗ್ಫೈಟಿಂಗ್ ಸಿಮ್ಯುಲೇಟರ್). ಎರಡು ಪಠ್ಯ-ಆಧಾರಿತ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಆಟಗಳಾದ ಸ್ಟಾರ್ ಟ್ರೆಕ್ (1971) ಮತ್ತು ಹಂಟ್ ದಿ ವಂಪಸ್ (1973) ಸಹ ಶತ್ರುಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದವು. ಶತ್ರುಗಳ ಚಲನೆಯು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿತ್ತು. ಮೈಕ್ರೊಪ್ರೊಸೆಸರ್ಗಳ ಸಂಯೋಜನೆಯು ಹೆಚ್ಚಿನ ಗಣನೆ ಮತ್ತು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಚಲನೆಯ ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿ ಮುಚ್ಚಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ವಿಡಿಯೋ ಆರ್ಕೇಡ್ ಆಟಗಳ ಸುವರ್ಣಯುಗದಲ್ಲಿ, ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ಕಷ್ಟದ ಮಟ್ಟ, ವಿಭಿನ್ನ ಚಲನೆಯ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಆಟಗಾರನ ಇನ್ಪುಟ್ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಹ್ಯಾಶ್ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುವ ಆಟದಲ್ಲಿನ ಘಟನೆಗಳನ್ನು ಆಡಿದ ಬಾಹ್ಯಾಕಾಶ ಆಕ್ರಮಣಕಾರರ (1978) ಯಶಸ್ಸಿನಿಂದಾಗಿ AI ಎದುರಾಳಿಗಳ ಕಲ್ಪನೆಯು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಜನಪ್ರಿಯವಾಯಿತು. ಗ್ಯಾಲಾಕ್ಸಿಯನ್ (1979) ರಚನೆಯಿಂದ ಹೊರಬಂದ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಶತ್ರುಗಳ ಕುಶಲತೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣ ಮತ್ತು ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಶತ್ರು ಚಲನೆಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿತು. ಪ್ಯಾಕ್-ಮ್ಯಾನ್ (1980) ಚಕ್ರವ್ಯೂಹದ ಆಟಗಳಿಗೆ AI ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಿತು, ಪ್ರತಿ ಶತ್ರುವಿಗೆ ವಿಭಿನ್ನ ವ್ಯಕ್ತಿತ್ವಗಳ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಚಮತ್ಕಾರದೊಂದಿಗೆ. ಕರಾಟೆ ಚಾಂಪ್ (1984) ನಂತರ ಫೈಟಿಂಗ್ ಆಟಗಳಿಗೆ AI ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಿತು. ಫಸ್ಟ್ ಕ್ವೀನ್ (1988) ಒಂದು ಯುದ್ಧತಂತ್ರದ ಆಕ್ಷನ್ ಆರ್ಪಿಜಿಯಾಗಿದ್ದು, ಇದು ನಾಯಕನನ್ನು ಅನುಸರಿಸುವಲ್ಲಿ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ನ ಎಐನಿಂದ ನಿಯಂತ್ರಿಸಬಹುದಾದ ಪಾತ್ರಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿತ್ತು. ರೋಲ್-ಪ್ಲೇಯಿಂಗ್ ವಿಡಿಯೋ ಗೇಮ್ ಡ್ರ್ಯಾಗನ್ ಕ್ವೆಸ್ಟ್ IV (1990) ಒಂದು "ಟ್ಯಾಕ್ಟಿಕ್ಸ್" ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಿತು, ಅಲ್ಲಿ ಬಳಕೆದಾರರು ಯುದ್ಧದ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಆಟಗಾರರಲ್ಲದ ಪಾತ್ರಗಳ AI ದಿನಚರಿಗಳನ್ನು ಸರಿಹೊಂದಿಸಬಹುದು, ಈ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ನಂತರ ಸೀಕ್ರೆಟ್ ಆಫ್ ಮನಾ (1993) ಆಕ್ಷನ್ ರೋಲ್-ಪ್ಲೇಯಿಂಗ್ ಗೇಮ್ ಪ್ರಕಾರಕ್ಕೆ ಪರಿಚಯಿಸಿತು. ಮ್ಯಾಡೆನ್ ಫುಟ್ಬಾಲ್, ಅರ್ಲ್ ವೀವರ್ ಬೇಸ್ಬಾಲ್ ಮತ್ತು ಟೋನಿ ಲಾ ರುಸಾ ಬೇಸ್ಬಾಲ್ನಂತಹ ಆಟಗಳು ಆಯ್ದ ಸೆಲೆಬ್ರಿಟಿಗಳ ತರಬೇತಿ ಅಥವಾ ನಿರ್ವಹಣಾ ಶೈಲಿಯನ್ನು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ನಲ್ಲಿ ನಕಲು ಮಾಡುವ ಪ್ರಯತ್ನದಲ್ಲಿ ತಮ್ಮ AI ಅನ್ನು ಆಧರಿಸಿವೆ. ಆಟಗಳ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಗರಿಷ್ಠಗೊಳಿಸಲು ಮ್ಯಾಡೆನ್, ವೀವರ್ ಮತ್ತು ಲಾ ರುಸಾ ಎಲ್ಲರೂ ಈ ಆಟದ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ತಂಡಗಳೊಂದಿಗೆ ವ್ಯಾಪಕವಾದ ಕೆಲಸವನ್ನು ಮಾಡಿದರು. ನಂತರದ ಕ್ರೀಡಾ ಶೀರ್ಷಿಕೆಗಳು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಆಟಗಾರ-ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿತ ನಿರ್ವಹಣಾ ಅಥವಾ ತರಬೇತಿ ಕಾರ್ಯತಂತ್ರವನ್ನು ತಯಾರಿಸಲು ಎಐನಲ್ಲಿ ಅಸ್ಥಿರಗಳನ್ನು "ಟ್ಯೂನ್" ಮಾಡಲು ಅವಕಾಶ ಮಾಡಿಕೊಟ್ಟವು. 1990ರ ದಶಕದಲ್ಲಿ ಹೊಸ ಆಟದ ಪ್ರಕಾರಗಳ ಹೊರಹೊಮ್ಮುವಿಕೆಯು ಸೀಮಿತ ರಾಜ್ಯ ಯಂತ್ರಗಳಂತಹ ಔಪಚಾರಿಕ AI ಸಾಧನಗಳ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಪ್ರೇರೇಪಿಸಿತು. ನೈಜ-ಸಮಯದ ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದ ಆಟಗಳು ಇತರ ವಿಷಯಗಳ ಜೊತೆಗೆ ಅನೇಕ ವಸ್ತುಗಳು, ಅಪೂರ್ಣ ಮಾಹಿತಿ, ಮಾರ್ಗ ಹುಡುಕುವ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು, ನೈಜ-ಸಮಯದ ನಿರ್ಧಾರಗಳು ಮತ್ತು ಆರ್ಥಿಕ ಯೋಜನೆಗಳೊಂದಿಗೆ AI ಗೆ ತೆರಿಗೆ ವಿಧಿಸಿದವು. ಈ ಪ್ರಕಾರದ ಮೊದಲ ಆಟಗಳು ಕುಖ್ಯಾತ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದವು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಹೆರ್ಜೋಗ್ ಝ್ವೀ (1989), ಯುನಿಟ್ ನಿಯಂತ್ರಣಕ್ಕಾಗಿ ಮಾರ್ಗ ಹುಡುಕುವ ಮತ್ತು ಮೂಲಭೂತ ಮೂರು-ರಾಜ್ಯ ರಾಜ್ಯ ಯಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಹುತೇಕ ಮುರಿದುಕೊಂಡಿತ್ತು, ಮತ್ತು ಡ್ಯೂನ್ II (1992) ಆಟಗಾರರ ನೆಲೆಯ ಮೇಲೆ ಬೀಲೈನ್ನಲ್ಲಿ ದಾಳಿ ಮಾಡಿ ಹಲವಾರು ಮೋಸಗಾರರನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡಿತು. ಈ ಪ್ರಕಾರದ ನಂತರದ ಆಟಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಿದವು. ನಂತರದ ಆಟಗಳು ಕ್ರಿಚರ್ಸ್ ಅಥವಾ ಬ್ಲ್ಯಾಕ್ & ವೈಟ್ ನಂತಹ ಆಟಗಳಲ್ಲಿ ಆಟಗಾರರ ಕ್ರಿಯೆಗಳ ಉದಯೋನ್ಮುಖ ನಡವಳಿಕೆ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನದಂತಹ ಬಾಟಮ್-ಅಪ್ AI ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡಿವೆ. ಫೇಸಡ್ (ಸಂವಾದಾತ್ಮಕ ಕಥೆ) 2005 ರಲ್ಲಿ ಬಿಡುಗಡೆಯಾಯಿತು ಮತ್ತು ಸಂವಾದಾತ್ಮಕ ಬಹು-ಮಾರ್ಗ ಸಂವಾದಗಳು ಮತ್ತು AI ಅನ್ನು ಆಟದ ಮುಖ್ಯ ಅಂಶವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಯಿತು. ಆಟಗಳು ಆಟವನ್ನು ಮೀರಿದ ಸಂಭಾವ್ಯ ಅನ್ವಯಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ವಾತಾವರಣವನ್ನು ಒದಗಿಸಿವೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ ವ್ಯಾಟ್ಸನ್, ಜೆಪರ್ಡಿ!-ಪ್ಲೇಯಿಂಗ್ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್; ಮತ್ತು ರೋಬೋ ಕಪ್ ಪಂದ್ಯಾವಳಿ, ಅಲ್ಲಿ ರೋಬೋಟ್ಗಳಿಗೆ ಸಾಕರ್ನಲ್ಲಿ ಸ್ಪರ್ಧಿಸಲು ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ವೀಕ್ಷಣೆಗಳು "ಆಟ AI" ಎಂಬ ಪದದಲ್ಲಿನ "AI" ಅದರ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಅತಿಯಾಗಿ ಹೇಳುತ್ತದೆ ಎಂದು ಅನೇಕ ತಜ್ಞರು ದೂರುತ್ತಾರೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಆಟ AI ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಅಲ್ಲ, ಮತ್ತು AI ಯ ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ಕ್ಷೇತ್ರದ ಕೆಲವು ಉದ್ದೇಶಗಳನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. "ನೈಜ AI" ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳನ್ನು, ಅನಿಯಂತ್ರಿತ ದತ್ತಾಂಶ ಇನ್ಪುಟ್ನ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಿಕೆಯನ್ನು ಮತ್ತು ತರ್ಕಿಸಬಹುದಾದ ಬಲವಾದ AI ಯ ಅಂತಿಮ ಗುರಿಯನ್ನು ಸಹ ಉದ್ದೇಶಿಸುತ್ತದೆ, "ಗೇಮ್ AI" ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅರ್ಧ ಡಜನ್ ಹೆಬ್ಬೆರಳಿನ ನಿಯಮಗಳು ಅಥವಾ ಹ್ಯೂರಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ, ಇದು ಉತ್ತಮ ಆಟದ ಅನುಭವವನ್ನು ನೀಡಲು ಸಾಕಾಗುತ್ತದೆ. ಐತಿಹಾಸಿಕವಾಗಿ, ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ಆಟದ-ಎಐ ಯೋಜನೆಗಳು ವಾಣಿಜ್ಯ ಉತ್ಪನ್ನಗಳಿಂದ ತುಲನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿವೆ ಏಕೆಂದರೆ ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ವಿಧಾನಗಳು ಸರಳ ಮತ್ತು ಅಳೆಯಲಾಗದವುಗಳಾಗಿವೆ. ವಾಣಿಜ್ಯ ಆಟ AI ತನ್ನದೇ ಆದ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದೆ, ಇದು ಅನೇಕ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ನೀಡಲು ಸಾಕಾಗಿದೆ. ಗೇಮ್ ಡೆವಲಪರ್ಗಳ ಶೈಕ್ಷಣಿಕ AI ಬಗ್ಗೆ ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ಅರಿವು ಮತ್ತು ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ಸಮುದಾಯದಿಂದ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಆಟಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ಆಸಕ್ತಿಯು ಆಟದಲ್ಲಿ AI ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸುವ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವು ಕಡಿಮೆ ವಿಲಕ್ಷಣವಾಗಲು ಕಾರಣವಾಗಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, AI ಯ ವಿವಿಧ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಡೊಮೇನ್ಗಳ ನಡುವಿನ ಗಮನಾರ್ಹ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳು ಎಂದರೆ ಆಟ AI ಅನ್ನು ಇನ್ನೂ AI ಯ ವಿಶಿಷ್ಟ ಉಪಕ್ಷೇತ್ರವಾಗಿ ನೋಡಬಹುದು. ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ವಂಚನೆಯ ಮೂಲಕ ಆಟಗಳಲ್ಲಿನ ಕೆಲವು AI ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಕಾನೂನುಬದ್ಧವಾಗಿ ಪರಿಹರಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವು ಒಂದು ಪ್ರಮುಖ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ರೋಬೋಟಿಕ್ಸ್ಗೆ AI ಅನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಿದಾಗ ಹಿಂದಿನ ಅವಲೋಕನಗಳಿಂದ ಕಾಣದ ವಸ್ತುವಿನ ಸ್ಥಾನವನ್ನು ಊಹಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಕಷ್ಟಕರವಾದ ಸಮಸ್ಯೆಯಾಗಬಹುದು, ಆದರೆ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಆಟದಲ್ಲಿ ಎನ್ಪಿಸಿ ಆಟದ ದೃಶ್ಯ ಗ್ರಾಫ್ನಲ್ಲಿ ಸ್ಥಾನವನ್ನು ಹುಡುಕಬಹುದು. ಅಂತಹ ವಂಚನೆಯು ಅವಾಸ್ತವಿಕ ನಡವಳಿಕೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು ಮತ್ತು ಆದ್ದರಿಂದ ಯಾವಾಗಲೂ ಅಪೇಕ್ಷಣೀಯವಲ್ಲ. ಆದರೆ ಅದರ ಸಾಧ್ಯತೆಯು ಆಟದ AI ಅನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಯಾವಾಗ ಮತ್ತು ಹೇಗೆ ಮೋಸ ಮಾಡುವುದು ಎಂಬಂತಹ ಹೊಸ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ಬಲವಾದ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಗೆ ಇರುವ ಪ್ರಮುಖ ಮಿತಿಯೆಂದರೆ ಚಿಂತನೆಯ ಅಂತರ್ಗತ ಆಳ ಮತ್ತು ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ತೀವ್ರ ಸಂಕೀರ್ಣತೆ. ಇದರರ್ಥ "ಸ್ಮಾರ್ಟ್" AI ಅನ್ನು ಮಾಡಲು ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕವಾಗಿ ಸಾಧ್ಯವಾದರೂ, ಸಮಸ್ಯೆಯು ಗಣನೀಯ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಬಳಕೆಯು ಬೋರ್ಡ್ ಆಟಗಳ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ಗಳಲ್ಲಿ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಚದುರಂಗ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಶೋಗಿ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಗೋ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಚೆಕರ್ಸ್ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಒಥೆಲ್ಲೋ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಪೋಕರ್ ಆಟಗಾರರು ಅಕಿನೇಟರ್ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಅರಿಮಾ ಲಾಜಿಸ್ಟೆಲ್ಲೋ, ಇದು ರಿವರ್ಸಿ ರೋಗ್-ಒ-ಮ್ಯಾಟಿಕ್ ಅನ್ನು ಆಡುತ್ತದೆ, ಇದು ಸ್ಕ್ರ್ಯಾಬಲ್ನ ರೋಗ್ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಆಟಗಾರರನ್ನು ಆಡುತ್ತದೆ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಒಲಿಂಪಿಯಾಡ್ನಲ್ಲಿ ವಿವಿಧ ಬೋರ್ಡ್ ಆಟಗಳನ್ನು ಆಡುತ್ತದೆ. ಆಧುನಿಕ ವಿಡಿಯೋ ಗೇಮ್ಗಳಲ್ಲಿ ಗೇಮ್ ಎಐ/ಹ್ಯೂರಿಸ್ಟಿಕ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳನ್ನು ಆಟದೊಳಗೆ ಸಾಕಷ್ಟು ವಿಭಿನ್ನವಾದ ವಿವಿಧ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. "ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟಿಂಗ್" (ನಿರ್ಧಾರ ಮರ) ಪ್ರಸ್ತುತ ನಿಯಂತ್ರಣದ ಅತ್ಯಂತ ಸಾಮಾನ್ಯ ವಿಧಾನವಾಗಿದ್ದರೂ, ಆಟದಲ್ಲಿನ ಯಾವುದೇ ಎನ್ಪಿಸಿಗಳ ನಿಯಂತ್ರಣವು ಅತ್ಯಂತ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿದೆ. ಈ ಕೈಬರಹದ ನಿರ್ಧಾರ ಮರಗಳು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಪುನರಾವರ್ತಿತ ನಡವಳಿಕೆ, ಮುಳುಗುವಿಕೆಯ ನಷ್ಟ ಅಥವಾ ಅಭಿವರ್ಧಕರು ಯೋಜಿಸದ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಅಸಹಜ ನಡವಳಿಕೆಯಂತಹ "ಕೃತಕ ಮೂರ್ಖತನ" ಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತವೆ. ಎಐಗೆ ಮತ್ತೊಂದು ಸಾಮಾನ್ಯ ಬಳಕೆಯಾದ ಪಾತ್ ಫೈಂಡಿಂಗ್, ನೈಜ-ಸಮಯದ ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದ ಆಟಗಳಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಕಂಡುಬರುತ್ತದೆ. ಭೂಪ್ರದೇಶ, ಅಡೆತಡೆಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಾಯಶಃ "ಯುದ್ಧದ ಮಂಜು" ಯನ್ನು ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಂಡು, ನಕ್ಷೆಯ ಒಂದು ಬಿಂದುವಿನಿಂದ ಇನ್ನೊಂದಕ್ಕೆ ಎನ್. ಪಿ. ಸಿ. ಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಪಡೆಯುವುದು ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವ ವಿಧಾನವು ಮಾರ್ಗಶೋಧನೆಯಾಗಿದೆ. ವಾಣಿಜ್ಯ ವೀಡಿಯೊಗೇಮ್ಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ವೇಗದ ಮತ್ತು ಸರಳವಾದ "ಗ್ರಿಡ್-ಆಧಾರಿತ ಮಾರ್ಗ ಶೋಧನೆ" ಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ, ಇದರಲ್ಲಿ ಭೂಪ್ರದೇಶವನ್ನು ಏಕರೂಪದ ಚೌಕಗಳ ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾದ ಗ್ರಿಡ್ನಲ್ಲಿ ಮ್ಯಾಪ್ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಗ್ರಿಡ್ಗೆ ಎ * ಅಥವಾ ಐಡಿಎ * ನಂತಹ ಮಾರ್ಗ ಶೋಧನೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಕೇವಲ ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾದ ಗ್ರಿಡ್ ಬದಲಿಗೆ, ಕೆಲವು ಆಟಗಳು ಅನಿಯಮಿತ ಬಹುಭುಜಾಕೃತಿಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಎನ್ಪಿಸಿಗಳು ನಡೆಯಬಹುದಾದ ನಕ್ಷೆಯ ಪ್ರದೇಶಗಳಿಂದ ನ್ಯಾವಿಗೇಷನ್ ಜಾಲರಿಯನ್ನು ಜೋಡಿಸುತ್ತವೆ. ಮೂರನೆಯ ವಿಧಾನವಾಗಿ, ಡೆವಲಪರ್ಗಳಿಗೆ ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಎನ್ಪಿಸಿಗಳು ನ್ಯಾವಿಗೇಟ್ ಮಾಡಲು ಬಳಸಬೇಕಾದ "ವೇಪಾಯಿಂಟ್ಗಳನ್ನು" ಹಸ್ತಚಾಲಿತವಾಗಿ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದು ಅನುಕೂಲಕರವಾಗಿರುತ್ತದೆ; ಅಂತಹ ವೇಪಾಯಿಂಟ್ಗಳು ಅಸ್ವಾಭಾವಿಕವಾಗಿ ಕಾಣುವ ಚಲನೆಯನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸಬಹುದು. ಇದರ ಜೊತೆಗೆ, ವೇಪಾಯಿಂಟ್ಗಳು ಸಂಕೀರ್ಣ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ನ್ಯಾವಿಗೇಷನ್ ಮೆಶ್ಗಳಿಗಿಂತ ಕೆಟ್ಟದಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ. ಸ್ಥಿರ ಮಾರ್ಗ ಹುಡುಕುವಿಕೆಯ ಹೊರತಾಗಿ, ನ್ಯಾವಿಗೇಷನ್ ಎಂಬುದು ಗೇಮ್ ಎಐನ ಉಪ-ಕ್ಷೇತ್ರವಾಗಿದ್ದು, ಎನ್ಪಿಸಿಗಳಿಗೆ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ನ್ಯಾವಿಗೇಟ್ ಮಾಡುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ನೀಡುವತ್ತ ಗಮನ ಹರಿಸುತ್ತದೆ, ಇತರ ಘಟಕಗಳೊಂದಿಗೆ (ಇತರ ಎನ್ಪಿಸಿ, ಆಟಗಾರರು) ಘರ್ಷಣೆಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುವಾಗ ಗುರಿಯ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಅಥವಾ ಅವರೊಂದಿಗೆ ಸಹಕರಿಸುತ್ತದೆ (ಗುಂಪು ನ್ಯಾವಿಗೇಷನ್). ಏಜ್ ಆಫ್ ಎಂಪೈರ್ಸ್ (1997) ಅಥವಾ ಸಿವಿಲೈಸೇಶನ್ ವಿ (2010) ನಂತಹ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಡೈನಾಮಿಕ್ ಸ್ಟ್ರಾಟಜಿ ಆಟಗಳಲ್ಲಿ ನ್ಯಾವಿಗೇಷನ್ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕಳಪೆ ಪ್ರದರ್ಶನ ನೀಡುತ್ತದೆ; ಘಟಕಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಇತರ ಘಟಕಗಳಿಗೆ ಅಡ್ಡಿಯಾಗುತ್ತವೆ. ವರ್ಚುವಲ್ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಕಷ್ಟಕರವಾದ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಪರಿಹರಿಸಲು ಗೇಮ್ ಎಐ ಅನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುವ ಬದಲು, ಸನ್ನಿವೇಶವನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯವಾಗುವಂತೆ ಮಾರ್ಪಡಿಸುವುದು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಹೆಚ್ಚು ವೆಚ್ಚದಾಯಕವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಮಾರ್ಗ ಹುಡುಕುವಿಕೆಯು ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅಡಚಣೆಯ ಮೇಲೆ ಸಿಲುಕಿಕೊಂಡರೆ, ಅಭಿವರ್ಧಕರು ಅಡಚಣೆಯನ್ನು ಸರಿಸಲು ಅಥವಾ ಅಳಿಸಲು ಕೊನೆಗೊಳ್ಳಬಹುದು. ಹಾಫ್-ಲೈಫ್ (1998) ನಲ್ಲಿ, ಎಲ್ಲಾ ಎನ್. ಪಿ. ಸಿ. ಗಳು ಎಸೆದ ಗ್ರೆನೇಡ್ನಿಂದ ತಪ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಮಾರ್ಗ ಹುಡುಕುವ ಕ್ರಮಾವಳಿ ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಸಮಂಜಸವಾದ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳಲು ವಿಫಲವಾಯಿತು; ಎನ್. ಪಿ. ಸಿ. ಗಳು ದಾರಿ ತಪ್ಪಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಲು ಮತ್ತು ಮೂರ್ಖತನ ತೋರುವ ಅಪಾಯವನ್ನು ಅನುಮತಿಸುವ ಬದಲು, ಅಭಿವರ್ಧಕರು ಬದಲಿಗೆ ಎನ್. ಪಿ. ಸಿ. ಗಳನ್ನು ಕೆಳಗಿಳಿಸಿ ಆ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿ ಮುಚ್ಚಿಡಲು ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಮಾಡಿದರು. ಅನೇಕ ಸಮಕಾಲೀನ ವಿಡಿಯೋ ಗೇಮ್ಗಳು ಆಕ್ಷನ್, ಫಸ್ಟ್-ಪರ್ಸನ್ ಶೂಟರ್ ಅಥವಾ ಅಡ್ವೆಂಚರ್ ವರ್ಗದ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಬರುತ್ತವೆ. ಈ ರೀತಿಯ ಹೆಚ್ಚಿನ ಆಟಗಳಲ್ಲಿ, ಕೆಲವು ಮಟ್ಟದ ಹೋರಾಟಗಳು ನಡೆಯುತ್ತವೆ. ಈ ಪ್ರಕಾರಗಳಲ್ಲಿ ಯುದ್ಧದಲ್ಲಿ ಸಮರ್ಥವಾಗಿರಲು AIನ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ. AI ಅನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಮಾನವೀಯವಾಗಿಸುವುದು ಅಥವಾ ಕನಿಷ್ಠ ಹಾಗೆ ಕಾಣುವಂತೆ ಮಾಡುವುದು ಇಂದಿನ ಸಾಮಾನ್ಯ ಗುರಿಯಾಗಿದೆ. ಆಧುನಿಕ ದಿನದ ವಿಡಿಯೋ ಗೇಮ್ ಎಐನಲ್ಲಿ ಕಂಡುಬರುವ ಹೆಚ್ಚು ಸಕಾರಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವೆಂದರೆ ಬೇಟೆಯಾಡುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ. AI ಮೂಲತಃ ಬಹಳ ಕಪ್ಪು ಮತ್ತು ಬಿಳಿ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸಿತು. ಆಟಗಾರನು ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರದೇಶದಲ್ಲಿದ್ದರೆ, AI ಸಂಪೂರ್ಣ ಆಕ್ರಮಣಕಾರಿ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸುತ್ತದೆ ಅಥವಾ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ರಕ್ಷಣಾತ್ಮಕವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಇತ್ತೀಚಿನ ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ, "ಬೇಟೆಯಾಡುವುದು" ಎಂಬ ಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಲಾಗಿದೆ; ಈ "ಬೇಟೆಯಾಡುವುದು" ಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿ AI ಅವರು ಬಿಟ್ಟುಹೋದ ಪಾತ್ರ ಅಥವಾ ಹೆಜ್ಜೆಗುರುತುಗಳಿಂದ ಮಾಡಿದ ಶಬ್ದಗಳಂತಹ ವಾಸ್ತವಿಕ ಗುರುತುಗಳನ್ನು ಹುಡುಕುತ್ತದೆ. ಈ ಬೆಳವಣಿಗೆಗಳು ಅಂತಿಮವಾಗಿ ಆಟದ ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣ ರೂಪಕ್ಕೆ ಅವಕಾಶ ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತವೆ. ಈ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದೊಂದಿಗೆ, ಆಟಗಾರನು ಶತ್ರುವನ್ನು ಹೇಗೆ ಸಮೀಪಿಸಬೇಕು ಅಥವಾ ತಪ್ಪಿಸಬೇಕು ಎಂಬುದನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಬಹುದು. ಇದು ಸ್ಟೆಲ್ತ್ ಪ್ರಕಾರದಲ್ಲಿ ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಪ್ರಚಲಿತದಲ್ಲಿರುವ ಒಂದು ಲಕ್ಷಣವಾಗಿದೆ. ಇತ್ತೀಚಿನ ಆಟ AIಯಲ್ಲಿನ ಮತ್ತೊಂದು ಬೆಳವಣಿಗೆಯು "ಬದುಕುಳಿಯುವ ಪ್ರವೃತ್ತಿಯ" ಬೆಳವಣಿಗೆಯಾಗಿದೆ. ಆಟದಲ್ಲಿನ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ಗಳು ಪರಿಸರದಲ್ಲಿರುವ ವಿವಿಧ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಅದು ಅದರ ಉಳಿವಿಗೆ ಪ್ರಯೋಜನಕಾರಿಯೇ ಅಥವಾ ಹಾನಿಕರವೇ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಬಹುದು. ಬಳಕೆದಾರರಂತೆ, ಶಸ್ತ್ರಾಸ್ತ್ರವನ್ನು ಮರುಲೋಡ್ ಮಾಡುವುದು ಅಥವಾ ಗ್ರೆನೇಡ್ ಎಸೆಯುವುದು ಮುಂತಾದ ದುರ್ಬಲವಾಗಿಸುವ ಕ್ರಮಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಮೊದಲು AI ಅಗ್ನಿಶಾಮಕದಲ್ಲಿ ರಕ್ಷಣೆಯನ್ನು ಹುಡುಕಬಹುದು. ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಯಾವಾಗ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸಬೇಕು ಎಂದು ಹೇಳುವ ಗುರುತುಗಳು ಇರಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಆಟದುದ್ದಕ್ಕೂ ತನ್ನ ಆರೋಗ್ಯವನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು AIಗೆ ಒಂದು ಆಜ್ಞೆಯನ್ನು ನೀಡಿದರೆ, ಅದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಶೇಕಡಾವಾರು ಆರೋಗ್ಯದಲ್ಲಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸುವಂತೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಆಜ್ಞೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸಬಹುದು. ಆರೋಗ್ಯವು ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮಿತಿಗಿಂತ ಕೆಳಗಿದ್ದರೆ, AI ಅನ್ನು ಆಟಗಾರನಿಂದ ಓಡಿಹೋಗಲು ಮತ್ತು ಮತ್ತೊಂದು ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಪ್ರಚೋದಿಸುವವರೆಗೆ ಅದನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ಹೊಂದಿಸಬಹುದು. ಮತ್ತೊಂದು ಉದಾಹರಣೆಯೆಂದರೆ, ಅದು ಗುಂಡುಗಳಿಂದ ಹೊರಗಿದೆ ಎಂದು AI ಗಮನಿಸಿದರೆ, ಅದು ಕವರ್ ವಸ್ತುವನ್ನು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಮರುಲೋಡ್ ಮಾಡುವವರೆಗೆ ಅದರ ಹಿಂದೆ ಅಡಗಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಈ ರೀತಿಯ ಕ್ರಮಗಳು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಮಾನವೀಯವಾಗಿ ಕಾಣುವಂತೆ ಮಾಡುತ್ತವೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಈ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಇನ್ನೂ ಸುಧಾರಣೆಯ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಎರಡು ಎಐ-ನಿಯಂತ್ರಿತ ಪಾತ್ರಗಳು ಪರಸ್ಪರ ಮುಖಾಮುಖಿಯಾದಾಗ ಕಾಂಬ್ಯಾಟ್ ಎಐನ ಮತ್ತೊಂದು ಅಡ್ಡಪರಿಣಾಮವು ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ; ಐಡಿ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಗೇಮ್ ಡೂಮ್ನಲ್ಲಿ ಮೊದಲು ಜನಪ್ರಿಯಗೊಳಿಸಲ್ಪಟ್ಟ 'ದೈತ್ಯಾಕಾರದ ಒಳಜಗಳ' ಎಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುವ ಕೆಲವು ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಹೊರಹೊಮ್ಮಬಹುದು. ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಪ್ರತಿಕೂಲ ದಾಳಿಗಳಿಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸಲು ಪ್ರೋಗ್ರಾಮ್ ಮಾಡಲಾದ AI ಏಜೆಂಟ್ಗಳು ತಮ್ಮ ತಂಡದ ದಾಳಿಗಳು ಅವರಿಗೆ ತುಂಬಾ ಹತ್ತಿರದಲ್ಲಿದ್ದರೆ ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಪರಸ್ಪರರ ಮೇಲೆ ದಾಳಿ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ. ಡೂಮ್ನ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ, ಪ್ರಕಟಿತ ಆಟದ ಕೈಪಿಡಿಗಳು ಕೆಲವು ಹಂತಗಳು ಮತ್ತು ಕಷ್ಟದ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್ಗಳನ್ನು ಉಳಿದುಕೊಳ್ಳಲು ದೈತ್ಯಾಕಾರದ ಒಳಜಗಳದ ಲಾಭವನ್ನು ಪಡೆದುಕೊಳ್ಳುವುದನ್ನು ಸಹ ಸೂಚಿಸುತ್ತವೆ. ಮಾಂಟೆ ಕಾರ್ಲೊ ಮರದ ಹುಡುಕಾಟ ವಿಧಾನ ಆಟ AI ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಮಾರ್ಗ ಶೋಧನೆ ಮತ್ತು ಸೀಮಿತ ರಾಜ್ಯ ಯಂತ್ರಗಳಿಗೆ ಸಮನಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಮಾರ್ಗ ಹುಡುಕುವಿಕೆಯು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸಾಧ್ಯವಾದಷ್ಟು ನೇರವಾದ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಎ ಬಿಂದುವಿನಿಂದ ಬಿ ಬಿಂದುವಿನವರೆಗೆ ಎಐ ಅನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತದೆ. ರಾಜ್ಯದ ಯಂತ್ರಗಳು ವಿಭಿನ್ನ ನಡವಳಿಕೆಗಳ ನಡುವೆ ಪರಿವರ್ತನೆಯನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತವೆ. ಮಾಂಟೆ ಕಾರ್ಲೊ ಮರದ ಹುಡುಕಾಟ ವಿಧಾನವು ಆಟಗಾರನು ಜಯಿಸಲು ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಅಡೆತಡೆಗಳನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುವ ಮೂಲಕ ಹೆಚ್ಚು ಆಕರ್ಷಕವಾದ ಆಟದ ಅನುಭವವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಎಂಸಿಟಿಎಸ್ ಮರದ ರೇಖಾಚಿತ್ರವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ, ಇದರಲ್ಲಿ ಎಐ ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ ಟಿಕ್-ಟಾಕ್-ಟೋ ಅನ್ನು ಆಡುತ್ತದೆ. ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ, ಇದು ಆಟಗಾರನಿಗೆ ಮುಂದಿನ ಅಡಚಣೆಯನ್ನು ನೀಡುವ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಸಂಕೀರ್ಣ ವಿಡಿಯೋ ಗೇಮ್ಗಳಲ್ಲಿ, ಈ ಮರಗಳು ಹೆಚ್ಚಿನ ಕೊಂಬೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರಬಹುದು, ಆಟಗಾರನು ಅಡೆತಡೆಗಳನ್ನು ಮೀರಿಸಲು ಹಲವಾರು ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸಬಹುದು. 2022ರ ಈ ಸಮೀಕ್ಷೆಯಲ್ಲಿ, ಪರಿಪೂರ್ಣ-ಮಾಹಿತಿ ಸಂಯೋಜಿತ ಆಟಗಳು, ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದ ಆಟಗಳು (ಆರ್ಟಿಎಸ್ ಸೇರಿದಂತೆ), ಕಾರ್ಡ್ ಆಟಗಳು ಮುಂತಾದ ವಿವಿಧ ಆಟದ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿನ ಎಂಸಿಟಿಎಸ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ನ ಇತ್ತೀಚಿನ ಅನ್ವಯಗಳ ಬಗ್ಗೆ ನೀವು ಕಲಿಯಬಹುದು. ಎನ್ಪಿಸಿಯ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುವ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಕಾಳಜಿಯ ಹೊರತಾಗಿ, ಎನ್ಪಿಸಿಯ ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ಎಐಯನ್ನು ಮೀರಿದ ಆಟಗಳಲ್ಲಿನ ಬಳಕೆಗಳು ಗೇಮ್ ಎಐಯೊಳಗೆ ಒಂದು ಪಾತ್ರವನ್ನು ವಹಿಸಬಹುದು. ಜಾರ್ಜಿಯೋಸ್ ಎನ್. ಯನ್ನಾಕಾಕಿಸ್ ನಾಲ್ಕು ಸಂಭಾವ್ಯ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳನ್ನು ಎತ್ತಿ ತೋರಿಸಿದರುಃ ಆಟಗಾರ-ಅನುಭವದ ಮಾದರಿಃ ಆಟಗಾರನ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಮತ್ತು ಭಾವನಾತ್ಮಕ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ವಿವೇಚಿಸುವುದು, ಆಟವನ್ನು ಸೂಕ್ತವಾಗಿ ಸರಿಹೊಂದಿಸಲು. ಇದು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಆಟದ ತೊಂದರೆ ಸಮತೋಲನವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರಬಹುದು, ಇದು ಆಟಗಾರನ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ವೀಡಿಯೊ ಗೇಮ್ನಲ್ಲಿನ ಕಷ್ಟವನ್ನು ಸರಿಹೊಂದಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಗೇಮ್ ಎಐ ಆಟಗಾರನ ಉದ್ದೇಶವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಸಹ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಗೆಸ್ಚರ್ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ). ಕಾರ್ಯವಿಧಾನದ-ವಿಷಯದ ಉತ್ಪಾದನೆಃ ಪರಿಸರದ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳು, ಮಟ್ಟಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಗೀತದಂತಹ ಆಟದ ಪರಿಸರದ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ರಚಿಸುವುದು. AI ವಿಧಾನಗಳು ಹೊಸ ವಿಷಯ ಅಥವಾ ಸಂವಾದಾತ್ಮಕ ಕಥೆಗಳನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು. ಬಳಕೆದಾರರ ನಡವಳಿಕೆಯ ಮೇಲೆ ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆಃ ಇದು ಆಟದ ವಿನ್ಯಾಸಕರಿಗೆ ಜನರು ಆಟವನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸುತ್ತಾರೆ, ಅವರು ಯಾವ ಭಾಗಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಆಡುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಅವರು ಆಟವನ್ನು ನಿಲ್ಲಿಸಲು ಕಾರಣವೇನು ಎಂಬುದನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ, ಇದು ಡೆವಲಪರ್ಗಳಿಗೆ ಆಟದ ಶೈಲಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿಸಲು ಅಥವಾ ಹಣಗಳಿಕೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಎನ್ಪಿಸಿಗಳಿಗೆ ಪರ್ಯಾಯ ವಿಧಾನಗಳುಃ ಇವುಗಳಲ್ಲಿ ಎನ್ಪಿಸಿ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಆಟದ ಸೆಟಪ್ ಅನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುವುದು ಮತ್ತು ವೈಯಕ್ತಿಕ ಎನ್ಪಿಸಿ ನಡವಳಿಕೆಗಿಂತ ಸಾಮಾಜಿಕತೆಯನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುವುದು ಸೇರಿವೆ. ಕಾರ್ಯವಿಧಾನದ ಉತ್ಪಾದನೆಯ ಬದಲು, ಕೆಲವು ಸಂಶೋಧಕರು ಹೊಸ ವಿಷಯವನ್ನು ರಚಿಸಲು ಉತ್ಪಾದಕ ಪ್ರತಿಕೂಲ ಜಾಲಗಳನ್ನು (ಜಿಎಎನ್) ಬಳಸಿದ್ದಾರೆ. 2018 ರಲ್ಲಿ ಕಾರ್ನ್ವಾಲ್ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾನಿಲಯದ ಸಂಶೋಧಕರು ಡೂಮ್ (1993) ಗಾಗಿ ಸಾವಿರ ಮಾನವ-ರಚಿಸಿದ ಮಟ್ಟಗಳಲ್ಲಿ ಜಿಎಎನ್ಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಿದರು; ತರಬೇತಿಯ ನಂತರ, ನರ ಜಾಲದ ಮೂಲಮಾದರಿಯು ತನ್ನದೇ ಆದ ಹೊಸ ನುಡಿಸಬಲ್ಲ ಮಟ್ಟಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಯಿತು. ಅಂತೆಯೇ, ಕ್ಯಾಲಿಫೋರ್ನಿಯಾ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾನಿಲಯದ ಸಂಶೋಧಕರು ಸೂಪರ್ ಮಾರಿಯೋ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸಲು ಜಿಎಎನ್ ಮಾದರಿಯನ್ನು ರೂಪಿಸಿದರು. 2020 ರಲ್ಲಿ ಎನ್ವಿಡಿಯಾ ಪ್ಯಾಕ್-ಮ್ಯಾನ್ನ ಜಿಎಎನ್-ರಚಿಸಿದ ತದ್ರೂಪಿಯನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಿತು; 50,000 (ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಬೋಟ್-ರಚಿತ) ಪ್ಲೇಥ್ರೂಗಳನ್ನು ನೋಡುವ ಮೂಲಕ ಆಟವನ್ನು ಮರುಸೃಷ್ಟಿಸುವುದು ಹೇಗೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಜಿಎಎನ್ ಕಲಿತಿತು. ವೀಡಿಯೊ ಗೇಮ್ಗಳಲ್ಲಿನ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ವಂಚನೆಯು ಪ್ರೋಗ್ರಾಮರ್ ಏಜೆಂಟ್ಗಳಿಗೆ ಕ್ರಮಗಳು ಮತ್ತು ಅದೇ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿ ಆಟಗಾರನಿಗೆ ಲಭ್ಯವಿಲ್ಲದ ಮಾಹಿತಿಗೆ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಅಟಾರಿ 8-ಬಿಟ್ ಮಾನವ ಆಟಗಾರನ ವಿರುದ್ಧ ಸ್ಪರ್ಧಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ ಎಂದು ನಂಬಿದ್ದ ಕ್ರಿಸ್ ಕ್ರಾಫರ್ಡ್, ಕಂಪ್ಯೂಟರ್-ನಿಯಂತ್ರಿತ ರಷ್ಯಾದ ತಂಡಕ್ಕೆ ಪ್ರಯೋಜನವಾದ ಈಸ್ಟರ್ನ್ ಫ್ರಂಟ್ನಲ್ಲಿ (1941) ದೋಷವನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಲಿಲ್ಲ. 1994 ರಲ್ಲಿ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಗೇಮಿಂಗ್ ವರ್ಲ್ಡ್ ವರದಿ ಮಾಡಿದೆ, "ಮಾನವ ಆಟಗಾರರೊಂದಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುವಂತೆ ಅನೇಕ AI ಗಳು 'ಮೋಸ' ಮಾಡುತ್ತವೆ (ಅಥವಾ, ಕನಿಷ್ಠ, 'ಫಡ್ಜ್') ಎಂಬುದು ಎಲ್ಲರಿಗೂ ತಿಳಿದಿರುವ ಸತ್ಯವಾಗಿದೆ". ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಏಜೆಂಟ್ಗಳು ಆಟಗಾರನು ಹತ್ತಿರದಲ್ಲಿದ್ದಾರೆಯೇ ಎಂದು ತಿಳಿಯಲು ಬಯಸಿದರೆ ಅವರಿಗೆ ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ, ಮಾನವನಂತಹ ಸಂವೇದಕಗಳನ್ನು (ನೋಡುವುದು, ಕೇಳುವುದು, ಇತ್ಯಾದಿ) ನೀಡಬಹುದು. ), ಅಥವಾ ಅವರು ಆಟಗಾರನ ಸ್ಥಾನಕ್ಕಾಗಿ ಆಟದ ಎಂಜಿನ್ ಅನ್ನು ಕೇಳುವ ಮೂಲಕ ಮೋಸ ಮಾಡಬಹುದು. ಸಾಮಾನ್ಯ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳಲ್ಲಿ ಆಟಗಾರನನ್ನು ಹಿಡಿಯಲು ರೇಸಿಂಗ್ ಆಟಗಳಲ್ಲಿ AIಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ವೇಗವನ್ನು ನೀಡುವುದು ಅಥವಾ ಪ್ರಥಮ-ವ್ಯಕ್ತಿ ಶೂಟರ್ಗಳಲ್ಲಿ ಅನುಕೂಲಕರ ಸ್ಥಾನಗಳಲ್ಲಿ ಅವುಗಳನ್ನು ಹುಟ್ಟುಹಾಕುವುದು ಸೇರಿವೆ. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯಲ್ಲಿ ವಂಚನೆಯ ಬಳಕೆಯು ಕೃತಕವಾಗಿ ಸಾಧಿಸಬಹುದಾದ "ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆ" ಯ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ; ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದ ಸೃಜನಶೀಲತೆ ಮುಖ್ಯವಾದ ಆಟಗಳಲ್ಲಿ, ಈ ಪ್ರಯೋಜನಕ್ಕಾಗಿ ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ ಕನಿಷ್ಠ ಪ್ರಯೋಗ ಮತ್ತು ದೋಷದ ನಂತರ ಮಾನವರು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ಸೋಲಿಸಬಹುದು. ಮೋಸವನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಕಾರಣಗಳಿಗಾಗಿ ಜಾರಿಗೆ ತರಲಾಗುತ್ತದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಅನೇಕ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಆಟಗಾರನಿಗೆ ಪರಿಣಾಮವು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿರದವರೆಗೂ ಅದನ್ನು ಸ್ವೀಕಾರಾರ್ಹವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಬಹುದು. ವಂಚನೆಯು ಎಐಗೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ನೀಡಲಾದ ಸವಲತ್ತುಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆಯಾದರೂ-ಇದು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ಗೆ ನೈಸರ್ಗಿಕವಾದ ಅಮಾನವೀಯ ವೇಗ ಮತ್ತು ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವುದಿಲ್ಲ-ಏಜೆಂಟ್ ಮಾನವ ಆಟಗಾರನಿಗಿಂತ ಭಿನ್ನವಾಗಿ ವರ್ತಿಸಿದರೆ ಆಟಗಾರನು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ನ ಅಂತರ್ಗತ ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು "ವಂಚನೆ" ಎಂದು ಕರೆಯಬಹುದು. ಸಿದ್ ಮೀಯರ್ ಅವರು ನಾಗರಿಕತೆಯಲ್ಲಿ ಮಲ್ಟಿಪ್ಲೇಯರ್ ಮೈತ್ರಿಗಳನ್ನು ಬಿಟ್ಟುಬಿಟ್ಟಿದ್ದಾರೆ ಎಂದು ಹೇಳಿದ್ದಾರೆ ಏಕೆಂದರೆ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುವಲ್ಲಿ ಮಾನವರಷ್ಟೇ ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಅವರು ಕಂಡುಕೊಂಡರು, ಇದು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಮೋಸ ಮಾಡುತ್ತಿದೆ ಎಂದು ಆಟಗಾರರು ಯೋಚಿಸುವಂತೆ ಮಾಡಿತು. ಹೆಚ್ಚಿನ ಆಟದ ಎಐಗಳು ಪ್ರಾಮಾಣಿಕವಾಗಿವೆ ಎಂದು ಅಭಿವರ್ಧಕರು ಹೇಳುತ್ತಾರೆ ಆದರೆ ಎಐ ಅನ್ನು "ಮೋಸ" ಮಾಡುವ ಬಗ್ಗೆ ತಪ್ಪಾಗಿ ದೂರು ನೀಡುವ ಆಟಗಾರರನ್ನು ಅವರು ಇಷ್ಟಪಡುವುದಿಲ್ಲ. ಇದಲ್ಲದೆ, ಮಾನವರು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ಗಳ ವಿರುದ್ಧ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ, ಅದು ಅವರು ಇತರ ಜನರ ವಿರುದ್ಧವಲ್ಲ. ಉದಾಹರಣೆಗಳು 1996 ರ ಕ್ರೀಚರ್ಸ್ ಆಟದಲ್ಲಿ, ಬಳಕೆದಾರರು ಸಣ್ಣ ತುಪ್ಪಳ ಪ್ರಾಣಿಗಳನ್ನು "ಹ್ಯಾಚ್" ಮಾಡುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಹೇಗೆ ವರ್ತಿಸಬೇಕು ಎಂಬುದನ್ನು ಅವರಿಗೆ ಕಲಿಸುತ್ತಾರೆ. ಈ "ನಾರ್ನ್ಗಳು" ಮಾತನಾಡಬಹುದು, ತಮ್ಮನ್ನು ತಾವು ಪೋಷಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು ಮತ್ತು ದುಷ್ಟ ಜೀವಿಗಳಿಂದ ತಮ್ಮನ್ನು ತಾವು ರಕ್ಷಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಇದು ಸಂವಾದಾತ್ಮಕ ಅನುಕರಣೆಯಲ್ಲಿ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಮೊದಲ ಜನಪ್ರಿಯ ಅನ್ವಯವಾಗಿದೆ. ಏನು ಮಾಡಬೇಕೆಂದು ತಿಳಿಯಲು ಜೀವಿಗಳು ನರ ಜಾಲಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ. ಈ ಆಟವನ್ನು ಕೃತಕ ಜೀವನ ಸಂಶೋಧನೆಯಲ್ಲಿ ಒಂದು ಪ್ರಗತಿಯೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗಿದೆ, ಇದು ತಮ್ಮ ಪರಿಸರದೊಂದಿಗೆ ಸಂವಹನ ನಡೆಸುವ ಜೀವಿಗಳ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ರೂಪಿಸುವ ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. 2001ರ ಫಸ್ಟ್-ಪರ್ಸನ್ ಶೂಟರ್ ಹ್ಯಾಲೊಃ ಕಾಂಬ್ಯಾಟ್ ಎವಲ್ವ್ಡ್ ನಲ್ಲಿ ಆಟಗಾರನು ಮಾಸ್ಟರ್ ಚೀಫ್ನ ಪಾತ್ರವನ್ನು ವಹಿಸುತ್ತಾನೆ, ಕಾಲ್ನಡಿಗೆಯಲ್ಲಿ ಅಥವಾ ವಾಹನಗಳಲ್ಲಿ ವಿವಿಧ ವಿದೇಶಿಯರೊಂದಿಗೆ ಹೋರಾಡುತ್ತಾನೆ. ಶತ್ರುಗಳು ಹೊದಿಕೆಯನ್ನು ಬಹಳ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆಯಿಂದ ಬಳಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ನಿಗ್ರಹಿಸುವ ಬೆಂಕಿ ಮತ್ತು ಗ್ರೆನೇಡ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ. ತಂಡದ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯು ವ್ಯಕ್ತಿಗಳ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ಅವರ ನಾಯಕನು ಸತ್ತಾಗ ಕೆಲವು ಶತ್ರುಗಳು ಓಡಿಹೋಗುತ್ತಾರೆ. ಸಣ್ಣ ವಿವರಗಳಿಗೆ ಗಮನ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ, ಶತ್ರುಗಳು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಗ್ರೆನೇಡ್ಗಳನ್ನು ಹಿಂದಕ್ಕೆ ಎಸೆಯುತ್ತಾರೆ ಅಥವಾ ತಂಡದ ಸದಸ್ಯರು ತೊಂದರೆಗೊಳಗಾದಾಗ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸುತ್ತಾರೆ. ಹ್ಯಾಲೊ 2 ರಿಂದ ಆಟ ಉದ್ಯಮದಲ್ಲಿ ಆಧಾರವಾಗಿರುವ "ಬಿಹೇವಿಯರ್ ಟ್ರೀ" ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಬಹಳ ಜನಪ್ರಿಯವಾಗಿದೆ. 2005ರ ಸೈಕಲಾಜಿಕಲ್ ಹಾರರ್ ಫಸ್ಟ್-ಪರ್ಸನ್ ಶೂಟರ್ F.E.A.R. ಆಟಗಾರರ ಪಾತ್ರಗಳು ಕ್ಲೋನ್ ಮಾಡಲಾದ ಸೂಪರ್-ಸೈನಿಕರು, ರೋಬೋಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ಅಧಿಸಾಮಾನ್ಯ ಜೀವಿಗಳ ಬೆಟಾಲಿಯನ್ ಅನ್ನು ತೊಡಗಿಸಿಕೊಂಡಿವೆ. ಮುಖ್ಯವಾಹಿನಿಯ ಆಟದಲ್ಲಿ ಮೊದಲ ಬಾರಿಗೆ, ಸಂದರ್ಭ-ಸೂಕ್ಷ್ಮ ನಡವಳಿಕೆಗಳನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸಲು AI ಯೋಜಕವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಈಗಲೂ ಅನೇಕ ಸ್ಟುಡಿಯೋಗಳಿಗೆ ಉಲ್ಲೇಖವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿಕೃತಿಗಳು ಆಟದ ವಾತಾವರಣವನ್ನು ತಮ್ಮ ಅನುಕೂಲಕ್ಕೆ ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಮೇಜುಗಳು ಮತ್ತು ಕಪಾಟನ್ನು ತಿರುಗಿಸಿ ಕವರ್ ರಚಿಸುವುದು, ಬಾಗಿಲುಗಳನ್ನು ತೆರೆಯುವುದು, ಕಿಟಕಿಗಳ ಮೂಲಕ ಅಪ್ಪಳಿಸುವುದು ಅಥವಾ ಆಟಗಾರನ ಬ್ಯಾಟರಿ ದೀಪವನ್ನು ಗಮನಿಸುವುದು (ಮತ್ತು ಅವರ ಉಳಿದ ಒಡನಾಡಿಗಳನ್ನು ಎಚ್ಚರಿಸುವುದು). ಇದರ ಜೊತೆಗೆ, AI ಪಾರ್ಶ್ವದ ಕುಶಲತೆಯನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ, ಬೆಂಕಿಯನ್ನು ನಿಗ್ರಹಿಸುವುದು, ಆಟಗಾರನನ್ನು ಕವರ್ನಿಂದ ಹೊರಹಾಕಲು ಗ್ರೆನೇಡ್ಗಳನ್ನು ಎಸೆಯುವುದು ಮತ್ತು ಡೆಡ್ ಆಡುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಈ ಕ್ರಿಯೆಗಳಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನವು, ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಫ್ಲ್ಯಾಂಕಿಂಗ್, ಹೊರಹೊಮ್ಮುವ ನಡವಳಿಕೆಯ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿದೆ. ಸರ್ವೈವಲ್ ಭಯಾನಕ ಸರಣಿ S.T.A.L.K.E.R. (2007-) ಮಾನವ ನಿರ್ಮಿತ ಪ್ರಯೋಗಗಳು, ಮಿಲಿಟರಿ ಸೈನಿಕರು ಮತ್ತು ಸ್ಟಾಕರ್ಗಳು ಎಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುವ ಕೂಲಿ ಸೈನಿಕರೊಂದಿಗೆ ಆಟಗಾರನನ್ನು ಎದುರಿಸುತ್ತಾನೆ. ಎದುರಾದ ವಿವಿಧ ಶತ್ರುಗಳು (ಕಷ್ಟದ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಅದರ ಗರಿಷ್ಠ ಮಟ್ಟಕ್ಕೆ ಹೊಂದಿಸಿದರೆ) ಗಾಯಗೊಂಡ ಮಿತ್ರರನ್ನು ಗುಣಪಡಿಸುವುದು, ಆದೇಶಗಳನ್ನು ನೀಡುವುದು, ಆಟಗಾರನನ್ನು ಪಕ್ಕಕ್ಕೆ ತಳ್ಳುವುದು ಮತ್ತು ನಿಖರವಾದ ನಿಖರತೆಯೊಂದಿಗೆ ಶಸ್ತ್ರಾಸ್ತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಮುಂತಾದ ಯುದ್ಧ ತಂತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ನಡವಳಿಕೆಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ. 2010 ರ ನೈಜ-ಸಮಯದ ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದ ಆಟವಾದ ಸ್ಟಾರ್ಕ್ರಾಫ್ಟ್ II: ವಿಂಗ್ಸ್ ಆಫ್ ಲಿಬರ್ಟಿ ಆಟಗಾರನಿಗೆ 1v1,2v2, ಅಥವಾ 3v3 ಯುದ್ಧದ ಕಣದಲ್ಲಿ ಮೂರು ಬಣಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದರ ನಿಯಂತ್ರಣವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಆಟಗಾರನು ತನ್ನ ಎದುರಾಳಿಗಳ ಎಲ್ಲಾ ಘಟಕಗಳು ಮತ್ತು ನೆಲೆಗಳನ್ನು ನಾಶಪಡಿಸುವ ಮೂಲಕ ಅವರನ್ನು ಸೋಲಿಸಬೇಕು. ಎದುರಾಳಿಗಳ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸಲು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾದ ಘಟಕಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವ ಮೂಲಕ ಇದನ್ನು ಸಾಧಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಆಟಗಾರರು ಅತ್ಯಂತ ಸುಲಭದಿಂದ ಹಿಡಿದು ಚೀಟರ್ 3 (ಹುಚ್ಚುತನ) ವರೆಗಿನ ವಿವಿಧ ಹಂತದ AI ತೊಂದರೆಗಳ ವಿರುದ್ಧ ಆಡಬಹುದು. ಚೀಟರ್ 1 (ದೃಷ್ಟಿ) ಸಮಸ್ಯೆಯಲ್ಲಿ AI ಮೋಸ ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಅದೇ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿರುವ ಆಟಗಾರನಿಗೆ ಸಾಧ್ಯವಾಗದಿದ್ದಾಗ ಅದು ಘಟಕಗಳು ಮತ್ತು ಬೇಸ್ಗಳನ್ನು ನೋಡಬಹುದು. ಚೀಟರ್ 2 ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಗೆ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಚೀಟರ್ 3 ತನ್ನ ಎದುರಾಳಿಗಿಂತ ವ್ಯಾಪಕವಾದ ಪ್ರಯೋಜನವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಯುಟಿಲಿಟಿ ಸಿಸ್ಟಮ್-ವೀಡಿಯೊ ಗೇಮ್ಗಳಲ್ಲಿ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ದೃಢವಾದ ತಂತ್ರ ಕೈನಾಪ್ಸ್-ಗೇಮ್ ಎಐ ಮಿಡಲ್ವೇರ್, ಮಾರ್ಗ ಹುಡುಕುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ತಾರ್ಕಿಕತೆಯಲ್ಲಿ ಪರಿಣತಿ ಹೊಂದಿರುವ ಎಐಲೈವ್-ಆಟದ ಎಐ ಮಿಡಲ್ವೇರ್ xaytment-ಗ್ರಾಫಿಕಲ್ ಗೇಮ್ ಎಐ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಪಟ್ಟಿಗಳು ಉದಯೋನ್ಮುಖ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳ ಪಟ್ಟಿ ಆಟದ ಎಐ ಮಿಡಲ್ವೇರ್ ಪಟ್ಟಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಬಾಹ್ಯರೇಖೆ ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ಗ್ರಂಥಸೂಚಿ ಬೊಗೊಸ್ಟ್, ಇಯಾನ್ (2017). "ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ" ಅರ್ಥಹೀನವಾಗಿದೆ. ಬೋರ್ಗ್; ಸೀಮನ್ (2004). ಗೇಮ್ ಡೆವಲಪರ್ಗಳಿಗಾಗಿ AI. ಓ 'ರೈಲಿ & ಅಸೋಸಿಯೇಟ್ಸ್. .. ಬಕ್ಲ್ಯಾಂಡ್ (2002). ಗೇಮ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ಗಾಗಿ AI ತಂತ್ರಗಳು. ಮುಸ್ಕಾ ಮತ್ತು ಲಿಪ್ಮ್ಯಾನ್. .. ಬಕ್ಲ್ಯಾಂಡ್ (2004). ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಗೇಮ್ AI. ವರ್ಡ್ವೇರ್ ಪಬ್ಲಿಷಿಂಗ್. .. ಚಂಪಾಂಡಾರ್ಡ್ (2003). ಎಐ ಗೇಮ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ. ಹೊಸ ಸವಾರರು. .. ಈಟನ್, ಎರಿಕ್ ಮತ್ತು ಇತರರು. (2015). "ಎಐ ಪರವಾಗಿ ಯಾರು ಮಾತನಾಡುತ್ತಾರೆ?" ಫಂಜ್ (1999). ಅನಿಮೇಷನ್ ಮತ್ತು ಆಟಗಳಿಗಾಗಿ AI: ಅರಿವಿನ ಮಾದರಿ ವಿಧಾನ. ಎ ಕೆ ಪೀಟರ್ಸ್. .. ಫಂಜ್ (2004). ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಆಟಗಳಿಗೆ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಃ ಒಂದು ಪರಿಚಯ. ಎ ಕೆ ಪೀಟರ್ಸ್. .. ಕಪ್ಲಾನ್, ಜೆರ್ರಿ (2017). "ಎಐಯ ಪಿಆರ್ ಸಮಸ್ಯೆ". ಮಿಲ್ಲಿಂಗ್ಟನ್ (2005). ಆಟಗಳಿಗೆ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ. ಮಾರ್ಗನ್ ಕೌಫ್ಮನ್. .. ಶ್ವಾಬ್ (2004). ಎಐ ಗೇಮ್ ಎಂಜಿನ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್. ಚಾರ್ಲ್ಸ್ ರಿವರ್ ಮೀಡಿಯಾ. .. ಸ್ಮೆಡ್ ಮತ್ತು ಹಕೊನೆನ್ (2006). ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಆಟಗಳಿಗಾಗಿ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ಮತ್ತು ನೆಟ್ವರ್ಕಿಂಗ್. ಜಾನ್ ವಿಲೇ & ಸನ್ಸ್. .. ಬಾಹ್ಯ ಕೊಂಡಿಗಳು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ವಿಶೇಷ ಆಸಕ್ತಿ ಗುಂಪು @IGDA ಎಐ ಗೇಮ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ವಿಸ್ಡಮ್ ಆನ್ aiwisdom.com ಜಾರ್ಜಿಯೋಸ್ ಎನ್. ಯನ್ನಾಕಾಕಿಸ್ ಮತ್ತು ಜೂಲಿಯನ್ ಟೋಗೆಲಿಯಸ್ ವಿಡಿಯೋ ಗೇಮ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ