- Al tientallen jaren wordt de vooruitgang van kunstmatige intelligentie getest in spellen.
- Spellen bieden ook een effectief oefenterrein voor kunstmatige intelligentie om te leren en te verbeteren.
- AI-training via games als Gran Turismo, Minecraft en StarCraft kan leiden tot toepassingen in het echte leven, van autonoom rijden tot bedrijfsmanagement.
- We spreken met AI-expert Kenneth Stanley, uitvinder van het evolutionaire genetische NEAT-algoritme dat vaak wordt gebruikt om kunstmatige intelligentie in spellen te trainen.
- Verbeter je game-ervaring met een VPN in Nederland om ping en vertraging te minimaliseren.
Kunstmatige intelligentie haalde ooit de krantenkoppen omdat het de besten ter wereld versloeg in schaken en dammen. Tegenwoordig wordt kunstmatige intelligentie op de proef gesteld in games als Gran Turismo en Starcraft.
Maar deze games zijn niet alleen een manier om te beoordelen hoe intelligent de machines werkelijk zijn. Sterker nog, games bieden een waardevolle training voor kunstmatige intelligentie, waardoor ze kunnen leren terwijl ze spelen. In dit artikel verkennen we deze dynamiek en de potentiële toepassingen in de echte wereld van AI-ontwikkelingen die zijn opgedaan door middel van games.
Een korte geschiedenis van kunstmatige intelligentie in spellen
De evolutie van kunstmatige intelligentie (AI) in spellen vindt zijn oorsprong in het “imitatiespel” van Alan Turing in de jaren 1950. Turings gewaagde vraag “Kunnen machines denken?” vormde de basis voor een transformerende reis naar het gebied van AI en spellen.
Kunnen machines denken?
In zijn gedachte-experiment stelde Turing een test voor die het landschap van AI voor altijd zou bepalen. Door middel van het imitatiespel zou een menselijke rechter tekstgebaseerde gesprekken voeren met zowel een menselijke deelnemer als een machine. Als de rechter niet in staat zou zijn om consistent onderscheid te maken tussen de menselijke en de machinale antwoorden, zou de machine geacht worden de test te hebben doorstaan. Dit betekent dat de machine een niveau van gespreksvaardigheid heeft bereikt dat vergelijkbaar is met menselijke intelligentie.
Turings visionaire concept legde de basis voor het verkennen van het snijvlak van menselijke cognitie en machinecapaciteiten. Het daagde conventionele opvattingen over intelligentie uit en gaf de aanzet tot de zoektocht naar machines die menselijke denkprocessen konden nabootsen.
De eerste zet
In 1959 bedacht computerwetenschapper Arthur Samuel de term “machinaal leren”. Samuels innovatieve fusie van AI en gaming resulteerde in een damspelprogramma. Dit programma was anders dan alle andere. Samuels creatie kon leren van zijn fouten en verfijnde geleidelijk zijn spel en strategie door ervaring op te doen.
Het damspelprogramma markeerde een keerpunt en illustreerde het potentieel van machines om niet alleen geprogrammeerde instructies op te volgen, maar om zich autonoom aan te passen en te verbeteren. Dit was een fundamentele verschuiving die de basis legde voor de evolutie van AI in spellen.
AI verslaat de mens
In 1997 nam IBM’s Deep Blue het op tegen de regerend schaakkampioen Garry Kasparov in een historische wedstrijd van zes games. Het resultaat — de overwinning van Deep Blue — veranderde de perceptie van de capaciteiten van AI. De strategische bekwaamheid van het programma en het vermogen om een menselijke grootmeester te slim af te zijn, luidden een nieuw tijdperk in waarin machines konden wedijveren met het menselijk intellect op het gebied van strategie en tactiek.
Blik op de toekomst
Deze eerste hoofdstukken van AI in games zaaiden de kiemen voor verdere vooruitgang en vormden de basis voor de verbazingwekkende prestaties die zouden volgen. Van de triomf van AlphaGo in het complexe spel Go tot de creatie van geduchte virtuele tegenstanders in moderne videogames, de evolutie van AI blijft het gamelandschap boeien en herdefiniëren.
De grenzen van de interactie tussen mens en machine worden verlegd en de weg wordt vrijgemaakt voor een toekomst waarin gaming en AI onlosmakelijk met elkaar verbonden zijn.
Spelend leren: games als speeltuin voor AI
Vooraanstaande AI-laboratoria, waaronder die van Sony, Google en Microsoft, hebben technieken ontwikkeld waarmee computerprogramma’s ingewikkelde bordspellen en meeslepende videogames met ongekende beheersing kunnen overwinnen.
Kenneth Stanley, de voormalige teamleider van OpenAI’s Open-Endedness Team, introduceerde de NeuroEvolution of Augmenting Topologies (NEAT), een genetisch algoritme dat is geïnspireerd op mutaties en cross-overs die in de biologische evolutie voorkomen. Ontwikkelaars hebben het algoritme toegepast op real-time berekeningen in videogames zoals het educatieve NERO en iconische titels zoals Mario Bros. en het bordspel Monopoly. Het dynamische neurale netwerk van NEAT past zich aan de acties van de speler aan terwijl het spel draait.
Risicovrij experimenteren
Voor Stanley vormen games een ideale testomgeving voor algoritmes zoals NEAT. “In tegenstelling tot dure robothardware vereisen games minder middelen en maken ze snelle AI-experimenten mogelijk zonder risico’s voor de echte wereld,” legt hij uit in een exclusief interview met ExpressVPN.
Echter hebben games niet alleen gediend als tests voor kunstmatige intelligentie maar ook als waardevolle oefenterreinen. “In sommige gevallen is de motivatie om het spel beter te maken, maar in de meeste gevallen gaat het erom de AI beter te maken,” zegt Stanley. “Games zijn een geweldige manier om AI te trainen en testen.”
“Soms wordt kunstmatige intelligentie in games gebruikt om de spelervaring te verbeteren, maar meestal is het doel om de AI zelf te verbeteren. Games zijn een geweldige manier om AI te trainen en te testen.”
Hoewel rijsimulatoren niet geschikt zijn voor kunstmatige intelligentie, merkt Stanley op dat games zoals Gran Turismo wel door AI gespeeld kunnen worden. Een feitelijke training met Gran Turismo leidde tot de creatie van GT Sophy, een AI met potentiële toepassingen in zelfrijdende auto’s. “Een ander goed voorbeeld van een AI-zandbak is Minecraft met zijn grenzeloze mogelijkheden”, zegt hij. “Het maakt het mogelijk om levensechte scenario’s te benaderen. Games zijn de meest geavanceerde soort simulator.”
De unieke combinatie van een beperkte, gecontroleerde omgeving en vrije creatieve ruimte in games maakt ze ideaal voor het uitproberen van AI-methoden. Dit helpt AI vooruit en biedt nuttige inzichten voor het oplossen van echte problemen.
AI-innovatie: in games geleerd, in de echte wereld toegepast
Je denkt misschien dat je veel haalt uit gamen zoals vermaak en ontspanning, maar kunstmatige intelligentie die games speelt heeft het potentieel om er veel meer uit te halen, namelijk: intelligentie die kan worden uitgebreid naar andere toepassingen. Hier zijn een paar voorbeelden van hoe dat wordt gedaan:
Gran Turismo en zelfrijdende auto’s
GT Sophy, Sony’s AI-coureur in Gran Turismo, wordt getraind via reinforcement learning en racet talloze uren in virtuele auto’s. Dit wijst op toekomstige toepassingen in zelfrijdende auto’s en drones.
Minecraft en toegankelijkheid
Onderzoekers van Microsoft testen een AI waarmee gebruikers hun werelden in Minecraft kunnen bouwen met eenvoudige aanwijzingen in plaats van urenlang handmatig klikken. Dit kan mensen helpen die moeite hebben met traditionele spelbesturing en kan leiden tot bredere toegankelijkheidsoplossingen.
Q*bert en langetermijnvisie
AI die het klassieke Q*bert-spel speelt, ontdekte en gebruikte een tot nu toe onbekende bug waardoor het onbeperkt punten kon verzamelen. In tegenstelling tot menselijke spelers, die ernaar streven om snel punten te scoren, richtte de AI zich op de uiteindelijke score. De AI probeerde gewoon de beste oplossing te vinden en onthulde onbedoeld de bug. Deze langetermijnaanpak daagt de gebruikelijke kortetermijnstrategieën uit die mensen gebruiken bij het spelen van games, en vaak ook in het echte leven.
StarCraft en management
AI leren StarCraft te veroveren, een complex strategiespel voor meerdere spelers, betekent de AI managementvaardigheden aanleren. De uitdagingen van het spel weerspiegelen echte taken: beslissingen nemen, strategieën bepalen en middelen beheren. Een zegevierende AI zou laten zien dat algoritmes echte taken aankunnen.
Pokémon en crisisbeheer
Een onderzoeker van de Universiteit van Cambridge heeft een AI-agent gemaakt die personages kan besturen in de gevechtssimulator Pokémon Showdown, waarin teams van zes Pokemon het tegen elkaar opnemen. De AI analyseert de teams op basis van de sterke en zwakke punten van de personages en voorspelt de uitkomst. Dit zou een inspiratiebron kunnen zijn voor technologieën die teams kunnen aansturen in crisissituaties en oorlogsgebieden.
Waarom mensen AI nog steeds kunnen verslaan in gaming
Ondanks de vooruitgang in AI blijven er spellen waar menselijke expertise de overhand heeft. Spellen zoals Kolonisten van Catan, Dungeons & Dragons (D&D) en Cards Against Humanity zijn goede voorbeelden van uitdagingen waar AI moeite mee heeft. Zelfs in spellen als Gran Turismo, Pokémon en Monopoly kunnen menselijke spelers hun AI-tegenhangers overtreffen.
“Kunstmatige intelligentie zal waarschijnlijk uiteindelijk alle conventionele spellen de baas worden. Maar eerst moeten we ons afvragen wat we onder een spel verstaan”, beweert Stanley. “Als spellen de complexiteit van het echte leven benaderen, zoals het ontwerpen van machines of het bouwen van een raket, zou een AI in de problemen komen. Als er echte creativiteit en te veel vrijheidsgraden bij komen kijken, wordt het voor AI een uitdaging om menselijke spelers te overtreffen. Maar op de echt lange termijn kunnen we zelfs daar niet zeker van zijn.”
Deze onzekerheid komt naar voren nu onderzoekers streven naar de ontwikkeling van kunstmatige algemene intelligentie (AGI) (AI die elke taak net zo goed kan uitvoeren als een mens) om deze kloof te overbruggen. Maar de trainingsmethoden blijven een vraagteken. “Op dit moment weten we niet hoe we AI kunnen leren om echt creatief te zijn en met iets nieuws te komen waar niemand eerder aan heeft gedacht. Dat gebeurt wel in de kleine, beperkte werelden van games, maar de echte wereld is niet klein en beperkt,” legt Stanley uit. “AI mist instinct, maar om het dat te leren, moeten we zelf eerst weten wat instinct inhoudt.”
“Op dit moment weten we niet hoe we AI kunnen leren om echt creatief te zijn en met iets nieuws te komen waar niemand eerder aan heeft gedacht. AI mist instinct, maar om het dat te leren, moeten we eerst weten wat instinct inhoudt.”
De huidige beperkingen van kunstmatige intelligentie hebben te maken met de beschikbaarheid van gegevens en het vermogen om ingewikkelde taken met een open einde uit te voeren. Stanley verduidelijkt dat het verzamelen van de omvangrijke gegevens die essentieel zijn voor AI-training, in combinatie met het bouwen van netwerken die deze gegevens kunnen verwerken, een enorme uitdaging vormt. Bovendien maken de afhankelijkheid van AI van tekstuele informatie en de worsteling met non-verbale of onuitsprekelijke aspecten de zaken nog ingewikkelder. Bestaande AI-modellen hebben ook moeite met het begrijpen van chronologie, een sleutelelement in het begrijpen van nieuwigheid en ingewikkelde processen.
Een oplossing ligt misschien weer op de loer in de wereld van de spelletjes. Onderzoekers stellen dat Dungeons & Dragons, een spel dat bekend staat om zijn samenwerkende verhalen, zou kunnen dienen als een broedmachine voor AGI. Beth Singler, een digitaal antropoloog aan de Universiteit van Zürich, introduceerde de “Elf Ranger”-test als alternatief voor de Turing-test. Deze test suggereert dat als AI vaardig kan deelnemen aan D&D, het misschien dichter in de buurt komt van het bereiken van de AGI-status.
De toekomst van kunstmatige intelligentie in games en meer
In de toekomst zal de rol van kunstmatige intelligentie in games nog verder toenemen. Een duidelijke trend is het gebruik van verhalende, sociale en educatieve AI om games meeslepender en realistischer te maken. Fortnite introduceerde bijvoorbeeld bots om nieuwe spelers te trainen en een matchmaking-systeem om spelers met vergelijkbare vaardigheden aan elkaar te koppelen. Dankzij AI in games als Starcraft II en Dota 2 zijn games beter aanpasbaar en kunnen ze in realtime worden aangepast aan de vaardigheden, voorkeuren en tactieken van individuele spelers.
“Om AI zonder angst te omarmen, moet je het zien als een hulpmiddel om menselijke capaciteiten te versterken.”
Buiten de wereld van games heeft kunstmatige intelligentie de potentie om bij te dragen aan het oplossen van ingewikkelde wereldwijde problemen zoals klimaatverandering en vooruitgang in de gezondheidszorg. Deze belofte gaat echter gepaard met zorgen over kunstmatige intelligentie die emoties en cognitie kan ontwikkelen.
Ondanks deze vooruitgang blijft er bezorgdheid bestaan over de mogelijke duistere gevolgen van het gebruik van kunstmatige intelligentie. “De zorgen variëren van praktische problemen zoals desinformatie of mensen die hun baan verliezen tot Terminator-achtige scenario’s zoals het einde van de beschaving. Maar hoe onwaarschijnlijk ook, je wilt er toch voor zorgen dat de waarschijnlijkheid nul is”, zegt Stanley. “Uiteindelijk is alles creativiteit. Als we die barrière zouden overschrijden, zou de wereld er niet hetzelfde uitzien en het is moeilijk te doorgronden hoe die wereld eruit zou zien. Wat we wel weten is dat de echte bron van menselijk plezier niet consumptie is. De vreugde van het mens zijn ligt in zelfexpressie en creativiteit. Dus hoe kunnen we dat beschermen?”
Het aanpakken van deze zorgen is cruciaal voor het vormgeven van een evenwichtige toekomst. Stanley pleit ervoor om de groei van kunstmatige intelligentie te omarmen in plaats van zich ervoor terug te trekken. “Om AI zonder angst te omarmen, moet je het zien als een hulpmiddel om menselijke capaciteiten te versterken,” zegt hij.
Gamen naar een hoger niveau tillen
Of je nu interstellaire demonen bestrijdt, vreemde nieuwe werelden van de grond af aan opbouwt of je team naar de play-offs brengt, het integreren van een VPN zoals ExpressVPN kan je game-ervaring verbeteren.
Met gebruiksvriendelijke toepassingen op maat van een reeks belangrijke platforms verlaagt ExpressVPN de ping, optimaliseert het de snelheid en stabiliteit en beschermt het tegen DDoS-aanvallen en beperkingen door internetproviders. Overweeg bovendien de ExpressVPN-app voor compatibele routers die zijn beschermende omhelzing uitbreidt naar alle apparaten op je netwerk, inclusief spelcomputers die geen natieve VPN-ondersteuning hebben. Met ExpressVPN kun je vrij gamen en onbeperkte toegang genieten tot je favoriete games, waar je ook bent, om met je vrienden over de hele wereld te spelen.
Veelgestelde vragen over kunstmatige intelligentie in games
Is er een AI Dungeons & Dragons-spel?
Ja, er bestaat een AI Dungeons and Dragons spel genaamd AI Dungeon. Het is een tekstgebaseerd avonturenspel waarin je kunt werken met het GPT-3 taalmodel om je eigen D&D verhalen te maken. Je kunt je personage, afkomst, klasse en achtergrond kiezen en dan kun je een willekeurig gegenereerde wereld verkennen, tegen monsters vechten en opdrachten voltooien. De AI Dungeon master helpt je op weg en genereert zelfs dialogen voor je personages.
Hoewel AI Dungeon een creatieve en vrije ervaring biedt die verwant is aan Dungeons & Dragons, is het belangrijk op te merken dat het geen volledige vervanging is voor D&D vanwege de uitdagingen die soms voorkomen bij het genereren van samenhangende en realistische verhaallijnen. Het spel is beschikbaar op het web, Steam, en iOS- en Android-apparaten, met zowel gratis als betaalde versies die extra mogelijkheden bieden.
Hieronder vind je enkele andere AI-gestuurde D&D-spellen:
- Dungeon Alchemist is een webgebaseerd spel waarmee je je eigen D&D dungeons kunt maken. Je kunt de AI gebruiken om kaarten, monsters en schatten te genereren.
- Dungeon Master’s Assistant is een softwareprogramma dat je helpt bij het uitvoeren van D&D-games. Het kan willekeurige ontmoetingen genereren, initiatief bijhouden en je karaktersheets beheren.
- Dungeon Scrawl is een webtool waarmee je je eigen D&D-kaarten kunt maken. Je kunt de AI gebruiken om terrein, objecten en personages te genereren.
Bestaan er games over kunstmatige intelligentie?
Jazeker, er zijn talloze spellen die zich op het gebied van kunstmatige intelligentie begeven. Enkele prominente voorbeelden van AI-games zijn:
- Halo 4: een first-person shooter waarin de Master Chief het opneemt tegen de corrupte AI Cortana
- Cyberpunk 2077: een rollenspelgame die zich afspeelt in een dystopische toekomst waarin AI gemeengoed is;
- SOMA: een horrorgame waarin je een onderwaterfaciliteit verkent die wordt bewoond door AI die probeert te overleven;
- Detroit: Become Human: een verhalend avontuur waarin androïden worstelen met de keuze voor gehoorzaamheid aan mensen of vechten voor autonomie;
- Portal 2: een puzzelspel waarin spelers het intellect van de AI GLaDOS gebruiken om ingewikkelde uitdagingen op te lossen;
- The Talos Principle: een puzzelspel waarin de aard van bewustzijn en AI wordt onderzocht;
- Horizon Zero Dawn: een actie-avonturenspel dat zich afspeelt in een post-apocalyptische wereld waarin mens en AI naast elkaar leven en het gevoel van machines in twijfel wordt getrokken;
- System Shock: een survival-horrorgame waarin je je een weg moet vechten door een ruimtestation dat is overspoeld door AI;
- NieR: Automata: een actie-RPG waarin androïden het opnemen tegen machines en vragen worden gesteld over bewustzijn en bestaan;
- Mass Effect Series: Een sci-fi RPG waarin spelers het opnemen tegen de AI Reapers, die van plan zijn organisch leven uit te roeien;
- Metal Gear Solid Series: een stealth-actiefranchise waarin Solid Snake zich verzet tegen de AI-gestuurde Patriots’ wereldwijde dominantie.
Dit is slechts een greep uit de vele games met kunstmatige intelligentie als thema. Naarmate de AI-technologie zich verder ontwikkelt, kunnen we meer titels verwachten die zich in dit ingewikkelde en boeiende onderwerp verdiepen.
Is AI te ver gegaan?
Of AI te ver is gegaan is een complexe vraag zonder eenvoudig antwoord. Er zijn veel verschillende meningen over deze kwestie en er zal waarschijnlijk nog vele jaren over gedebatteerd worden.
Sommigen beweren dat kunstmatige intelligentie de grenzen al heeft overschreden en dat machines mogelijk de menselijke intelligentie overtreffen, wat de angst voor onderwerping of destructieve toepassingen aanwakkert.
Anderen geloven dat AI zich nog in een vroeg ontwikkelingsstadium bevindt en dat we ons geen zorgen hoeven te maken. Zij stellen dat AI gewoon een hulpmiddel is en dat het aan ons is om te beslissen hoe we het gebruiken. Ze geloven dat het ten goede gebruikt kan worden, zoals het oplossen van complexe problemen en het verbeteren van ons leven.
Uiteindelijk is de vraag of AI te ver is gegaan een kwestie van mening. De discussie omvat een spectrum van potentiële gevaren en voordelen die samenhangen met AI:
Risico’s:
- Creatie van autonome wapens die zelfstandig dodelijke acties kunnen uitvoeren
- Potentieel voor AI-gestuurde manipulatie en desinformatie
- Escalerende werkloosheid naarmate machines menselijke arbeid verdringen in verschillende sectoren
- Het vooruitzicht dat AI het menselijk intellect overtreft, waardoor bezorgdheid ontstaat over het verlies van controle
Voordelen:
- Potentieel voor het aanpakken van ingewikkelde uitdagingen zoals klimaatverandering en ziekten
- Verbetering van de levenskwaliteit door taakautomatisering, gepersonaliseerde gezondheidszorg en nieuw vermaak
- Een dieper zelfbewustzijn en begrip van de wereld mogelijk maken
Het is belangrijk om zowel de potentiële risico’s als de voordelen van AI zorgvuldig af te wegen voordat we beslissen in hoeverre we het gaan toepassen. Er is behoefte aan ethische richtlijnen voor de ontwikkeling en het gebruik van AI.
Moet kunstmatige intelligentie rechten hebben?
De vraag of kunstmatige intelligentie rechten zou moeten hebben is complex en wordt al lange tijd besproken door experts. Sommigen beweren dat AI geen rechten zou moeten hebben, omdat het geen levende wezens zijn, maar gewoon geprogrammeerde machines. Anderen vinden dat AI een aantal beperkte rechten zou moeten hebben om ze te beschermen tegen schade en uitbuiting. Mensen die voor rechten voor AI’s zijn, denken dat ze kunnen gaan lijken op wezens met gevoel, terwijl de tegenstanders zich zorgen maken over onbedoelde gevolgen en de uitdaging om het bewustzijn van AI’s te definiëren.
Er zijn veel factoren om rekening mee te houden, zoals het intelligentieniveau en de autonomie die AI-systemen uiteindelijk zullen bereiken, de potentiële voordelen en risico’s van het toekennen van rechten en de ethische implicaties daarvan.
Hoe kan ik een AI maken die spelletjes speelt?
Er zijn verschillende methoden om een AI te maken die spellen speelt. De beste aanpak hangt af van het specifieke spel en het gewenste prestatieniveau. Hier zijn er een paar:
- Reinforcement learning is een vorm van machinaal leren waarbij de AI leert door vallen en opstaan. De AI krijgt een beloning voor acties die leiden tot een gewenst resultaat en een straf voor acties die leiden tot een ongewenst resultaat. Na verloop van tijd leert de AI acties te ondernemen die de beloning maximaliseren.
- Rule-based AI is een type AI dat geprogrammeerd is met een set regels die bepalen hoe het spel gespeeld moet worden. Deze aanpak is relatief eenvoudig te implementeren, maar het kan moeilijk zijn om regels te maken die alle mogelijke situaties in het spel dekken.
- Monte Carlo tree search is een type AI dat een boomzoekalgoritme gebruikt om de toestandsruimte van het spel te verkennen. Deze aanpak is complexer dan regelgebaseerde AI, maar kan effectiever zijn in spellen met een grote toestandsruimte.
- Evolutionaire algoritmen zijn een type AI dat een proces van mutatie en selectie gebruikt om een populatie AI’s te laten evolueren. Deze aanpak kan gebruikt worden om AI’s te maken die goed zijn in het spelen van spellen die moeilijk te definiëren zijn met regels of die een grote toestandsruimte hebben.
Kan AI spellen creëren?
Ja, er zijn manieren waarop kunstmatige intelligentie gebruikt kan worden om games te creëren:
- Spelinhoud genereren: AI kan worden gebruikt om spelinhoud te genereren, zoals levels, personages en dialoog. Dit kan worden gedaan met technieken als machinaal leren en natuurlijke taalverwerking. De AI-game-engine Dreaming kan bijvoorbeeld levels, personages en dialoog genereren en kan ook spelmechanismen ontwerpen.
- Spelmechanica-ontwerpen: AI kan worden gebruikt om spelmechanismen te ontwerpen, zoals hoe spelers communiceren met de spelwereld en hoe het spel vordert. Dit kan worden gedaan met technieken als reinforcement learning en evolutionaire algoritmen. Het spel Gauntlet gebruikt AI bijvoorbeeld om de spelervaring te personaliseren door de voortgang en voorkeuren van de speler bij te houden en deze informatie te gebruiken om uitdagingen te genereren die op de speler zijn afgestemd.
- Games testen: AI kan worden gebruikt om spellen te testen, bijvoorbeeld door het spel te spelen en te zoeken naar bugs of onevenwichtigheden. Dit kan worden gedaan met technieken als machine learning en computer vision. AI kan bijvoorbeeld worden gebruikt om games te spelen en te zoeken naar patronen die duiden op bugs of onevenwichtigheden.
- Games personaliseren: AI kan worden gebruikt om games te personaliseren, bijvoorbeeld door de spelervaring af te stemmen op de voorkeuren van de individuele speler. Dit kan worden gedaan met technieken als machinaal leren en natuurlijke taalverwerking. Het tekstgebaseerde avonturenspel AI Dungeon maakt bijvoorbeeld gebruik van AI om het verhaal te genereren, en de AI kan verschillende eindes van het verhaal genereren, afhankelijk van de keuzes van de speler.
