导读公认的是，要制作出非凡的视频游戏，就必须制作醒目的图形，精巧的动画和巧妙的代码，而且还需要花费大量的时间。ElectronicArts的研究人员
公认的是，要制作出非凡的视频游戏，就必须制作醒目的图形，精巧的动画和巧妙的代码，而且还需要花费大量的时间。
ElectronicArts的研究人员-FIFA，Sims和其他流行游戏的背后的公司-正在测试人工智能在当代的进步，以此来加快开发过程并使游戏看起来更加实用。
EA和温哥华不列颠哥伦比亚大学的一个团队正在使用一种叫做强化学习的技术，该技术本质上是使用一种算法来执行某些任务，并根据完成任务的接近程度来获得奖励或惩罚。这样，它会自动为类人动物动画。
通常，角色和角色的移动是在视频游戏中手动制作的。类似于FIFA的体育游戏利用动作捕捉功能-记录物体或人员运动的过程。但是，可能性受到录制动作的限制，尽管如此，仍必须编写代码来使角色动起来。
通过动画过程的自动化以及游戏设计和开发的其他元素，人工智能可以为专门从事游戏的公司节省数百万美元，同时使游戏更高效，更真实。例如，这是为了确保复杂的游戏可以在智能手机上运行。
近年来，强化学习通过使计算机能够学习以玩复杂的游戏和解决令人烦恼的问题而无须任何指导，就激发了人们的兴奋。2013年，DeepMind的研究人员使用强化学习设计了一个计算机程序，该程序学会了将数款Atari视频游戏玩到超人的水平。该程序通过实验以及像素和游戏得分的反馈来学习玩游戏。后来，采用了相同的技术来构建一个程序，该程序可以完成极为复杂而微妙的棋盘游戏Go。
为了制作角色，首先训练了机器学习模型，以识别和再现运动捕捉数据中的统计模式。然后，通过强化学习来训练另一个模型，以重现具有特定目标的逼真的运动，例如将球传给另一个球员。这首先意味着程序会学习足球运动员的动作，然后可以相应地对动作进行动画处理。