न तो वास्तविक समय, न ही एक शूटर, लेकिन जब एक कार मुकाबला खेल विकसित करते हुए हमने एआई के निर्माण के लिए एक विकासवादी प्रक्रिया का उपयोग किया। शत्रु कारें ट्रैक के किनारों और अन्य वाहनों के स्थानों को देख सकती थीं।
हालाँकि, चीजों को तोड़ना कितना मुश्किल है, कब शुरू करना है, विरोधियों के आसपास कितना मुश्किल है, जब विरोधियों को निशाना बनाना बनाम ड्राइविंग पर ध्यान केंद्रित करना सभी चर के रूप में सेटअप थे। फिर AI को रात भर चलने वाले लैप्स को धीरे-धीरे वैरिएबल को ट्विक करने के लिए सेटअप किया गया था। प्रत्येक सुबह हम पिछली रातों के आंकड़ों को देखेंगे, उन लोगों को खोजें जो सबसे अच्छी गोद समय / मारते थे और फिर से फिर से उत्परिवर्तन करते हैं। अंतिम परिणाम एक एआई था जिसे किसी भी ट्रैक में डंप किया जा सकता था और प्रतिस्पर्धा करने में सक्षम होना चाहिए।
यह सब तब खेल में पके हुए था, इसलिए इसने खिलाड़ी के खिलाफ खेलना नहीं सीखा।
ऐसे कई खेल हैं, जो खिलाड़ी की प्रवृत्ति को ट्रैक करते हैं और फिर उन विकल्पों का अनुमान लगाने के लिए काम करते हैं, सुनिश्चित नहीं हैं कि किसी शूटर में अनुकूली एआई भेज दिया है।