Nói chung, mạng lưới thần kinh và thuật toán di truyền không được sử dụng trong các trò chơi và ngoài việc quan tâm gần đây đến việc sử dụng mạng lưới thần kinh để học sâu, không thường xuyên ở bên ngoài các trò chơi.
Lý do chính những điều này được dạy trong học viện AI không phải vì khả năng ứng dụng thực tế của chúng mà vì chúng khá dễ giải thích như các thiết bị dạy học - cả hai đều có các phép tương tự toán học và sinh học cho phép học sinh hiểu cách chúng có thể hoạt động.
Trong thế giới thực, bạn thường cần độ tin cậy và dự đoán. Vấn đề với phương pháp học tập là nếu họ học 'trong tự nhiên' thì họ có thể học sai các mẫu và không đáng tin cậy. Chẳng hạn, NN hoặc GA có thể có khả năng đạt đến mức tối đa cục bộ không được đảm bảo đủ tốt để cung cấp trải nghiệm chơi trò chơi cần thiết, chẳng hạn. Những lần khác, nó có thể kết thúc quá tốt, tìm ra một chiến lược hoàn hảo không thể đánh bại. Không phải là mong muốn trong hầu hết các sản phẩm giải trí.
Ngay cả khi bạn huấn luyện ngoại tuyến (tức là trước khi khởi chạy, và không phải trong khi chơi trò chơi), một bộ dữ liệu rõ ràng có vẻ tốt có thể che giấu sự bất thường mà một khi người chơi tìm thấy, rất dễ khai thác. Một mạng lưới thần kinh nói riêng thường phát triển một tập hợp các trọng số khá mờ để nghiên cứu, và các quyết định được đưa ra bởi nó rất khó để đưa ra lý do. Sẽ rất khó để một nhà thiết kế có thể điều chỉnh một thói quen AI như vậy để thực hiện như mong muốn.
Nhưng có lẽ vấn đề tai hại nhất là GA và NN nói chung không phải là công cụ tốt nhất cho bất kỳ nhiệm vụ phát triển trò chơi nào. Mặc dù các thiết bị giảng dạy tốt, bất kỳ ai có đủ kiến thức về lĩnh vực chủ đề thường được trang bị tốt hơn để sử dụng một phương pháp khác để đạt được kết quả tương tự. Đây có thể là bất cứ thứ gì từ các kỹ thuật AI khác như máy vectơ hỗ trợ hoặc cây hành vi thông qua các cách tiếp cận đơn giản hơn như máy trạng thái hoặc thậm chí là một chuỗi dài các điều kiện if-then. Các phương pháp này có xu hướng sử dụng kiến thức miền của nhà phát triển tốt hơn và đáng tin cậy và dễ dự đoán hơn các phương pháp học tập.
Tuy nhiên, tôi đã nghe nói rằng một số nhà phát triển đã sử dụng các mạng thần kinh trong quá trình phát triển để đào tạo một người lái xe để tìm ra một tuyến đường tốt xung quanh đường đua, và sau đó tuyến đường này sau đó có thể được vận chuyển như một phần của trò chơi. Lưu ý rằng trò chơi cuối cùng không yêu cầu bất kỳ mã mạng thần kinh nào để chức năng này hoạt động, thậm chí không phải mạng được đào tạo.
"Chi phí" của phương pháp không thực sự là vấn đề. Cả NN và GA đều có thể được thực hiện với giá cực rẻ, với NN đặc biệt cho vay để tính toán trước và tối ưu hóa. Vấn đề thực sự là có thể có được thứ gì đó hữu ích từ họ.
