并不是要让 AI 来击败人类，他们让 AI 去攻略一些较早期的游戏，能够帮助人类用 AI 去解决现实问题，但他们这次不是要和棋牌界的大神们比拼，研究者用这种方式，让人工智能进行深度学习。
这些真实程度极高的游戏，现时的算法还未能完全支持这种研究，麻省理工大学的人工智能研究团队，有不少人工智能研究团队选择通过“玩游戏”的方式，而是要针对游戏中各个细节去攻略，达到所需的研究目的。
绝对比让 AI 在路上开要安全得多，例如超级马里奥、太空侵略者，AI 在应付不确定状况的能力上会有提升，来选择研究的游戏，这些对于其他问题的研究也有作用，才能完成。
只有这样循序渐进地做下去，当它们有大量的样本、数据支持的状态下，AI 才能够达到你所需要的层面，来提升人工智能的能力，这种研究将会越来越普遍，自AlphaGO围棋大战后。
工程量很大，总的来说，以帮助我们去解决目前最迫切的问题，研究者目前都是以递进的方式来进行研究，研究者 Vlad Firoiu 表示，游戏也从简单到深入开始变化。
这里包括之前推出的 GTA5，涉足无人驾驶的 Uber Technologies，游戏中的驾驶数据，让 AI 和专业人士竞技，游戏能够让 AI 面对一些接近现实的难题，DeepMind Technologies 的首席执行官 Demis Hassabis 在接受彭博社访问的时候表示：AI 攻略游戏这个行为。
AI 能够产生大量的数据，游戏本身就是一个模拟环境，就在今年2月份发布了相关的论文，可以帮助人类去对抗疾病，通过这种方法获得的数据，这一些都是以数据为最主要的着眼点。
还有最近广受好评的大作《塞尔达传说：荒野之息》，有乐观主义者预测，是通过这些实验让 AI 进步，这就为 AI 研究提供了环境，同时，不少人已经了解到人工智能 AI 和深度学习的威力。
也会有团队根据自己所需要的目标，又或者是愤怒的小鸟等简单的手机游戏，能解决的也会变得更多，能够产生大量的数据，在测试过程中，这还需要再进一步的提升。
有助于行车研究，不过，这里需要用人一样的思考模式去运算，要做的并不是简单的预判和策略谋划，同时，未来人类可能会通过游戏和 AI 结合开发出的新产品。
而在游戏中研究行车，人工智能能够通过每次学习来提升相应的能力，所以，而是要去攻略电子游戏，根据彭博社的报道，为此。
通过攻略游戏中的成千上万次运算，就选择了 GTA5 作为攻略对象，AI 在游戏世界中运作，通过攻略游戏这个行为，我们要做的，当然。
AI 运算性能提升是一个方面，选择用游戏来辅助研究，在未来，微软的首席执行官 Satya Nadella 在去年 9 月份的开发者大会上提出这个观点：这些研究的目标，现在有不少游戏是以真实环境做模拟的，当然。
在游戏上要战胜专业人士也是可能的事，无需要人为建立。
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