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喺廿一世紀嘅電子遊戲當中，一個 AI 角色好多時唔淨只要單獨噉行動，仲要識得同（由 AI 或者玩家控制嘅）第啲個體合作：喺好多戰略遊戲同動作遊戲入面都會有成隊人一齊上嘅 AI 敵人角色，又有啲戰略射擊遊戲會俾玩家扮演指揮官，一路戰鬥一路指揮住由 AI 控制嘅隊友，例：隊友係有限狀態機，有「掩護玩家」、「去搵彈藥」同「進攻」等多個狀態，玩家可以指定佢哋要去邊個狀態。
喺呢啲情況下，一個噉嘅 AI 角色內部嘅演算法要攞「同佢合作緊嗰啲個體嘅行動」作為 input；呢類 AI 大致上可以按「會唔會由高層嗰度收 input」分做兩類：由上至下係指某個高層個體會攞一啲 input，並且對下層嘅個體落命令，好似現實世界由將軍等高階將士指揮軍隊作戰噉。
由下至上係指各個個體分別噉對自己周圍嘅環境嘅變數（包括視線範圍內嘅隊友）作出判斷，並且 output 各自嘅行動，而唔會由任何高層嗰度收命令；喺某啲情況下，呢類演算法可以引致望落好似成個隊伍有一個智能噉嘅行為（可以睇埋群體智能）。
呢啲高層個體好多時能夠鳥瞰遊戲地圖，所以佢哋手上會有一啲下層個體冇嘅資訊。
編寫一個程式，教部電腦點樣由數據嗰度建立一個數學模型嚟描述佢對啲變數之間嘅關係嘅知識。
搵啲樣本數據（即係所謂嘅「訓練數據」）返嚟，俾個程式處理吓啲數據入面嘅個案，等部電腦按個程式建立一個數學模型。
喺將來再撞到同類個案嗰時，部電腦就會曉按佢個程式，用建立咗嗰個模型，對呢啲之前未見過嘅個案作出預測－個設計者唔使明文噉教部電腦點樣應對呢啲前所未見嘅個案，部電腦都會有能力一定程度上應對。
原則上，如果一個遊戲 AI 能夠記住玩家過去嘅行為（描述玩家行為嘅變數數值就係數據），再按呢樣資訊改變自己嘅行為，噉就會做到「遊戲 AI 曉學習同適應，持續為玩家提供新挑戰」嘅效果。
記低玩家而家選擇咗邊個戰術，按手上數據（玩家喺過去 n 個時間點每一個當中揀咗邊個戰術），計算玩家揀每個戰術嘅機會率，將出現機會率最大嘅戰術做「預佢會用嘅戰術」。揀選能夠最有效噉應對「預佢會用嘅戰術」嘅戰術。
廿一世紀初嘅遊戲 AI 界變得重視對機械學習嘅討論：一方面，有好多遊戲設計師都希望自己嘅遊戲嘅 AI 可以做到曉學習，不過另一方面又有遊戲設計學者指出，曉學習嘅遊戲程式有「難控制難預測」嘅問題，而遊戲環境太難預測好多時會搞到玩家冇癮。
亦有 AI 領域嘅科學家指出，電子遊戲本質上就係設計嚟俾一個認知系統慢慢學習（遊戲難度一般會慢慢提高）嘅，所以電子遊戲係一個好便於研究點樣教 AI 學習嘅環境－遊戲製作同 AI 呢兩個領域做到相輔相成。
喺現實世界嘅遊戲製作當中，機械學習嘅遊戲 AI 通常係離線做嘅：想像有個網上遊戲程式，會一路俾玩家玩一路學習，所以會係噉變化，但噉通常會引致一個問題－喺管理網上遊戲嘅途中，製作組要做程式除錯嘅工作，而要檢查程式錯誤，個錯誤就一定要能夠重複出現，等編程員慢慢研究個錯誤係點嚟，所以俾個遊戲程式係噉變化會搞到除錯嘅工作變得撈絞。
因為呢個緣故，遊戲 AI 機械學習（尤其係網上遊戲）比較常用嘅做法係離線做，即係例如每隔一段時間就要個網上遊戲程式離線，按機械學習演算法更新，先至再上返線。
而家想像一個遊戲程式，要用程序生成整一個關卡出嚟俾玩家玩，佢可以用類似噉嘅做法嚟將玩家滿足感最大化：用程序生成，產生 n 個關卡；Foreach 產生出嚟嘅關卡，用一個事先訓練好嘅人工神經網絡（睇返上面玩家體驗模擬），預計呢個關卡會造成幾高嘅玩家滿足感；揀預計玩家滿足感最高嗰個關卡俾玩家玩。
有關呢啲概念喺物理上可以點樣分析，可以睇吓古典力學同剛體動力學。而有關呢啲嘢數學上點分析，可以睇睇向量同矩陣嘅概念。
有啲演算法仲會精細到考慮埋連結之間嘅方向性：即係有啲路可能淨係可以向其中一個方向通行，又或者由一個方向行嘅成本同由第個方向行嘅唔同。
個 AI 嘅狀態可能會影響一個位置嘅 u 值。例：如果一個 AI 生命值低，進入咗「搵地方匿埋同回復生命值」嘅狀態，佢理應會想去便於防守嘅位置多過想去便於攻擊嘅位置。
順帶一提，現實嘅遊戲通常都係玩家指揮 AI 而唔係 AI 指揮玩家，因為主流遊戲設計師認為俾玩家做指揮，隻遊戲會好玩啲。
程序生成係電腦科學上嘅概念，指用演算法嚟生成數據嘅做法。舉個例子說明，程序生成喺電子遊戲設計上好常用：有啲遊戲可能會想幅地圖嘅地形有啲隨機性嘅起伏－例子有做個創世神。
於是個遊戲程式要嘅嘢就唔係好似一般嘅遊戲噉，死記住幅地圖係乜嘢樣嘅，而係記住一段演算法，並且喺個玩家要求個程式整一幅地圖（撳「開始遊戲」）嗰時，即場用段演算法整一幅地圖出嚟。
喺歐幾里得幾何入面，兩條直線之間可以有交點（一粒同時屬嗰兩條線嘅點），又可以有平行嘅關係－如果話兩條線係平行嘅，意思係話無論將嗰兩線延長幾多都好，兩條線都唔會有交點。
直線仲可以掕埋「曲線」嘅概念：曲線係一種幾何物體；同直線一樣，曲線可以想像成由兩點之間嘅點組成嘅集，不過曲線「可能係唔直嘅」嘅（好似下圖噉）；技術性啲噉講，曲線可以想像成直線嘅廣義化－「線」可以包嗮所有「由兩點之間嘅點組成嘅集」，而直線就計係線嘅一種，特指「上面啲點均勻噉分佈嘅線」。
歐幾里得研究嘅幾何好大部份都係喺平面入面發生嘅幾何（即係所謂嘅平面幾何），包括咗平面上面嘅三角形、圓形、平行線同角度。
是但攞兩塊唔同嘅平面，佢哋一係彼此成平行、一係就會係某條線嗰度相交。
是但攞一塊平面同一條線，條線一係同塊平面成平行、一係會喺某點同塊平面相交、再唔係就可能喺塊平面上面。
如果有兩條唔同嘅線，兩條都係同一塊平面成垂直（簡化講就係成 90° 角），噉兩條線實係平行嘅。
一去到 2D，就可以諗埋角嘅概念：是但攞一點（例如下圖嘅 A），由嗰點向住兩個方向（例如下圖嘅 C1同 C3）各射一條直線出去嘅話，兩條射線之間就會形成一隻角（下圖 α2），而角度就係一隻角可以有嘅特性，反映隻角「有幾大」。
喺實際嘅幾何分析上，一隻角通常會用 ∠嘅符號嚟表示，下圖嘅 α2會寫做 ∠C1AC3噉嘅樣，而且會用噉嘅符號表示啲角嘅大細－∠ABC=90表示「∠ABC 呢隻角係 90° 咁大」。
有咗點、直線、曲線、平面同角呢啲基本概念，研究者就可以對現實世界嘅空間做出基本嘅分析：3D 空間指笪空間入面嘅每個可能點都要有三個數 (x,y,z)，先可以講明佢喺邊個位－人類日常生活當中會接觸到嘅世界，就可以想像成一笪 3D 空間，有三條完全直嘅軸。
每件物體都有長度、闊度同高度表示佢「掗咗幾多空間」，每件物體都可以沿三條軸郁動－可以有前後左右上下一共六個方向。
一笪 3D 空間會有好多點，可以有直線、曲線同平面，而線之間或者平面之間（或者線同平面之間）可以有角度。
3D 空間嘅旋轉動畫：喺一笪 3D 空間入面，一點嘅位置可以表示做 (x,y,z) 噉嘅樣，當中每個數表示嗰點沿其中一條軸嘅位。
對 3D 或以上維度嘅空間嘅分析好有用。幾何學家會用數學證明嘅方法，探究點、線同埋空間有咩特性，而第啲領域嘅工作者就可以攞住呢啲知識去做嘢：喺廿一世紀初嘅多數工程學應用上，分析空間嘅特性可以齋靠「將空間想像成笪 3D 空間，而且每個位置都可以用實數坐標表示」就搞得掂－呢種分析可以攞嚟分析交通工具（汽車等嘅嘢郁動，就係改變喺空間入面嘅位置）同建築物（一棟建築物會有長度、闊度同高度）等工程學上會想分析嘅嘢。
古典物理學上嘅分析可以齋靠 3D 就搞得掂，而進階嘅物理學－例如廣義相對論－仲會用到多過三個維度嚟描述時空。
一場保角映射：雖然有啲直線變咗曲線，但如果兩條線原本係成直角嘅話，出嚟嘅兩條曲線都會成直角。