Има видеоигри што се едноставно безвременски, кои се врзани со самите почетоци на конзолите за видеоигри. Такви се, на пример, Mario Bros., па Super Mario Bros., Sonic the Hedgehog... Некои од овие игри сигурно толку често сте ги играле што веќе на памет ги знаете сите места каде што треба да скокнете, каде точно може да најдете скриено богатство итн. На крајот, соочени со игра без нови предизвици, ја тргате неа на страна, барем на одредено време. Но, на ова му доаѓа крајот. Новиот алгоритам со вештачка интелигенција (ВИ) може самиот да создава нови нивоа до бескрај, па дури и да ги приспособи на нивото на вештината на играчот.
Информатичарите поминаа децении во испитување на начинот за "процедурално генерирање содржини", употребата на алгоритми за автоматско дизајнирање на нови ликови, пејзажи и оружја за видеоигрите, со што се заштедува на работата на човекот. (Играта No Man’s Sky од 2016 година може да генерира до 18 квинтилиони уникатни планети, додека играчите ја истражуваат галаксијата, застрашувачка задача за секој човечки дизајнер.) Но, програмерите сè уште се потребни за да ги зададат правилата според кои компјутерот ќе ја креира содржината. Последниве години тие применуваат машинско учење, техника на ВИ со којашто компјутерите учат од примери, па ВИ едноставно може да произведе повеќе содржини во стилот на веќе постоечката содржина, без притоа да има потреба од некои особени експлицитни инструкции. Нивоата на играта се особено незгодни за генерирање, бидејќи дури и мали промени може да ги направат несовладливи, еден несоодветно поставен ѕид може да запечати критичен премин, на пример.
Новиот метод учи да ги имитира нивоата создадени од човекот, а потоа дозволува дотерување на поставките. Процесот оди во две фази. Во првата, т.н. "генеративна спротивставена мрежа" (ГСМ), преку обид и грешка учи да ги трансформира низите од броеви во нивоа што не се разликуваат од нивоата создадени од човек. Во втората фаза помага да се најдат низите на броеви што водат до нивоа што не само се реални, туку и се вклопуваат во одредени барања – како што се бројот на непријатели или скокови. ”Авторите добија прецизна контрола над тежината на нивоата”, се вели во трудот што ќе биде претставен во јули, на Конференцијата за генетско и еволутивно сметање (Genetic and Evolutionary Computation Conference), која ќе се одржи во Кјото, Јапонија. Тие веруваат дека нивниот пристап ќе може да се примени и кај други игри.
Еден друг метод користи ГСМ за создавање нови мапи за класичната игра Doom. Според трудот поставен на серверот за научни трудови arXiv, алгоритамот генерира мапи за Doom коишто се совпаѓаат со оние создадени од човекот не само визуелно, туку успеваат да се совпаднат и кај одредени пософистицирани функции, како што е балансот на големи и мали соби, на пример.
Генерирањето содржини на овој начин не само што им заштедува греме на дизајнерите, туку ќе овозможи содржината на играта и нивоата да се приспособат на вештината на играчот.