在電子游戲中，人工智能（AI）主要用于產生類似于人的智能的非玩家角色（NPC）的響應，自適應或智能行為。自從1950年代問世以來，人工智能一直是視頻游戲不可或缺的一部分。游戲人工智能是一個獨特的子領域，與學術AI不同。游戲人工智能它用于改善游戲玩家的體驗，而不是機器學習或決策。在街機視頻游戲的黃金時代，AI對手的想法以漸進的難度級別，獨特的運動方式以及取決于玩家輸入的游戲內事件的形式廣泛普及。現代游戲通常采用諸如尋路和決策樹之類的現有技術來指導NPC的動作。AI通常用于對用戶不立即可見的機制，例如數據挖掘和過程內容生成。

但是，“游戲人工智能”通常并不像可能想到的那樣（有時描繪為實際情況）是指以圖靈測試或人工大將的方式實現對應于NPC的人工人智力。

術語“游戲人工智能”用于指代廣泛的算法，這些算法還通常包括來自控制理論、機器人技術、計算機圖形學和計算機科學的技術，因此視頻游戲AI可能通常不構成“真正的AI”，這些技術不一定促進計算機學習或其他標準標準，僅構成“自動計算”或對預定和有限輸入集的預定和有限響應集。

許多行業和企業的聲音聲稱，所謂的視頻游戲AI已經取得了長足的進步，從某種意義上說，它已經徹底改變了人類與各種形式的技術交互的方式，盡管許多專家研究人員懷疑這種說法，尤其是這種技術適合在認知科學地規范使用“智能”的定義概念。行業聲音有人認為AI在我們將所有技術設備用于其預期目的之外的方式上已變得更加通用，因為AI允許該技術以多種方式運行，據稱可以發展自己的個性并執行用戶的復雜指令。

但是，人工智能領域的許多都認為游戲人工智能并不是真正的智能，而是一個廣告流行詞，用于描述計算機程序，這些程序使用簡單的排序和匹配算法來創建智能行為的幻覺，而賦予軟件科學或技術復雜性和先進性的誤導性光環。由于NPC的游戲AI集中于在環境限制內的智能外觀和良好的游戲xxx，因此其方法與傳統AI截然不同。

許多專家抱怨稱，“游戲人工智能”一詞中的“ AI”夸大了其價值，因為游戲AI并不關乎智能，并且幾乎沒有共享AI學術領域的目標。“真正的AI”解決了機器學習，基于任意數據輸入的決策甚至是可以推理的強大AI的最終目標等領域，而“游戲AI”通常由六個經驗法則或啟發式規則組成，足以提供良好的游戲體驗。從歷史上看，學術性游戲AI項目與商業產品相對是相對獨立的，因為學術性方法傾向于簡單且不可擴展。商業游戲AI已經開發了自己的工具集，這些工具足以在許多情況下提供良好的性能。

游戲開發人員對學術AI的認識不斷提高，學術界對計算機游戲的興趣也日益增強，這使得對游戲中可算作AI的定義變得越來越特質。盡管如此，AI的不同應用領域之間的顯著差異意味著游戲人工智能仍可以視為AI的一個獨特子領域。特別是，通過作弊來合法解決游戲中某些AI問題的能力會產生重要的區別。例如，當將AI應用于機器人技術時，從過去的觀察中推斷出看不見的物體的位置可能是一個難題，但是在計算機游戲中，NPC可以簡單地在游戲的場景圖中查找位置。這種作弊行為可能導致不切實際的行為，因此并不總是可取的。但是它的可能性有助于區分游戲AI，并導致解決新問題，例如何時以及如何使用作弊。

強AI的主要限制是固有的思維深度和決策過程的極端復雜性。這意味著，盡管從理論上講可以制造“智能” AI，但該問題將占用相當大的處理能力。