人工智能的机器为交互类游戏带来了更多的个性和不可预测性。
2013年的电影《她》中，主人公Theodore在一次玩电脑游戏时惊讶地发现了一个很有个性的人工智能人物。这个满嘴脏话的小外星人指引着他一直晋级。《她》是一部科幻电影，但是电影中出现的拟人的交互游戏很快就成为现实了。由游戏设计师David OReilly创造，Alien Child这款游戏透露了人工智能和机器学习可以使今后的游戏更有互动性，参与感更强。
“机器学习最奇妙的就是人工智能模仿我们、它自己和我们为它编写的特征” Suspect 的总监Guy Gadney说。
Suspect利用机器学习可以使玩家与科幻犯罪小说大师Markus Winter对话。如果想要将人质解救出来就要利用一些谈判技巧，以智取胜。类似于与聊天机器人对话，玩家将对Winter的话打字输入，AI通过运算回话。为了接近在《她》中那种机敏自然的对话，Gadney利用机器学习还增加了语速和停顿。 “我们想制造惊喜，这只能发生在机器做了些意想不到的事。人类相互交流，这是使事情可信的原因。”
传统软件是一套严格的规矩，通常一台电脑只是执行一串命令，而机器学习则是允许电脑根据时间和经验发现规矩。“机器学习被定义为一节随着时间完善的程序课，随着程序获得更多数据，就会运行的越来越好”Intel 并行计算知道Pradeep Dubey解释道IBM交互式媒体北美CTO George Dolbier将机器学习描述为“以数据而非代码编写软件的方式。由软件做选择，基于统计学和数据运行。”
“由于其敏捷性，机器学习和人工资能将为世界激发很多可能，差不多所有体验类的游戏都可以涉及，不论是难度测试还是分析大量的数据，或是创造出虚拟人物”。例如今年5月，视频博主SethBling写了一段MarI/O程序，就是机器教学习完超级玛丽，与其他人工智能不同，没有最初指令，而是像真人玩家一样通过失误和尝试升级。MarI/O并没有仔细“思考”如何打赢，而是每次战败后，重复成功的和随机尝试新的方式。虽然接近真人，但是机器不会被金币等因素影响，而是专注在达到目标—这是人类做不到的。
机器学习还不能完全代替人类的行为，但是Gadney相信这将帮助人类更好的与科技互动。 “随着成长，我们通过经历和情感学习。如果我们能通过机器学习重造出来并实践到互动体验中去，将必有所成。”机器学习为Suspect注入了独特的体验，但这并不意味着这款游戏是自创作的或是故事情节完全随机，而是与其他更传统的设计方式结合而成。
Gandey认为目前看待机器学习最好的角度是将其视为一个像画笔一样的工具，还远不够完美。
在今年3月，微软公司的Twitter bot 本该与每一个与她互动的人进行对话，但是24小时候由于使用仇恨言论就被叫停了。这就反映出了自由和限制之间的平衡—例如，网站上的那些账号。
有一天，机器学习可能像《她》中展望的那样，人工智能可以是完美的和人性化的。游戏中的体验还远没达到那样，但是当玩家能与人工智能对话和建立联系就会是一番新天地， Alien Child 的创作者David OReily说。
Dubey：“机器正在给人工智能提供资金的来源，这不再是理论，而事实上机器有事比最好的人类能更准确”