OpenAI 一直試著訓練 AI 玩各種複雜的遊戲，在先前《星海爭霸》、《DOTA 2》的測試打敗一些職業選手後，OpenAI 將注意力轉向更複雜的大型多人在線（MMO）世界。
當然，OpenAI 並不會立即就向類似《魔獸世界》（Warcraft）投入數百名 AI 代理，為了更好的訓練、觀察 AI 發展，OpenAI 開發了名為「Neural MMO」的遊戲──當然，這是只提供 AI 代理的「限定」遊戲。
就像人類玩家一樣， AI 代理必在 Neural MMO 中必須爭奪食物、水和石頭各種資源，也可以使用範圍、近戰或法術來互相對抗，團隊希望透過這項研究，了解 AI 是如何在接近現實世界中的數位環境中表現。
截至目前為止的培訓中，OpenAI 團隊已經發現了一些有趣的情況。在初學者階段，增加「玩家」的數量讓每個 AI 代理會選擇更徹底探索地圖來避免競爭──而這也是人類 MMO 玩家在遊戲中很常見的選擇。
OpenAI 指出，在自然界中，動物之間的競爭關係會促使牠們分散來避免衝突，而 Neural MMO 中 AI 代理也表現出相同的情況，「AI 代理學會探索單純只是因為其他對手存在，這種情況成為了自然的動力」。
與多數 MMO 遊戲一樣，Neural MMO 也會隨著時間推移更新，這將迫使 AI 學習並定期適應新情況，隨著自我學習以及交互接觸，AI 代理在收集資源的表現上也更有效率。
值得注意的是，這只是許多同類型研究中的其中一項。除了模擬學習環境之外，科學家也在《星海爭霸》、《雷神之鎚 III》等遊戲中設置並測試 AI 模型。
DeepMind 聯合創始人 Demis Hassabis 告訴 VentureBeat，研究者之所以選擇在這些遊戲中測試，是因為這對開發演算法來說是一個非常方便的實驗場，「最終，我們正在開發的演算法能夠應用現實世界中，幫助這些領域的專家解決具挑戰性的問題。」
- OpenAI launches Neural MMO, a massive reinforcement learning simulator
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（首圖來源：arxiv via OpenAI）
