هوش مصنوعی (بازی‌های ویدئویی)
از آنجایی که هوش مصنوعی در بازی‌های رایانه‌ای بر روی ظاهر هوش و گیم‌پلی تمرکز دارد، روشی که از آن استفاده می‌کند با روش‌های معمول هوش مصنوعی سنتی تفاوت زیادی دارد. در اینجا روش‌های دور زدن باگ‌ها (Workaround) و تقلب در بازی (Cheats) مورد پذیرش است. مثلاً در اکثر موارد، توانایی‌های کامپیوتر باید پایین آورده شود تا بازیکن‌های انسان بتوانند از پس حریف ماشین خود برآیند. این مثال مخصوصاً در بازی‌های تیراندازی اول شخص برجسته‌است. اگر نشانه‌گیری شخصیت‌های غیرقابل بازی فوق‌العاده باشد، بازی کردن با چنین ماشینی فراتر از حد توانایی یک انسان می‌شود.
هوش مصنوعی خودکار
یک مورد معمول استفاده از هوش مصنوعی خودکار آموزش مدلی برای پیش‌بینی نحوه واکنش مشتریان به رویکرد فروش شرکت باشد. این مدل ابتدا با داده‌های واقعی در مورد چگونگی پاسخ مشتریان به تبلیغات آموزش داده شد. با داده‌های جدید ارائه شده، این مدل می‌تواند نحوه پاسخ یک مشتری را پیش‌بینی کند و دقت آن را می‌توان با استفاده از معیارهای آماری بدست آورد. یادگیری ماشین خودکار معمولاً یک پلتفرم یا کتابخانه منبع باز است که هر مرحله از فرایند یادگیری ماشین را ساده می‌کند، از مدیریت یک مجموعه داده خام تا استقرار یک مدل یادگیری ماشین عملی. قبل از ایجاد یادگیری ماشین خودکار، دانشمندان علوم داده باید مدل‌های پیش‌بینی را دستی می‌ساختند، ترکیب‌های مختلفی از الگوریتم‌ها را آزمایش و سپس پیش‌بینی‌ها را با نتایج واقعی مقایسه می‌کردند که این کار به صرف زمان و هزینه بالا نیاز داشت و همچنین امکان خطا در آن بود. همان‌طور که نیاز به اتوماسیون با پیشرفت مدل‌های یادگیری ماشین حس می‌شد، یادگیری ماشین خودکار برخی از فرایند آماده‌سازی داده‌ها برای آموزش را خودکار نمود و الگوریتم‌هایی را برای پردازش داده‌ها به کار گرفت و در نهایت نتایج را بهبود بخشید. هوش مصنوعی خودکار اتوماسیون هوشمند بزرگتری ارائه می‌دهد که امکان آزمایش ترکیب‌های بسیار بیشتری از عوامل را برای تولید پایپ لاین‌های مدل کاندید را فراهم می‌کند، این مدل‌ها با دقت بیشتری مسئله در حال حل را منعکس و مورد توجه قرار می‌دهد. پس از ساخت، یک مدل می‌تواند برای سوگیری آزمایش و برای بهبود عملکردش به روز رسانی شود.