Tekoälyn potentiaali nousi maailmanlaajuisesti otsikoihin vuonna 1996 kun IBM:n Deep Blue päihitti shakissa hallitsevan maailmanmestari Garri Kasparovin. Monet näkivät tämän eräänlaisena käännekohtana sillä shakkia on aina arvostettu juuri erityistä älykkyyttä vaativana pelinä ja tekoälyn edistyksen mittarina. (Jo tietokoneiden kehityksen pioneeri Alan Turing kehitteli shakkialgoritmia ennen kuin termiä A.I. oli keksittykään.)
Go-lautapelissä koneilla meni kaummin, sillä peli sisältää moninkertaisen määrän vaihtoehtoisia siirtoja. Google DeepMindin AlphaGo voitti ensimmäistä kertaa pelisarjan maailman parhaana pidettyä pelaajaa, Lee Sedolia, vastaan vuonna 2016.
Kasinopelejä harrastaville ”botit” ovat tuttuja muun muassa pokeripöydistä. Nämä ovat kuitenkin olleet verrattain yksinkertaisia matemaattisia ohjelmia jotka seuraavat tunnollisesti pelikirjaa eivätkä siten ole varsinaisesti ”älykkäitä” tai oppivia ohjelmia.
Vuonna 2019 Carnegie Mellon yliopiston tekoälytutkijat onnistuivat kuitenkin kehittämään Pluribus-nimisen AI:n joka voitti pokeriammattilaisia kuuden pelaajan turnauksissa. Johtuen pokerin luonteesta osittain onnenpelinä, tulokset eivät luonnollisesti ole yhtä selviä kuin shakin puolella. Tekoälyn on opittava paitsi muiden pelaajien käytöksestä, myös satunnaisuuden vaikutuksista.
Saman vuonna OpenAI:n kehittämä ”tiimi” voitti ihmisjoukkueen suositussa esports-pelissä Dota 2. Tekoäly oli harjoitellut peliä 45000 pelivuoden verran 10 kuukauden aikana. Tulevaisuudessa näemme ehkä myös sekajoukkueita joissa osa pelaajista on ihmisiä, osa robotteja.
Viihdettä tuottavat pelifirmat eivät ole ehkä profiloituneet tekoälykehityksen edelläkävijöinä. Yhtenä syynä mahdollisesti se että liian fiksu kone tekisi peleistä ihmiselle mahdottomia ja siten pelikelvottomia. Kuitenkin esimerkiksi roolipeleistä voitaisiin tehdä huomattavasti immersiivisempiä jos tietokoneen ohjaamat hahmot olisivat oppimiskykyisiä persoonia.