紐約大學（New York University，NYU）最新研究指出，人工智慧雖然已能在西洋棋與圍棋等固定規則的遊戲中擊敗人類高手，但一旦面對從未見過的現代電玩，適應能力仍然明顯不足。研究認為，這種落差顯示，目前許多 AI 的成功主要來自針對單一任務的精細優化，距離真正具備像人類一樣的通用學習與應變能力，仍有很大差距。
研究團隊表示，棋類遊戲之所以容易被 AI 攻克，是因為規則明確、環境封閉；相較之下，現代電玩更接近真實世界，不僅需要空間推理與長期規劃，還要透過反覆嘗試來學習，並根據變化即時調整，有些情境甚至涉及社交直覺等複雜因素。研究指出，許多 AI 在遊戲中的亮眼表現，其實建立在針對特定遊戲量身打造的系統上，一旦規則、畫面顏色或物件位置出現些微變動，表現就可能迅速下滑。