예 를 들 어 , 농구 비디오 게임 에서 , 일반 모델 은 , 훈련 프로세스 를 통해 , 게임 내 가상 캐릭터 가 공 을 전달 ( pass ) 하 고 , 공 을 던지 ( shoot ) 고 , 특정 방향 으로 달리 고 , 특정 움직임 ( moves ) 을 수행 하 고 , 슛 을 블로킹 ( block ) 하 도록 점프 ( jump ) 하 고 , 전력 질주 ( sprint ) 하 는 등 의 제어 명령 을 일반 적 인 선수 가 입력 하 려고 하 는 게임 상태 를 학습 ( learn ) 할 수 있 다 . 이러 한 예 에서 , 상기 모델 에 의해 고려 될 수 있 는 관련 게임 상태 정보 는 팀원 ( teammates ) 과 상대 팀 ( opposing team ) 의 캐릭터 가 배치 되 는 위치 ( 가상 코트 ( court ) 및 서로 에 관련 된 것 모두 ) , 분기 ( quarter ) 및 / 또는 게임 에서 남 은 시간 , 팀 들 간 의 현재 스코어 차이 ( current score difference ) , 샷 클락 ( shot clock ) 에 남 은 시간 , 남 은 파울 ( fouls ) 등 과 같 은 데이터 를 포함 할 수 있 다 . 가상 세계 에서 캐릭터 의 상대 적 위치 를 포함 하 는 게임 상태 정보 를 캡 처하 기 뿐 만 아니 라 , 인간 플레이어 ( human player ) 를 에뮬 레이트 ( emulate ) 하 기 위한 기계 학습 모델 ( machine learning model ) 을 훈련 하 기 위한 예 는 , " 2018 년 5 월 21 일 출원 된 "" 인간 플레이 스타일 을 에뮬 레이트 하 기 위한 인공 지능 ( ARTIFICIAL INTELLIGENCE FOR EMULATING HUMAN PLAYSTYLES ) "" 라는 명칭 의 미국 특허 출원 제 15 / 985 ", 347 호 에 기술 되 어 있 으며 , 이 는 본원 전체 에서 참조 로 포함 된다 .