Penyelidik dari makmal DeepMind memutuskan untuk melihat motivasi mana yang lebih difahami oleh rangkaian saraf: untuk bersaing atau bekerjasama. Oleh itu, mereka berharap dapat lebih memahami bagaimana AI akan bertindak jika ia berfungsi dengan AI lain dalam situasi yang mengandungi maklumat yang tidak lengkap.
Pada permainan pertama, kedua AI (merah dan biru) harus mengumpulkan paling banyak epal (titik hijau) di ruang dua dimensi yang belum sempurna. Setiap AI mempunyai kemampuan untuk menembak yang lain dengan sinar laser dan dengan itu mengeluarkan musuh untuk sementara waktu dari permainan.
Permainan ini dimainkan seribu kali, dan para penyelidik mendapati bahawa merah dan biru lebih suka memilih epal secara senyap selagi ada cukup. Tetapi, sebaik sahaja terdapat sedikit titik hijau, para pesaing mula saling menembak dari laser untuk bergerak maju. Semasa menggunakan rangkaian kecil, AI lebih cenderung untuk hidup berdampingan secara damai, tetapi dengan rangkaian yang lebih besar dan lebih kompleks, AI mula menembak lebih cepat ke pemain lain dan mengumpulkan semua epal untuk dirinya sendiri.
Dalam permainan kedua yang lebih optimis yang disebut Wolf Pack, AI diminta bermain sebagai "serigala" yang berusaha menangkap "mangsa." Pemain mendapat ganjaran besar ketika serigala lain berada berdekatan ketika mereka berjaya menangkap mangsa. Hasilnya, para pemain dengan cepat menyedari bahawa mereka perlu bekerjasama. Semakin besar rangkaian, semakin cepat ia menyedari bahawa dalam situasi seperti itu, kerjasama adalah cara terbaik untuk menyelesaikan masalah tersebut.
Semua ini nampaknya cukup jelas, namun demikian, kita dihadapkan dengan penyelidikan penting untuk pengembangan masa depan AI. Senario yang lebih dan lebih kompleks akan diperlukan untuk mengetahui bagaimana rangkaian saraf berfungsi berdasarkan keadaan yang diberikan, serta bagaimana mereka bertindak balas dalam keadaan kekurangan maklumat.
