人工智能可以通过分析用户数据并实时调整内容来个性化VR体验。这通过机器学习模型实现，模型处理行为、生理和情境输入以定制交互。例如，人工智能可以跟踪用户的目光、移动模式或交互历史，以调整难度等级、环境元素或叙事路径。通过利用来自传感器和用户输入的数据，人工智能系统创建动态的用户画像，这些画像会随着每次会话而演变，确保VR体验符合个人偏好和能力。
一个实际应用是自适应内容生成。人工智能可以根据用户行为修改虚拟环境或对象。例如，在VR训练模拟中，人工智能可以分析用户的表现来动态调整任务复杂度——为初学者简化步骤或为高级用户引入障碍。类似地，程序化内容生成算法，如在《无人深空》（No Man’s Sky）等游戏中使用的算法，可以创建根据用户探索风格定制的独特地形或挑战。机器学习模型，如强化学习，还可以通过预测用户可能觉得哪些叙事分支更具吸引力来优化故事情节，从而创建个性化的情节轨迹。
实时反馈循环进一步增强个性化。人工智能可以整合来自可穿戴设备（例如，心率监测器）的生物特征数据，以调整VR体验的强度。例如，如果系统检测到压力水平升高，恐怖游戏可能会减少惊吓元素。自然语言处理（NLP）支持语音驱动交互，允许用户通过语音自定义设置或请求帮助。此外，协作过滤——类似于流媒体服务中的推荐系统——可以根据用户的过往行为或类似用户的偏好推荐VR内容。开发者可以使用生物特征传感器API、NLP库或集成到Unity或Unreal等VR引擎中的开源ML框架来实现这些功能。