A resposta de thedaian é boa, pois fornece exemplos.
Eu acho que o principal problema visto com essas abordagens é o controle. Depois que você começa a lidar com heurísticas, nas quais elas se baseiam, fica muito difícil desenvolver um sistema que faça o que você quer que ele faça. Francamente, é uma questão de custo e risco do projeto. Se você tem uma ideia de jogo que pode implementar sem usá-las ou usando uma abordagem processual mais direta, melhor para você.
O problema até das abordagens de IA mais elementares (por exemplo, encontrar o caminho A *) é que elas levam algum tempo para entender primeiro e consideravelmente mais tempo para dominar. Eu acho que isso nos mantém mais próximos de abordagens mais simples e estáticas. Não alimenta a inovação, mas é difícil ignorar um rápido retorno do investimento.
Dito isto, estou definitivamente do lado de "Se ninguém tentar, nunca saberemos". Um projeto de GP está se formando em minha mente há algum tempo.
(Outra abordagem que você pode querer procurar é nas redes neurais, geralmente é agrupada como um processo de máquina que imita formas naturais de melhoria - neste caso, aprendizado - através da eliminação.)