작성자: SenseAI
AI 아레나는 사용자가 자신의 AI 캐릭터를 훈련시켜 싸울 수 있는 AI 기반 Web3 경쟁 게임입니다. 각 전투의 결과는 플레이어의 훈련 능력에 따라 달라집니다. 사용자가 인공 지능의 작동 및 학습 과정을 이해할 수 있도록 설계되었습니다. . AI Arena는 현재 사전등록이 진행 중이며, ArenaX Labs는 곧 Arbitrum 메인넷에 베타 버전의 게임을 출시할 계획입니다.
AI 아레나 개발사인 ArenaX Labs는 Framework Ventures가 주도하고 SevenX Ventures, FunPlus/Xterio 및 Moore Strategic Ventures가 참여하는 600만 달러의 새로운 융자 완료되었다고 발표했으며, 이 자금을 PvP 전투 플랫폼 구축에 사용할 계획입니다. 유사한 게임을 개발합니다.
감각적 사고
우리는 기사의 내용을 바탕으로 더욱 다양한 추론과 반성을 제시하려고 노력하며, 교류를 환영합니다.
- AI 아레나는 AI를 결합한 게임일 뿐만 아니라, 플레이어의 AI 능력을 키우는 플랫폼이기도 합니다. 기술은 직장에서 직원의 업무 능력을 나타내는 중요한 지표가 되었습니다.
- AI와 게임의 결합을 통해 플레이어는 재미와 여가를 즐기면서 특정 소프트 스킬을 향상시킬 수 있습니다. AI 아레나는 이에 대한 과감한 시도를 통해 적합한 진입점을 찾았습니다. 앞으로 점점 더 많은 플레이어가 마스터함에 따라 AI 비서 양성을 통해 AI 실무자의 지적재산권 보호를 기반으로 AI 양자간 거래 시장 제공하고, 구매자와 판매자를 매칭하는 거래도 제공할 수 있다.
이 글은 총 2334 단어로 구성되어 있으며, 주의 깊게 읽는 데 약 8분 정도 소요됩니다.
AI 네이티브 제품 분석
AI 아레나
1. 제품 : AI 아레나
2. 창업자: AI Arena는 모회사인 ArenaX Labs에서 개발하고 있으며, ArenaX Labs는 2018년 세 명의 창업자(Brandon Da Silva, Dylan Pereira, Wei Xie)가 공동 창업하여 독립 게임 제작에 전념하고 있습니다.
3. 제품 소개:
AI Arena는 전 세계 플레이어가 인공지능을 기반으로 NFT 캐릭터를 구매, 훈련, 전투할 수 있는 이더 이더 기반 게임으로, 실제 AI를 기반으로 하는 NFT 토큰화 플랫폼입니다. 게임에서 플레이어는 글로벌 PVP 경기장 대회에서 AI 기반 NFT 전투 캐릭터를 디자인하고 훈련하며, 이러한 캐릭터가 자동으로 경쟁하게 하여 상대를 플랫폼에서 쓰러뜨리는 궁극적인 목표를 갖게 됩니다. 플레이어는 인간의 행동을 관찰하여 기술을 학습하는 '모방 학습' 과정을 통해 AI 캐릭터의 성장을 돕고, 플레이어는 'AI 인스펙터'를 통해 AI의 능력을 평가하고 약점을 지적해 향후 개선 방안을 마련할 수 있다. 지역.
4. 개발 스토리:
- 2021년 10월 Paradigm이 주도하고 Framework Ventures가 참여하는 500만 달러의 시드 융자 조달을 완료했습니다.
- 2024년 1월 Framework Ventures가 주도하고 SevenX Ventures, FunPlus/Xterio 및 Moore Strategic Ventures가 참여하는 600만 달러 규모의 새로운 융자 라운드가 완료되었습니다.
01. AI Arena 제품 비전
Brandon Da Silva는 AI Arena의 모회사인 ArenaX Labs의 CEO입니다. AI Arena를 설립하기 전 그는 캐나다 최대 연기금인 OPTrust에서 5년간 투자 및 관리 업무를 담당했습니다. 머신러닝(ML) 투자 분석에 통합하는 것이 그의 주요 주제입니다. 직업. Brandon은 자신의 트위터에서 AI 산업의 문턱을 낮추어 모든 AI 애호가가 더 이상 학문적 자격에 제한을 받지 않고 자신의 능력을 발휘할 수 있는 플랫폼을 갖기 위해 AI 아레나를 구축하기로 결정한 이유를 트위터에서 설명한 적이 있습니다. AI 모델을 만들고 기술자의 완성도를 실현합니다. 나만의 노력을 갖고 있다는 꿈을 갖고, 모든 사람이 보다 흥미로운 방식으로 AI에 접하도록 유도하고, 게임 중에 AI 학습에 대한 열정을 자극합니다. 이 세 가지 목표는 AI Arena의 가치 플라이휠을 형성합니다. AI 아레나는 장기적으로 AI 실무자의 지적재산권을 보호하고 수익화를 지원하며 구매자와 판매자의 요구를 일치시키는 것을 목표로 게임 플랫폼을 기반으로 한 양면 AI 시장을 창출할 것입니다.
02. AI 아레나는 AI와 어떻게 결합되나요?
AI 아레나는 슈퍼 스매시브라더스 브롤, 스트리트 파이터 등의 게임과 유사한 격투 게임이지만 AI/ML, 암호화, 게임, NFT 등 다양한 분야를 포괄하는 프로젝트로, 다른 격투 게임과 유사하다. 게임의 중요한 차이점은 플레이어가 자신이 소유한 "파이터"를 제어할 수 없다는 것입니다.
그럼 어떻게 싸우나요?
권투 선수는 특정 상황에서 어떤 움직임을 취해야 하는지 알려주는 AI에 의해 구동됩니다. 각 권투 선수는 서로 다른 AI를 가지고 있으므로 권투 챔피언이 되도록 권투 선수를 훈련할 수 있는지 여부는 전적으로 플레이어에게 달려 있습니다.
이 게임은 싸움을 준비하는 권투선수를 지도하는 것으로 생각할 수 있습니다. 플레이어는 훈련 방식이나 실제 전투를 구성하여 업그레이드하여 동작을 복사하는 방법을 배울 수 있습니다.
왜 신경망이 필요한가요?
간단히 말해서 신경망은 이론적으로 모든 사용자 행동의 매핑을 학습할 수 있음을 의미합니다. 복서들이 신경망 학습 전략을 사용할 수 있도록 AI 아레나는 신경망 아키텍처가 IPFS(InterPlanetary File System)에 저장되는 시뮬레이션 학습과 강화 학습을 채택할 예정입니다.
뉴런 사이의 연결은 "가중치"가 됩니다. 신경망이 "학습" 중일 때 일어나는 일은 가중치 값을 변경하는 것입니다. 가중치는 궁극적으로 상태가 작업에 매핑되는 방식을 결정합니다. 즉, 가중치를 "지능"으로 해석할 수 있습니다. 신경망 가중치는 각 NFT마다 고유하며 이더 에 저장됩니다.
복서 훈련은 AI가 작동할 수 있도록 신경망의 가중치를 변경하는 과정입니다. 예를 들어, 우리가 상대 앞에 있다면 권투 선수가 주도권을 잡기를 원할 수 있습니다. 이를 달성할 수 있는 일련의 가중치가 있으며 훈련의 초점은 AI가 특정 시나리오에서 특정 조치를 취하는 방법을 배우도록 하는 것입니다.
AI Arena에는 다음과 같은 교육 프로그램이 애플리케이션에 내장되어 있습니다.
(1) 모방학습
관찰 학습을 통한 모방 학습을 이해하는 가장 좋은 방법은 자신이 마스터이고 AI가 싸움을 준비하는 복서라고 상상하는 것입니다. 당신은 AI와 싸우며 특정 시나리오에서 당신의 움직임을 모방하는 법을 배웁니다.
실제 시연을 통해 몇 가지 동작을 테스트하고 AI가 어떻게 당신을 모방하는지 관찰할 수 있습니다. 참고: 신경망이 학습하는 데 약간의 시간이 걸리기 때문에 움직임을 즉시 복사하지 않으므로 AI가 학습하기 전에 움직임을 몇 번 더 반복해야 할 수도 있습니다.
(2) 자율 학습
가장 완벽한 복싱 파트너는 사용자 자신입니다. 당신의 AI는 스스로 학습함으로써 끊임없이 도전하고 발전합니다. 자가 학습에서는 상대방이 AI 자체의 복제물이기 때문에 AI가 상대방처럼 배우고 싸우는 것은 별 의미가 없습니다. 하지만 AI에게 싸우는 방법을 보여줄 전문가가 없다면 어떻게 해야 할지 배울 수 있을까요? - 보상을 통해. AI는 더 많은 긍정적인 보상을 제공하는 조치를 취하고 부정적인 보상을 제공하는 더 적은 조치를 취하는 방법을 배웁니다.
물론, AI 아레나는 모든 사람에게 동등한 기회를 제공하는 것이 관심사임을 거듭 강조해 왔습니다. 팀은 사용자에게 더 많은 자원을 보상하기보다는 AI 훈련을 고집하는 사용자에게 더 많은 보상이 주어지기를 희망합니다.
03. 게임과 AI를 결합한 혁신 경로에 대한 간략한 분석
현재 각광받는 인공일반지능(AI) AGI(Artificial General Intelligence) 기술 중 절대적인 주인공은 Large Language Model(LLM)이며, LLM -Agents) 시스템을 기반으로 하는 인공지능 에이전트(AI) 개발에 투자하는 팀이 많아지면서, 이를 통해 AI 에이전트가 Web3 게임의 혁신 경로를 재정의할 수 있습니다. 예를 들어 게임 "The Sims"는 LLM 기술을 사용하여 25개의 가상 캐릭터를 생성하고 각 캐릭터는 LLM이 지원하는 에이전트에 의해 제어됩니다. 샌드박스에서 라이브 및 상호 작용 환경.
생성 에이전트의 설계는 매우 영리합니다. LLM과 메모리, 계획 및 반영 기능을 결합하여 에이전트 프로그램이 이전 경험을 기반으로 결정을 내리고 다른 에이전트와 상호 작용할 수 있도록 합니다. 이 게임은 사람들에게 새로운 사회적 행동 생성, 정보 전파, 관계 기억(예: 두 명의 가상 캐릭터가 주제를 계속 논의하는 것) 및 사회 활동 조정(예: 파티 주최 및 다른 가상 캐릭터 초대)과 같은 AI 에이전트의 기능을 보여줍니다. 등등 잠깐만요. 전체적으로 AI-Agent는 매우 흥미로운 도구이며, 이를 게임에 적용하는 것은 심층적으로 살펴볼 가치가 있습니다.
Web3 게임 분야에서 AI를 적용하려는 다양한 시도가 있었지만 현재 Web3 게임 트랙에서 가장 성숙한 애플리케이션은 NFT Agent로 인식되고 있으며, 앞으로 NFT는 Web3 게임의 중요한 부분이 되어야 합니다. 이더 생태계의 메타데이터 관리 기술이 발전하면서 프로그래밍 가능한 동적 NFT가 등장했습니다. NFT 제작자의 경우 알고리즘을 통해 NFT 기능을 보다 유연하게 만들 수 있습니다. 사용자 입장에서는 사용자와 NFT 사이에 더 많은 상호작용이 있을 수 있고, 생성된 상호작용 데이터는 정보의 원천이 됩니다. AI Agent는 상호 작용 프로세스를 최적화하고 대화형 데이터의 적용 시나리오를 확장하여 NFT 생태계에 더 많은 혁신과 가치를 주입할 수 있습니다.
앞서 언급한 AI 아레나는 AI와 NFT를 결합한 세계 최초의 배틀 게임으로, 사용자는 LLM 모델을 활용해 자신만의 배틀 엘프(NFT)를 지속적으로 훈련하고, 훈련된 배틀 엘프를 PvP/PvE 전장으로 보내 전투를 벌일 수 있다. ... 전투 모드는 슈퍼 스매시브라더스와 유사하지만, AI 훈련을 통해 더욱 경쟁적인 재미를 더해줍니다.
요컨대, 게임과 AI의 결합은 Web3 게임이 보안과 탈중앙화 를 위해 사용자 경험을 희생하는 문제를 해결할 수 있을 뿐만 아니라 AI 응용 시나리오 중 사용자 기반을 확장하는 첫 번째 영역이 될 가능성이 가장 높습니다.
