Tác giả: SenseAI
AI Arena là một trò chơi cạnh tranh Web3 dựa trên AI, cho phép người dùng huấn luyện nhân vật AI của riêng mình để chiến đấu. Kết quả của mỗi trận chiến phụ thuộc vào kỹ năng huấn luyện của người chơi. Nó được thiết kế để giúp người dùng hiểu được quá trình vận hành và học tập của trí tuệ nhân tạo . AI Arena hiện đang mở để đăng ký trước và ArenaX Labs có kế hoạch sớm tung ra phiên bản beta của trò chơi trên mạng chính Arbitrum .
Nhà phát triển ArenaX Labs của AI Arena đã công bố hoàn thành vòng tài trợ mới đô la, do Framework Ventures dẫn đầu, với sự tham gia của SevenX Ventures, FunPlus/Xterio và Moore Strategic Ventures. Họ có kế hoạch sử dụng số tiền này để xây dựng một trận chiến PvP nền tảng và phát triển trò chơi tương tự.
Tư duy giác quan
Chúng tôi cố gắng đưa ra suy diễn và phản ánh khác nhau hơn dựa trên nội dung của bài viết và hoan nghênh sự trao đổi.
- Đấu trường AI không chỉ là trò chơi kết hợp AI mà còn là nền tảng để trau dồi khả năng AI của người chơi. Với sự ra đời của thời đại AI, việc đào tạo một trợ lý AI phù hợp với mình đã trở thành một điều cần thiết trong công việc và cuộc sống của mọi người. Kỹ năng đã trở thành một chỉ báo quan trọng đánh giá khả năng làm việc của nhân viên tại nơi làm việc.
- Sự kết hợp giữa AI và trò chơi cho phép người chơi cải thiện một số kỹ năng mềm nhất định trong khi vui chơi và giải trí. AI Arena đã thực hiện một nỗ lực táo bạo trong vấn đề này và tìm thấy một điểm vào phù hợp. Trong tương lai, khi ngày càng có nhiều người chơi thành thạo Ngoài đào tạo trợ lý AI, AI Arena cũng có thể cung cấp thị trường giao dịch song phương AI dựa trên việc bảo vệ quyền sở hữu trí tuệ của người hành nghề AI và cung cấp các giao dịch phù hợp với người mua và người bán.
Bài viết này có tổng cộng 2334 từ, đọc kỹ mất khoảng 8 phút.
Phân tích sản phẩm gốc AI
Đấu trường AI
1. Sản phẩm: Đấu trường AI
2. Người sáng lập: AI Arena được phát triển bởi công ty mẹ ArenaX Labs. ArenaX Labs được đồng sáng lập bởi ba nhà sáng lập (Brandon Da Silva, Dylan Pereira và Wei Xie) vào năm 2018 và cam kết tạo ra các trò chơi độc lập.
3. Giới thiệu sản phẩm:
AI Arena là một trò chơi có nguồn gốc Ethereum, nơi người chơi trên khắp thế giới có thể mua, huấn luyện và chiến đấu nhân vật NFT được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo. Đây là nền tảng mã thông báo NFT được hỗ trợ bởi AI thực. Trong trò chơi, người chơi thiết kế và huấn luyện nhân vật chiến đấu NFT do AI điều khiển trong một cuộc thi đấu trường PVP toàn cầu và để nhân vật này cạnh tranh tự động, với mục tiêu cuối cùng là đánh bật đối thủ của họ khỏi nền tảng. Người chơi giúp nhân vật AI tiến bộ thông qua một quá trình gọi là "học bắt chước", trong đó họ học các kỹ năng bằng cách quan sát hành vi của con người. Đổi lại, người chơi có thể đánh giá khả năng của AI thông qua "Thanh tra AI" và chỉ ra những điểm yếu của nó cũng như những cải tiến trong tương lai. khu vực.
4. Câu chuyện phát triển:
- Hoàn thành vòng tài trợ ban đầu trị giá 5 triệu ĐÔ LA vào tháng 10 năm 2021, do Paradigm dẫn đầu và có sự tham gia của Framework Ventures;
- Hoàn thành vòng tài trợ mới đô la vào tháng 1 năm 2024, do Framework Ventures dẫn đầu, với sự tham gia của SevenX Ventures, FunPlus/Xterio và Moore Strategic Ventures.
01. Viễn cảnh mong đợi sản phẩm AI Arena
Brandon Da Silva là Giám đốc điều hành của ArenaX Labs, công ty mẹ của AI Arena. Trước khi thành lập AI Arena, ông đã làm việc 5 năm trong lĩnh vực đầu tư và quản lý OPTrust, quỹ hưu trí lớn nhất Canada. Tích hợp máy học vào phân tích đầu tư là chủ đề chính trong dự án của ông sự nghiệp. Brandon từng giải thích trên Twitter lý do quyết định xây dựng AI Arena - nhằm hạ thấp ngưỡng cửa của ngành AI, để tất cả những người đam mê AI không còn bị giới hạn bởi trình độ học vấn và có nền tảng thể hiện khả năng của mình; sử dụng NFT để gánh vác Mô hình AI và hiện thực hóa sự hoàn thiện của một kỹ thuật viên Có ước mơ có được công việc khó khăn của riêng mình; thu hút mọi người tiếp xúc với AI theo cách thú vị hơn và kích thích sự nhiệt tình học AI trong quá trình chơi. Ba mục tiêu này tạo thành bánh đà giá trị của AI Arena. Về lâu dài, AI Arena sẽ tạo ra một thị trường AI hai mặt dựa trên nền tảng trò chơi, nhằm bảo vệ quyền sở hữu trí tuệ của người hành nghề AI, giúp họ kiếm tiền và phù hợp với nhu cầu của người mua và người bán.
02. AI Arena kết hợp với AI như thế nào?
Mặc dù AI Arena là một trò chơi chiến đấu, tương tự như các trò chơi như Super Smash Bros. Brawl và Street Fighter, nhưng AI Arena cũng là một dự án liên quan đến nhiều lĩnh vực: AI/ML, crypto, trò chơi và NFT. Một điểm khác biệt quan trọng trong trò chơi là người chơi không có quyền kiểm soát các "chiến binh" mà mình sở hữu.
Vậy nó chiến đấu như thế nào?
Các võ sĩ được động lực bởi AI, cho biết những động tác cần thực hiện trong một số tình huống nhất định; mỗi võ sĩ có một AI khác nhau, vì vậy liệu bạn có thể huấn luyện võ sĩ của mình trở thành nhà vô địch quyền anh hay không là hoàn toàn tùy thuộc vào người chơi.
Bạn có thể coi trò chơi này giống như việc bạn huấn luyện một võ sĩ chuẩn bị cho trận chiến. Người chơi có thể nâng cấp nó bằng cách định cấu hình chế độ luyện tập hoặc chiến đấu thực tế để nó học cách sao chép các bước di chuyển của bạn.
Tại sao chúng ta cần mạng lưới thần kinh?
Nói một cách đơn giản, mạng lưới thần kinh có nghĩa là về mặt lý thuyết nó có thể học cách ánh xạ bất kỳ hành động nào của người dùng. Để cho phép các võ sĩ sử dụng chiến lược học mạng thần kinh, AI Arena sẽ áp dụng học mô phỏng và học tăng cường, trong đó kiến trúc mạng thần kinh được lưu trữ trên IPFS (Hệ thống tệp liên hành tinh).
Các kết nối giữa các tế bào thần kinh trở thành “trọng lượng”. Khi mạng lưới thần kinh của bạn đang "học", điều đang xảy ra là nó đang thay đổi giá trị của các trọng số. Trọng số cuối cùng sẽ xác định cách các trạng thái được ánh xạ tới hành động, điều đó có nghĩa là chúng ta có thể hiểu trọng số là "trí thông minh". Trọng số mạng thần kinh là duy nhất cho mỗi NFT và được lưu trữ trên Ethereum.
Huấn luyện một võ sĩ là quá trình thay đổi trọng lượng trong mạng lưới thần kinh để AI có thể hoạt động. Ví dụ: Nếu chúng ta đang đứng trước đối thủ, chúng ta có thể muốn võ sĩ của mình chiếm thế chủ động. Có sê-ri trọng lượng có thể đạt được điều này và trọng tâm của việc đào tạo là để AI học cách thực hiện các hành động cụ thể trong các tình huống cụ thể.
AI Arena có các chương trình đào tạo sau được nhúng trong ứng dụng:
(1) Học bắt chước
Phương pháp tốt nhất để hiểu cách học bắt chước thông qua học tập quan sát là hãy tưởng tượng rằng bạn là một bậc thầy và AI của bạn là một võ sĩ quyền anh đang chuẩn bị cho một trận chiến. Bạn chiến đấu với AI của mình và nó học cách bắt chước chuyển động của bạn trong các tình huống cụ thể.
Thông qua các minh họa thực tế, bạn có thể kiểm tra một số hành động và quan sát cách AI bắt chước bạn. Xin lưu ý: nó sẽ không sao chép chuyển động của bạn ngay lập tức vì mạng lưới thần kinh cần một chút thời gian để tìm hiểu, vì vậy bạn có thể cần phải lặp lại chuyển động của mình vài lần nữa trước khi AI học được.
(2) Tự học
Đối tác đấm bốc hoàn hảo nhất chính là chính người dùng. Thông qua việc tự học, AI của bạn luôn không ngừng thử thách bản thân và hoàn thiện. Trong quá trình tự học, việc AI học và chiến đấu như đối thủ của nó sẽ không có ý nghĩa gì nhiều vì đối thủ là bản sao của chính AI. Nhưng nếu không có chuyên gia chỉ cho AI cách chiến đấu thì làm sao nó học được phải làm gì? - thông qua phần thưởng. AI sẽ học cách thực hiện những hành động mang lại phần thưởng tích cực hơn và thực hiện ít hành động mang lại phần thưởng tiêu cực hơn.
Tất nhiên, AI Arena đã nhiều lần nhấn mạnh rằng mối quan tâm của họ là mang lại cơ hội bình đẳng cho mọi người - đội ngũ hy vọng rằng phần thưởng sẽ được trao nhiều hơn cho những người dùng kiên quyết đào tạo AI, thay vì thưởng cho người dùng nhiều tài nguyên hơn.
03. Phân tích ngắn gọn về con đường đổi mới kết hợp giữa game và AI
Trong số các công nghệ trí tuệ nhân tạo tổng hợp phổ biến hiện nay AGI (Artificial General Intelligence), Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) là nhân vật chính. Khi ngày càng có nhiều đội ngũ đầu tư vào phát triển các tác nhân trí tuệ nhân tạo (AI) do hệ thống LLM -Agents điều khiển, giúp AI Agent có thể xác định lại con đường đổi mới của trò chơi Web3. Ví dụ: trò chơi "The Sims" sử dụng công nghệ LLM để tạo ra 25 nhân vật ảo, mỗi nhân vật được điều khiển bởi một Agent được hỗ trợ bởi LLM. Sống và tương tác trong sandbox hoàn cảnh.
Thiết kế của Generative Agent rất thông minh, nó kết hợp LLM với các chức năng ghi nhớ, lập kế hoạch và phản ánh, cho phép chương trình Agent đưa ra quyết định dựa trên kinh nghiệm trước đó và tương tác với các Agent khác. Trò chơi này cho mọi người thấy khả năng của Tác nhân AI, chẳng hạn như tạo ra các hành vi xã hội mới, phổ biến thông tin, ghi nhớ mối quan hệ (chẳng hạn như hai nhân vật ảo tiếp tục thảo luận về các chủ đề) và phối hợp các hoạt động xã hội (chẳng hạn như tổ chức các bữa tiệc và mời nhân vật ảo khác), v.v. chờ đã. Nhìn chung, AI-Agent là một công cụ rất thú vị và ứng dụng của nó trong trò chơi rất đáng để khám phá sâu.
Mặc dù đã có nhiều nỗ lực khác nhau để áp dụng AI vào lĩnh vực game Web3 nhưng hiện tại người ta thừa nhận rằng ứng dụng trưởng thành nhất trong dòng game Web3 chính là NFT Agent. Trong tương lai, NFT phải là một phần quan trọng của game Web3. Với sự phát triển của công nghệ quản lý dữ liệu trong hệ sinh thái Ethereum , các NFT động có thể lập trình đã xuất hiện. Đối với người tạo NFT, họ có thể làm cho các chức năng NFT linh hoạt hơn thông qua các thuật toán. Đối với người dùng, có thể có nhiều tương tác hơn giữa người dùng và NFT và dữ liệu tương tác được tạo sẽ trở thành nguồn thông tin. Tác nhân AI có thể tối ưu hóa quá trình tương tác và mở rộng các kịch bản ứng dụng của dữ liệu tương tác, mang lại nhiều đổi mới và giá trị hơn cho hệ sinh thái NFT.
Đấu trường AI được đề cập trước đó là trò chơi chiến đấu đầu tiên trên thế giới kết hợp AI và NFT. Người dùng có thể sử dụng mô hình LLM để liên tục huấn luyện các yêu tinh chiến đấu (NFT) của riêng mình, sau đó gửi các yêu tinh chiến đấu đã được huấn luyện đến chiến trường PvP/PvE để chiến đấu . . Chế độ chiến đấu tương tự như Super Smash Bros., nhưng mang lại nhiều niềm vui cạnh tranh hơn thông qua đào tạo AI.
Nói tóm lại, sự kết hợp giữa trò chơi và AI không chỉ có thể giải quyết vấn đề trò chơi Web3 hy sinh trải nghiệm người dùng vì mục đích bảo mật và phi tập trung mà còn có nhiều khả năng trở thành lĩnh vực đầu tiên mở rộng cơ sở người dùng trong số các kịch bản ứng dụng AI.
