واي شي، الرئيس التنفيذي للشؤون التشغيلية في ArenaX Labs — سلسلة المقابلات

لعبة ArenaX Labs التي تسيطر عليها الذكاء الاصطناعي، AI Arena، حية وناشطة، وتحاول جاهدة لتوسيع نطاق معرفة لاعبها من خلال تنفيذ مجموعة واسعة من الأدوات التفاعلية ودوائر التعلم بالتقليد. لتعلم المزيد عنها، قررت أن أتصل بوي شي، الرئيس التنفيذي للشؤون التشغيلية في ArenaX Labs.

شكراً لاستغراقك الوقت للحديث معنا، واي. قبل أن ندخل إلى عالم عمل ArenaX Labs، هل يمكنك أن تقدم نفسك إلى قراءنا؟

وي: اسمي واي شي. أنا المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي للشؤون التشغيلية في ArenaX Labs، الشركة التي تبني AI Arena.

دعونا نتحدث عن ArenaX Labs. متى تأسست الاستوديو، وما الذي دفعك إلى دخول عالم ألعاب البلوكشين؟

وي: تأسست ArenaX Labs في عام 2021. كنا مدفوعين للدخول إلى عالم ألعاب البلوكشين لأننا رأينا إمكانيات ما يمكن أن تخلقه الرموز غير القابلة للتبادل (NFTs). بالنسبة لنا، NFTs هي تقنية بدائية عامة الغرض تسمح بأي نوع من الملكية الفكرية الرقمية أن تكون محتوية ومتداولة. هذا يسمح للسوق بإنشاء قيمة واكتشاف سعر تلك الملكيات الفكرية. كان هذا تغييرًا كبيرًا لنا. فكرت فورًا في khảية توكين نماذج الذكاء الاصطناعي، وهذا ما دفعنا إلى التفكير في كيفية تسويق توكين الذكاء الاصطناعي من خلال لعبة.

دعونا نتحدث عن لعبتك التي تتمحور حول الذكاء الاصطناعي، AI Arena. ما هي بالضبط، وما هي بعض الميزات الأساسية التي يمكن للاعبين أن يكتشفوها؟

وي: AI Arena تشبه إلى حد ما مزيجًا من Super Smash Bros وPokemon. الفرق هو أن الشخصيات في اللعبة هي في الواقع نماذج ذكاء اصطناعي قادرة على تعلم توزيع واسع من الاستراتيجيات المحتملة. سيكون مثل تدريب Pokemon للقتال، ولكن Pokemon يمكنه تعلم أي شيء منك. الميزة الأساسية للعبة تركز على التدريب، حيث يتضمن عملية تحسين قدرات الذكاء الاصطناعي من قبل مدرب بشري من خلال التقليد، وهو ما يسمى ب环 التعلم بالتقليد. تقوم بتعليم الذكاء الاصطناعي من خلال التقليد، وبمرور الوقت، تكتشف تقنيات أكثر فعالية لتدريب الذكاء الاصطناعي. ثم تكون قادرًا على تقديم الذكاء الاصطناعي إلى منافسة عالمية للتنافس مع أجهزة ذكاء اصطناعي مدربة من قبل بشر.

https://twitter.com/arenaxlabs/status/1779866536871706923

كيف تعمل — باستخدام الذكاء الاصطناعي للتنافس ضد معارضين آخرين، على سبيل المثال؟ هل يمكنك أن توضح لنا عملية تدريب الذكاء الاصطناعي لتنفيذ أوامرك؟

وي: العملية تسمى التعلم بالتقليد، حيث يتعلم الذكاء الاصطناعي بالتقليد. هناك ثلاث خطوات في هذه العملية:

1. جمع البيانات: هذه هي مرحلة التقليد. من أجل أن يتعلم الذكاء الاصطناعي، عليك أن تظهر له ما يجب فعله في مواقف مختلفة. تلعب اللعبة وتعلم الذكاء الاصطناعي كيف تلعب، مع التركيز على جوانب معينة وتجاهل جوانب أخرى. هذا يخلق مجموعة بيانات للذكاء الاصطناعي ليتعلم منها، ويمكنك إنشاء أنواع مختلفة من البيانات لمواقف محددة.
2. التكوين: يتضمن هذا الخطوة ضبط وتوجيه الذكاء الاصطناعي حول كيفية تعلم المعلومات التي أظهرتها له. يمكنك ضبطه ليتعلم المعلومات بطريقة أكثر عدوانية أو بطريقة غير مدمرة، مع الحفاظ على المعلومات القديمة وتحديثها بشكل هامشي بناءً على البيانات الجديدة. يشبه تعديل أدوات وذراع في لعبة محاكاة رياضية، حيث تؤثر المbinations المختلفة على كيفية استجابة الذكاء الاصطناعي وتعلمه للمعلومات.
3. التفتيش: في هذا البيئة، يمكنك النظر إلى “دماغ” الذكاء الاصطناعي وفهم ما تعلمه، مع ملاحظة التغييرات في السلوك بناءً على التدريب الأخير. يمكنك رؤية ما قبل وما بعد لتحديد تأثير التدريب. يسمح لك هذا الآلية بالتعرف على ما إذا كان التدريب يحقق النتائج المرجوة ووضع استراتيجيات لتحسين التدريب لجعل الذكاء الاصطناعي مقاتلًا أفضل.

تتضمن العملية أساسًا تعليم اللعبة للذكاء الاصطناعي، وتكوين كيفية تعلمه للمعلومات، والتفتيش على النتائج لتعديل نهج التدريب بشكل متكرر.

هل نحن على حق في التفكير بأن أحد أهداف اللعبة الرئيسية هو توسيع فهم اللاعبين للذكاء الاصطناعي وكيفية عمله في بيئة ألعاب؟ ما هي بعض الدروس التي يمكن أن يجدها المبتدئون؟

وي: أحد الأهداف الرئيسية هو توسيع فهم اللاعب للذكاء الاصطناعي، وليس بالضرورة كيفية عمله في بيئة ألعاب محددة، ولكن استخدام الألعاب كوسيلة لتجريد لتعليم الناس فهم شيء معقد مثل الذكاء الاصطناعي بطريقة بسيطة ومفهومة. الألعاب تعمل كأداة تجريد فعالة لهذا الغرض. نستخدم الألعاب كوسيلة لمساعدة الناس على تعلم الذكاء الاصطناعي، وإزالة الغموض عنه، وجعل العملية ممتعة. بالنسبة للدرس الذي يمكن أن يجدوه المبتدئون، فإن دورة اللعبة نفسها في AI Arena هي عملية البحث عن الذكاء الاصطناعي التي يستخدمها مهندس أو باحث في الذكاء الاصطناعي كل يوم في بحثه وبناء وتحسين النماذج.

لقد أخذنا عملية البحث عن الذكاء الاصطناعي واختزelnاها في لعبة. أثناء لعب AI Arena، أنت تتعلم أساسيات كيفية عمل الذكاء الاصطناعي، مع الكثير من النظرية المضمنة في بحث الذكاء الاصطناعي. تبدأ ب 内化 وبناء直觉 قوية حول عملية البحث عن الذكاء الاصطناعي. كلما ذهبت أعمق في اللعبة وأصبحت أفضل، كلما فهمت أكثر كيف تعمل الأجهزة الذكية. يعتمد عليك كم تريد أن تذهب بعيدًا في ذلك.

الرمز داخل اللعبة، Neuron ($NRN)، هو أيضًا جزء كبير من نظام اللعبة. هل يمكنك أن تخبرنا المزيد عن بعض الرموز غير القابلة للتبادل التي تظهر في AI Arena؟

وي: في AI Arena، الرموز غير القابلة للتبادل هي شخصيات قابلة للعب، بشكل خاص في الدوري التنافسي الذي يستهدف لاعبيه التنافسيين بشدة. هذا المجموعة من اللاعبين يلعبون من أجل مكافآت $NRN.

من المهم أن نلاحظ أن ليس الجميع يلعبون من أجل مكافآت الرموز. اللعبة منقسمة إلى نسختين: الأولى هي نسخة على السلسلة، مدعومة بالرموز غير القابلة للتبادل كشخصيات قابلة للعب، والثانية هي نسخة خالية من التكلفة، بدون تكامل البلوكشين أو الرموز غير القابلة للتبادل، حيث يمكن للأشخاص لعب اللعبة بسهولة من خلال المصادقة التقليدية على الويب.

بخصوص $NRN، فهو في الأساس رمز’utilي داخل اللعبة. يمكن للاعبين تخزين NRN على الرموز غير القابلة للتبادل قبل دخول جولة من المنافسة المرتبة. يحدد المبلغ الذي يخزنه مقدار الرموز التي يمكنهم كسبها من مجموعة المكافآت في نهاية المنافسة. يمكن استخدام NRN أيضًا لعمليات الشراء داخل اللعبة والاستخدامات الأخرى داخل النظام. هناك أيضًا طرق لاستخدام NRN خارج نظام اللعبة.

بالتالي، في ملخص، الرموز غير القابلة للتبادل في AI Arena تمثل شخصيات قابلة للعب في النسخة التنافسية على السلسلة، في حين يعمل $NRN كرمز’utilي يقود اقتصاد اللعبة ونظام المكافآت.

ماذا يأتي بعد ذلك لشركة ArenaX Labs؟ هل لديك خطط لتطوير AI Arena خلال الأشهر أو السنوات القادمة؟ هل هناك أي ملاحظات أو تحديثات رئيسية في الطريق؟

وي: في المدى القصير، التركيز على حدث توليد الرمز ($NRN)، تلاه إطلاق اللعبة على السلسلة بعد فترة قصيرة. سيتم ذلك بالتزامن مع إطلاق مجموعة الشخصيات القابلة للعب غير القابلة للتبادل.

بعد ذلك، نحن نعمل باستمرار على تحسين لعبة AI Arena الأساسية. بعض التحديثات القادمة تشمل إضافة قدرات جديدة، توسيع مجموعة الحركات، إدخال تصاميم مراحل جديدة، وإطلاق khảية لأطراف ثالثة أو أفراد لإنشاء بطولاتهم الخاصة واللعب مع الأصدقاء. في المدى الطويل، نعتزم توسيع宇宙 AI Arena إلى أنواع أخرى من تجارب الألعاب والألعاب المشتقة.

بالتالي، في ملخص، الخارطة الطريق تشمل إطلاق الرمز، إطلاق اللعبة على السلسلة، تحسينات مستمرة للعبة الأساسية، دعم المحتوى الذي يгенره المستخدم والبطولات، وتوسيع宇宙 AI Arena إلى تجارب ألعاب جديدة مع مرور الوقت. بالنسبة إلى النقطة الأخيرة، بينما لا يمكننا تقديم الكثير من التفاصيل لأغراض جدول زمني، هناك شيء مخطط لإطلاقه في وقت لاحق من هذا العام.

ما هو أفضل طريقة للبقاء على اطلاع بجهود ArenaX Labs المستمرة لتحسين AI Arena؟ هل هناك أي قنوات اجتماعية أو نشرة إخبارية مهمة يمكننا مشاركتها مع قرائنا؟

وي: اتبعونا على وسائل التواصل الاجتماعي واشترك في نشرة أخبارنا على موقع AI Arena.

• https://twitter.com/aiarena_
• https://twitter.com/arenaxlabs
• https://discord.gg//aiarenaplaytest
• aiarena.io

أي كلمات نهائية لقرائنا؟

وي: انضم إلى مجتمعنا على aiarena.io!

شكراً لوقتك، واي!

لمزيد من المعلومات حول مشاريع ArenaX Labs، تأكد من الاتصال بالفريق على حسابهم الرسمي على وسائل التواصل الاجتماعي هنا. بديلًا، يمكنك زيارة الموقع الإلكتروني لمزيد من التحديثات هنا.