Entrevistas

Wei Xie, COO de ArenaX Labs — Serie de entrevistas

Published June 14, 2024

Updated April 1, 2026

Jord Tury

El primer juego de blockchain controlado por IA de ArenaX Labs, AI Arena, está vivo y en marcha, y actualmente está haciendo movimientos serios para ampliar el alcance del conocimiento de sus jugadores al implementar una vasta colección de herramientas intuitivas y un bucle de aprendizaje de “imitación”. Para aprender un poco más sobre ello, decidí ponerme en contacto con el COO de ArenaX Labs, Wei Xie.

Gracias por tomarte el tiempo para hablar con nosotros, Wei. Antes de adentrarnos en el mundo del trabajo de ArenaX Labs, ¿podrías presentarte a nuestros lectores?

Wei: Mi nombre es Wei Xie. Soy el cofundador y COO de ArenaX Labs, la empresa que está construyendo AI Arena.

Pasemos a ArenaX Labs. ¿Cuándo se fundó el estudio y qué te inspiró a meterte en el mundo de los juegos de blockchain?

Wei: ArenaX Labs se fundó en 2021. Nos inspiramos a meternos en el mundo de los juegos de blockchain porque vimos las capacidades de lo que los NFT (tokens no fungibles) podrían crear. Para nosotros, los NFT son una tecnología primitiva de propósito general que permite que cualquier tipo de propiedad intelectual digital se contenga y se haga comercializable. Esto permite que los mercados creen valor y descubran precios para esas propiedades intelectuales. Esto fue un cambio de juego para nosotros. Inmediatamente pensamos en la capacidad de tokenizar modelos de inteligencia artificial, y eso es lo que nos llevó a pensar en cómo comercializar la IA tokenizada a través de un juego.

Hablemos de tu juego centrado en IA, AI Arena. ¿Qué es exactamente y qué características de juego básicas pueden esperar descubrir los jugadores?

Wei: AI Arena es una especie de cruz entre Super Smash Bros y Pokemon. La diferencia es que los personajes en el juego son en realidad modelos de inteligencia artificial que pueden aprender una amplia distribución de estrategias potenciales. Sería como poder entrenar a un Pokemon para que luche, pero el Pokemon puede básicamente aprender cualquier cosa de ti. La característica de juego básica se centra en el entrenamiento, donde el proceso implica que un entrenador humano mejora las capacidades de su IA a través de la demostración, llamada el bucle de aprendizaje de imitación. Enseñas a tu IA a través de la demostración, y con el tiempo, descubres técnicas de entrenamiento más y más efectivas. Luego puedes presentar tu IA en una competencia global para competir contra otras IA entrenadas por humanos.

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

Así que, ¿cómo funciona —utilizando IA para competir contra otros oponentes, es decir? ¿Podrías explicarnos el proceso de entrenar a la IA para que haga tu voluntad?

Wei: El proceso se llama aprendizaje de imitación, donde tu IA aprende imitándote. Hay tres pasos en este proceso:

Recopilación de datos: esta es la fase de demostración. Para que tu IA aprenda, debes mostrarle qué hacer en diferentes situaciones. Juegas el juego y demuestras a la IA cómo jugarías, centrándote en ciertos aspectos e ignorando otros. Esto crea un conjunto de datos para que tu IA aprenda, y puedes crear diferentes tipos de datos para situaciones específicas.
Configuración: este paso implica ajustar y dar instrucciones a tu IA sobre cómo aprender la información que acabas de mostrarle. Puedes ajustarla para que aprenda la información de manera más agresiva o no destructiva, conservando la información antigua mientras actualizas marginalmente según los nuevos datos. Es como ajustar perillas y palancas en una simulación deportiva, donde diferentes combinaciones afectan cómo responde y aprende tu IA la información.
Inspección: en este entorno, puedes ver dentro del “cerebro” de tu IA y entender qué ha aprendido, observando cambios en el comportamiento según el último entrenamiento. Puedes ver el antes y el después para aislar el impacto del entrenamiento. Este mecanismo de retroalimentación te permite entender si tu entrenamiento está logrando los resultados deseados y planificar áreas para una mejora adicional para hacer que tu IA sea un luchador mejor.

El proceso esencialmente implica demostrar el juego a tu IA, configurar cómo aprende esa información e inspeccionar los resultados para perfeccionar tu enfoque de entrenamiento de manera iterativa.

¿Estamos en lo correcto al pensar que uno de los objetivos principales del juego es ampliar la comprensión de los jugadores sobre la IA y cómo funciona en un entorno de juego? ¿Qué lecciones pueden encontrar los nuevos jugadores?

Wei: Uno de los objetivos principales es ampliar la comprensión de un jugador sobre la IA, no necesariamente sobre cómo funciona en un entorno de juego específico, sino más bien utilizar el juego como un medio de abstracción para ayudar a las personas a entender algo tan complejo como la IA de una manera más simple y comprensible. Los juegos sirven como una herramienta de abstracción efectiva o aparato para este propósito. Utilizamos juegos como una forma de ayudar a las personas a aprender sobre la IA, desmitificarla y hacer que el proceso sea divertido. En cuanto a las lecciones que los nuevos jugadores pueden encontrar, el bucle de juego en sí en AI Arena es básicamente el proceso que un ingeniero de IA o investigador de aprendizaje automático utiliza todos los días en su investigación y construcción, ajuste y mejora de modelos.

Tomamos el proceso de investigación de aprendizaje automático y lo destilamos en un juego. Así que mientras juegas AI Arena, estás aprendiendo los fundamentos de cómo funciona la IA, con mucha de la teoría incorporada en la investigación de IA. Comienzas a internalizar y construir una fuerte intuición sobre el proceso de investigación de IA. Cuanto más profundices en el juego y mejor te vuelvas, más entenderás cómo operan y funcionan las IA. Realmente depende del usuario hasta dónde y cuán profundamente quieren adentrarse en ese agujero de conejo.

El token dentro del juego, Neuron ($NRN), también es una parte importante del ecosistema del juego. ¿Podrías contarnos un poco más sobre algunos de los NFT que aparecen en AI Arena?

Wei: En AI Arena, los NFT son personajes jugables, específicamente en la liga competitiva dirigida a jugadores muy competitivos. Este grupo de jugadores está jugando para recompensas de $NRN.

Es importante tener en cuenta que no todos están jugando para recompensas de tokens. El juego se divide en dos versiones: primera, una versión en cadena alimentada por NFT como personajes jugables, y segunda, una versión fuera de cadena, gratuita, sin integración de blockchain ni NFT, donde las personas pueden jugar el juego fácilmente a través de la autenticación web2 tradicional.

En cuanto a $NRN, es principalmente un token de utilidad dentro del juego. Los jugadores pueden apostar NRN en sus NFT antes de entrar en una ronda de competencia clasificada. La cantidad que apuestan determina la cantidad de tokens que pueden ganar del grupo de recompensas al final de la competencia. NRN también se puede utilizar para compras dentro del juego y otras utilidades dentro del ecosistema. Hay formas de utilizar NRN fuera del sistema del juego.

Así que, en resumen, los NFT en AI Arena representan personajes jugables en la versión en cadena competitiva, mientras que $NRN actúa como el token de utilidad que impulsa la economía del juego y los sistemas de recompensa.

¿Qué hay de nuevo para ArenaX Labs? ¿Tienes planes para evolucionar AI Arena en los próximos meses o años? ¿Hay notas de parche o actualizaciones clave en camino?

Wei: En el corto plazo, el enfoque está en el TGE (evento de generación de tokens) de $NRN, seguido poco después por el lanzamiento de la red principal de la versión en cadena del juego. Esto coincidirá con el lanzamiento de la colección de personajes NFT jugables.

Después de eso, estamos mejorando constantemente el núcleo del juego AI Arena. Algunas actualizaciones próximas incluyen la liberación de nuevas capacidades, la expansión del conjunto de movimientos, la introducción de nuevos diseños de escenarios y el lanzamiento de la capacidad de que terceros o individuos creen sus propios torneos y jueguen con amigos. A largo plazo, pretendemos expandir el universo de AI Arena en otros tipos de experiencias de juego y juegos derivados.

Así que, en resumen, la hoja de ruta incluye el lanzamiento del token, el lanzamiento del juego en la red principal, mejoras continuas del juego básico, apoyo a contenido generado por el usuario/torneos y la expansión del universo de AI Arena en nuevas experiencias de juego con el tiempo. En ese último punto, aunque no podemos proporcionar muchos detalles por cuestiones de cronograma, algo está planeado para su lanzamiento más adelante en el tercer trimestre de este año.

¿Cuál es la mejor manera de mantenerse informado sobre los esfuerzos en curso de ArenaX Labs para mejorar AI Arena? ¿Hay algún canal social o boletín importante que podamos compartir con nuestros lectores?

Wei: Síguenos en las redes sociales y regístrate en nuestro boletín en el sitio web de AI Arena.

¿Alguna palabra final para nuestros lectores?

Wei: Únete a nuestra comunidad en aiarena.io.

Gracias por tu tiempo, Wei.

Para obtener más información sobre los proyectos de ArenaX Labs, asegúrate de consultar con el equipo en su perfil oficial de redes sociales aquí. Alternativamente, puedes visitar el sitio web para obtener actualizaciones adicionales aquí.