Entretiens

Wei Xie, directeur général adjoint d’ArenaX Labs — Série d’entretiens

Publié le 14 juin 2024

Mis à jour le 20 mai 2026

Par

Jord Tury

Le premier jeu de blockchain contrôlé par l’IA d’ArenaX Labs, AI Arena, est vivant et bien portant, et il fait actuellement des mouvements importants pour élargir la portée des connaissances de ses joueurs en mettant en œuvre une vaste collection d’outils intuitifs et une boucle d’apprentissage « d’imitation ». Pour en savoir un peu plus, j’ai décidé de contacter le directeur général adjoint d’ArenaX Labs, Wei Xie.

Merci de prendre le temps de nous parler, Wei. Avant de plonger dans le monde du travail d’ArenaX Labs, pourriez-vous vous présenter à nos lecteurs ?

Wei: Je m’appelle Wei Xie. Je suis le co-fondateur et directeur général adjoint d’ArenaX Labs, l’entreprise qui crée AI Arena.

Passons à ArenaX Labs. Quand le studio a-t-il été fondé, et qu’est-ce qui vous a inspiré pour vous lancer dans le monde du jeu de blockchain ?

Wei: ArenaX Labs a été fondé en 2021. Nous avons été inspirés pour nous lancer dans le monde du jeu de blockchain parce que nous avons vu les capacités de ce que les NFT (jetons non fongibles) pouvaient créer. Pour nous, les NFT sont une technologie primitive à usage général qui permet de containeriser et de rendre négociable tout type de propriété intellectuelle numérique. Cela permet aux marchés de créer de la valeur et de découvrir des prix pour ces propriétés intellectuelles. C’était un changement de jeu pour nous. Nous avons immédiatement pensé à la possibilité de tokeniser les modèles d’intelligence artificielle, et c’est ce qui nous a mis sur la voie de la réflexion sur la façon de commercialiser les modèles d’IA tokenisés à travers un jeu.

Parlons de votre jeu centré sur l’IA, AI Arena. Qu’est-ce que c’est, et quels sont certains des principaux éléments de gameplay que les joueurs peuvent découvrir ?

Wei: AI Arena est un peu comme un mélange entre Super Smash Bros et Pokemon. La différence est que les personnages du jeu sont en réalité des modèles d’intelligence artificielle capables d’apprendre une large distribution de stratégies potentielles. Ce serait comme entraîner un Pokemon pour se battre, mais le Pokemon peut essentiellement apprendre tout ce que vous voulez. L’élément de gameplay principal est axé sur la formation, où le processus implique un entraîneur humain qui améliore les capacités de son IA grâce à la démonstration, appelée la boucle d’apprentissage par imitation. Vous enseignez votre IA grâce à la démonstration, et au fil du temps, vous découvrez des techniques de plus en plus efficaces pour former votre IA. Vous pouvez ensuite soumettre votre IA à une compétition mondiale pour concourir contre d’autres IA entraînées par des humains.

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

Alors, comment ça marche — en utilisant l’IA pour concourir contre d’autres adversaires, c’est-à-dire ? Pouvez-vous nous guider à travers le processus d’entraînement de l’IA pour faire ce que vous voulez ?

Wei: Le processus s’appelle l’apprentissage par imitation, où votre IA apprend en vous imitant. Il y a trois étapes dans ce processus:

Collecte de données: Il s’agit de la phase de démonstration. Pour que votre IA apprenne, vous devez lui montrer ce qu’il faut faire dans différentes situations. Vous jouez au jeu et démontrez à l’IA comment vous joueriez, en focalisant son attention sur certains aspects tout en ignorant d’autres. Cela crée un ensemble de données pour que votre IA apprenne, et vous pouvez créer différents types de données pour des situations spécifiques.
Configuration: Cette étape consiste à régler et à instruire votre IA sur la façon d’apprendre les informations que vous venez de lui montrer. Vous pouvez la régler pour apprendre les informations de manière plus agressive ou non destructive, en conservant les anciennes informations tout en les mettant à jour marginalement sur la base des nouvelles données. C’est comme ajuster des curseurs et des leviers dans un jeu de simulation sportive, où différentes combinaisons affectent la façon dont votre IA répond et apprend les informations.
Inspection: Dans cet environnement, vous pouvez voir dans le « cerveau » de votre IA et comprendre ce qu’elle a appris, en observant les changements de comportement en fonction de la dernière formation. Vous pouvez voir l’avant et l’après pour isoler l’impact de la formation. Ce mécanisme de rétroaction vous permet de comprendre si votre formation est en train d’obtenir les résultats souhaités et de stratégier sur les domaines à améliorer pour rendre votre IA un meilleur combattant.

Le processus implique essentiellement de démontrer le gameplay à votre IA, de configurer la façon dont elle apprend ces informations, et d’inspecter les résultats pour affiner votre approche de formation de manière itérative.

Avons-nous raison de penser que l’un des objectifs principaux du jeu est d’élargir la compréhension des joueurs sur l’IA et sur la façon dont elle fonctionne dans un environnement de jeu ? Quels sont certains des enseignements que les nouveaux venus pourraient trouver ?

Wei: L’un des principaux objectifs est d’élargir la compréhension d’un joueur sur l’IA, non pas nécessairement sur la façon dont elle fonctionne dans un environnement de jeu spécifique, mais plutôt sur l’utilisation du jeu comme un moyen d’abstraction pour aider les gens à comprendre quelque chose de complexe comme l’IA de manière plus simple et compréhensible. Les jeux servent d’outil d’abstraction efficace pour cet objectif. Nous utilisons les jeux pour aider les gens à apprendre sur l’IA, à la démystifier et à rendre le processus amusant. En ce qui concerne les enseignements que les nouveaux venus peuvent trouver, la boucle de jeu elle-même dans AI Arena est essentiellement le processus que suit un ingénieur ou un chercheur en intelligence artificielle ou en apprentissage automatique chaque jour dans sa recherche et son travail.

Nous avons pris le processus de recherche en intelligence artificielle et l’avons distillé dans un jeu. Alors que vous jouez à AI Arena, vous apprenez les principes de base de la façon dont fonctionne l’IA, avec beaucoup de la théorie incorporée dans la recherche en intelligence artificielle. Vous commencez à internaliser et à construire une solide intuition sur le processus de recherche en intelligence artificielle. Plus vous allez loin dans le jeu et mieux vous devenez, plus vous comprendrez comment fonctionnent les IA. C’est vraiment aux utilisateurs de décider jusqu’où et à quel point ils veulent aller dans ce processus.

Le jeton dans le jeu, Neuron ($NRN), fait également partie intégrante de l’écosystème du jeu. Pouvez-vous nous en dire un peu plus sur certains des NFT qui figurent dans AI Arena ?

Wei: Dans AI Arena, les NFT sont des personnages jouables, spécifiquement dans la ligue compétitive ciblant les joueurs très compétitifs. Ce groupe de joueurs joue pour des récompenses en $NRN.

Il est important de noter que tout le monde ne joue pas pour des récompenses en jetons. Le jeu est divisé en deux versions: premièrement, une version en chaîne alimentée par des NFT en tant que personnages jouables, et deuxièmement, une version hors chaîne, gratuite et sans intégration de blockchain ou de NFT, où les gens peuvent facilement jouer au jeu via une authentification Web2 traditionnelle.

En ce qui concerne $NRN, il s’agit principalement d’un jeton utilitaire dans le jeu. Les joueurs peuvent mettre en jeu des NRN sur leurs NFT avant d’entrer dans une ronde de compétition classée. Le montant qu’ils mettent en jeu détermine le montant de jetons qu’ils peuvent gagner à partir du pool de récompenses à la fin de la compétition. NRN peut également être utilisé pour des achats dans le jeu et d’autres utilités au sein de l’écosystème. Il existe également des moyens d’utiliser NRN en dehors du système de jeu.

Donc, en résumé, les NFT dans AI Arena représentent des personnages jouables dans la version en chaîne compétitive, tandis que $NRN sert de jeton utilitaire qui alimente l’économie et les systèmes de récompenses du jeu.

Qu’est-ce qui vient ensuite pour ArenaX Labs ? Avez-vous des plans pour faire évoluer AI Arena au cours des prochains mois ou années ? Y a-t-il des notes de mise à jour ou des mises à jour clés en route ?

Wei: À court terme, l’objectif est le lancement du jeton $NRN (événement de génération de jeton), suivi peu après par le lancement de la version principale du jeu en chaîne. Cela coïncidera avec le lancement de la collection de personnages NFT jouables.

Après cela, nous améliorons constamment le jeu AI Arena de base. Certaines mises à jour à venir incluent la sortie de nouvelles capacités, l’expansion de l’ensemble de mouvements, l’introduction de nouveaux designs de niveaux et le lancement de la possibilité pour les tiers ou les individus de créer leurs propres tournois et de jouer avec des amis. À long terme, nous prévoyons d’étendre l’univers AI Arena à d’autres types d’expériences de jeu et de jeux dérivés.

Donc, en résumé, la feuille de route inclut le lancement du jeton, le lancement du jeu en chaîne, l’amélioration continue du gameplay de base, le soutien du contenu généré par les utilisateurs/tournois et l’expansion de l’univers AI Arena à de nouvelles expériences de jeu au fil du temps. Sur ce dernier point, bien que nous ne puissions pas fournir trop de détails pour des raisons de calendrier, quelque chose est prévu pour être lancé plus tard cette année.

Quelle est la meilleure façon de rester informé sur les efforts en cours d’ArenaX Labs pour améliorer AI Arena ? Y a-t-il des canaux sociaux ou des newsletters importantes que nous pouvons partager avec nos lecteurs ?

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