वेई शी, एरेनएक्स लैब्स के सीओओ — साक्षात्कार श्रृंखला

एरेनएक्स लैब्स का पहला एआई-नियंत्रित ब्लॉकचेन गेम, एआई एरेना, जीवित और सक्रिय है, और यह वर्तमान में अपने खिलाड़ियों के ज्ञान के दायरे को व्यापक करने के लिए एक विशाल संग्रह के साथ-साथ एक “अनुकरण” सीखने की प्रक्रिया को लागू करके गंभीर कदम उठा रहा है। इस बारे में थोड़ा और जानने के लिए, मैंने एरेनएक्स लैब्स के सीओओ, वेई शी से संपर्क करने का फैसला किया।

हमारे साथ बात करने के लिए समय निकालने के लिए धन्यवाद, वेई। एरेनएक्स लैब्स के काम की दुनिया में गहराई से जाने से पहले, कृपया अपना परिचय हमारे पाठकों से कराएं?

वेई: मेरा नाम वेई शी है। मैं एरेनएक्स लैब्स का सह-संस्थापक और सीओओ हूं, जो एआई एरेना बना रहा है।

एरेनएक्स लैब्स पर आगे बढ़ते हैं। स्टूडियो कब स्थापित किया गया था, और ब्लॉकचेन गेमिंग की दुनिया में अपने पैर रखने के लिए आपको क्या प्रेरित किया?

वेई: एरेनएक्स लैब्स की स्थापना 2021 में हुई थी। हम ब्लॉकचेन गेमिंग की दुनिया में अपने पैर रखने के लिए प्रेरित हुए क्योंकि हमने देखा कि एनएफटी (नॉन-फंगिबल टोकन) क्या बना सकते हैं। हमारे लिए, एनएफटी एक सामान्य-उद्देश्य, प्रिमिटिव प्रौद्योगिकी है जो किसी भी प्रकार की डिजिटल बौद्धिक संपदा को कंटेनराइज़ करने और व्यापार योग्य बनाने की अनुमति देती है। यह बाजारों को उन बौद्धिक संपदाओं के लिए मूल्य और मूल्य खोज बनाने में सक्षम बनाता है। यह हमारे लिए एक खेल परिवर्तक था। हम तुरंत आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मॉडल को टोकनाइज़ करने की क्षमता के बारे में सोचते थे, और यही हमें टोकनाइज्ड एआई को व्यावसायिक बनाने के तरीके के बारे में सोचने के रास्ते पर ले गया।

आइए आपके एआई-केंद्रित गेम, एआई एरेना के बारे में बात करते हैं। यह वास्तव में क्या है, और खिलाड़ियों को क्या कोर गेमप्ले सुविधाएं खोजने की उम्मीद है?

वेई: एआई एरेना सुपर स्मैश ब्रोस और पोकेमोन के बीच एक क्रॉस की तरह है। अंतर यह है कि गेम में पात्र वास्तव में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मॉडल हैं जो सीखने में सक्षम हैं एक विस्तृत वितरण की संभावित रणनीतियों। यह एक पोकेमोन को लड़ने के लिए प्रशिक्षित करने जैसा होगा, लेकिन पोकेमोन基本 रूप से आपके द्वारा सिखाए गए किसी भी चीज़ को सीख सकता है। कोर गेमप्ले सुविधा प्रशिक्षण पर केंद्रित है, जहां प्रक्रिया में एक मानव प्रशिक्षक को अपने एआई की क्षमताओं में सुधार करना शामिल है, जिसे अनुकरण सीखने की प्रक्रिया कहा जाता है। आप प्रदर्शन के माध्यम से अपने एआई को सिखाते हैं, और समय के साथ, आप अपने एआई को प्रशिक्षित करने के लिए अधिक से अधिक प्रभावी तकनीकों का पता लगाते हैं। आप फिर अपने एआई को एक वैश्विक प्रतियोगिता में प्रस्तुत करने में सक्षम होते हैं जो अन्य मानव-प्रशिक्षित एआई के खिलाफ प्रतिस्पर्धा करता है।

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तो यह कैसे काम करता है — अन्य प्रतिद्वंद्वियों के खिलाफ प्रतिस्पर्धा करने के लिए एआई का उपयोग करके? कृपया हमें एआई को अपने आदेश पर करने की प्रक्रिया के माध्यम से चलें?

वेई: प्रक्रिया को अनुकरण सीखने कहा जाता है, जहां आपका एआई आपकी नकल करके सीखता है। इस प्रक्रिया में तीन चरण हैं:

1. डेटा संग्रह: यह प्रदर्शन चरण है। आपके एआई को सीखने के लिए, आपको यह दिखाना होगा कि विभिन्न स्थितियों में क्या करना है। आप गेम खेलते हैं और अपने एआई को दिखाते हैं कि आप कैसे खेलेंगे, जबकि अन्य बातों पर ध्यान केंद्रित करते हुए कुछ पहलुओं पर ध्यान केंद्रित करते हैं। यह आपके एआई के लिए सीखने के लिए एक डेटासेट बनाता है, और आप विशिष्ट स्थितियों के लिए विभिन्न प्रकार के डेटा बना सकते हैं।
2. कॉन्फ़िगरेशन: इस चरण में आपके एआई को सिखाने के लिए ट्यून और निर्देश शामिल हैं कि आप जो जानकारी दिखा रहे हैं उसे कैसे सीखना है। आप इसे अधिक आक्रामक रूप से या गैर-विनाशकारी तरीके से सीखने के लिए ट्यून कर सकते हैं, पुरानी जानकारी को बनाए रखने और नए डेटा के आधार पर थोड़ा अपडेट करने के लिए। यह एक खेल सिमुलेशन गेम में डायल और लीवर को समायोजित करने जैसा है, जहां विभिन्न संयोजन आपके एआई की प्रतिक्रिया और सीखने की प्रक्रिया को प्रभावित करते हैं।
3. निरीक्षण: इस वातावरण में, आप अपने एआई के “मस्तिष्क” में देख सकते हैं और समझ सकते हैं कि यह क्या सीखा है, प्रशिक्षण के आधार पर व्यवहार में परिवर्तन का अवलोकन कर रहा है। आप पहले और बाद के परिणामों को अलग कर सकते हैं और प्रशिक्षण के प्रभाव को देख सकते हैं। यह फीडबैक तंत्र आपको यह समझने में मदद करता है कि क्या आपका प्रशिक्षण वांछित परिणाम प्राप्त कर रहा है और अपने एआई को बेहतर लड़ाका बनाने के लिए किन क्षेत्रों में सुधार की आवश्यकता है।

प्रक्रिया मूल रूप से आपके एआई को गेमप्ले का प्रदर्शन करना, सीखने के लिए इसका कॉन्फ़िगरेशन करना, और परिणामों को परिष्कृत करने के लिए निरीक्षण शामिल है।

क्या हम सही हैं कि गेम के एकमात्र उद्देश्यों में से एक गेमर्स के एआई और इसके गेमिंग वातावरण में काम करने के तरीके की समझ को व्यापक बनाना है? नए लोगों को क्या सबक मिलेंगे?

वेई: एक मुख्य उद्देश्य वास्तव में खिलाड़ियों की एआई की समझ को व्यापक बनाना है, न कि विशेष रूप से गेमिंग वातावरण में इसके काम करने के तरीके के बारे में, बल्कि गेमिंग को एक अभिव्यक्ति माध्यम के रूप में उपयोग करने के लिए जो लोगों को एआई जैसी जटिल चीजों को समझने में मदद करता है। गेम एक प्रभावी अभिव्यक्ति उपकरण या इस उद्देश्य के लिए यंत्र के रूप में कार्य करते हैं। हम गेम्स का उपयोग लोगों को एआई के बारे में सिखाने, इसे अलौकिक बनाने और प्रक्रिया को मजेदार बनाने के लिए करते हैं। नए लोगों द्वारा पाए जाने वाले पाठों के लिए, एआई एरेना गेम लूप मूल रूप से वह प्रक्रिया है जिसका उपयोग एक एआई या मशीन लर्निंग इंजीनियर या शोधकर्ता हर दिन अपने शोध और निर्माण, ट्यूनिंग और मॉडल में सुधार के लिए करता है।

हमने मशीन लर्निंग शोध प्रक्रिया को एक गेम में परिष्कृत किया। इसलिए, जब आप एआई एरेना खेल रहे हैं, तो आप एआई के काम करने के तरीके के मूलभूत सिद्धांतों को सीख रहे हैं, जिसमें एआई शोध में बहुत सारे सिद्धांत शामिल हैं। आप एआई शोध प्रक्रिया के बारे में एक मजबूत अंतर्दृष्टि और समझ विकसित करना शुरू कर देते हैं। गेम में जितना गहराई से जाते हैं और जितना बेहतर आप बनते हैं, उतना ही अधिक आप समझेंगे कि एआई कैसे काम करते हैं और कैसे काम करते हैं। यह वास्तव में उपयोगकर्ता पर निर्भर करता है कि वे उस रैबिट होल में कितनी दूर और गहराई से जाना चाहते हैं।

गेम के इकोसिस्टम में इन-गेम टोकन, न्यूरॉन ($NRN) भी एक बड़ा हिस्सा है। क्या आप हमें एआई एरेना में कुछ एनएफटी के बारे में बता सकते हैं?

वेई: एआई एरेना में, एनएफटी प्रतिस्पर्धी लीग में खेलने योग्य पात्र हैं, जो उच्च प्रतिस्पर्धी खिलाड़ियों को लक्षित करते हैं। यह खिलाड़ियों का समूह $NRN पुरस्कार के लिए खेल रहा है।

यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि हर कोई टोकन पुरस्कार के लिए नहीं खेल रहा है। गेम को दो संस्करणों में विभाजित किया गया है: पहला, एक ऑन-चेन संस्करण जो एनएफटी के रूप में खेलने योग्य पात्रों द्वारा संचालित है, और दूसरा, एक ऑफ-चेन, फ्री-टू-प्ले संस्करण जिसमें कोई ब्लॉकचेन एकीकरण या एनएफटी नहीं है, जहां लोग पारंपरिक वेब2 प्रमाणीकरण के माध्यम से आसानी से गेम खेल सकते हैं।

$NRN के बारे में, यह मुख्य रूप से एक इन-गेम यूटिलिटी टोकन है। खिलाड़ी अपने एनएफटी पर $NRN को रैंक्ड प्रतियोगिता में प्रवेश करने से पहले दांव पर लगा सकते हैं। वे जो राशि दांव पर लगाते हैं वह प्रतियोगिता के अंत में पुरस्कार पूल से कमा सकते हैं। $NRN का उपयोग गेम के भीतर खरीदारी और अन्य उपयोगिताओं के लिए भी किया जा सकता है। गेम की प्रणाली के बाहर इसका उपयोग करने के तरीके भी हैं।

इस प्रकार, एआई एरेना में एनएफटी प्रतिस्पर्धी ऑन-चेन संस्करण में खेलने योग्य पात्रों का प्रतिनिधित्व करते हैं, जबकि $NRN गेम की अर्थव्यवस्था और पुरस्कार प्रणाली को चलाने वाला यूटिलिटी टोकन है।

एरेनएक्स लैब्स के लिए आगे क्या है? क्या आपके पास एआई एरेना को आने वाले महीनों या वर्षों में विकसित करने की योजना है? क्या कोई पैच नोट्स या कीस्टोन अपडेट्स आ रहे हैं?

वेई: तत्काल अवधि में, फोकस $NRN TGE (टोकन जेनरेशन इवेंट) पर है, जिसके तुरंत बाद गेम के ऑन-चेन संस्करण का मेननेट लॉन्च होगा। यह खेलने योग्य एनएफटी पात्र संग्रह के लॉन्च के साथ मेल खाएगा।

इसके बाद, हम लगातार एआई एरेना गेम में सुधार कर रहे हैं। कुछ आगामी अपडेट्स में नए क्षमताओं को जारी करना, मूव सेट का विस्तार करना, नए स्टेज डिज़ाइन पेश करना और तीसरे पक्ष या व्यक्तियों को अपने दोस्तों के साथ खेलने के लिए अपने टूर्नामेंट बनाने की क्षमता शुरू करना शामिल है। लंबी अवधि में, हम एआई एरेना ब्रह्मांड को अन्य प्रकार के गेम अनुभवों और डेरिवेटिव गेम्स में विस्तारित करने का इरादा रखते हैं।

इस प्रकार, रोडमैप में टोकन लॉन्च, मेननेट गेम लॉन्च, निरंतर कोर गेमप्ले सुधार, उपयोगकर्ता-जनित सामग्री/टूर्नामेंट का समर्थन, और एआई एरेना ब्रह्मांड को नए गेम अनुभवों में विस्तारित करना शामिल है। उस आखिरी बिंदु पर, जबकि हम समय सीमा के लिए बहुत विवरण प्रदान नहीं कर सकते हैं, कुछ योजना बनाई गई है जो इस साल की तीसरी तिमाही में जारी की जाएगी।

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