AI Arena是一款AI驅動的Web3競技類游戲,，允許用戶訓練自己的AI角色進行戰(zhàn)斗，每場戰(zhàn)斗的結果取決于玩家在訓練中的技能，旨在幫助用戶了解人工智能的運作和學習過程,。AI Arena目前開放預注冊，ArenaX Labs計劃很快在Arbitrum主網(wǎng)上推出該游戲的測試版,。

AI Arena開發(fā)商ArenaX Labs宣布完成600萬美元新一輪融資,，F(xiàn)ramework Ventures領投，SevenX Ventures,、FunPlus/Xterio和Moore Strategic Ventures參投,，其計劃將這筆資金用于構建PvP格斗平臺以及開發(fā)類似的游戲。

–?AI Arena不僅僅是一款結合了AI的游戲,，更是一個培養(yǎng)玩家AI能力的平臺,，隨著AI時代的來臨,，如何訓練適合自己的AI助手,，成為了人們工作和生活中的一項必備技能，成為職場中衡量員工工作能力的一項重要指標,。

–?AI與游戲的結合,，讓玩家在娛樂休閑的同時提升某項軟技能，AI Arena在這方面做了大膽的嘗試，并且找到了一個合適的切入口,，未來隨著越來越多的玩家掌握了訓練AI助手的能力,，AI Arena還可以提供一個基于保護AI從業(yè)者知識產權的AI雙邊交易市場，并且提供撮合買賣雙方的交易,。

AI Native 產品分析? ? ? ? ??

AI Arena

1. 產品：AI Arena

2.創(chuàng)始人：AI Arena由其母公司ArenaX Labs研發(fā)，ArenaX Labs于2018年由三位創(chuàng)始人（Brandon Da Silva, Dylan Pereira, 和 Wei Xie）聯(lián)合創(chuàng)立,，致力于制作獨立游戲,。

3. 產品簡介：

AI Arena 是一款以太坊原生游戲，全世界的玩家都可以在這里購買,、訓練,、戰(zhàn)斗由人工智能驅動的 NFT 角色，這是由真正的 AI 提供支持的 NFT 通證化平臺,。在游戲中,，玩家在一個全球PVP競技場比賽中設計以及訓練由AI驅動的NFT格斗角色，并讓這些角色進行自動對戰(zhàn),，最終目標是將對手從平臺上擊落,。玩家通過稱之為“模仿學習”的過程來幫助AI角色進步，它們通過觀察人類的行為來學習技能,，反過來,，玩家可以通過“AI Inspector”評估AI的能力，并指出其弱點,，作為未來改進的重點訓練領域,。

4. 發(fā)展故事：

– 2021年10月完成了500萬美元的種子輪融資，由Paradigm領投,，F(xiàn)ramework Ventures參投,；

– 2024年1月完成了600萬美元新一輪融資，F(xiàn)ramework Ventures領投,，SevenX Ventures,、FunPlus/Xterio和Moore Strategic Ventures參投。

01. AI Arena產品愿景

Brandon Da Silva是AI Arena的母公司 ArenaX Labs的CEO,，創(chuàng)立 AI Arena 前，他在投資和管理著加拿大最大的養(yǎng)老基金OPTrust 工作了 5 年,，將機器學習融入投資分析是他職業(yè)生涯的主旋律,。Brandon 曾在自己的 Twitter 上解釋為什么決定做 AI Arena——降低 AI 行業(yè)的門檻，讓所有 AI 愛好者不再受學歷的制約,，擁有展現(xiàn)能力的平臺,；用 NFT 承載 AI 模型，實現(xiàn)一個技術人員完全擁有自己勞動所得的夢想；以更有趣的方式吸引大家接觸 AI,，在游玩的過程中激發(fā)對 AI 的學習熱情,。這三個目標，組成了 AI Arena 的價值飛輪,。長期來看AI Arena將基于游戲平臺創(chuàng)建一個AI的雙邊市場,，旨在保護AI從業(yè)者的知識產權，并幫助他們進行貨幣化,，撮合買賣雙方的需求,。

02. AI Arena如何與AI結合

AI Arena雖然是一款格斗類游戲,，與任天堂明星大亂斗和街頭霸王等游戲相似,，同時AI Arena也是一個涉及多個領域交叉的項目：AI/ML、加密,、游戲和NFT,，它和其他格斗類游戲一個重要的區(qū)別就是游戲玩家不能控制其所擁有的“拳手”。

那么它如何戰(zhàn)斗,？

拳手都由AI提供動力,，AI會告訴它在某些情況下該做什么動作；每個拳手都有不同的AI,，所以能不能將你的拳手訓練成拳王完全取決于玩家自己,。?

你可以將此游戲視為你正在指導一名準備戰(zhàn)斗的拳手。玩家可以通過配置它的訓練方案或實戰(zhàn)對抗來進行升級,，以便它學會復制你的動作,。?

為什么需要神經(jīng)網(wǎng)絡？

簡單來講,，神經(jīng)網(wǎng)絡意味著理論上它可以學習任何用戶動作的映射,。為了讓拳手能夠使用神經(jīng)網(wǎng)絡學習策略，AI Arena將采取模擬學習和強化學習,，其中神經(jīng)網(wǎng)絡架構存儲在IPFS（InterPlanetary File System）上,。?

神經(jīng)元之間的連接成為“權值”。當你的神經(jīng)網(wǎng)絡正在“學習”時,，所發(fā)生的是它正在改變權值的值,。權值最終將決定狀態(tài)如何映射到動作，這意味著我們可以將權值解釋為“智能”,。神經(jīng)網(wǎng)絡權值對于每個NFT都是唯一的,，并存儲在以太坊上。?

訓練拳手是改變神經(jīng)網(wǎng)絡中權值的過程,，以使AI能夠起作用,。例如：如果我們在對手面前，我們可能希望我們的拳手可以主動出擊,。有一系列的權值可以實現(xiàn)這一點,，訓練的重點是讓AI學會在特定場景中采取特定的行動。

?AI Arena在應用程序中嵌入了以下培訓計劃：?

（1）模仿學習?

通過觀察學習,，理解模仿學習的最好方法是想像你是一個師父，你的AI是一個你正在準備戰(zhàn)斗的拳手,。你用你的人工智能進行搏擊,，它學習模仿你在特定場景中的動作。?

通過實際演示,，你可以測試一些動作,，觀察AI如何模仿你。請注意：它不會立即復制你的動作,，因為神經(jīng)網(wǎng)絡需要一點時間來學習,，所以在AI學會之前，你可能需要多重復幾次你的動作,。

（2）自我學習?

最完美的拳擊搭檔就是用戶自己,，通過自我學習，你的AI總是在不斷地挑戰(zhàn)自己,，不斷地改進,。在自我學習中，AI像對手一樣學習和戰(zhàn)斗沒有多大意義,，因為對手是人工智能本身的克隆,。但是如果沒有專家向AI展示如何戰(zhàn)斗，那么它如何學習該做什么呢,？——通過獎勵,。AI將學會采取給予它更多正向獎勵的行動，而減少采取給予它負面獎勵的行動,。?

當然AI Arena一再強調其關心的是為所有人提供平等的機會——團隊希望獎勵能夠更多地給予堅持訓練AI的用戶,，而不是獎勵擁有更多資源的用戶。

03. 游戲與AI結合的創(chuàng)新之路淺析

當下爆火的人工通用智能 AGI（Artificial General Intelligence）技術中,，大型語言模型（Large Language Model – LLM）是絕對的主角,，隨著越來越多團隊投入到開發(fā)基于 LLM 驅動的人工智能代理 ( AI-Agents) 系統(tǒng)，讓AI Agents重新定義Web3游戲的創(chuàng)新之路成為一種可能,，例如：游戲《模擬人生》使用 LLM 技術生成了 25 個虛擬角色,，每個角色都由 LLM 支持的 Agent 控制，在沙盒環(huán)境中生活和交互,。Generative Agents的設計很聰明,，它將 LLM 與記憶,、規(guī)劃和反思功能結合在一起，這使得 Agent 程序可以根據(jù)以前的經(jīng)驗來做出決策,，并與其他 Agent 互動,。這款游戲向人們展示了 AI Agent 的能力，比如產生新的社交行為,、信息傳播,、關系記憶（比如兩個虛擬角色繼續(xù)討論話題）和社交活動的協(xié)調（比如舉辦聚會并邀請其他虛擬角色）等等?？傊?，AI-Agent 是一個非常有趣的工具，并且其在游戲中的應用也值得深入探索,。

雖然AI 在 Web3 游戲領域的應用已經(jīng)出現(xiàn)了多種不同嘗試，目前公認 Web3 游戲賽道應用最成熟的是 NFT Agent,，未來NFT一定是 Web3 游戲的重要組成部分,。隨著以太坊生態(tài)系統(tǒng)中關于元數(shù)據(jù)管理技術的發(fā)展，可編程的動態(tài) NFTs 出現(xiàn)了,。對于 NFT 的創(chuàng)建者而言,，它們可以通過算法使 NFT 功能更靈活。對于用戶而言,，用戶與 NFT 之間可以有更多的互動,，產生的交互數(shù)據(jù)更是成為了一種信息來源。AI Agent 則可以優(yōu)化交互過程,，并擴展交互數(shù)據(jù)的應用場景,，為 NFT 生態(tài)系統(tǒng)注入了更多的創(chuàng)新和價值。

前文提及的AI Arena 就是全球第一款結合了AI和NFT的對戰(zhàn)游戲,，用戶可以使用 LLM 模型不斷的訓練自己的對戰(zhàn)精靈（NFT）,，然后將訓練好的對戰(zhàn)精靈送往 PvP/PvE 戰(zhàn)場對戰(zhàn)。對戰(zhàn)模式和任天堂明星大亂斗類似,，但通過 AI 訓練增加了更多的競技趣味性,。

總之游戲和AI的結合，不僅可以解決Web3游戲為了安全性和去中心化而犧牲了用戶體驗的問題,，而且也最有可能成為AI落地的應用場景中,，最先實現(xiàn)用戶基數(shù)擴大的領域。

參考材料

AI Arena官網(wǎng)：https://aiarena.io/#/ Twitter：https://twitter.com/aiarena_crypto Discord：https://discord.com/invite/aiarena