AI Arena : 11 millions de dollars levés, un produit combinant les trois concepts d'IA, de Web3 et de jeu
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AI Arena : 11 millions de dollars levés, un produit combinant les trois concepts d'IA, de Web3 et de jeu
AI Arena n'est pas seulement un jeu combinant l'IA, c'est aussi une plateforme qui développe les compétences en IA des joueurs.
Dédié à des analyses Web3 approfondiesAuteur : SenseAI
AI Arena est un jeu Web3 de combat piloté par l'intelligence artificielle (IA), permettant aux utilisateurs d'entraîner leurs propres personnages IA pour se battre. Le résultat de chaque combat dépend des compétences du joueur durant l'entraînement, avec pour objectif d'aider les utilisateurs à comprendre le fonctionnement et le processus d'apprentissage de l'IA. AI Arena est actuellement en phase de pré-inscription, et ArenaX Labs prévoit de lancer prochainement une version bêta du jeu sur le réseau principal d'Arbitrum.
ArenaX Labs, le développeur d'AI Arena, a annoncé la levée de 6 millions de dollars dans un nouveau tour de financement mené par Framework Ventures, avec la participation de SevenX Ventures, FunPlus/Xterio et Moore Strategic Ventures. Ces fonds seront utilisés pour construire une plateforme de combat Joueur contre Joueur (PvP) ainsi que développer des jeux similaires.
Sense Réflexion
Nous essayons, à partir du contenu de cet article, de proposer des réflexions plus larges et plus approfondies. Toute discussion est bienvenue.
- AI Arena n'est pas seulement un jeu intégrant l'IA, mais aussi une plateforme visant à former les joueurs à maîtriser l'IA. À l’ère de l’intelligence artificielle, savoir entraîner un assistant IA adapté à ses besoins devient une compétence essentielle dans le travail et la vie quotidienne, et constitue désormais un indicateur clé de la performance professionnelle.
- L'association entre l'IA et les jeux vidéo permet aux joueurs d'améliorer certaines compétences transversales tout en se divertissant. AI Arena réalise ici une tentative audacieuse en trouvant un angle d’entrée pertinent. À l’avenir, lorsque de plus en plus de joueurs sauront entraîner efficacement des assistants IA, AI Arena pourrait proposer un marché bilatéral sécurisé pour la transaction d'IA, protégeant la propriété intellectuelle des concepteurs et facilitant les échanges entre acheteurs et vendeurs.
Cet article contient 2334 caractères, lecture attentive estimée à environ 8 minutes.
Analyse de produits AI Native
AI Arena
1. Produit : AI Arena
2. Fondateurs : AI Arena a été développé par sa société mère ArenaX Labs, fondée en 2018 par trois cofondateurs (Brandon Da Silva, Dylan Pereira et Wei Xie), spécialisée dans la création de jeux indépendants.
3. Présentation du produit :
AI Arena est un jeu natif Ethereum où des joueurs du monde entier peuvent acheter, entraîner et faire combattre des personnages NFT pilotés par l’intelligence artificielle. Il s'agit d'une plateforme de tokenisation NFT véritablement alimentée par l'IA. Dans ce jeu, les joueurs conçoivent et entraînent des personnages de combat NFT pilotés par l'IA dans une arène mondiale de PVP, puis les font s'affronter automatiquement, le but étant de repousser l'adversaire hors de la plateforme. Les joueurs aident leurs personnages IA à progresser via un processus appelé « apprentissage par imitation », au cours duquel l'IA apprend en observant les actions humaines. Inversement, les joueurs peuvent utiliser l’« inspecteur IA » pour évaluer les capacités de leur IA, identifier ses faiblesses et cibler ainsi les domaines à améliorer lors de l'entraînement.
4. Historique du développement :
- Octobre 2021 : levée de 5 millions de dollars lors d’un tour de financement initial, mené par Paradigm avec la participation de Framework Ventures ;
- Janvier 2024 : nouvelle levée de 6 millions de dollars, menée par Framework Ventures, avec la participation de SevenX Ventures, FunPlus/Xterio et Moore Strategic Ventures.
01.La vision produit d'AI Arena
Brandon Da Silva est le PDG d’ArenaX Labs, la société mère d’AI Arena. Avant de créer AI Arena, il a passé cinq ans à travailler pour OPTrust, le plus grand fonds de retraite canadien, en intégrant l’apprentissage automatique (machine learning) à l’analyse financière. Sur son compte Twitter, Brandon a expliqué ses motivations derrière AI Arena : abaisser les barrières d’entrée dans le secteur de l’IA afin que tous les passionnés, indépendamment de leur formation académique, puissent montrer leurs talents ; utiliser les NFT pour représenter des modèles d’IA, permettant ainsi aux développeurs de posséder pleinement les fruits de leur travail ; et attirer un public plus large vers l’IA par le biais du jeu, en suscitant l’intérêt et l’envie d’apprendre. Ces trois objectifs forment la dynamique vertueuse d’AI Arena. À long terme, AI Arena ambitionne de créer un marché bilatéral pour l’IA basé sur sa plateforme de jeu, protégeant la propriété intellectuelle des créateurs d’IA et facilitant leur monétisation, tout en répondant aux besoins d’acheteurs et de vendeurs.
02.Comment AI Arena s'intègre-t-il à l'IA ?
Bien qu’AI Arena soit un jeu de combat similaire à Super Smash Bros. ou Street Fighter, c’est aussi un projet interdisciplinaire combinant IA/ML, cryptomonnaies, jeux vidéo et NFT. Une différence majeure par rapport aux autres jeux de combat réside dans le fait que les joueurs ne contrôlent pas directement leurs « boxeurs ».
Alors, comment combattent-ils ?
Les boxeurs sont tous alimentés par une IA qui leur indique quelles actions entreprendre dans certaines situations. Chaque boxeur dispose d’une IA différente, donc transformer votre boxeur en champion dépend entièrement de vous.
Vous pouvez voir ce jeu comme si vous étiez un coach formant un boxeur pour un combat. Vous pouvez améliorer votre boxeur en configurant son programme d’entraînement ou en l’exposant à des combats réels, afin qu’il apprenne à reproduire vos gestes.
Pourquoi utiliser un réseau neuronal ?
En termes simples, un réseau neuronal peut théoriquement apprendre n’importe quelle correspondance entre actions utilisateur. Pour permettre aux boxeurs d’apprendre des stratégies via un réseau neuronal, AI Arena utilise l’apprentissage par simulation et l’apprentissage par renforcement. L’architecture du réseau neuronal est stockée sur IPFS (InterPlanetary File System).
Les connexions entre les neurones sont appelées « poids ». Lorsque le réseau neuronal « apprend », cela signifie qu’il ajuste les valeurs de ces poids. Ces poids déterminent finalement comment un état donné est associé à une action, ce que l’on peut interpréter comme de « l’intelligence ». Les poids du réseau neuronal sont uniques pour chaque NFT et stockés sur Ethereum.
Entraîner un boxeur revient à modifier les poids du réseau neuronal afin que l’IA puisse agir efficacement. Par exemple : si nous sommes face à un adversaire, nous voulons peut-être que notre boxeur attaque activement. Un ensemble spécifique de poids peut permettre cela, et l’objectif de l’entraînement est d’amener l’IA à adopter certaines actions dans des scénarios précis.
AI Arena intègre les programmes d’entraînement suivants dans son application :
(1) Apprentissage par imitation
Apprendre par observation. La meilleure façon de comprendre l’apprentissage par imitation est de s’imaginer comme un maître entraînant un boxeur IA. Vous combattez avec votre IA, et elle apprend en imitant vos mouvements dans des situations spécifiques.
Par démonstration directe, vous pouvez tester plusieurs mouvements et observer comment l’IA vous imite. Attention : elle ne copie pas immédiatement vos gestes, car le réseau neuronal a besoin d’un peu de temps pour apprendre. Vous devrez probablement répéter plusieurs fois vos actions avant que l’IA ne les maîtrise.
(2) Auto-apprentissage
Le meilleur partenaire de boxe est soi-même. Grâce à l’auto-apprentissage, votre IA se met constamment au défi et s’améliore continuellement. Cependant, il n’est pas très utile que l’IA combatte contre une copie d’elle-même, car l’adversaire serait alors identique. Mais alors, comment apprendrait-elle quoi faire sans un expert pour lui montrer ? — Par la récompense. L’IA apprendra à adopter les comportements qui lui apportent des récompenses positives, et à éviter ceux qui entraînent des récompenses négatives.
AI Arena insiste fortement sur l’égalité des chances : l’équipe souhaite que les récompenses favorisent davantage les joueurs persévérants dans l’entraînement de leur IA, plutôt que ceux disposant de plus de ressources.
03.Brief analyse de l’innovation par combinaison jeu et IA
Parmi les technologies actuelles d’intelligence artificielle générale (AGI - Artificial General Intelligence), les grands modèles linguistiques (LLM - Large Language Models) tiennent la vedette. De plus en plus d’équipes s’investissent dans le développement d’agents IA pilotés par LLM, rendant possible une redéfinition innovante des jeux Web3. Par exemple, dans le jeu « The Sims », des chercheurs ont utilisé la technologie LLM pour générer 25 personnages virtuels, chacun contrôlé par un agent IA basé sur LLM, vivant et interagissant dans un environnement bac à sable.
La conception des « Agents génératifs » est ingénieuse : elle combine le LLM avec des fonctions de mémoire, de planification et de réflexion, permettant aux agents de prendre des décisions basées sur leurs expériences passées et d’interagir avec d’autres agents. Ce jeu illustre les capacités des agents IA : apparition de nouveaux comportements sociaux, diffusion d’informations, mémoire relationnelle (par exemple, deux personnages poursuivant une conversation précédente) et coordination d’activités sociales (comme organiser une fête et inviter d'autres personnages). En somme, les agents IA constituent un outil fascinant dont l’application dans les jeux mérite une exploration approfondie.
Bien que diverses tentatives existent déjà pour intégrer l’IA dans les jeux Web3, le consensus actuel veut que les NFT Agents soient la solution la plus mature dans ce domaine. À l’avenir, les NFT resteront une composante essentielle des jeux Web3. Avec l’évolution des techniques de gestion des métadonnées dans l’écosystème Ethereum, des NFT programmables et dynamiques ont vu le jour. Pour les créateurs, cela permet de rendre les NFT plus flexibles grâce à des algorithmes. Pour les utilisateurs, cela offre davantage d’interactions avec les NFT, et les données générées par ces interactions deviennent elles-mêmes une source d’information. Les agents IA peuvent optimiser ces interactions et étendre les cas d’usage des données, injectant ainsi davantage d’innovation et de valeur dans l’écosystème NFT.
Comme mentionné précédemment, AI Arena est le premier jeu de combat au monde combinant IA et NFT. Les utilisateurs peuvent entraîner continuellement leurs esprits de combat (NFT) avec des modèles LLM, puis envoyer ces esprits perfectionnés au combat en mode PvP ou PvE. Le mode de jeu rappelle Super Smash Bros., mais l’ajout de l’entraînement par IA enrichit considérablement l’intérêt compétitif.
En résumé, la combinaison jeu et IA permet non seulement de résoudre le problème des jeux Web3, qui sacrifient souvent l’expérience utilisateur au nom de la sécurité et de la décentralisation, mais elle représente également l’un des scénarios d’application de l’IA les plus susceptibles d’atteindre rapidement une large base d’utilisateurs.
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