AI Arena: Huy động 11 triệu USD, một sản phẩm kết hợp ba khái niệm AI + Web3 + trò chơi
Tuyển chọn TechFlowTuyển chọn TechFlow
AI Arena: Huy động 11 triệu USD, một sản phẩm kết hợp ba khái niệm AI + Web3 + trò chơi
AI Arena không chỉ là một trò chơi kết hợp AI, mà còn là một nền tảng nuôi dưỡng khả năng AI cho người chơi.
Chuyên sâu báo cáo Web3Tác giả: SenseAI
AI Arena là một trò chơi thể loại Web3 do AI điều khiển, cho phép người dùng huấn luyện nhân vật AI của riêng mình để chiến đấu, kết quả của mỗi trận đấu phụ thuộc vào kỹ năng huấn luyện của người chơi, mục tiêu nhằm giúp người dùng hiểu được cách vận hành và quá trình học tập của trí tuệ nhân tạo. AI Arena hiện đang mở đăng ký trước, ArenaX Labs dự kiến sẽ sớm ra mắt phiên bản thử nghiệm của trò chơi trên mạng chính Arbitrum.
Nhà phát triển AI Arena – ArenaX Labs vừa thông báo hoàn tất vòng gọi vốn mới trị giá 6 triệu USD, do Framework Ventures dẫn đầu, với sự tham gia từ SevenX Ventures, FunPlus/Xterio và Moore Strategic Ventures. Số vốn này sẽ được sử dụng để xây dựng nền tảng đối kháng PvP và phát triển các trò chơi tương tự.
Sense - Suy ngẫm
Chúng tôi cố gắng đưa ra những suy luận sâu rộng hơn dựa trên nội dung bài viết, rất mong được trao đổi cùng bạn đọc.
- AI Arena không chỉ đơn thuần là một trò chơi tích hợp AI, mà còn là một nền tảng đào tạo khả năng sử dụng AI cho người chơi. Trong thời đại AI đang đến gần, việc biết cách huấn luyện một trợ lý AI phù hợp với bản thân đã trở thành một kỹ năng thiết yếu trong công việc và cuộc sống, đồng thời là một tiêu chí quan trọng đánh giá năng lực làm việc của nhân viên trong môi trường nghề nghiệp.
- Sự kết hợp giữa AI và trò chơi giúp người chơi nâng cao các kỹ năng mềm trong lúc giải trí. AI Arena đã thực hiện một bước đi táo bạo theo hướng này và tìm được điểm khởi đầu phù hợp. Trong tương lai, khi ngày càng nhiều người chơi nắm vững kỹ năng huấn luyện trợ lý AI, AI Arena có thể cung cấp một thị trường giao dịch hai bên (bilateral market) dành riêng cho AI, bảo vệ quyền sở hữu trí tuệ của các chuyên gia AI, đồng thời đóng vai trò trung gian kết nối người mua và người bán.
Bài viết này dài 2334 chữ, thời gian đọc kỹ khoảng 8 phút
Phân tích sản phẩm AI Native
AI Arena
1. Sản phẩm: AI Arena
2. Người sáng lập: AI Arena do công ty mẹ ArenaX Labs phát triển. ArenaX Labs được ba nhà sáng lập (Brandon Da Silva, Dylan Pereira và Wei Xie) thành lập chung vào năm 2018, chuyên phát triển các trò chơi độc lập.
3. Giới thiệu sản phẩm:
AI Arena là một trò chơi gốc Ethereum, nơi người chơi trên toàn thế giới có thể mua, huấn luyện và chiến đấu bằng các nhân vật NFT được điều khiển bởi trí tuệ nhân tạo – đây là một nền tảng mã thông báo hóa NFT được hỗ trợ thực sự bởi AI. Trong trò chơi, người chơi thiết kế và huấn luyện các nhân vật NFT chiến đấu do AI điều khiển trong một sân chơi PvP toàn cầu, sau đó những nhân vật này sẽ tự động chiến đấu với nhau, mục tiêu cuối cùng là đẩy đối thủ khỏi nền tảng. Người chơi giúp cải thiện AI thông qua một quá trình gọi là "học bắt chước", khi AI học hỏi kỹ năng bằng cách quan sát hành vi con người. Ngược lại, người chơi có thể sử dụng "AI Inspector" để đánh giá năng lực của AI, xác định điểm yếu và làm cơ sở để tập trung huấn luyện cải thiện trong tương lai.
4. Hành trình phát triển:
- Tháng 10 năm 2021: Hoàn tất vòng hạt giống trị giá 5 triệu USD, do Paradigm dẫn đầu, Framework Ventures tham gia đầu tư;
- Tháng 1 năm 2024: Hoàn tất vòng gọi vốn mới trị giá 6 triệu USD, do Framework Ventures dẫn đầu, với sự tham gia từ SevenX Ventures, FunPlus/Xterio và Moore Strategic Ventures.
01.Tầm nhìn sản phẩm AI Arena
Brandon Da Silva là CEO của ArenaX Labs – công ty mẹ của AI Arena. Trước khi thành lập AI Arena, ông từng làm việc 5 năm tại OPTrust, quỹ hưu trí lớn nhất Canada, với trọng tâm là tích hợp học máy vào phân tích đầu tư. Trên Twitter cá nhân, Brandon từng giải thích lý do vì sao ông quyết định làm AI Arena – hạ thấp rào cản ngành AI để mọi người yêu thích AI dù không có bằng cấp vẫn có thể thể hiện năng lực; sử dụng NFT để lưu trữ mô hình AI, giúp kỹ sư hoàn toàn sở hữu thành quả lao động của mình; thu hút mọi người tiếp cận AI theo cách thú vị hơn, khơi dậy niềm đam mê học hỏi AI trong quá trình chơi game. Ba mục tiêu này tạo thành vòng xoáy giá trị của AI Arena. Về lâu dài, AI Arena sẽ xây dựng một thị trường hai bên (bilateral market) cho AI dựa trên nền tảng trò chơi, nhằm bảo vệ quyền sở hữu trí tuệ của các chuyên gia AI, hỗ trợ họ thương mại hóa sản phẩm và kết nối nhu cầu giữa người mua và người bán.
02.AI Arena kết hợp với AI như thế nào
Mặc dù AI Arena là một trò chơi đối kháng, tương tự Super Smash Bros hay Street Fighter, nhưng nó cũng là một dự án liên ngành kết hợp nhiều lĩnh vực: AI/ML, tiền mã hóa, trò chơi và NFT. Một điểm khác biệt quan trọng giữa AI Arena và các trò chơi đối kháng khác là người chơi không thể trực tiếp điều khiển "đấu sĩ" mà họ sở hữu.
Vậy thì họ chiến đấu như thế nào?
Các đấu sĩ đều được vận hành bởi AI, AI sẽ chỉ đạo họ thực hiện hành động phù hợp trong từng tình huống cụ thể; mỗi đấu sĩ có một AI riêng biệt, do đó việc biến đấu sĩ của bạn thành nhà vô địch hoàn toàn phụ thuộc vào chính người chơi.
Bạn có thể xem trò chơi này như việc bạn đang huấn luyện một võ sĩ chuẩn bị bước vào trận đấu. Người chơi có thể nâng cấp đấu sĩ bằng cách thiết lập chương trình huấn luyện hoặc thông qua các trận đấu thực tế, để đấu sĩ học cách sao chép hành động của bạn.
Tại sao cần mạng nơ-ron?
Đơn giản là mạng nơ-ron về mặt lý thuyết có thể học ánh xạ bất kỳ hành động nào của người dùng. Để giúp đấu sĩ học được chiến lược thông qua mạng nơ-ron, AI Arena áp dụng học mô phỏng (imitation learning) và học tăng cường (reinforcement learning), trong đó kiến trúc mạng nơ-ron được lưu trữ trên IPFS (Hệ thống tệp Liên hành tinh).
Các kết nối giữa các nơ-ron được gọi là "trọng số". Khi mạng nơ-ron đang "học", điều xảy ra là nó đang thay đổi giá trị của các trọng số. Các trọng số cuối cùng sẽ quyết định cách trạng thái được ánh xạ thành hành động, nghĩa là chúng ta có thể coi trọng số là biểu hiện của "trí tuệ". Trọng số mạng nơ-ron là duy nhất cho từng NFT và được lưu trữ trên Ethereum.
Việc huấn luyện đấu sĩ chính là quá trình thay đổi các trọng số trong mạng nơ-ron để AI hoạt động hiệu quả. Ví dụ: nếu chúng ta ở trước mặt đối thủ, chúng ta có thể muốn đấu sĩ chủ động tấn công. Có một loạt các trọng số có thể đạt được điều này, trọng tâm của việc huấn luyện là giúp AI học được cách thực hiện hành động cụ thể trong từng tình huống nhất định.
AI Arena tích hợp các chương trình huấn luyện sau đây vào ứng dụng:
(1) Học bắt chước (Imitation Learning)
Thông qua việc quan sát và học hỏi, cách tốt nhất để hiểu học bắt chước là tưởng tượng bạn là một sư phụ, còn AI của bạn là một võ sĩ đang được bạn huấn luyện chuẩn bị chiến đấu. Bạn thực hiện các đòn đánh với AI, và nó học cách bắt chước hành động của bạn trong từng tình huống cụ thể.
Thông qua các buổi biểu diễn thực tế, bạn có thể thử nghiệm một số động tác, quan sát cách AI bắt chước bạn. Lưu ý: AI sẽ không sao chép ngay lập tức hành động của bạn, vì mạng nơ-ron cần một chút thời gian để học, do đó bạn có thể cần lặp lại hành động của mình vài lần trước khi AI học được.
(2) Tự học (Self-Learning)
Người bạn tập luyện hoàn hảo nhất chính là bản thân người dùng. Thông qua tự học, AI của bạn luôn tự thách thức và cải thiện bản thân liên tục. Trong tự học, việc AI học và chiến đấu với chính mình không mang nhiều ý nghĩa, vì đối thủ lúc này chỉ là bản sao của chính AI. Nhưng nếu không có chuyên gia nào chỉ cho AI cách chiến đấu, thì nó sẽ học cách hành động như thế nào? – Thông qua phần thưởng. AI sẽ học cách thực hiện các hành động mang lại nhiều phần thưởng tích cực hơn, và giảm dần các hành động mang lại phần thưởng tiêu cực.
Dĩ nhiên, AI Arena luôn nhấn mạnh rằng họ quan tâm đến việc tạo cơ hội bình đẳng cho tất cả mọi người – đội ngũ phát triển mong muốn phần thưởng được trao cho những người kiên trì huấn luyện AI, chứ không phải ưu ái những người có nhiều nguồn lực hơn.
03.Phân tích sơ lược con đường đổi mới khi kết hợp trò chơi với AI
Hiện nay, trong công nghệ trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI - Artificial General Intelligence) đang gây sốt, các mô hình ngôn ngữ lớn (Large Language Model - LLM) là nhân vật chính tuyệt đối. Khi ngày càng nhiều nhóm nghiên cứu đổ dồn vào phát triển các hệ thống đại lý AI (AI-Agent) dựa trên LLM, việc tái định nghĩa con đường đổi mới cho trò chơi Web3 thông qua AI Agent trở nên khả thi. Ví dụ: trò chơi The Sims đã sử dụng công nghệ LLM để tạo ra 25 nhân vật ảo, mỗi nhân vật đều được điều khiển bởi một Agent hỗ trợ bởi LLM, sinh sống và tương tác trong môi trường hộp cát (sandbox).
Thiết kế Generative Agents rất thông minh, khi kết hợp LLM với các chức năng ghi nhớ, lập kế hoạch và phản tư, cho phép chương trình Agent ra quyết định dựa trên kinh nghiệm trước đó và tương tác với các Agent khác. Trò chơi này đã cho thấy khả năng của AI Agent, chẳng hạn như tạo ra các hành vi xã hội mới, lan truyền thông tin, ghi nhớ mối quan hệ (ví dụ hai nhân vật ảo tiếp tục thảo luận một chủ đề), hay phối hợp tổ chức các hoạt động xã hội (ví dụ tổ chức tiệc và mời các nhân vật ảo khác). Tóm lại, AI-Agent là một công cụ rất thú vị, và ứng dụng của nó trong trò chơi đáng để khám phá sâu hơn.
Mặc dù việc ứng dụng AI trong lĩnh vực trò chơi Web3 đã xuất hiện nhiều thử nghiệm khác nhau, hiện nay NFT Agent được công nhận là ứng dụng trưởng thành nhất trong lĩnh vực trò chơi Web3. Trong tương lai, NFT chắc chắn sẽ là thành phần quan trọng trong trò chơi Web3. Cùng với sự phát triển công nghệ quản lý siêu dữ liệu trong hệ sinh thái Ethereum, các NFT động (dynamic NFTs) có thể lập trình đã xuất hiện. Đối với người sáng tạo NFT, họ có thể sử dụng thuật toán để làm cho NFT linh hoạt hơn về chức năng. Đối với người dùng, họ có thể tương tác nhiều hơn với NFT, và dữ liệu tương tác này trở thành một nguồn thông tin quý giá. AI Agent có thể tối ưu hóa quá trình tương tác, đồng thời mở rộng phạm vi ứng dụng của dữ liệu tương tác, mang lại nhiều đổi mới và giá trị hơn cho hệ sinh thái NFT.
AI Arena được nhắc đến trước đó chính là trò chơi đối kháng đầu tiên trên thế giới kết hợp AI và NFT, cho phép người dùng liên tục huấn luyện精灵 chiến đấu (NFT) của mình bằng mô hình LLM, sau đó gửi những精灵 đã được huấn luyện vào chiến trường PvP/PvE. Mô hình chiến đấu tương tự Super Smash Bros, nhưng nhờ huấn luyện AI mà tăng thêm tính thú vị về mặt cạnh tranh.
Tóm lại, sự kết hợp giữa trò chơi và AI không chỉ có thể giải quyết vấn đề trải nghiệm người dùng bị hy sinh vì yêu cầu an toàn và phi tập trung trong trò chơi Web3, mà còn có tiềm năng trở thành lĩnh vực ứng dụng AI đầu tiên đạt được sự mở rộng quy mô người dùng lớn.
Chào mừng tham gia cộng đồng chính thức TechFlow
Nhóm Telegram:https://t.me/TechFlowDaily
Tài khoản Twitter chính thức:https://x.com/TechFlowPost
Tài khoản Twitter tiếng Anh:https://x.com/BlockFlow_News
