IOSG｜التقارب بين الألعاب ووكلاء الذكاء الاصطناعي والعملات المشفرة

المؤلف｜Sid @IOSG

الوضع الحالي لألعاب Web3

مع ظهور روايات أحدث وأكثر جذبًا للانتباه، اتخذت ألعاب Web3 كصناعة مقعدًا خلفيًا لكل من روايات السوق الأولية والعامة. وفقًا لتقرير دلفي لعام 2024 حول صناعة الألعاب، فإن مبلغ التمويل التراكمي لألعاب Web3 في السوق الأولية أقل من مليار دولار أمريكي. وهذا ليس بالضرورة أمرًا سيئًا، فهو يظهر فقط أن الفقاعة قد هدأت وأن رأس المال الحالي قد يكون متوافقًا مع الألعاب ذات الجودة الأعلى. الصورة أدناه مؤشر واضح:

على مدار عام 2024، ستشهد أنظمة الألعاب مثل Ronin طفرة كبيرة في أعداد المستخدمين، وستنافس Axie تقريبًا في عام 2021 بفضل ظهور ألعاب جديدة عالية الجودة مثل Fableborn فترة مجيدة.

أصبحت الأنظمة البيئية للألعاب (L1s، L2s، RaaS) تشبه أكثر فأكثر Steam الخاص بـ Web3. فهي تتحكم في التوزيع داخل النظام البيئي. وقد أصبح هذا أيضًا حافزًا لمطوري الألعاب لتطوير الألعاب في هذه الأنظمة البيئية لأن هذا يمكن أن يساعدهم في اكتساب اللاعبين . وفقًا لتقاريرهم السابقة، فإن تكاليف اكتساب المستخدم لألعاب Web3 أعلى بنسبة 70% تقريبًا من ألعاب Web2.

ثبات اللاعب

الاحتفاظ باللاعبين هو نفس جذبهم اللاعبون مهمون، بل وأكثر أهمية. على الرغم من عدم وجود بيانات حول الاحتفاظ باللاعبين في ألعاب Web3، إلا أن الاحتفاظ باللاعبين يرتبط ارتباطًا وثيقًا بمفهوم "التدفق" (مصطلح صاغه عالم النفس المجري ميهالي كسيكسنتميهالي).

"حالة التدفق" هي مفهوم نفسي يحقق فيه اللاعبون توازنًا مثاليًا بين التحدي ومستوى المهارة. إنه مثل "الدخول إلى المنطقة" - يبدو أن الوقت يمر سريعًا وأنت منغمس تمامًا في اللعبة.

الألعاب التي تنشئ حالات تدفق بشكل مستمر تميل إلى الحصول على معدلات احتفاظ أعلى بسبب آليات مثل:

# متقدم التصميم

اللعبة المبكرة: تحدي بسيط وبناء الثقة

اللعبة الوسطى: زيادة الصعوبة تدريجيًا

المباراة اللاحقة: التحديات المعقدة، وإتقان اللعبة

مع تحسن مهارات اللاعبين، يسمح لهم تعديل الصعوبة التفصيلي هذا بالبقاء ضمن وتيرتك الخاصة

#حلقة المشاركة

على المدى القصير: ردود فعل فورية (عمليات القتل، النقاط، المكافآت)

منتصف المدة: إكمال المستوى، المهام اليومية

على المدى الطويل: تنمية الشخصية، الترتيب

على المدى الطويل: تطوير الشخصية والتصنيف

p>

تحافظ هذه الحلقات المتداخلة على اهتمام اللاعب عبر أطر زمنية مختلفة

#تدمير حالة التدفق العوامل هي:

1. إعدادات الصعوبة/التعقيد غير المناسبة: قد يكون ذلك بسبب سوء تصميم اللعبة، أو قد يكون بسبب عدد اللاعبين المتطابقين. عدم التوازن الناتج عن عدم كفاية المحتوى

2. أهداف غير واضحة: عوامل تصميم اللعبة

3. ردود الفعل المتأخرة: تصميم اللعبة والمشكلات الفنية

">4. تحقيق الدخل المتطفل: تصميم اللعبة + المنتج

5. المشكلات الفنية/التأخير

التعايش بين الألعاب والذكاء الاصطناعي

يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي مساعدة اللاعبين في تحقيق حالة التدفق هذه. قبل مناقشة كيفية تحقيق هذا الهدف، دعونا أولاً نفهم نوع الوكلاء المناسبين للتطبيق في مجال اللعبة:

ماجستير في إدارة الأعمال والتعلم المعزز< /strong>

الوكلاء والشخصيات غير القابلة للعب

مفتاح الذكاء الاصطناعي للعبة هو: السرعة والنطاق . عند استخدام الوكلاء المعتمدين على LLM في الألعاب، يتطلب كل قرار استدعاء نموذج لغوي ضخم. إنه مثل وجود وسيط قبل كل خطوة. الوسيط ذكي، لكن انتظار رده يجعل كل شيء بطيئاً ومؤلماً. تخيل الآن أن القيام بذلك لمئات الشخصيات في اللعبة ليس بطيئًا فحسب، بل إنه مكلف أيضًا. هذا هو السبب الرئيسي وراء عدم رؤية وكلاء LLM على نطاق واسع في الألعاب حتى الآن. أكبر تجربة شهدناها حتى الآن هي حضارة مكونة من 1000 عميل تم تطويرها على لعبة Minecraft. إذا كان لديك 100000 وكيل متزامن على خرائط مختلفة، فسيكون ذلك مكلفًا للغاية. يتأثر اللاعبون أيضًا باضطرابات حركة المرور حيث يتسبب كل وكيل جديد يضاف في حدوث تأخير. هذا يدمر حالة التدفق.

التعلم المعزز (RL) هو أسلوب مختلف. نحن نعتبر الأمر مثل تدريب راقص، بدلاً من إعطاء بعضنا البعض تعليمات خطوة بخطوة من خلال سماعة الرأس. من خلال التعلم المعزز، تحتاج إلى قضاء بعض الوقت مقدمًا في تعليم الذكاء الاصطناعي كيفية "الرقص" وكيفية الاستجابة للمواقف المختلفة في اللعبة. بمجرد تدريبه، سيتدفق الذكاء الاصطناعي بشكل طبيعي، ويتخذ القرارات في أجزاء من الثانية دون الحاجة إلى طلبات تصاعدية. يمكن أن يكون لديك المئات من هؤلاء العملاء المدربين الذين يعملون في لعبتك، كل منهم قادر على اتخاذ قرارات مستقلة بناءً على ما يرونه ويسمعونه. إنهم ليسوا واضحين أو مرنين مثل وكلاء LLM، لكنهم يفعلون الأشياء بسرعة وكفاءة.

يأتي السحر الحقيقي لـ RL عندما تحتاج إلى هؤلاء الوكلاء للعمل معًا. عندما يحتاج وكلاء LLM إلى "محادثات" مطولة للتنسيق، يمكن لوكلاء RL تطوير علاقة ضمنية في التدريب - مثل فريق كرة قدم يتدرب معًا لعدة أشهر. يتعلمون توقع حركات بعضهم البعض والتنسيق بشكل طبيعي. على الرغم من أن هذا ليس مثاليًا، إلا أنهم في بعض الأحيان يرتكبون أخطاء لا يرتكبها حاملو LLM، لكن يمكنهم العمل على نطاق لا يمكن أن يضاهيه حاملو LLM. بالنسبة لتطبيقات الألعاب، تكون هذه المقايضة منطقية دائمًا.

ماجستير في القانون والتعلم المعزز

الوكلاء والشخصيات غير القابلة للعب

بصفته شخصية غير قابلة للعب سيحل الوكلاء المشكلة الأساسية الأولى التي تواجه العديد من الألعاب اليوم: إمكانية تنقل اللاعبين. لقد كانت P2E أول تجربة تستخدم اقتصاديات التشفير لحل مشاكل السيولة لدى اللاعبين، وكلنا نعرف كيف انتهت هذه التجربة.

للوكلاء المدربين مسبقًا وظيفتان:

• ملء العالم في ألعاب متعددة اللاعبين

• يحافظ على مستوى الصعوبة لمجموعة من اللاعبين في العالم، ضعها في حالة التدفق

على الرغم من أن هذا يبدو واضحًا للغاية، إلا أنه من الصعب بنائه. لا تمتلك الألعاب المستقلة وألعاب Web3 المبكرة الموارد المالية لتوظيف فرق الذكاء الاصطناعي، مما يوفر فرصة لأي مزود خدمة إطار عمل وكيل مع RL في جوهره.

يمكن أن تعمل الألعاب مع موفري الخدمة هؤلاء أثناء التجارب والاختبارات لوضع الأساس لتنقل اللاعبين عند إصدار اللعبة.

وبهذه الطريقة، يمكن لمطوري الألعاب التركيز على آليات اللعبة لجعل ألعابهم أكثر إثارة للاهتمام. بقدر ما نحب دمج الرموز المميزة في الألعاب، فإن الألعاب هي ألعاب، ويجب أن تكون الألعاب ممتعة.

اللاعب الوكيل

عودة Metaverse؟

League of Legends، إحدى أكثر الألعاب التي يتم لعبها في العالم، بها سوق سوداء حيث يقوم اللاعبون بتدريب شخصياتهم بأفضل السمات، وتحظر اللعبة عليهم يفعل.

يساعد هذا في تشكيل شخصيات اللعبة وخصائصها كأساس لـ NFTs، وإنشاء سوق لتمكين ذلك.

ماذا لو ظهرت مجموعة فرعية جديدة من "اللاعبين" كمدربين لعملاء الذكاء الاصطناعي هؤلاء؟ يمكن للاعبين تدريب عملاء الذكاء الاصطناعي هؤلاء وتحقيق الدخل منهم بأشكال مختلفة، مثل الفوز بالبطولات، ويمكنهم أيضًا العمل "كشركاء تدريب" للرياضيين الإلكترونيين أو اللاعبين المتحمسين.

ماجستير في إدارة الأعمال والتعلم المعزز

عودة Metaverse؟

ربما تكون الإصدارات المبكرة من Metaverse قد خلقت ببساطة واقعًا بديلًا وليس واقعًا مثاليًا، وبالتالي أخطأت الهدف. يساعد عملاء الذكاء الاصطناعي سكان Metaverse على خلق عالم مثالي والهروب.

في رأيي، هذا هو المكان الذي يكون فيه الوكلاء المعتمدون على LLM مفيدًا. ربما يمكن لشخص ما أن يملأ عالمه بوكلاء مدربين مسبقًا وخبراء في المجال ويمكنهم إجراء محادثات حول الأشياء التي يحبونها. إذا قمت بإنشاء وكيل تم تدريبه على 1000 ساعة من مقابلات Elon Musk وأراد المستخدمون استخدام أمثلة لهذا الوكيل في عالمهم، فيمكنني الحصول على مكافأة مقابل ذلك. وهذا يخلق اقتصادا جديدا.

مع ألعاب metaverse مثل Nifty Island، يمكن أن يصبح هذا حقيقة.

في اليوم: اللعبة، أنشأ الفريق وكيل ذكاء اصطناعي قائم على LLM يُدعى "Limbo" (والذي أصدر رمزًا تأمليًا الرؤية هي عالم). حيث يتفاعل العديد من الوكلاء بشكل مستقل بينما نشاهد البث المباشر على مدار 24 ساعة طوال أيام الأسبوع.

كيف يتناسب التشفير مع هذا؟

يمكن أن يساعد التشفير في حل هذه المشكلات بطرق مختلفة:

• يساهم اللاعبون ببيانات لعبتهم لتحسين النموذج والحصول على تجربة أفضل والحصول على مكافآت مقابل ذلك

• التنسيق مع العديد من أصحاب المصلحة مثل مصممي الشخصيات والمدربين لإنشاء أفضل الوكلاء داخل اللعبة

• إنشاء سوق لملكية الوكيل داخل اللعبة وتحقيق الدخل منه

هناك فريق يقوم بذلك ويفعل المزيد: وكلاء ARC. إنهم يعالجون جميع القضايا المذكورة أعلاه.

لديهم ARC SDK، والذي يسمح لمطوري الألعاب بإنشاء عملاء ذكاء اصطناعي يشبه الإنسان بناءً على معلمات اللعبة. ومن خلال تكامل بسيط للغاية، فإنه يحل مشكلات تنقل اللاعبين، وينظف بيانات اللعبة ويحولها إلى رؤى، ويساعد اللاعبين على البقاء في التدفق من خلال ضبط مستويات الصعوبة. للقيام بذلك، استخدموا تقنية التعلم المعزز (التعلم المعزز).

لقد طوروا في الأصل لعبة تسمى AI Arena، حيث قاموا بشكل أساسي بتدريب شخصيات الذكاء الاصطناعي الخاصة بك على القتال. وقد ساعدهم ذلك في تشكيل نموذج تعليمي أساسي يشكل أساس ARC SDK. وهذا يشكل دولاب الموازنة من نوع مشابه لـ DePIN: 

< / p>

يتم تنسيق كل هذا مع رمز النظام البيئي الخاص بهم $NRN. يشرح فريق سلسلة الفكر هذا جيدًا في مقالتهم حول بروكسيات ARC:

ألعاب مثل Bounty تتبع نهج العميل أولاً نهج لبناء وكيل من الصفر في عالم الغرب المتوحش.

الاستنتاج

إن التقارب بين وكلاء الذكاء الاصطناعي وتصميم الألعاب والتشفير ليس مجرد اتجاه تكنولوجي آخر؛ فهو يحل المشكلات المختلفة التي ألعاب الطاعون المستقلة. إن الشيء العظيم في وكلاء الذكاء الاصطناعي في الألعاب هو أنهم يعززون ما يجعل الألعاب ممتعة، مثل المنافسة الجيدة والتفاعلات الغنية والتحديات التي تجعلك تعود للحصول على المزيد. مع نضوج أطر عمل مثل وكلاء ARC ودمج المزيد من الألعاب لوكلاء الذكاء الاصطناعي، فمن المحتمل أن نشهد ظهور تجارب ألعاب جديدة تمامًا. تخيل عالمًا حيًا ليس بسبب وجود لاعبين آخرين فيه، ولكن لأن الوكلاء بداخله قادرون على التعلم والتطور مع المجتمع.

إننا ننتقل من عصر "اللعب من أجل الربح" إلى عصر أكثر إثارة: ألعاب ممتعة حقًا وقابلة للتطوير بلا حدود. ستكون السنوات القليلة المقبلة مثيرة للمطورين واللاعبين والمستثمرين الذين يركزون على هذا المجال. لن تكون ألعاب عام 2025 وما بعده أكثر تقدمًا من الناحية التكنولوجية فحسب، بل ستكون أيضًا أكثر جاذبية وجاذبية وحيوية بشكل أساسي من أي شيء رأيناه من قبل.