人工神经网络
一个最重要的创新：人工神经网络
简单来讲，神经网络意味着理论上它可以学习任何用户动作的映射！
为了介绍一会儿将使用的一些术语，从状态到行动的映射将被称为“策略”。
为了让拳手的神经网络学习策略，AI Arena将采取模拟学习和强化学习。其中神经网络架构存储在IPFS上。
在上图中，神经元之间的连接称为“权值”。当你的神经网络正在“学习”时，所发生的是它正在改变权值的值。
AI 艺术家Claire Silver将于3月21日在卢浮宫展示NFT系列作品:金色财经报道，AI艺术家Claire Silver将于3月21日在巴黎卢浮宫博物馆首次展示她的NFT新系列作品“我能告诉你一个秘密吗”，据悉，该系列是一个“用人工智能创造的100个摄影后作品的自传系列”。展览将由Superchief画廊促成，该画廊是纽约和洛杉矶的实体画廊空间。除了新系列首次亮相外，一件名为“Lovein the 4th Turning”的单件NFT艺术品也将在卢浮宫展出。[2023/3/8 12:48:36]
权值最终将决定状态如何映射到动作，这意味着我们可以将权值解释为“智能”。
神经网络权值对于每个NFT都是唯一的，并存储在以太坊上。
AI设计机制全攻略
状态
（1）什么是状态？
KuCoin(库币)将于今晚20点上线AI ，现已开放充值:据KuCoin(库币)官方公告，KuCoin宣布上线Multiverse (AI)项目并支持AI/USDT交易对，AI的充值服务现已开放，并将于今晚20点正式开放交易。Multiverse是一个可以让人们构建及运用人工智能应用程序的机器学习平台。KuCoin(库币)旨在发掘优质区块链项目，为来自207个国家的800万用户提供现货、杠杆、合约、Staking 、借贷等一站式服务。[2021/6/10 23:27:59]
状态是环境在某个时间点的表示。它并没有包含所有信息——只包含了其中必要的信息。
例如：研究人员使用屏幕上的所有像素作为状态，让AI计算出像素代表什么。然后根据他们认为对决策过程重要的因素进行人工调试。
AI Arena一再强调其关心的是为所有人提供平等的机会——团队希望奖励能够更多地给予坚持训练AI的用户，而不是奖励拥有更多资源的用户。
HAI 上线 KuCoin (库币) ，开盘上涨39.63%:据 KuCoin (库币) 交易所消息，KuCoin 宣布上线 Hacken Token (HAI) 项目并支持 HAI/USDT 交易对。HAI开盘价为0.19USDT，当前报价0.266USDT，上线涨幅39.63%。 Hacken Token（HAI）是快速增长的Hacken基金会的网络安全代币。以“全民的交易所”著称， KuCoin (库币) 旨在发掘全球优质区块链项目，为来自207个国家的800万用户提供币币、法币、杠杆、合约、矿池、借贷等一站式服务。[2021/4/22 20:47:41]
（2）游戏将使用哪些变量？
下面是状态中包含的变量列表。需要注意的是，AI Arena将使用下标1表示用户自己的AI，下标2表示对手。
此外，竞技场的左边界的X位置为0，右边界的X位置为1。
以太坊联合创始人Mihai Alisie正在研究基于以太坊的社交网络:以太坊联合创始人Mihai Alisie表示，以太坊最大的障碍不是可扩展性，而是社区。目前，他的创业公司Akasha正在研究基于以太坊的社交网络框架和“超级应用程序”。（decrypt）[2020/8/4]
训练
（1）训练概述
这是改变神经网络中权值的过程，以使AI能够起作用。
例如：如果我们在对手面前，我们可能希望我们的战士出击。
有一系列的权值可以实现这一点，训练的重点是让AI学会在特定场景中采取特定的行动。
AI Arena在应用程序中嵌入了以下培训计划：
AI生态系统AI Crypto推出了基于区块链的人工智能生态系统:据Cryptovest消息，AI Crypto推出了基于区块链的人工智能生态系统，主要目标是通过连接全球范围内AI开发人员和一些创业公司，使AI研究变得更加简单和便宜。[2018/4/23]
模仿学习
为了学习如何战斗，你的AI将观察你并学习模仿你的动作。
自我学习
为了学习你无法教给它的技能，你的AI将与自己的副本对抗，以不断提高。
（2）为什么需要训练？
1·随机初始化
首次创建NFT拳手时，神经网络权值也随之生成。一开始它会随机采取行动，因为它不知道在什么情况下应该采取什么行动。
因此为了准备战斗，我们必须训练它，使它学会一个好的作战策略。
2·随机策略
正如上文“神经网络”部分中提到的，从状态到动作的映射称为策略。
换句话说，策略定义了代理在某些情况下的行为方式。在训练之前，NFT拳手还没有学会一个好的战斗策略，所以只是随机行动。
（1）通过观察学习
理解模仿学习的最好方法是想象你是一个师父，你的AI是一个你正在准备战斗的战士。
你用你的人工智能进行搏击，它学习模仿你在特定场景中的动作。
我们正在写一篇关于模仿学习的综合博文，到时候会将其链接到这里。
（2）演示
实际情况：你实际操控的是左边的灰色拳手，而你的AI在右边。你可以测试一些动作，观察AI如何模仿你。
请注意：它不会立即复刻你的动作，因为神经网络需要一点时间来学习，所以在AI学会之前，你可能需要多重复几次你的动作。
为简单演示，目前AI Arena只允许用户使用这些操作：向左跑、向右跑、单拳、双拳和防守。
（1）完美匹配
最完美的拳击搭档就是用户自己。通过自我学习，你的AI总是在不断地挑战自己，不断地改进。
（2）不同的学习范式
通过模仿学习，AI通过观看演示进行学习。在自我学习中，AI像对手一样学习和战斗没有多大意义，因为对手是人工智能本身的克隆。
但是如果没有专家向人AI展示如何战斗，那么它如何学习该做什么呢？——通过奖励。
AI将学会采取给予它更多正向奖励的行动，而减少采取给予它负面奖励的行动。
定制训练
Python环境【正在准备中】
AI Arena计划为玩家引入一个python环境来训练他们自己的模型。
目前，用户仅限于使用团队在应用程序中提供的两种培训方法；但不久的将来，应用程序将可以允许玩家导入其自定义培训模型并上链。
游戏模式探索
战斗
AI Arena目前有两种可用的作战模式：模拟赛和排位赛。除此之外，团队计划在不久后整合另外两种作战模式。
1）模拟赛
玩家可以在对抗竞技场测试他们的拳手来预先训练的AI。在这种模式下将没有任何奖励。
2）排位赛
玩家将让他们的拳手去对抗来自世界各地的拳手。玩家的唯一目标就是努力攀登排行榜，成为竞技场的冠军！
玩家在排行榜上的排名越高，赢得一场战斗的回报奖励就越高。
3）目标
虽然每种战斗模式都有其独特之处，但它们都有一个共同的胜利目标：在指定的时间内消耗对手所有生命值。
链金交易员总结
目前AI Arena尚处在早期，很适合提前埋伏观察。据官方透露，游戏正式版本大概率于明年推出，而今年年末推出的测试版本将只有白名单用户可以参与体验。
白名单用户名额的获取方式是参与团队即将推出的解密游戏，通过游戏后的用户将会被随机选择是否进入白名单。
有兴趣的玩家可以加入他们的Discord尝试体验，大概率后期会有早鸟空投奖励。
郑重声明： 本文版权归原作者所有， 转载文章仅为传播更多信息之目的， 如作者信息标记有误， 请第一时间联系我们修改或删除， 多谢。