複雑で進化し続けるこの世界を探索してみませんか? AIアリーナの世界、 新鮮なスピンを加えた最先端の対戦ゲーム。 AI ゲームの探求では、この革新的な取り組みの責任者である Arena X Labs の創設者兼最高経営責任者である Brandon Da Silva を紹介します。 インタビューの全編を YouTube でご覧いただくか、以下を読み続けてください。
この目を見張るようなインタビューで、従来のジャンルを覆す画期的なゲームである AI Arena の歴史を一緒に紐解いていきます。 ブランドンは、テクノロジー、教育、エンターテインメントを独自の方法で融合させ、すべてのことに集中することで新境地を開拓しました。 人工知能 そして機械学習。 ブランドン ダ シルバのささやかな投資の始まりからゲーム ビジネスのトップに上り詰めるまでの物語を一緒に楽しみましょう。 プロ ゲームの様相を変える AI Arena の背後にある革新的なアイデアを明らかにします。
ポール:
へようこそ アウトサイダー ゲーム。 今日は私がホストです、ポール、そして幸運にも素晴らしいブランドン・ダ・シルバと一緒に来られました。 ブランドンは、Arena X labs の創設者兼 CEO です。 彼は AI と学習に焦点を当てています。 彼の会社、arena X labs には AI arena と呼ばれる主力ゲームがあります。arena X と AI arena は混乱するかもしれませんが、その通りです。 ということで、覚えておきたいゲームはAIアリーナです。 そして今日はそれについてすべて話します。 ブランドン自身の言葉によれば、彼はコードを使ってクールなものを作っています。 ブランドンさん、ようこそ。 今日は元気ですか？
ブランドン:
それは有り難いです。 うん。 私を迎えてくれてありがとう。 私はうまくやってる。
ポール:
すごいすごい。 それで、私はあなたとあなたの過去を簡単に覗き見しました。 投資や投資分析のバックグラウンドのようなものから、どのようにして自分の会社を設立し、独自のゲームを作成するようになったのですか? それはどうして起こるのでしょうか？
ブランドン:
はい、少し長くなってしまいましたが、できるだけ簡潔にまとめてみます。 基本的に、私はファンドで機械学習の研究を主導していました。 そこで、機械学習を使用して体系的な取引戦略を構築します。 しかし、実際には、新しいアルゴリズムを作成するときは、実際にテストします。 彼らはゲームで 市場でテストする前にまず。 奇妙に聞こえるかもしれませんが、これは単に、これらの要素の一部をゲームに適用する方が実際には簡単だからです。 したがって、少なくともゲームで機能しない限り、市場で機能するはずがありません。 それは、私が機械学習をゲームに適用し始めたきっかけのようなものでした。 そしてそれはとても楽しかったです。 それで、私はそこから始めたいと思います。 そして、それを適用していたゲームが私にとって少し簡単になりすぎました。 そこで、私は実際に、機械学習アルゴリズムをテストするための挑戦的なゲーム環境など、独自のゲーム環境も構築し始めました。 それで私はゲームの構築に慣れ始めました。 それははるかに小さいものでした AI分野を超える規模, しかし、基本的にエージェントをテストするためのこれらのゲーム環境の構築には慣れてきました。 それがきっかけで、私が機械学習をゲームに応用することを本格的に始めたきっかけです。 そして時間が経つにつれて、私は基本的に機械学習について人々に教えることに真の情熱を抱くようになりました。 最初はクールなプレゼンテーションだと思ったものから始まり、その後オンラインでインタラクティブなビジュアルに変化しました。 その延長線上にあるのが基本的にゲームですよね？ アイデアがどこにあるのか、あなたはますます抽象化して遠ざけたいと思うでしょう。 私の意見では、多くの複雑さと最良のメディアはゲームです。
ブランドン:
そういう意味での進歩ですね。 それで、ええ、他にもいくつかありますが、それが、なぜ私が辞めて最終的にこれを構築することに決めたのかという点での主な進行のようなものです。
ポール:
すばらしい。 とても良い。 そして、明らかにゲーム自体、AI アリーナは、普通の人にとっては理解するのが難しいものです。 ゲームだけど実際にはゲームではないみたいな。 これはゲームですが、自分自身と戦うのではなく、教えることになります。 あなたは NPC に戦い方を教え、その NPC に自分なりの訓練を教えています。 それはロボットウォーズとロボットウォーズの間のクロスのように聞こえます 大乱闘スマッシュブラザーズ あるいは、「The Ultimate Fighter」を作ろうとしているのはわかっていても、物理的に作ることができない場合です。 あなたは教えることができます。 では、そのアイデアはどこから来たのでしょうか? 機械学習からあなたがすでにやっているすべてのゲームへの自然な流れだと思います。 とにかくあなたは大乱闘スマッシュブラザーズのファンだと思います。
ブランドン:
確かに。 私のこれまでで一番好きなゲームの 1 つです。 はい、はい、子供の頃からプレイしていましたが、まあ、機械学習モデルのコンテストを作りたいという考えでした。 右。 そして、これらすべてのさまざまなモデルと同様に、基本的にはランク付けするためのリーダーボードがあります。 その理由については後で説明します。 やりたかったけど機械が欲しかった 学ぶ 競争を本当に楽しみたかったのです。 しかし、誰かが自分の機械学習アルゴリズムが他のものより優れていると言うためには、それを行うための明確な方法が必要でした。 PvP 競争よりもクリーンな方法があるでしょうか? 彼らは文字通り戦っているのだ。 おそらく、より多くの場合に成功するのは、より優れた機械学習モデルです。 ええと、基本的にこれを適用する媒体が必要でした。 いろいろあるんですね。 しかし、あなたが言ったように、私はスマッシュのファンです。 私はプラットフォームの格闘ゲームが大好きです。 だからこそ、私たちはそれをそこに適用することに決めたのです。 それは少し直感的ではないということは正しいですよね? 実際に多くの人がそうするのと同じように。 私たちのゲームをプレイしています。 初めてそれを手に取ったとき、彼らは「一体何だ？」と思います。 私はそれをコントロールしていません。 そして、それはこの最初のような反応です。 これは私が慣れているものではないようなものです。 でも、どんどんハマっていくうちに、「おお、これは本当にクールだ」と思うようになるんです。 なぜなら、このことで親子の絆が築かれそうになるからです。 奇妙に聞こえるかもしれませんが、それは本当に真実です。 そして、本当に成形するのと同じように、この作品に 10 ～ 100 時間を費やしていると想像できるので、愛着が湧きます。 そしてそれはあなたと同じように振る舞うようなものです。
ブランドン:
右？ それはあなた自身のデジタル表現のようなものです。 そして試合に勝つのがわかります。 ドーパミンのヒットは比類のないものです。 確かに、このコンセプトは最初は奇妙に思えますが、時間が経つにつれて、これがゲームのジャンルとして受け入れられることを願っています。
ポール:
うん。 ええ、絶対に。 あなたのビデオを見ると、3 つの段階または 3 つのステップがあることが分かりました。 で始まります あなたの性格と教え。 つまり、データを入力するようなものです。次に、教育訓練があり、それを実行して何が起こるかを確認します。 つまり、新しいユーザーにとってそれは簡単に理解できるのでしょうか、それとも少し違和感があるのでしょうか。あなたが言ったように、ユーザーはゲームを始めてプレイしたいと思っているのに、突然、「いいえ、いいえ、あなたは」という感じです。教えるためにここにいます。 そして、そうです、新しいプレイヤーにとって、または経験豊富なプレイヤーとの対戦はどのようなものでしょうか。
ブランドン:
うん。 したがって、完全に正直に言うと、現時点では少し摩擦があると思います。 私たちはその摩擦を可能な限り減らすことに積極的に取り組んでいます。 最初の部分、つまりデータ収集で、何をすべきかを示す部分は、人々にとって直感的ですよね。 ゲームに慣れているし、目の見せ方がゲームをするということですよね。 特定のコンボを実行したい場合は、そのコンボの実行方法を示す必要があります。 その部分は直感的です。 次の部分は、バックグラウンドですべてのデータを収集しているため、少し直感的ではありません。 次の部分は、このデータをどのように構成するかです。 右。 たとえば、多かれ少なかれ学習させたいというようなトグルが表示されます。 それは彼らが下さなければならない一つの決断のようなものです。 もう 1 つは、アイドル アクションを削除するためのトグルです。 右。 それは、彼らがあまり慣れていないことのようなものです。 もちろん、それを抽象化してユーザーに表示しないこともできます。 すでに述べたかどうかわかりませんが、私たちの目標の 1 つは、 人々を教育する 機械学習について。 これをゲームの仕組みにすぎないとすると、人々は実際に無意識のうちに機械学習について学び始めていることが分かりました。これは素晴らしいことですが、これだけの情報を提示されたときに問題が生じるということです。彼らが下さなければならない決断の多さは、圧倒されるようなものです。 そのため、私たちは、その点に到達するための賢明なゲーム内チュートリアルであると考えられるものに取り組んでいます。 しかし、最も難しいのは、データを収集した後に AI を構成する方法を理解することだと思います。
ポール:
はい、はい、私は、横から飛び降りてプラットフォームに戻ろうとしたり、そのようなことをしてから、教えるべき重要な瞬間は何なのかを理解しようとしているビデオをいくつか見たことがあります。 つまり、データをすべて収集しても、何をすべきか理解できなくなるのです。 したがって、私のようなオタクにとっては非常に複雑であり、私はそのようなことが大好きです。 ですから、あなたが言ったように、それは本当に競争的なものです。 あなたは最高のフランケンシュタインの怪物を作りたいし、他の誰にも負けないようにしたいと思っています。 したがって、それは絶対に理にかなっています。 AI が最近流行語になっているように、特に チャットGPT、『ミッドジャーニー』やその類のものは、すべてゆっくりと私たちの世界に忍び込んできて、少しずつ引き継いでいると思います。 悪い意味ではありません。 場合によります。 で、これの何が良いの？ この機械学習とは何でしょうか? それは人々をより創造的にするのでしょうか？ ユーザーが増えていると感じていますか、それとも 1 つのゲームに非常に多くの人が参加しているため、より多くのアイデアを得ることができていると感じていますか。
ブランドン:
えー、それについて少し詳しく説明してもらえますか？ 本当に理解しているのですが、変な話を持ち込むつもりはありません。
ポール:
うん。 たとえば、普通のゲームを作って世に出すと、人々がそれをプレイして体験し、それがまさにあなたのものになります。 あなたは物語をコントロールし、ゲームプレイの仕組みなどをコントロールしてきましたが、一方、あなたはここにいる全員に自分のことを行うためのツールを与え、独自の経験を持ち、独自の仕組みを作成するようなものを与えてきました。格闘技の場に閉じ込められていると、新しくて興味深いアイデアや物事がどんどん取り入れられていくのを感じますか？それはポジティブなことですか？
ブランドン:
うん、 100%。 それが、私たちがこのように設計した理由です。 それで、あなたが言ったように、多くのゲームと同様に、NPCを操作するためのボックスを作成します…
