АІ ідеально передбачив результат минулорічного Суперкубка. Що станеться з букмекерством?

Змагальні види спорту – це, в кінцевому рахунку, ігри з числами. Будь то гімнастка, яка набирає очки на колоді, тенісистка, яка обігрує суперницю, або футбольна команда, яка забиває гол на останній секунді, всі матчі виграються і програються за допомогою чисел. Бувають розчарування, камбеки і ситуації, коли команда, що програла, здається, все ще перевершує іншу – але навіть тоді перемога перетворюється на цифри.

Очевидно, що багато видів спорту добре піддаються математичному аналізу, який дозволяє гострозорим статистикам передбачати результати – можливо, навіть точні рахунки – просто прораховуючи купу цифр. Зрештою, це основа спортивних ставок, яка допомагає бейсбольним менеджерам створювати команди-переможці з обмеженим бюджетом, беручи до уваги не більше, ніж середній рівень подачі, кількість пробіжок і викрадених баз.

Але що відбувається, коли алгоритми штучного інтелекту використовуються для того, що вони роблять найкраще – виокремлюють закономірності в даних, які людське око зазвичай не може вловити? Чи можуть ці алгоритми підірвати “будинок” і перевернути спортивні ставки з ніг на голову?

• Суперкубок 2020: Божевілля та магія першої в історії гри трансляції в 4K HDR
• Дослідники використовують ШІ для створення усміхнених фотографій домашніх тварин – і це так само моторошно, як і звучить
• Розробка нових ліків займає роки, але ШІ може допомогти скоротити цей час до декількох днів

Проблема з прогнозуванням

Спортивні події переповнені соковитими даними, які розробники ШІ, ймовірно, хотіли б використати у своїх алгоритмах. Відсоток влучань форварда, кількість пробіжок нападника і передачі півзахисника є очевидними прикладами такого роду даних.

Але є й інші, менш очевидні дані, які можуть дати більш тонкий і повний огляд, наприклад, “улюблена зона” гравця (звідки він найчастіше робить кидки) або шляхи і відстані, які долає даний гравець під час гри.

Але не всі види спорту створені рівними, коли мова йде про кількість і якість даних. Деякі, як, наприклад, бейсбол, охоче оприлюднюють статистику своїх гравців. Тенісні організації, з іншого боку, збирають набори даних з високою роздільною здатністю, які включають такі специфічні речі, як траєкторія польоту м’яча протягом матчу, що робить цей вид спорту багатим на можливості для прогнозного аналізу.

Якби ці організації не тримали свої дані високої роздільної здатності під замком, теніс був би ідеальним для предиктивної аналітики. Але для того, щоб алгоритми могли виявляти закономірності і давати дієві результати, їм потрібен доступ до великої кількості даних.

“Багато ранніх ставок на спорт в США з використанням комп’ютерних алгоритмів і моделей прогнозування були зосереджені на таких видах спорту, як студентський футбол і баскетбол”, – розповідає Digital Trends Адам Кухарський, дослідник і автор книги “Ідеальна ставка: як наука і математика позбавляють азартні ігри від удачі”. “У них було так багато матчів, і в кожному матчі було так багато гольових подій, що давало вам дійсно великий набір даних, щоб ви могли добре зрозуміти, що впливає на ефективність команди. А потім у вас буде достатньо ігор протягом решти сезону, щоб застосувати це розуміння на практиці”.

Доступ до даних – не єдина перешкода, яка заважає ШІ повністю проникнути в букмекерську сферу. Обставини, що оточують ці дані, також повинні бути відносно стабільними. А оскільки гравці і склади команд часто змінюються від сезону до сезону, пошук закономірностей може стати складним, якщо не марним.

Ранні ставки на спорт [використовували] комп’ютерні алгоритми і моделі прогнозування, орієнтовані на такі види спорту, як студентський футбол і баскетбол.

Крім того, спорт – це не тільки статистика. Існує безліч невидимих факторів, які можуть привести команду до перемоги. Динаміка гравців, наприклад, може призвести до того, що певні команди “зіграються” і будуть добре грати разом, незважаючи на дані, які свідчать про протилежне. І ви не можете довіряти статистиці, щоб прояснити загальну майстерність гравця захисту.

“У деяких командних видах спорту дуже хороші гравці не роблять багато чого, що можна виміряти, – каже Кухарський. “Дуже хороший гравець може просто опинитися в хорошій позиції. Показники перехоплень цього не покажуть. Це їх позиціонування та інтуїтивна поведінка, яка має вплив”.

Ось чому Кучарскі виявив, що більшість букмекерських контор поєднують прогнози, засновані на даних, з людською поведінкою та інтуїцією. Найточніший прогноз може лежати десь посередині між необробленими даними та думкою натовпу.

“Ви можете запхати речі в алгоритм тільки в тому випадку, якщо вони піддаються вимірюванню”, – додає він. “Можливо, існують тонкощі або інші комбінації факторів, які люди можуть помітити і обробити, і які набагато складніше в явному вигляді ввести в обчислювальні алгоритми”.

Букмекерський бізнес

Є кілька компаній, які прагнуть заробити на ШІ в букмекерському бізнесі, наприклад, Stratagem – лондонський стартап, який об’єднує глибокі нейронні мережі з десятками людей-аналітиків для прогнозування результатів футбольних матчів, сподіваючись попутно заробити на ставках.

Цікаво, що один з найкращих прикладів того, як ШІ може впливати на беттінг, не покладається виключно на машинний інтелект. Замість цього він використовує технологію в якості керівництва, щоб допомогти людям більш ефективно використовувати їх колективний розум і використовувати його для більш точних прогнозів. Саме такий підхід застосовується в Unanimous A.I., стартапі, який використовує штучний інтелект і “ройовий інтелект”, щоб робити напрочуд точні прогнози.

Стартап потрапив у заголовки газет у лютому минулого року, коли користувачі його платформи UNU успішно передбачили результати Суперкубка з точністю до рахунку. Тоді вони передбачили одинадцять з п’ятнадцяти лауреатів премії “Оскар”, випередивши на вісімнадцять відсотків кіноманів з New York Times. Перед цим УНУ здійснив ще більш неймовірний прогноз, розставивши переможців Кентуккі Дербі в їхньому точному порядку – подвиг, відомий як “суперфекта”, який минулого року відбувся з коефіцієнтом 540 до 1. Для порівняння, жоден з експертів в Черчілль Даунс не передбачив суперфекту. Тим часом, засновник Unanimous A.I. Луїс Розенберг перетворив свою ставку в $20 в $11 000.

Але Розенберг займається цим не заради грошей і не заради спорту. Насправді, він зізнається, що навіть не був великим шанувальником спорту до того, як його компанія почала робити ці прогнози.

Getty Images

“За

Розенберг є прихильником “вуликового розуму”, або людського ройового інтелекту: ідея полягає в тому, що група людей, які працюють разом, має більше інтелекту, ніж окрема людина, яка працює наодинці. За словами Розенберга, це не просто краудсорсингові знання, а системи, які пов’язані між собою петлями зворотного зв’язку для прояву емерджентного інтелекту.

В УООН Розенберг створив платформу, яка дозволяє користувачам співпрацювати над прогнозами в режимі реального часу, переміщуючи магніт, щоб тягнути “шайбу” до бажаної відповіді. Проводячи ці ройові випробування і порівнюючи свої прогнози з реальним світом, Розенберг і його команда сподіваються отримати достатньо статистично значущих даних, щоб вдосконалити свою платформу і допомогти зробити прогнози ще більш точними.

“Для нас завжди цікаво робити ці спортивні прогнози”.

“Ми показали, що можемо взяти середньостатистичних [спортивних] вболівальників, створити їх як ройовий інтелект і посилити їх інтелект, щоб зробити їх дуже хорошими в спортивних прогнозах”, – говорить Розенберг.

У численних дослідженнях дослідники використовували УНУ для перевірки теорії ройового інтелекту – з привабливими результатами.

В одному дослідженні, проведеному вченими Оксфордського університету, американських футбольних фанатів попросили передбачити результати в англійській Прем’єр-лізі. Коли вони діяли як окремі особи, їх середня точність становила близько 55 відсотків. Коли вони співпрацювали як рій, їх точність підскочила до 72 відсотків.

“Це була не просто одна перемога, – каже Розенберг, – це було п’ятдесят ігор протягом п’яти тижнів!”

Аспект штучного інтелекту в UNU представлений у вигляді алгоритмів на задній панелі. Ці алгоритми відстежують, як користувачі взаємодіють з платформою, чи демонструють вони впевненість, самовпевненість або невпевненість, і намагаються спрямувати курсор до прогнозу, який найкраще відображає їхні спільні знання.

Що таке Ройовий інтелект?

“Люди володіють знаннями, мудрістю, розумінням та інтуїцією, а алгоритми ШІ знаходять оптимальний спосіб поєднати їхні різноманітні погляди, коли вони працюють разом як рій”, – каже Розенберг.

Якщо вам цікаво (а ми знаємо, що цікаво), АІ Unanimous запустив рій для Super Bowl LII. За прогнозами рою, “Патріоти” виграють з різницею від 4 до 6 очок, а загальна кількість балів у грі перевищить 48,5. Насправді ж “Орли” перемогли “Патріотів” з рахунком 41:33, а загальна кількість очок склала 74.

Очевидно, що цьогорічні прогнози не були настільки точними, як минулорічні. Але це лише одна маленька заминка в інакше зоряному послужному списку ставок, зроблених роєм. За останні кілька років підхід УНУ до поєднання алгоритмів з людським інтелектом незмінно давав більш точні результати, ніж системи, засновані повністю на машинному інтелекті. Таким чином, хоча чистий штучний інтелект може коли-небудь захопити світ спортивних азартних ігор, люди, як і раніше, роблять найкращі ставки.

Рекомендації редакції

• На думку просунутого ройового АІ, ось хто виграє Super Bowl LIVE
• АІ, що читає думки, аналізує ваші мозкові хвилі, щоб вгадати, яке відео ви дивитеся
• Через 400 років після подорожі “Мейфлауера” цей корабель зі штучним інтелектом повторить його шлях
• Дослідники ШІ створюють систему розпізнавання осіб для шимпанзе
• АІ IBM, що стежить за Вімблдоном, готовий зробити революцію в спортивних трансляціях

Source: digitaltrends.com