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法国队夺得世界杯冠军,却彻底打脸AI预测

此前,高盛、瑞银、多蒙德大学等均使用AI技术预测2018年俄罗斯世界杯。比赛结果大相径庭:高盛认为巴西最终会赢得大力神杯,瑞银推断是德国。人工智能预测足球比赛,并不那么准确。

随着法国与克罗地亚的决赛,在法国队夺冠后,俄罗斯世界杯也落下帷幕。

在本届世界杯上,我们见证了一系列精彩的比赛。我们看到了每支球队的球员为国家荣誉而奋勇拼搏,我们也看到了球迷们观看比赛,热情地为国家加油。

除了精彩的比赛,本届世界杯还引入了诸多技术——5G、VAR、智能设备、人工智能等。其中,AI赛事预测在世界杯中的应用最为受关注。

咨询机构、金融机构、游戏公司、科技公司等均使用各种AI算法在赛前或赛中模拟预测数千万场比赛,预测每场比赛的比分,预测胜负比赛。

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有趣的是,人工智能的预测结果并不令人满意。赛前,高盛利用数据挖掘、机器学习和计量经济学对比赛结果进行了一百万次模拟,以预测每一轮的获胜者。高盛最终得出结论:在决赛中,巴西将击败卫冕冠军德国,最终夺得大力神杯。

例子包括:德国多特蒙德大学的研究人员,他们设计了一款独立的人工智能产品来预测西班牙将赢得大力神杯;使用“计量经济学工具帮助客户选股”的瑞银集团获得了“高度精确的模型”,相信德国队将再次赢得大力神杯。

然而,随着德国、西班牙、阿根廷、葡萄牙等传统豪门相继被淘汰,无论是在足球、科技还是金融界,AI预测都充满了嘲讽:AI预测被打败面对,我们一定要“天台见”。

那么,人工智能可以预测比赛事件吗?原理是什么?为什么人工智能预测会失败?相信看完这篇文章,你会有一定的答案。

1、AI事件预测仍处于探索期

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AI预测基于企业历史数据分析,利用深度数据模型和机器学习等算法替代传统的人工经验决策,预测分析结果,快速帮助企业搭建从数据分析到业务决策的桥梁,然后使企业能够在复杂的数据环境中找到最佳解决方案。

目前,人工智能预测已应用于金融、零售、制造、医疗、娱乐等领域。如零售行业的库存管理和产品销售预测;制造业工厂设备故障预测;金融行业信用卡逾期还款预测和贷款风险预测;医学领域的疾病预测;节目的冠军...

这些场景都是在练习AI预测,体育赛事也不例外。早在人工智能预测世界杯足球赛之前,就有人预测过橄榄球、网球、篮球等领域的人工智能。其中,“超级碗”比赛(NFL的年度冠军赛)就是最典型的AI预测案例。

2017 年 2 月,总部位于美国的 Unanimous AI 公司利用其自主 UNU 平台成功预测了“超级碗”的准确比分。此外,Unanimous AI 以 540 比 1 的赔率准确预测了肯塔基德比比赛的结果。它还以 20 美元的价格为创始人路易斯·罗森伯格赢得了 11,000 美元。

据悉,Unanimous AI 创始人 Rosenberg 将“群体思维”引入 UNU,让用户通过移动光标来协调预测,使结果更接近想要的答案。在其平台上,AI 提供后端算法来监控用户在平台上的交互方式,无论他们的交互是否表现出自信、过度自信或不确定性,并尝试将光标引导到最能代表群体观点的位置。

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简单地说,通过群体实验,可以将预测与实际情况进行比较,罗森伯格和他的团队希望获得足够的具有统计意义的数据来改进平台,使预测更加准确。同时,其他研究人员也在多项研究中检验了蜂巢智能理论,并取得了良好的效果。

例如,在牛津大学的一项研究中,美国足球迷被要求预测英超联赛的结果。当他们做出预测时,他们的准确率约为 55%。作为“群体”的一部分,他们的准确率上升到 72%。

据悉,关于今年的“超级碗”,UNU也做出了预测,结果是爱国者队以4比6的比分获胜,比赛总分将超过48.5分。In addition, the UNU also successfully predicted Macron's election as the French president, but this is a digression.

回到今年世界杯的AI预测法国队世界杯战绩,以高盛为例,他利用AI技术综合了各队球队表现、球员个人表现、历届世界杯战绩等信息. 比较自 2005 年以来的世界杯和欧洲杯得分,然后运行一百万次世界杯模拟,最终预测显示巴西最终将在决赛中击败德国。

然而,正如我们所见,德国和巴西都出局,无缘世界杯决赛。那么,为什么人工智能预测在体育赛事中如此不一致?

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2. 缺乏有效数据

通过上面的对比,我们不禁要问,为什么AI对“超级碗”比赛的预测很好,但为什么在本届世界杯上却失败了?答案是:事件的不确定性太强,缺乏有效的数据支持!

我们知道,人工智能的发展离不开数据、算法、场景化实现的“三驾马车”。其中,数据是人工智能的基础和原材料。同时,这些数据指的是企业经过加工处理的高价值数据。如果数据量不够法国队世界杯战绩,质量不高,很难训练算法模型,更谈不上产品化和场景落地。

其实早些年,AI 沉寂了很久,很大程度上是因为算力和数据的匮乏。现在,随着存储变得非常便宜,数据大规模爆炸,出现了许多应用程序。这一时期的代表事件是AlphaGo vs. Lee Sedol,它让AI重新回到了公众视野。

业内人士认为,体育赛事会带来大量 AI 开发者喜欢的数据。具体的例子包括篮球前锋的投篮命中率、足球运动员的跑动距离、足球中场的助攻。还有其他一些不太明显的体育赛事数据可以让我们获得更精细、更完整的观点。

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然而,在数据的数量和质量方面,并非所有运动都是平等的。例如,在棒球比赛中,很容易得出球员的统计数据。另一方面,网球协会收集高精度数据集,包括比赛期间球的轨迹,以使预测分析更容易。

具体在足球比赛中,会涉及到球员的身体状况、心理素质、球队士气、教练的阵型、球员的现场表现、裁判的争议爆料等因素。这些数据不仅会影响游戏的性能,也无法收集到有效的数据并反馈给模型算法。

其次,有些游戏根本没有数据。国家队之间交战的历史记录非常稀少,这些数据没有指导意义,因此它们没有提供足够的信号来支持预测的结果。

此外,业内人士认为,数据本身也具有欺骗性。毕竟在统计上,一个世界杯进球和对方乌龙球都会成为记分板上的数字“1”,但这个数字并不能完全反映真实的赛场。案子。

总的来说,在足球比赛中,缺乏大量有效的数据支持,足球比赛的影响因素充满不确定性,无法通过数据反馈模型进行训练,难度较大做出正确的预测。

原发布时间为:2018-07-25