預測俄羅斯世足賽結果! AI 會比章魚哥更神準嗎?(上)

預測俄羅斯世足賽結果! AI 會比章魚哥更神準嗎?(上)
▲預測俄羅斯世足賽結果, AI 會比章魚哥更神準嗎?(圖/翻攝自 OFweek 機器人網,下同)

【原文:《沒有了章魚保羅,AI預測的世界杯結果會更準確嗎?》,智慧機器人網編輯整理】

文、圖/OFweek 機器人網

八年前的南非世界盃,章魚保羅因為連續成功預測  8場賽事而一戰成名,八年後 2018 世界盃再度開場,章魚保羅已經不再了,而最新的人工智慧( AI )技術卻帶給了球迷們新的希望。AI的預測會比章魚保羅更準確嗎?

德國 AI :西班牙的機會比德國更大

據德國多特蒙德技術大學的Andreas Groll和他的同事用演算法分析,按照今年抽籤的分組結果,從小組賽的階段開始預測,在所有的 32 支球隊中,西班牙最終奪得冠軍的勝算最大,約為 17.8% ,高於德國的 17.1% 和巴西的 12.3% 。

他們是怎麼算出這個結果的呢?

原來他們使用了一種結合機器學習和傳統統計學的叫做「隨機森林」( Random Forest )的演算法,這種演算法可以分析大型數據集,同時避免了其他數據挖掘演算法的缺陷。傳統的數據挖掘演算法假設未來事件可以由決策樹決定,該決策樹通過引用一組訓練數據來計算每個分支的結果。然而,決策樹有一個問題,即在分支過程的後一階段,由於訓練數據稀疏,容易產生巨大變化,從而導致決策嚴重扭曲,產生過度擬合問題。

而隨機森林演算法不是計算每個分支的結果,而是計算隨機分支的結果,如此計算多次,每次都有不同的隨機選擇的分支,最終結果是所有這些隨機建構的決策樹的平均值。這種演算法的顯著有點在於不存在困擾普通決策樹的過度擬合問題,並且可以顯示關鍵變量。因此,如果一個特定的決策樹包含許多參數,很容易看出哪些參數對結果的影響最大,而弱變量可以被忽略。

Groll 和他的同事正是用這種方法來模擬  2018 世界盃。他們對球隊可能進行的每一場比賽的結果進行建模,並利用結果構建出最有可能的比賽進程。 Groll和同事選定了一系列可能決定結果的潛在因素進行建模:一國 GDP 和人口數、國際足聯對國家隊的排名、球隊本身屬性(比如隊員平均年齡、擁有的歐冠球員的數量、是否有主場優勢等)。

Groll 還給出了 AI 預測的世界盃最終排名:如果德國隊在小組賽階段獲勝,在 16 隊淘汰賽階段更有可能遭遇強敵,演算法得出德國進入四分之一決賽的機率為 58% 。相比之下,西班牙不太可能在最後的 16 強中面臨強大的對手,因此有 73% 的機會進入四分之一決賽。

但是!在 Groll 和同事對整個比賽進行了 10 萬次模擬後發現,在比賽開始的時候,西班牙機會最大,但如果德國打進四分之一決賽,冠軍就會易主。

俄羅斯大學生預測德國奪冠

儘管德國人的預測表示對德國戰車奪冠表示不如西班牙,但俄羅斯的一名大學生卻預測德國隊能力壓巴西成功衛冕。這名大學生叫維克多•扎科派洛,是俄羅斯彼爾姆國立研究大學的一名物理系大四學生,他建立了一個能預測 2018 年世界盃冠軍的人工智慧神經網絡。他經過大量研究之後,得出了對比賽結果產生最重要影響的幾條標準,然後將數據輸入網絡。人工智慧神經網絡的最終預測結果是:德國隊奪冠、巴西隊第二,阿根廷隊第三。彼爾姆國立研究大學稱,這項預測的準確度超過 80% 。

神經網絡的製造者扎科派洛強調,預測足球賽冠軍是一項艱鉅任務,特別是有兩支力量相當的隊伍的時候。扎科派洛認為,天氣、裁判、球員心情、球場狀態、球員身體狀況、傷勢和在比賽中的碰撞都會影響比賽結果。因此,他在研究中使用了 2006 年、 2010 年和 2014 年世界盃的數據資料。

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