أصحاب الرياضة والروبوت

يتحدث الجميع عن أحدث مشروع للذكاء الاصطناعي ، Chat GBT ، وتراوحت الردود من الإثارة إلى الرعب. في الواقع ، أصبحت Chat GBT ظاهرة ثقافية حيث يعمل الموقع بسعة زائدة ، ولا يمكنك حتى الدخول في الوقت الحالي. نوع من الإعجاب عندما تتصل بشركة الطيران ويطلبون رقمك ويقولون إنهم سيرسلون لك رسالة نصية عندما تكون التالي في الطابور.

في غضون ذلك ، يؤثر الذكاء الاصطناعي بالفعل على العديد من الصناعات ، لكن لا شيء أكثر وضوحًا أو تغييرًا للعبة أكثر من الأعمال الرياضية. السبب هو أن التنبؤ بالنتائج المستقبلية ضروري لكل شيء في الرياضة. فكر في بعض القرارات التي يجب اتخاذها في الوقت الفعلي. كان هذا النوع من التحليل التنبئي المستند إلى تحليلات البيانات موجودًا منذ فترة من قبل فريق أوكلاند لألعاب القوى ومديره العام بيلي بين الذي كان قادرًا على المنافسة بشكل إيجابي مع فرق مثل يانكيز مع رواتب تبلغ 44 مليون دولار. لعب براد بيت شخصيته الشهيرة في فيلم Moneyball ، استنادًا إلى كتاب عن Beane يحمل نفس الاسم.

كانت الفرضية الأساسية لـ Money Ball هي أن التحليل الإحصائي ، مثل النسبة المئوية البطيئة والنسبة المئوية الأساسية ، كان طريقة أكثر فاعلية للتنبؤ بالنجاح الذي يتألف من حدس الأعمال للمطلعين في لعبة البيسبول من الكشافة والمديرين. قام مالك أوكلاند في ذلك الوقت ، Lew Wolff ، بمغامرة كبيرة في منح Beane مجال العرض لاختبار أطروحته في وقت كانت فيه غير معروفة تمامًا. عندما تحدثت إليه ، قال وولف ، "اعتقد الناس أنني مجنون للسماح لبيلي باستخدام الإحصائيات لاتخاذ القرارات بدلاً من حدس خبراء البيسبول".

تقوم جميع الدوريات الرياضية الكبرى بدمج الذكاء الاصطناعي في كل ما تفعله خاصة من منظور مشاركة المعجبين.

انضم اتحاد كرة القدم الأميركي بالفعل إلى أمازونAMZN
لجمع رؤى الذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال ، أطلقوا أداة ذكاء اصطناعي تجمع بين سبعة نماذج ذكاء اصطناعي ، بما في ذلك نموذج جديد للتنبؤ بقيمة التمريرة قبل رمي الكرة ، لتقييم أداء التمرير لوسط الظهير. ال الدوري الاميركي للمحترفين يدمج أيضا الذكاء الاصطناعي في أداة تفاعل لتزويد المشجعين بتحليل عميق لأداء الفرق واللاعبين في كل موقف يمكن تصوره تقريبًا.

في حين أن ChatGBT لا تشارك حاليًا في التحليل التنبئي ، فقد أوضحت أن قوة الذكاء الاصطناعي في جمع كميات هائلة من البيانات يمكن أن تؤدي إلى اتخاذ قرارات أفضل فيما يتعلق بقرارات وقت اللاعب واللعبة والتأثيرات على الكشافة والمدربين والمديرين العامين. لدى الأشخاص العديد من القرارات المهمة لاتخاذها حاسمة لنجاح الامتياز مثل:

لمن تقوم بالصياغة أو التجارة؟

هل يجب أن يبدأ لاعب معين أو يتم إدراجه في اللعبة؟

في لعبة البيسبول ، أكبر القرارات التي نراها هي متى يجب سحب الرامي وأي نوع من المخلصين يجب إحضاره ، أو متى يجب الضغط على الضربة ومن يجب الاتصال به. في كرة السلة وكرة القدم لدينا نفس النوع من المعضلات - من ومتى يجب أن يبدل. يختلف كل جزء من اللعبة بإحصائيات مختلفة حول كل لعبة تحدث. بفضل قوة الذكاء الاصطناعي ، يمكننا حرفيًا فحص ملايين نقاط البيانات في الوقت الفعلي لتحديد تحليل تنبؤي أفضل بكثير مما يمكن أن يستخدمه Billy Beane فقط على أساس النسبة المئوية الأساسية. يمكن للذكاء الاصطناعي أن يتنبأ بكل شيء من الأداء المتوقع إذا تم إدراج لاعب في التشكيلة أو اللعبة ، أو التوقعات المهنية للاعب واحتمال الإصابة.

تداعيات كل هذا هو أنه في المستقبل مع التعلم الآلي المتقدم سيكون أمرًا شاقًا. يعتبر The Lakers مثالاً رائعًا يكافح للعثور على أفضل فريق دعم لـ LeBron James. مع الذكاء الاصطناعي المتقدم ، لا تحتاج إلى مدير عام لاتخاذ القرارات بناءً على تقارير الاستطلاع أو الحدس لإجراء الصفقة ، ستتيح لك البيانات معرفة اللاعب الذي يناسب النظام بشكل أفضل. لذا فقد ذهب جنرال موتورز والكشافة.

بعد ذلك تتحدث عن المدرب. سيخبرك التحليل التنبئي بالوقت الذي يجب إجراء الاستبدالات فيه. لا يوجد عمل تخمين. التحذير الوحيد هو عندما يقول نجم خارق مثل ليبرون جيمس إنهم لا يريدون روبوتًا لتدريب الفريق. ثم ينهار كل شيء.

يشعر الكثير من الناس أن الكثير من الذكاء الاصطناعي سيؤدي إلى عالم بائس. لست متأكدًا من أنني لا أوافق. ليبرون ، ما رأيك؟