Sporta īpašnieki un robots

Visi runā par jaunāko AI projektu Chat GBT, un atbildes ir bijušas no sajūsmas līdz teroram. Faktiski Chat GBT ir kļuvusi par tādu kultūras fenomenu, ka vietne darbojas ar pārmērīgu jaudu, un jūs pat nevarat piekļūt šobrīd. Līdzīgi kā tad, kad jūs piezvanāt uz aviokompāniju un viņi prasa jūsu numuru un saka, ka nosūtīs jums īsziņu, kad būsit nākamais rindā.

Pa to laiku mākslīgais intelekts jau ietekmē dažādas nozares, taču neviena no tām nav tik pamanāma vai mainījusies kā sporta bizness. Iemesls ir tāds, ka nākotnes rezultātu prognozēšana ir būtiska visam sportam. Padomājiet par dažiem lēmumiem, kas jāpieņem reāllaikā. Šāda veida paredzamo analīzi, kas balstīta uz datu analīzi, jau kādu laiku ieviesa Oklendas Athletics un tās ģenerālmenedžeris Billijs Bīns, kurš ar 44 miljonu dolāru algu varēja labvēlīgi konkurēt ar tādām komandām kā Yankees ar 125 miljonu dolāru algu. Viņa varoni lieliski atveidoja Breds Pits filmā Moneyball, kuras pamatā ir tāda paša nosaukuma grāmata par Bīnu.

Money Ball pamatnosacījums bija tāds, ka statistiskā analīze, piemēram, slinkuma procenti un bāzes procenti, bija efektīvāks veids, kā prognozēt panākumus, nekā beisbola iekšējās personas biznesa intuīcija sastāvēja no skautiem un vadītājiem. Toreizējais Ouklendas īpašnieks Lū Volfs uzņēmās lielu azartspēli, dodot Bīnam tiesības pārbaudīt savu disertāciju laikā, kad tas bija pilnīgi nezināms. Kad es runāju ar viņu, Volfs teica: "Cilvēki domāja, ka esmu traks, atļaujot Billijam lēmumu pieņemšanai izmantot statistiku, nevis beisbola ekspertu intuīciju."

Visas lielākās sporta līgas visā, ko dara, iekļauj AI, jo īpaši no līdzjutēju iesaistīšanās perspektīvas.

NFL jau ir pievienojusies AmazonAMZN
lai apkopotu AI ieskatus. Piemēram, viņi ir izlaiduši mākslīgā intelekta rīku, kas apvieno septiņus AI modeļus, tostarp jaunu modeli, lai prognozētu piespēles vērtību pirms bumbas izmešanas, lai novērtētu aizsarga piespēļu sniegumu. The NBA arī iekļaujas AI kļūst par iesaistes rīku, lai sniegtu līdzjutēju dziļu analīzi par komandu un spēlētāju sniegumu gandrīz katrā iespējamā situācijā.

Lai gan ChatGBT pašlaik neiesaistās paredzamajā analīzē, tas ir skaidri parādījis, ka mākslīgā intelekta spēja vākt milzīgu datu apjomu var veicināt labāku lēmumu pieņemšanu attiecībā uz spēlētāju un spēles laika lēmumiem un ietekmi uz skautiem, treneriem un ģenerālmenedžeriem. cilvēkiem ir tik daudz svarīgu lēmumu, kas ir būtiski svarīgi franšīzes panākumiem, piemēram:

Kam draftēt vai tirgot?

Vai spēlē jāsāk vai jāiesaista konkrēts spēlētājs?

Beisbolā lielākie lēmumi, ko mēs redzam, ir tas, kad raut krūku un kādu atslodzes līdzekli ienest vai kad iekniebt sitienu un kam piezvanīt. Basketbolā un futbolā mums ir tāda pati dilemma — kurš un kad jāaizstāj. Katra spēles daļa ir atšķirīga ar dažādu statistiku par katru spēli. Izmantojot mākslīgā intelekta jaudu, mēs varam burtiski pārbaudīt miljoniem datu punktu reāllaikā, lai noteiktu daudz labāku prognozēšanas analīzi, nekā Billijs Bīns varētu veikt, izmantojot tikai slinkumu un bāzes procentus. AI var paredzēt visu, sākot no paredzamā snieguma, ja spēlētājs ir iekļauts sastāvā vai spēlē, vai spēlētāja karjeras prognozes un savainojuma iespējamību.

Tas viss nozīmē, ka nākotnē ar iepriekšēju mašīnmācību ir biedējoši. Lakers ir lielisks piemērs, kas cīnās, lai atrastu labākos otrā plāna dalībniekus Lebronam Džeimsam. Izmantojot uzlaboto AI, jums nav nepieciešams galvenais menedžeris, lai pieņemtu lēmumus, pamatojoties uz izpētes ziņojumiem vai intuīciju, lai veiktu tirdzniecību, dati ļaus jums uzzināt atskaņotāju, kas vislabāk atbilst sistēmai. Tātad prom būs GM un skauti.

Tālāk jūs runājat par treneri. Prognozējošā analīze jums pateiks, kad ir jāveic aizstāšana. Nav iesaistīti minējumi. Vienīgais brīdinājums ir tas, ka tāda superzvaigzne kā Lebrons Džeimss saka, ka nevēlas, lai komandu trenē robots. Tad viss sabrūk.

Daudzi cilvēki uzskata, ka pārāk daudz AI novedīs pie distopiskas pasaules. Es neesmu tik pārliecināts, ka nepiekrītu. Lebron, ko tu domā?