Erään intohimoisen kannattajan matka tekoälyn maailmaan kohti lopullista Cincinnati Bengalsin vuoden 2024 varaustilaisuutta paljasti tämän nousevan teknologian potentiaalin ja puutteet. Vaikuttuneena äskettäisestä tekoälyseminaarista, fani, joka oli suhteellisen uusi tekoälyalalla, päätti hyödyntää tekoälyä ohjeenaan varausstrategioissa, aloittaen ChatGPT:stä. Kuitenkin tajutessaan, että ChatGPT:llä oli dataa vain tammikuuhun 2022 saakka, käynnistyi etsintä päivitetyimmille tekoälyjärjestelmille.
Siirtyessään Microsoft Copilotiin, joka kerskaa GPT-4 Turbo -toiminnoilla, innokas harrastaja sai listan mahdollisista valinnoista Bengalsille, kaikki todellisia ehdokkaita vuoden 2024 varaustilaisuuteen. Ehdotettujen lahjakkuuksien joukossa olivat Evan Neal, Jer’Zhan Newton, JC Latham, Byron Murphy II ja Taliese Fuaga, asettaen merkittävän painotuksen hyökkäyslinjan vahvistamiseen.
Kun pyydettiin valitsemaan yksi valinta, Copilot, rajoitettuna objektiiviseen ohjelmointiinsa, esitteli JC Lathamin lupaavana hyökkäävänä linjamiehenä, joka voisi palvella Bengalsia hyvin. Seikkailut hypoteettisiin skenaarioihin, kuten ylöspäin vaihtamiseen korkean profiilin pelaajille kuten Caleb Williams tai Marvin Harrison Jr:n varaamiseen, avasivat laajoja mahdollisuuksia, vaikka jotkut ehdotukset vaikuttivatkin ristiriitaisilta joukkueen nykystrategian kanssa.
Etsiessään ”täydellistä Bengalsin varaustilaisuutta,” Copilot hahmotteli monivaiheista strategiaa, joka korosti puolustusta, hyökkäyslinjaa, laitahyökkääjäasemaa ja mahdollisia pelinrakentajien valintoja tarjoten syvyyttä ja kilpailua. Tekoälyn tarjoama arvostettava yksityiskohtien määrä, yhdistettynä jatkuviin varoituksiin varausten epävakaasta ennustamisesta, antoi realistisen sävyn harjoitukselle.
Jatkuva tutkimus johti Chat Unlimitedin ja Brutus AI:n löytämiseen, jälkimmäinen keskittyi tarkasti tiettyihin ehdokkaisiin kuten Brock Bowers ja Keon Coleman. Vaikka jotkut vaihtoehdot vaikuttivat vähemmän perinteisiltä, ne osoittivat tekoälyn kyvyn tarjota laaja kirjo varaamisen mahdollisuuksia.
Tämä seikkailu tekoälyn avustuksella ideaalisen NFL:n varaustilaisuuden harkitsemisessa korosti sekä tekoälyn tarjoamaa innovatiivista reunaa että välttämätöntä inhimillistä oivallusta sen suositusten tulkinnassa ja soveltamisessa.
Tärkeitä kysymyksiä:
1. Kuinka tarkkoja tekoäly voi olla onnistuneiden NFL:n varaustilaisuuden valintojen ennustamisessa?
Tekoäly käyttää valtavia määriä historiallista dataa ja tilastollista analyysiä tehdäkseen ennusteita, mutta se ei voi ottaa huomioon kaikkia inhimillisiä tekijöitä, kuten pelaajan sopeutumiskykyä, psyykkistä rakennetta tai mahdollisia vammoja. Siksi vaikka tekoälyn ennusteet saattavat olla tilastollisesti perusteltuja, ne eivät ole erehtymättömiä.
2. Mitkä ovat tärkeimmät haasteet tekoälyn integroimisessa NFL:n varaustilaisuuden prosessiin?
Yksi merkittävä haaste on datan saatavuus ja laatu. Tekoälyjärjestelmät vaativat ajantasaista ja kattavaa tietoa tehdäkseen tarkkoja ennusteita. Lisäksi tekoälytyökalujen integroiminen olemassa oleviin skouttaus- ja joukkueen hallintakäytäntöihin voi olla monimutkaista ja vaatia kaikkien sidosryhmien osallistumisen päätöksentekoprosessiin.
3. Onko jotain kiistakysymyksiä, joita liittyy tekoälyn käyttöön urheilun varaustilaisuuksissa?
On eettisiä harkintoja tekoälyn käytöstä, kuten huolia pelaajien henkilökohtaisen datan yksityisyydestä ja mahdollisia vinoumia tekoälyalgoritmeissa, jotka saattavat vaikuttaa pelaajien valintaan epäreilusti. Lisäksi perinteisissä ympyröissä on epäilyksiä siitä, että tekoäly voi nakertaa urheilun inhimillistä elementtiä.
Keskeiset haasteet:
– Datan Rajoitukset: Te…
The source of the article is from the blog newyorkpostgazette.com