Изкуственият интелект нарушава традицията в селекцията на футболните състави
Когато се изправят пред предизвикателството да изберат най-добрия футболен състав на годината, повечето фенове и експерти могат да намерят трудно да достигнат консенсус поради различни мнения и критерии. Въпреки това, задачата става още по-интересна, когато компания, коренясала в изкуствения интелект, поеме предизвикателството.
Olocip, компания за изкуствен интелект, основана от бившия играч на Реал Мадрид Естебан Гранеро, се е впуснала в полето на спортната аналитика. Те обявиха своята основна селекция от играчите за сезон 2023/24 на Премиейра Лига, като използват формация с диамант 4-4-2. Техния подход използва алгоритъм, който преглежда над 65 различни атакуващи, защитни и игрови променливи, за да направи своите избори.
Рикардо Велю на Фаренсе, хвален за невероятните си сезонни представяния, естествено заема позицията на вратар. Защитният състав бе освежаващ, като подчерта лявото крило Уендел от ФК Порто и десното крило Родриго Гомес от Есторил. Позициите на централния защитник бяха оформени от Золотич на Каса Пия и Габриел Перейра от Гил Висенте, които превъзхождат някои от очакваните традиционни избори от големи клубове.
Диамантът на полузащитата свети с Родриго Залазар от Брага, стоящ на базата, и Рафа Силва от Бенфика на една точка. Изненади дойдоха с Нюлманд от Спортинг и Жоао Невес от Бенфика, които не бяха включени според анализа на изкуствения интелект.
На крилата, Ди Мария от Бенфика и Франсиско Тринкао от Спортинг осигуряваха ширината, подпомагайки впечатляващото нападение на дуото: Гьокерес от Спортинг и Рафа Мухика от Арука, които завършиха сезона съответно с 30 и 20 гола, като оставиха 22-голия стрелец Банза от Брага на заден план според оценките на ИИ. Тази избор на ИИ подчертава нарастващото влияние и контроверсиалния потенциал на технологията в спорта.
Революцията на ИИ в футболната аналитика
Използването на изкуствен интелект (ИИ) за избор на водещи футболни играчи представлява значителен преход от традиционните методи, които в основата си разчитат предимно на скъутинг и експертни мнения. Въпреки че подходът, приет от Olocip, е иновативен, възникват няколко ключови въпроса относно по-широките последствия на изкуствения интелект във футбола:
1. Точност – Колко точни са прогнозите на ИИ спрямо традиционните методи за избор на играчи?
2. Предразсъдъци – Могат ли алгоритмите на ИИ да елиминират човешките предразсъдъци или може би да въведат нови форми на предразсъдъчност?
3. Прозрачност – Дали критериите и алгоритмите, използвани от ИИ, са напълно прозрачни и разбираеми за тези във футболната общност?
4. Влияние върху търсенето на таланти – Как може ИИ да повлияе на традиционната роля на скаути и агенти във футбола?
Основните предизвикателства, свързани с ИИ във футбола, включват осигуряването на широки и безпристрастни данни, възможността за „черни кутии“ алгоритми, които не са лесни за разбиране, и съпротивата във футболната общност поради предпочитанието за традиционни методи за избор.
Контроверзии може да възникнат от дебата за това, дали анализът на данни или човешкият опит са по-ценни в оценката на играчи, и дали тази технология може да намали ролята на човешките треньори и експерти.
Има няколко предимства при използването на ИИ в този контекст:
– ИИ може да обработи огромни количества данни по-бързо и вероятно по-точно от хората.
– Той може да открие недооценени таланти, като премахне човешките предубеждения.
– ИИ може да предложи консистентен анализ за различни играчи и отбори.
От друга страна, недостатъците на ИИ включват:
– Възможността за прекомерна зависимост от количествени данни, игнорирайки качествени фактори като менталитет на играча.
– Трудност в оценката на ефективността на алгоритмите без пълна прозрачност.
– Съпротива от традиционалисти, които ценят човешкото съдействие в спорта.
Относно връзки към съществуващи основни домейни, за допълнителни сведения относно темата за интегриране на ИИ в спортната аналитика, следните източници могат да са полезни:
– За ИИ в общи линии, IBM работи върху спортна анализ със своята платформа Watson: IBM AI Sports Analytics
– Olocip, въпреки че не е специфично свързана, може да бъде намерена, като търсите името на компанията за повече информация за техните продукти за анализ с ИИ.
Важно е да се отбележи, че статията във въпроса не споменава специфични контроверзии или по-широкия контекст на ролята на ИИ във футбола, което прави необходимо да се вземе предвид по-широкият предмет и свързаните дискусии при оценката на темата. Разбирането както на приложенията, така и на ограниченията на ИИ във футбола ще бъде от съществено значение, тъй като тази технология продължава да прониква в различни аспекти на спорта.