Η Τεχνητή Νοημοσύνη Ανατρέπει την Παράδοση στην Επιλογή Ενδεκάδας στο Ποδόσφαιρο
Όταν αντιμετωπίζουν την πρόκληση της επιλογής της καλύτερης ενδεκάδας της χρονιάς στο ποδόσφαιρο, οι περισσότεροι οπαδοί και ειδικοί μπορεί να βρουν δύσκολο να επιτύχουν συμφωνία λόγω διαφορετικών απόψεων και κριτηρίων. Ωστόσο, η εργοστασιακή τεχνητή νοημοσύνη αναλαμβάνει έναν ακόμα πιο ενδιαφέροντα ρόλο όταν επιχειρεί να το αντιμετωπίσει.
Η Olocip, μια εταιρεία ΤΝ που ιδρύθηκε από τον πρώην ποδοσφαιριστή της Ρεάλ Μαδρίτης, Εστέμπαν Γκρανέρο, έχει εισέλθει στον τομέα της ανάλυσης αθλητικών δεδομένων. Ανακοίνωσαν την πρώτη τους επιλογή παικτών για το πρωτάθλημα της Primeira Liga στη σεζόν 2023/24, χρησιμοποιώντας σχημασμό diamond 4-4-2. Η προσέγγισή τους χρησιμοποιεί έναν αλγόριθμο που εξετάζει πάνω από 65 διαφορετικές επιθετικές, αμυντικές και δημιουργικές μεταβλητές για τις επιλογές του.
Ο Ρικάρντο Βέλο του Farense, ο οποίος επικρίθηκε για τις απίστευτες επιδόσεις του στη σεζόν, πήρε φυσικά τη θέση του τερματοφύλακα. Η αμυντική γραμμή ήταν ανανεωτική, επισημαίνοντας τον αριστερό μπακ Ουέντελ της ΦΚ Πόρτο και τον δεξιό μπακ Ροντρίγκο Γκόμες του Εστορίλ. Οι θέσεις των κεντρικών αμυντικών καλύφθηκαν από τους Ζολότιτς του Κάσα Πία και τον Γκαμπριέλ Περέιρα του Γκιλ Βισέντε, ξεπερνώντας ορισμένες από τις αναμενόμενες παραδοσιακές επιλογές από μεγάλα συλλόγους.
Το μέσο διαμάντι λάμπει με τον Ροντρίγκο Ζαλάσαρ του Μπράγκα να αγκαλιάζει τη βάση και τον Ράφα Σίλβα της Μπενφίκα να παίρνει μια θέση. Οι έκπληξεις ήρθαν αφού ο Μόρτεν Χούλμαντ της Σπόρτινγκ και ο Ζοάο Νέβες της Μπενφίκα δεν έκαναν την κούτα σύμφωνα με την ανάλυση της ΤΝ.
Γεμίζοντας τις άκρες, ο Δι Μαρία της Μπενφίκα και ο Φρανσίσκο Τρινκάο της Σπόρτινγκ παρείχαν το πλάτος, υποστηρίζοντας ένα εντυπωσιακό ντουέτο επιθετικών: ο Γιοκέρες της Σπόρτινγκ και ο Ράφα Μουχίκα της Αρούκας, οι οποίοι ολοκλήρωσαν τη σεζόν με 30 και 20 γκολ αντίστοιχα, αφήνοντας τον σκόρερ των 22 γκολ Μπάνζα της Μπράγκα σε υποτιθέμενες εκτιμήσεις της ΤΝ. Η επιλογή αυτή, η οποία βασίζεται στην τεχνητή νοημοσύνη, υπογραμμίζει την αυξανόμενη επιρροή και τον περίπλοκο δυναμικό της τεχνολογίας στον αθλητισμό.
Η Επανάσταση της Τεχνητής Νοημοσύνης στην Ανάλυση του Ποδοσφαιρικού Αθλητισμού
Η χρήση της τεχνητής νοημοσύνης (ΤΝ) για την επιλογή των καλύτερων ποδοσφαιριστών αντιπροσωπεύει μια σημαντική μετατόπιση από τις παραδοσιακές μεθόδους που βασίζονται κυρίως στην ανίχνευση ταλέντων και τις γνώμες ειδικών. Ενώ η προσέγγιση που υιοθετεί η Olocip είναι καινοτόμα, προκύπτουν αρκετά βασικά ερωτήματα σχετικά με τις ευρύτερες επιπτώσεις της ΤΝ στο ποδόσφαιρο:
1. Ακρίβεια – Πόσο ακριβείς είναι οι προβλέψεις της τεχνητής νοημοσύνης σε σύγκριση με τις παραδοσιακές μεθόδους επιλογής παικτών;
2. Προκατάληψη – Μήπως οι αλγόριθμοι της ΤΝ μπορούν να εξαλείψουν την ανθρώπινη προκατάληψη ή να εισάγουν νέες μορφές προκατάληψης;
3. Διαφάνεια – Είναι τα κριτήρια και οι αλγόριθμοι που χρησιμοποιούνται από την τεχνητή νοημοσύνη πλήρως διαφανή και κατανοητά από την ποδοσφαιρική κοινότητα;
4. Επίδραση στην Εντοπισμό Ταλέντων – Πώς ενδέχεται η τεχνητή νοημοσύνη να επηρεάσει τον παραδοσιακό ρόλο των ανθρώπων που αναζητούν ταλέντα και των πρακτόρων στο ποδόσφαιρο;
Βασικές προκλήσεις που σχετίζονται με την τεχνητή νοημοσύνη στο ποδόσφαιρο περιλαμβάνουν τη διασφάλιση ότι τα δεδομένα που τροφοδοτούνται στην τεχνητή νοημοσύνη είναι ευρεία και ανεμπορίστικα, το δυνητικό για “μαύρο κουτί” αλγόριθμους που δεν είναι εύκολα κατανοητοί και η αντίσταση μέσα στην ποδοσφαιρική κοινότητα λόγω της προτίμησης για τις παραδοσιακές μεθόδους επιλογής.
Οι αντιθέσεις μπορεί να πηγάζουν από τη συζήτηση εάν τα δεδομένα ανάλυσης ή η ανθρώπινη εμπειρία είναι πιο αξιόπιστα στην αξιολόγηση των παικτών, καθώς και αν η τεχνολογία αυτή θα μπορούσε να μειώσει τον ρόλο των ανθρώπινων προπονητών και ειδικών.
Υπάρχουν αρκετά πλεονεκτήματα στη χρήση της τεχνητής νοημοσύνης σε αυτό το πλαίσιο:
– Η ΤΝ μπορεί να επεξεργάζεται τεράστια ποσότητα δεδομένων πιο γρήγορα και πιθανόν πιο ακριβώς από τους ανθρώπους.
– Μπορεί να αναδείξει εκτιμημένο ταλέντο αφαιρώντας τις ανθρώπινες προκαταλήψεις.
– Η ΤΝ μπορεί να προσφέρει συνεπή ανάλυση σε διαφορετικούς παίκτες και ομάδες.
Από την άλλη, τα μειονεκτήματα της τεχνητής νοημοσύνης περιλαμβάνουν:
– Το ενδεχόμενο υπερεξάρτησης από ποσοτικά δεδομένα, παραβλέποντας ποιοτικούς παράγοντες όπως η νοοτροπία των παικτών.
– Η δυσκολία στην αξιολόγηση της αποτελεσματικότητας των αλγορίθμων χωρίς πλήρη διαφάνεια.
– Η αντίσταση από τους παραδοσιακούς που εκτιμούν την ανθρώπινη κρίση στον αθλητισμό.
Όσον αφορά τις συνδέσεις στο σ