A mesterséges intelligencia megtöri a hagyományt a labdarúgó csapatfelállás kiválasztásában
Amikor az év legjobb labdarúgó csapatfelállásának kiválasztási kihívásával nézünk szembe, a legtöbb szurkoló és szakértő nehezen ér egyet az eltérő vélemények és kritériumok miatt. Azonban a feladat még érdekesebbé válik, amikor egy mesterséges intelligencián alapuló vállalat vállalkozik rá.
Az Olocip, egy olyan AI céget alapított Esteban Granero, a volt Real Madrid játékosa, belépett a sportelemzés arénájába. Bejelentették az általuk választott legjobb játékosokat a Primeira Liga 2023/24-es szezonjára, végrehajtva egy gyémánt 4-4-2 felállást. Megközelítésük egy olyan algoritmust használ, amely több mint 65 különböző támadó, védekező és játékalkotó változót vizsgál, hogy kiválassza ajánlottjait.
Ricardo Velho a Farensetől, aki elképesztő szezoni teljesítményéért elismert, természetesen a kapus posztot foglalja el. A védelem frissítő volt, kiemelve a balhátvédként a FC Porto Wendelét és a jobbhátvédként a Rodrigo Gomest az Estorilt. A középhátvéd pozíciókat Zolotic a Casa Pia-tól és Gabriel Pereira a Gil Vicente-től töltötte be, mindketten túlszárnyalták a nagyobb klubok hagyományos választásait.
A középpályás gyémánt ragyog Braga Rodrigo Zalasarával az alapban, és a Benfica Rafa Silvával egy pontot alkotva. Meglepetések érkeztek, amikor Morten Hjulmand a Sportingból és a Benfica João Nevesi nem kerültek be az AI elemzése szerint.
A széleken a Benfica Di María és a Sporting Francisco Trincão biztosította a szélességet, támogatva egy lenyűgöző csatárpárost: a Sporting Gyokerest és az Arouca Rafa Mujicát, akik a szezont sorrendben 30 és 20 góllal zárták, hátrahagyva az 22 gólos Braga Banzával szemben az AI becsléseiben. Ez az AI által vezérelt kiválasztás hangsúlyozza a technológia növekvő befolyását és vitatott potenciálját a sportban.
A mesterséges intelligencia forradalom a labdarúgóelemzésben
A mesterséges intelligencia (AI) alkalmazása a legjobb labdarúgókat kiválasztani komoly elmozdulást jelent a hagyományos módszerektől, amelyek főként a szemlélést és a szakértői véleményeket támaszkodnak. Habár az Olocip által választott megközelítés innovatív, számos kulcsfontosságú kérdés merül fel az AI szélesebb felhasználásának vonatkozásában a labdarúgásban:
1. Pontosság – Mennyire pontosak az AI jóslatai különböző játékosok kiválasztásának hagyományos módszereihez képest?
2. Elfogultság – Képesek az AI algoritmusok eltüntetni a humán elfogultságot, vagy új formákat vezethetnek be?
3. Átláthatóság – A labdarúgó közösség tagjai számára teljesen átláthatóak és érthetőek az AI által használt kritériumok és algoritmusok?
4. Hatás a tehetségek felderítésére – Hogyan lehet az AI hatással a tehetségfelkutatók és ügynökök hagyományos szerepére a labdarúgásban?
Az AI-hez kapcsolódó kulcsfontosságú kihívások közé tartozik az, hogy biztosítsunk széleskörű és elfogulatlan adatokat az AI-be, a „black box” algoritmusok potenciálja, amelyek nem könnyen érthetőek, és az ellenállás a labdarúgó közösségben a hagyományos kiválasztási módszerek preferálás miatt.
A viták fakadhatnak abból, hogy az adatelemzés vagy a humán tapasztalat értékesebb-e a játékosértékelésben, és hogy az ilyen technológia csökkentheti-e az emberi edzők és szakértők szerepét.
Több előny van az AI használatában ezen a területen:
– Az AI képes sok adatot sokkal gyorsabban és potenciálisan pontosabban feldolgozni, mint az emberek.
– Elfedhetik az alulértékelt tehetségeket, eltávolítva az emberi előítéleteket.
– Az AI állandó elemzést kínálhat különböző játékosok és csapatok között.
Másrészről az AI hátrányai:
– Lehetséges a mennyiségi adatok túlzott megbízása, figyelmen kívül hagyva a minőségi tényezőket, mint például a játékos mentális hozzáállását.
– Nehézségek merülhetnek fel az algoritmusok hatékonyságának értékelése során teljes átláthatóság nélkül.
– Ellenszegülés a hagyományos emberek által értékelt emberek által az sportban.
Az AI bevonásának ezen témakörével kapcsolatos további információkért a következő erőforrások hasznosak lehetnek:
– Az AI általánosságban, az IBM dolgozott a sportelemzésen a Watson platformjukkal: IBM AI Sportelemzés
– Az Olocip, bár nem specifikusan kapcsolódik, keresésük segíthet több információt találni a vállalat nevéről és az AI elemzési termékekkel kapcsolatban.
Fontos megjegyezni, hogy az adott cikk nem hivatkozik kifejezetten semmilyen vitára vagy az AI szerepére a labdarúgásban szélesebb összefüggésekre, ami miatt fontos átgondolni a tágabb témakört és a kapcsolódó megbeszéléseket, amikor értékeljük a témát. Az AI alkalmazásainak és korlátainak megértése kulcsfontosságú lesz, mivel ez a technológia továbbra is behatol a sport különböző aspektusaiba.