Искусственный интеллект нарушает традиции в выборе футбольного состава
Когда перед фанатами и экспертами возникает задача выбора лучшего футбольного состава года, большинство сталкивается с трудностями в достижении консенсуса из-за различных мнений и критериев. Однако задача становится еще более интересной, когда эту проблему берется решить компания, специализирующаяся на искусственном интеллекте.
Olocip, компания по искусственному интеллекту, основанная бывшим игроком «Реал Мадрид» Эстебаном Гранеро, решила занять свое место в области спортивной аналитики. Они назвали свой первичный состав игроков для сезона Primeira Liga 2023/24 года, используя формацию алмаз 4-4-2. Их подход использует алгоритм, который анализирует более 65 различных атакующих, защитных и стратегических переменных, чтобы сделать свой выбор.
Рикардо Велью из «Фаренсе», восхваленный за его невероятные выступления в сезоне, естественным образом занял позицию вратаря. Защитный состав был освежающим, выделив левого защитника Вендела из «Порту» и правого защитника Родриго Гомеса из «Эшторил». Позиции центральных защитников были заняты Золотичем из «Каша Пиа» и Габриэлем Перейрой из «Жил Висенте», обоих опередивших некоторых ожидаемых традиционных выборов от крупных клубов.
Сердцевина алмаза сверкает с Родриго Заласаром из «Браги» в качестве якоря базы, а Рафа Сильва из «Бенфики» на позиции. Сюрпризы пришли, когда Мартен Хюлманд из «Спортинга» и Жоао Невеш из «Бенфики» не попали в сборную по анализу искусственного интеллекта.
На флангах «Бенфики» Ди Мария и Франциско Тринкау из «Спортинга» обеспечили ширину, поддерживая внушительное нападение: Гиокереса из «Спортинга» и Рафу Мухику из «Арука», которые завершили сезон, забив 30 и 20 голов соответственно, оставив 22-голевого бомбардира Банза из «Браги» позади по оценкам искусственного интеллекта. Этот выбор, основанный на искусственном интеллекте, подчеркивает увеличивающееся влияние и контроверзиальный потенциал технологий в спорте.
Искусственный интеллект революционизирует футбольную аналитику
Использование искусственного интеллекта (ИИ) для выбора лучших футбольных игроков представляет собой значительный сдвиг от традиционных методов, которые в большей степени полагаются на скаутинг и мнения экспертов. Хотя подход, выбранный Olocip, инновационен, возникают несколько ключевых вопросов, касающихся более широких последствий использования ИИ в футболе:
1. Точность — Насколько точны прогнозы ИИ по сравнению с традиционными методами выбора игроков?
2. Предвзятость — Могут ли алгоритмы ИИ устранить человеческую предвзятость или же они могут вносить новые формы предвзятости?
3. Прозрачность — Являются ли критерии и алгоритмы, используемые ИИ, полностью прозрачными и понятными для тех, кто составляет футбольное сообщество?
4. Влияние на подбор талантов — Как ИИ может повлиять на традиционную роль талант-скаутов и агентов в футболе?
Ключевые проблемы, связанные с ИИ в футболе, включают в себя обеспечение широких и объективных данных для питания ИИ, потенциал для «черных ящиков» алгоритмов, которые не могут быть легко поняты, и сопротивление в футбольном сообществе из-за предпочтения традиционных методов выбора.
Контроверзии могут возникнуть из-за дискуссии о том, что более ценно при оценке игроков: аналитика данных или опыт человека, а также может ли такая технология уменьшить роль человеческих тренеров и экспертов.
Существует несколько преимуществ использования ИИ в этом контексте:
— ИИ может обрабатывать огромные объемы данных быстрее и, возможно, более точно, чем люди.
— Он может выявлять недооцененные таланты, удаляя человеческие предположения.
— ИИ может предложить последовательный анализ по различным игрокам и командам.
С другой стороны, недостатки ИИ включают в себя:
— Возможность чрезмерной зависимости от количественных данных, игнорируя качественные факторы, такие как менталитет игрока.
— Трудность оценки эффективности алгоритмов без полной прозрачности.
— Сопротивление со стороны традиционалистов, ценящих человеческий суд в спорте.
Что касается ссылок на соответствующие основные области, для дальнейшего обсуждения этой темы внедрения ИИ в аналитику спорта могут оказаться полезны следующие ресурсы:
— По поводу ИИ в целом, IBM работает над спортивной аналитикой с их платформой Watson: IBM AI Sports Analytics
— Хотя Olocip не прямо связан с этим, про них можно найти информацию, воспользовавшись поиском по их названию компании для получения дополнительной информации об их продуктах в области аналитики ИИ.
Важно отметить, что в статье нет конкретных ссылок на какие-либо контроверзии или более широкий контекст роли ИИ в футболе, поэтому необходимо учитывать широкую тематику и связанные обсуждения при оценке темы. Понимание как применения, так и ограничений ИИ в футболе будет критично, поскольку эта технология продолжает проникать в различные аспекты спорта.