تنبأ الذكاء الاصطناعي هذا العام ببطل كأس أوروبا، وتعرض الجميع للصفعة على الوجه

انتهت أخيرا بطولة كأس أوروبا التي استمرت لمدة شهر.

في الصباح الباكر من يوم 12 يوليو (الاثنين) بتوقيت بكين، واجهت إيطاليا إنجلترا في نهائي كأس أوروبا هذه. وتعادل الفريقان 1-1 في 120 دقيقة، وتغلبت إيطاليا على إنجلترا 3-2 بركلات الترجيح لتحرز لقب كأس أوروبا.

آخر مرة فازت فيها إيطاليا بكأس أوروبا كانت في عام 1968، وحصلت على المركز الثاني في عامي 2000 و2012. هذا العام، فازت بالبطولة مرة أخرى بعد 53 عامًا. وهذا ما جعل بطولة كأس أوروبا، التي تأجلت لمدة عام، موضوعا ساخنا حول العالم في الأيام الأخيرة.

قبل بضعة أشهر فقط من بدء المسابقة، أعلنت العديد من مؤسسات البحث عن توقعاتها بشأن المسابقة. قامت كل الذكاء الاصطناعي بدمج البيانات ونتائج المباريات وأداء اللاعبين لكل فريق في السنوات الأخيرة للتنبؤ بالمرشحين للفوز بكأس أوروبا ونتائج المباريات الفردية.

يبدو الآن أن معظم توقعات الذكاء الاصطناعي قد ثبت أنها خاطئة.

المحلل: فرنسا لديها أفضل فرصة للفوز بالبطولة

أجرى موقع البيانات The Analyst تنبؤًا بالذكاء الاصطناعي حول فرص كل فريق في الفوز بكأس أوروبا.تظهر نتائج التنبؤ بالذكاء الاصطناعي أن فرنسا لديها أعلى احتمال للفوز، بمعدل فوز يبلغ 20.5 %ولكن في النهاية خرج المنتخب الفرنسي من الدور ربع النهائي.

عند مقارنة نتائج التنبؤ الخاصة بالذكاء الاصطناعي للمحلل مع النتائج النهائية، يبدو أن هناك بالفعل فرقًا كبيرًا. كانت إيطاليا، التي فازت بالبطولة بالفعل، تعتبر المرشحة السادسة للفوز، في حين احتلت إنجلترا، وصيفة البطل، المركز التاسع في قائمة التوقعات.

جولدمان ساكس: نعتقد أن البطل هو بلجيكا!

توقعات جولدمان ساكس أكثر نضجا واستقرارا. وبعد انتهاء مرحلة المجموعات وتشكيل الفرق الأربعة الأولى، اختارت جولدمان ساكس تعديل النموذج ومراجعته بناء على النتائج النهائية.

استخدمت شركة جولدمان ساكس لأول مرة مجموعة كبيرة من البيانات تضم أكثر من 6000 مباراة كرة قدم دولية منذ عام 1980 لنمذجة عدد الأهداف التي سجلها كل فريق (باستثناء المباريات الودية)، وقامت بقياس هذه البيانات في أربعة أبعاد لتقييم فرص الفريق في الفوز:

1. قوة الفريق: تصنيف ELO لكرة القدم العالمية

2. الزخم الأخير: عدد الأهداف المسجلة والمستقبلة في المباريات الأخيرة

3. ميزة اللعب على أرضنا: 0.4 هدفًا إضافيًا مسجلاً على أرضنا

4. تأثير اللعبة الكبيرة: الأداء في الألعاب الكبيرة أفضل من الألعاب الأخرى

وبناءً على البيانات والأبعاد المذكورة أعلاه، يعتقد باحثو جولدمان ساكس أنفي نهاية المطاف، ستفوز بلجيكا بالبطولة، والفرق الأربعة الأولى هي: إسبانيا، وبلجيكا، وإيطاليا، والبرتغال.

وأمام النتائج الواقعية النهائية، قال الباحثون مازحين: على الرغم من أننا أخذنا بعين الاعتبار بعناية عشوائية اللعبة، فقد توقعنا أيضًا أن تكون النتائج غير مؤكدة إلى حد كبير. لقد اتضح أنه حتى مع وجود تقنيات إحصائية متطورة، تظل كرة القدم لعبة غير قابلة للتنبؤ.

لماذا من الصعب التنبؤ بنتائج مباريات كرة القدم؟

في بطولة كأس أوروبا لهذا العام، يبدو أن معظم توقعات الذكاء الاصطناعي للنتائج قد فشلت.

وفي بطولة كأس أوروبا هذه، خرجت هولندا وفرنسا بشكل غير متوقع في وقت مبكر، وتأهلت بشكل غير متوقع فرق الحصان الأسود مثل جمهورية التشيك وإنجلترا، وهو ما جذب المزيد من الاهتمام والمناقشات الحادة.

بالإضافة إلى The Analyst وGoldman Sachs، شاركت العديد من المؤسسات في التنبؤ بنتائج الأحداث الرياضية في السنوات الأخيرة، وعادةً ما كانت تجمع بين الإحصاءات التقليدية وأساليب التعلم الآلي.

عادةً ما يكون هذا النوع من التنبؤ بالأحداث من خلال الذكاء الاصطناعي،وسوف يقوم بجمع عشرات المليارات من نقاط البيانات من عشرات الآلاف من المباريات التي خاضها أكثر من ألف فريق حول العالم في السنوات الأخيرة، وسيعمل على هيكلة جميع العوامل التي قد تؤثر على اللعبة (مثل إصابات اللاعبين، والانتقالات، والظروف الجوية، وما إلى ذلك).

إعادة التركيبإعاقة المراهنات والاحتمالات، استخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي مثل التعلم الآلي والتعلم العميق لبناء النماذج، والحصول على نتائج التنبؤ بالمطابقة من خلال التحليل والمطابقة.

يعتمد الذكاء الاصطناعي حاليًا على البيانات القابلة للقياس للمراقبة. ولكن إذا لم تكن البيانات صحيحة، فإن النتائج ستكون غير دقيقة حتما.بالإضافة إلى ذلك، لا يمكن للنموذج أن يتضمن عوامل يصعب تحديدها كميًا، مثل الوضع المباشر للفريق، ومشاعر اللاعبين، ومشاعر المشجعين في مكان الحادث، وما إلى ذلك. 

وقال ديبس بالم، مدير شركة تحليلات البيانات ميركل:تعتبر التوقعات في مباريات كرة القدم أكثر تعقيدًا بطبيعتها من التوقعات في الألعاب الأخرى.وبسبب طبيعة مباريات كرة القدم، فإن عدد المباريات أقل بكثير من عدد المباريات في الرياضات الأخرى مثل كرة السلة والبيسبول، كما أن البيانات المتاحة أقل أيضًا. على سبيل المثال، يتعين على لاعبي البيسبول لعب 162 مباراة في الموسم، في حين أن دوري كرة القدم الأمريكية لديه 38 مباراة فقط في الموسم. وإذا أضفنا إلى ذلك مسابقات أخرى مثل مباريات الكأس، فإن الفرق الكبرى لا يمكنها أن تلعب أكثر من 50 مباراة في الموسم. ولذلك فإن صعوبة التنبؤ بنتائج مباريات كرة القدم أعلى بكثير من صعوبة التنبؤ بنتائج الأحداث الرياضية الأخرى.

إن الإثارة الناجمة عن عدم القدرة على تحديد الفائز حتى اللحظة الأخيرة وعدم اليقين في اللعبة هي أحد الأسباب التي تجعل كرة القدم هي الرياضة الأكثر شعبية وتسلية في العالم، وأيضًا أعظم سحر في الأحداث الرياضية.