გუშინ საფეხბურთო სამყაროს უდიდესი მოვლენა დაიწყო. გულშემატკივრები უკვე აკეთებენ პროგნოზებს, ვინ შეიძლება გახდეს 2018 წლის მსოფლიო საფეხბურთო ჩემპიონატის გამარჯვებული. ფანებს არც ტექნოლოგიები ჩამორჩა — 100 000 სიმულაციაზე დაყრდნობით, საკუთარი პროგნოზი ხელოვნურმა ინტელექტმაც გააკეთა.

წინა შეჯიბრებების სტატისტიკურ მონაცემთა ბაზისა და ხელოვნური ინტელექტის სამი სხვადასხვა მეთოდის გამოყენებით, მკვლევართა საერთაშორისო ჯგუფი მივიდა დასკვნამდე, რომ გამარჯვებული ესპანეთის ნაკრები გახდება.

ამ დროისთვის, ბუკმეიკერები გამარჯვებას გერმანიას უწინასწარმეტყველებენ, თუმცა ხელოვნურმა ინტელექტმა გააანალიზა ჯგუფების როგორც სიძლიერე, ისე მათი გზა ფინალისკენ. მიუხედავად იმისა, რომ ერთ თამაშში გერმანია ესპანეთს მოუგებს, მოდელები აჩვენებს, რომ გერმანიის ნაკრებს წინ გაცილებით ძლიერი ოპონენტები ელოდებიან.

„გამარჯვების შესაძლებლობათა ანალიზის შედეგად, ირკვევა, რომ ესპანეთი გერმანიასთან შედარებით ოდნავ უპირატესობას ფლობს, რაც იმით არის გამოწვეული, რომ გერმანიას მეთქევსმეტედფინალიდან გავარდნის შედარებით მაღალი შანსი აქვს“, — წერია კვლევაში.

მკვლევართა ჯგუფი შედგებოდა დორტმუნდის ტექნიკური უნივერსიტეტის, მიუნხენის ტექნიკური უნივერსიტეტისა და გენტის უნივერსიტეტის (ბელგია) აკადემიურ წრეთა წარმომადგენლებისგან.

სტატისტიკის მოსამზადებლად მათ სამი სხვადასხვა მეთოდი გამოიყენეს: პუასონის რეგრესია (მრავალი სხვადასხვა ვარიანტის ინტერპრეტირება და შეწონვა), რანჟირების მეთოდი (თითოეული გუნდის ამჟამინდელი სიძლიერის შეფასება) და ე. წ. random forest-ის მიდგომა.

მსოფლიო საფეხბურთო ჩემპიონატისთვის განსაკუთრებით შესაფერისია random forest-ის მეთოდი. მისი სტრუქტურირება შესაძლებელია საფეხბურთო შეჯიბრის მსგავსად, მაგრამ მთავარი საიდუმლო, რომელსაც ის იყენებს, მანქანური სწავლების მეთოდია. ამ გზით ის მრავალგზის არკვევს შემთხვევით შტოებს — სხვადასხვა სცენარებსა და მათ შედეგებს.

განმეორებითი სიმულაციებისა და შედარებების შედეგად, random forest-ის მეთოდი სტატისტიკოსებს უკეთეს მონაცემებს აძლევს საბოლოო გამარჯვებისთვის საჭირო ყველაზე მნიშვნელოვანი ფაქტორების შესახებ. მაგალითად, ვინ იქნებიან გერმანიის ან ესპანეთის ოპონენტები.

სხვა მათემატიკურ მოდელთაგან განსხვავებით, მწირი მონაცემების პირობებშიც კი, ეს მეთოდი უფრო ზუსტ ინფორმაციას იძლევა.

წინა ჩემპიონატების გადახედვისას, მკვლევრებმა დაადგინეს, რომელი ფაქტორები იყო მაშინ უფრო მეტად მნიშვნელოვანი (მაგალითად, ჩემპიონთა ლიგაში მონაწილე ფეხბურთელთა რაოდენობა) და რომელი შედარებით უმნიშვნელო (მაგალითად, მწვრთნელის ეროვნება).

ყველაზე ზუსტი წინასწარმეტყველი აღმოჩნდა რანჟირებისა და random forest-ის მეთოდების კომბინირებით მიღებული სტატისტიკა. ამ მოდელებმა გამოიყენა 2018 წლის მსოფლიო საფეხბურთო ჩემპიონატის 100 000 სიმულაცია.

გამარჯვების 17,8 პროცენტიანი შანსით, სიის სათავეში ესპანეთი მოექცა. მეორე ადგილზე გერმანიაა 17,1 პროცენტით, მესამეზე ბრაზილია 12,3 პროცენტით, შემდეგ მოდიან საფრანგეთი 11,2 პროცენტით და ბელგია 10,4 პროცენტით.

აღსანიშნავია, რომ საუდის არაბეთს გამარჯვების 0%-იანი შანსი აქვს.

შედეგებს ყველა არ ეთანხმება. საფინანსო კომპანია Goldman Sachs-ი საკუთარი ხელოვნური ინტელექტის პროგნოზირებს, რომ მსოფლიო ჩემპიონი ბრაზილია გახდება. random forest-ის მეთოდი ამ კომპანიის გათვლებშიც გამოიყენეს.

ფეხბურთს და ზოგადად სპორტს, ბუკმეიკერთა თუ ხელოვნური ინტელექტის პროგნოზების დარღვევის დიდი ისტორია აქვს. საკმაოდ რთულია მხედველობაში მიიღო ყველაფერი, რამაც შესაძლოა, გუნდის თამაშზე გავლენა მოახდინოს.

საბოლოოდ ყველაფერი 15 ივლისის საღამოს გაირკვევა. გავიგებთ, მართალი აღმოჩნდება თუ არა ხელოვნური ინტელექტის ასობით ათასი სიმულაცია.

კვლევის პირველადი ვერსიის ხილვა შესაძლებელია რეცენზირებამდელ სერვერზე arXiv.org.

მომზადებულია ScienceAlert-ის მიხედვით.