Wie ein englischer Fußballverein mit KI punktet
Wenn Sie den Film von 2011 gesehen haben Geldball, oder lesen Sie das brillante Buch von Michael Lewis, auf dem es basiert, Sie werden mit der Art und Weise vertraut sein, wie Daten und mehr Mit einer Prise cleverer Mathematik lässt sich aus scheinbar nicht vielversprechenden Dingen eine siegreiche Sportmannschaft formen Komponenten. Aber was wäre, wenn Sie noch einen Schritt weiter gehen und die Rechenleistung der künstlichen Intelligenz Watson von IBM nutzen würden? Wie sich herausstellt, ist die KI, die einmal menschliche Spieler schlagen GefahrEr ist ebenso gut darin, die Chancen einer unterlegenen Sportmannschaft zu verbessern.
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In einem jüngste Demonstration, begannen die Manager des siebtklassigen britischen Fußballteams Leatherhead Football Club mit IBM zusammenzuarbeiten, das Watson zusätzlich zum Scouting der Gegner für Analysen vor und nach dem Spiel einsetzte. Während Top-Teams engagierte Scouts haben, die beispielsweise das Filmmaterial der gegnerischen Spiele überprüfen und umfassende Berichte erstellen, ist dieser Luxus für sie nicht machbar wie Leatherhead – dessen Halbprofi-Spieler aus Lieferfahrern, Autoverkäufern und Verkäufern bestehen und nicht aus Vollzeit-Multimillionären Sportler. Das IBM-System machte dies erstmals möglich.
„Erstens wurde Watson eingesetzt, um aufkommende Gegner auszukundschaften“, sagte Joe Pavitt, IBMs „Meistererfinder“, gegenüber Digital Trends. „Watson wurde darin geschult, die Fußballterminologie zu verstehen, und er las dabei Twitter-Timelines Spiele und Berichte nach dem Spiel, um wichtige Spieler, Taktiken und andere interessante Punkte für eine bestimmte Person zu bewerten Team. Zweitens bedeutete Watsons Fähigkeit, natürliche Sprache zu verstehen, dass der Manager, das Trainerteam und die Spieler Watson Fragen zu ihren Leistungen stellen konnten. Watson würde Analysen und benutzerdefinierte Video-Playlists zur Überprüfung zurücksenden.“
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Pavitt betonte, dass Watson es nicht gewohnt sei, das Team oder die Spielformation auszuwählen. Allerdings wurden diese menschlichen Entscheidungen stärker datengesteuert und weniger vom Bauchgefühl abhängig gemacht. Es scheint sich auch ausgezahlt zu haben. Während dieser Saison, die am Dienstag, dem 30. April, endete, stieg das Team in der Liga um zwölf Plätze nach oben, eine Wende, die von den Fans verständlicherweise gut aufgenommen wurde.
„IBM kam nach fünf Spielen ins Spiel, als sie auf dem 20. Platz lagen“, sagte Pavitt. „Leatherhead hat dies auch mit einem der niedrigsten Budgets der Liga geschafft.“
Obwohl das Team aufgrund von Verletzungen und anderen nicht kontrollierbaren Ereignissen immer noch Probleme hatte, sind Beispiele wie Dies zeigt, welch wertvolle Rolle künstliche Intelligenz in allen Bereichen spielen muss – vor allem im Sport inbegriffen.
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