Come una squadra di calcio inglese segna punti con l'intelligenza artificiale
Se hai visto il film del 2011 Moneyball, o leggi il brillante libro di Michael Lewis su cui è basato, avrai familiarità con il modo in cui vengono gestiti i dati e altro ancora di un pizzico di matematica intelligente può essere utilizzato per creare una squadra sportiva vincente da apparentemente non promettente componenti. Ma cosa accadrebbe se si facesse un ulteriore passo avanti e si applicasse la potenza di calcolo dell’intelligenza artificiale Watson di IBM? A quanto pare, l'intelligenza artificiale, che una volta ha battuto i giocatori umani Pericolo, è ugualmente a suo agio nel migliorare le probabilità di una squadra sportiva perdente.
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In un recente manifestazione, i dirigenti della squadra di calcio britannica di settima divisione Leatherhead Football Club hanno iniziato a collaborare con IBM, che ha utilizzato Watson per fornire analisi pre e post partita, oltre allo scouting degli avversari. Anche se le squadre più importanti hanno osservatori dedicati a fare cose come rivedere i filmati delle partite avversarie e creare report completi, questo lusso non è fattibile per i giocatori. come Leatherhead, i cui giocatori semi-professionisti sono composti da fattorini, venditori di automobili e commessi invece che da multimilionari a tempo pieno atleti. Il sistema IBM ha reso questa opzione possibile per la prima volta.
“In primo luogo, Watson è stato utilizzato per individuare l’imminente opposizione”, ha dichiarato a Digital Trends Joe Pavitt, il “Master Inventor” di IBM. “Watson è stato addestrato per comprendere la terminologia calcistica e leggere le sequenze temporali di Twitter durante partite e resoconti post-partita per valutare giocatori chiave, tattiche e altri punti di interesse per un particolare squadra. In secondo luogo, la capacità di Watson di comprendere il linguaggio naturale ha fatto sì che l’allenatore, lo staff tecnico e i giocatori potessero porre domande a Watson sulle loro prestazioni. Watson restituirebbe analisi e playlist video personalizzate per la revisione."
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Pavitt ha sottolineato che Watson non era abituato a scegliere la squadra o a scegliere quali formazioni giocare. Ciò che ha fatto, tuttavia, è stato rendere queste decisioni umane più basate sui dati e meno dipendenti dall’istinto. Sembra che abbia anche dato i suoi frutti. Nel corso di questa stagione, che si è conclusa martedì 30 aprile, la squadra è risalita di 12 posizioni in campionato, una svolta che, comprensibilmente, è stata accolta bene dai tifosi.
"IBM è arrivata dopo cinque partite quando era al 20° posto", ha detto Pavitt. "I Leatherhead hanno raggiunto questo obiettivo anche con uno dei budget più bassi del campionato."
Sebbene la squadra soffrisse ancora di problemi a causa di infortuni e altri eventi non controllabili, esempi come questo dimostra quale ruolo prezioso deve svolgere l’intelligenza artificiale in ogni settore, soprattutto nello sport incluso.
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