幸好人工智能沒法預測比分
人工智能，無疑是當下的熱門領域。在國內，將人工智能視為發展戰略核心的企業也不在少數。以百度為例，從百度無人車“阿波龍”正式量產，百度自主研發的全功能雲端AI芯片“崑崙”亮相，到百度大腦、智能語音操作系統DuerOS和阿波羅平臺的3.0版本發佈，以及智能小程序的上線，都表現出人工智能強勁的發展趨勢。
而在體育界，人工智能同樣大行其道。以此次世界盃為例，國內媒體在發佈各自的世界盃報道與傳播戰略時，都會將人工智能作為一大亮點。理由並不難理解，畢竟這代表著一種黑科技，一種潮流，一種創新與突破。
值得一提的是，在人工智能與世界盃的結合方面，比分預測是最主流的一項。本屆世界盃期間，無論是金融企業、博彩公司還是媒體平臺，都利用自己的人工智能技術加入到了當年章魚保羅的隊列中，但與動物們依賴直覺不同，這些企業更希望依靠數據分析來預測未來。
作為全球歷史最悠久，規模最龐大的投資銀行之一，高盛集團表示本屆世界盃，他們使用了最先進的統計方法仔細捕捉比賽的隨機性，並在此過程中結合了大量信息與數據。
據瞭解，該人工智能運行了20萬個模型來預測每場比賽的比分，在世界盃前，他們利用數據挖掘、機器學習和計量經濟學對比賽結果進行了百萬次模擬，從而預測出每輪比賽中的勝利者。
最終，高盛得出了這樣的結論：法國、葡萄牙、德國和巴西將進入半決賽。德國與巴西分別擊敗葡萄牙與法國挺進決賽。在決賽中，巴西隊將以1.70-1.41的比分擊敗衛冕冠軍德國隊，最終捧起大力神杯。
當然，最後的結果並不如高盛預測的那般。雖然法國與巴西還留在1/4的舞臺上，但葡萄牙與德國卻早已雙雙出局，其中德國更是小組賽沒出線就慘遭淘汰。
除了高盛外，德國商業銀行稱經過數據建模工具上萬次的隨機模擬，德國隊是本屆世界盃的奪冠大熱門，丹麥銀行分析了“成千上萬的數據模擬同時考慮經濟學變量”，稱德國會成為決賽球隊的一支。而瑞銀集團則在使用了“用以幫助客戶挑選股票的計量經濟學工具”後得到了“高度精準的模型”，認為德國隊將再次捧起大力神杯。
與高盛一樣，這些金融機構利用一系列數據模型模擬出來的比賽結果與實際進展並不一致。AI真的懂球嗎？或許我們該打上一個大大的問號。
值得一提的是，據介紹，微軟的人工智能和數據科學專家Sorin Peste通過結合泊松迴歸、排序算法以及隨機森林等常用模型進行預測。他採用隨機森林模型，在預測過程中建立很多決策樹以獨立預測世界盃每場比賽的結果。在讓每一棵決策樹獨立生長後，最終將它們的判斷進行整合，從而實現比分的預測。
然而需要指出的是，這些預測模型實際上都面臨著一個本質性的困難——那就是缺乏真正有效的數據支撐，同時球賽的影響因素充滿著不確定性，要想提前準確預測實在是困難重重。
眾所周知，各國國家隊之間的交手並不頻繁，因此同職業聯賽相比，國家隊賽事往往無法從遙遠的記憶中為近期比賽提供足夠多的經驗支持。以俄羅斯世界盃揭幕戰東道主5比0擊敗沙特阿拉伯的比賽為例，兩隊上一次交手已經過去了整整25年之久。此外，根據俄羅斯在此前熱身賽上的種種表現與陣容配置，人們很難想象他們可以取得這樣的大勝，甚至淘汰西班牙這樣的豪強。
此外，就像我們常常強調的那樣，競技體育的魅力就在於它的不確定性，這也造就了一個個傳奇故事。冰島逼平阿根廷，韓國爆冷擊敗德國，俄羅斯點球大戰淘汰西班牙……從數據上來看，這些小概率事件恰恰構成了競技體育與世界盃的魅力所在。
無論是選手的身體狀態，精神品質，球隊士氣還是教練的排兵佈陣，球員的臨場發揮，亦或是裁判的爭議吹罰，甚至家庭突發事件，能夠影響勝負的要素實在太多。正是綠茵場內外種種紛繁複雜的要素造就了那句名言，“足球是圓的”。
另一方面，數據本身也具有一定的欺騙性，畢竟在統計時，一腳世界波進球和對方的烏龍球都會成為比分牌上的數字“1”，但這個數字卻無法完全真實反映場上的情況。
例如，上一屆世界盃德國送給了巴西一個恥辱的比分——7-1。如果拋開比分，從其他各項數據來看，這並不是一場一邊倒的比賽——巴西射門18次，射正13次；德國射門14次，射正12次。從控球率來看，巴西也要超過德國4個百分點。
然而就像有媒體報道中所說的那樣，“只能說這是一場驚人的比賽，而數據有時候是騙人的……下半場開始時德國隊已經‘收手’，而巴西依然在‘頑強抵抗’，一定程度上造成了這樣的數據對比。”
結合以上種種，無論是博彩公司還是什麼媒體平臺，至少從目前來看，要通過人工智能進行數據整合分析併成功預測球賽比分，仍不太現實。
不過，也幸好人工智能無法預測比賽，要不然這個世界的無趣或許會再添一分。
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