听众问答：38 答人工智能预测世界杯的技术原理

音乐名称：听众问答：38 答人工智能预测世界杯的技术原理
音乐歌手：科学大求真
音乐分类：经典老歌
所属专辑：科学有故事
发布时间：2017-06-20
音乐歌词：

本字幕由腾讯音乐天琴实验室独家AI字幕技术生成
听众问答
好这段时间呢
又是四年一度的火热世界杯了
那就有很多听众啊
来问我是不是球迷看不看球
怎样才能科学地购买足球彩票
还有人听说今年是人工智能预测世界杯的元年
问我怎么看
还有很多围绕世界杯的问题
那我今天呢就来蹭一个热点
简单的聊一下世界杯吧
我听说呢
有很多人为了看球把工作都辞掉了
等世界杯结束以后啊
再去找工作
我觉得这种啊
才叫真球迷
不知道我的听众当中啊
有没有这样的真球迷
那我呢
可能连伪球迷都算不上
我只会在淘汰赛开始后呢
看完整的比赛
但如果遇到后半夜才开始的话我也基本上是熬不住的睡觉优先
所以呢
对于足球啊
我肯定算是一个外行
因此呢
本期节目的重点呢
是与足球本身无关的
我只是借着足球的这个话题来跟大家简单介绍一下人工智能预测世界杯的技术原理到底是什么
但是为了能够在举例子的过程中啊
不至于显得完全不懂足球
我呢
找到了我的一位很内行的老听众比尔先生
哈喽
大家好
我是科学有故事的听众
比尔阿汪老师的节目
我是从仰望星空开始听的
我非常喜欢这个专辑
然后他的付费专辑
每一期我都有买hello
我先介绍一下我自己啊
我是2014 年入行做足球分析节目的现在是腾讯签约的一当足球数据分析节目的一个栏目组啊
我也曾经制作过20 0多期的足球分析数据分析的一些视频在过去的比赛分析里面201 6年的欧洲杯
还有20 18 年的欧冠杯
这两个大赛
我仅仅是失误了4 .5 场
现在呢
我是主攻真实球场数据
这个方面去做比赛分析的我也是秉持着科学的精神去做我的节目
如果大家有兴趣的话
可以关注一下我的公众号比尔足球比尔是比尔盖茨的比尔好这个先谢谢比尔有了他在我边上随时解答我的一些问题呢
我心里就有底多了
不至于闹出一些笑话
2018 年的5 月17 日
全世界著名的投资银行
瑞银利用大数据和人工智能技术发布了一份预测报告结论是
德国夺冠的概率是24%
其次呢是巴西1 9.8 %西班牙1 6.1 %英格兰8 .5 %那至于这个预测的准确性到底如何啊
我们再过几天就知道了
其实呢预测比赛胜负的软件历史呢
是非常悠久的
可以说从计算机诞生开始博彩公司就会利用计算机编写预测软件辅助分析
但为什么现在啊
却要说是人工智能预测
好像是新诞生了一个什么了不起的新鲜事物
那很多人呢
可能认为啊
这只不过是宣传的一个噱头而已
并没有什么本质上的区别
没有那么简单
这确实啊
是一个新事物人工智能预测和过去的电脑预测确实啊
有一些根本性的区别
过去我们编写一个足球预测软件
我们需要请像比尔这样的分析师来仔细分析影响比赛胜负的因素有哪些
这些因素对胜负的影响的权重又是些什么
例如阿比尔告诉我影响一场比赛的数据有很多类型按照重要程度区分档次的话
我会分为四档档次越高的数据对比赛的影响就越大
先说S 级S 级里面有商品有阵容的完整性
中场核心的实力中场核心的状态最后一个是配合中场球员的人员的多少
这里面我老是提到中场核心是为什么呢
就是因为中场核心会是中中场或者前腰或者后腰
他们在每一个队伍呢
都是攻击或者防守的起点
要是这个起点出了差错
后面就会影响流畅性
如果中长本身出现问题了
那后面的一环扣一环的战术逻辑就不攻自破
就不能执行下去了
至于a 级影响可能就小一点
球队的风格教练的经验球队得分方案的多少球队防守球员的默契如何等等就属于a 类
Be 类的话
球员的休整时间球员的锻炼机会
球员的大赛经验
年龄
个性等等都会影响这个比赛
但就不是非常重要
到了C 级很多人一直在说的啊
气候纬度时差这东西还有球员的这个精神面貌
你看啊
这些知识过去的电脑呢
是不可能拥有的
因为电脑哪里懂足球呢
他只能依赖于人编写的一个数学模型
由人来创建一套计算胜负的算法
说白了在传统的预测软件中计算机只是起到了一个计算器的作用
如果你精通Excel 的制作
再加上一个比尔的话
你们俩就能完成一个还不错的预测世界杯胜负的电子表格
但是到了人工智能时代
一个精通人工智能程序编写的程序猿
他就可以不再需要一个像比尔这样的懂足球的分析师就能做预测软件了
他怎么做呢
靠的就是机器学习
今天我们所谓的人工智能它的本质呢
其实就是机器学习
好假设我现在呢
就是这个程序猿
那我根本就不需要知道刚才比尔讲的那些因素啊
到底哪些重要哪些不重要
我只需要随便猜测
有可能影响比赛结果的因素到底有哪些就可以了
哪怕初听上去似乎啊是八竿子打不着的因素
我也可以列进去
比如说球员有没有孩子下一步呢
我就是收集过去几十年中
所有参与世界杯比赛的球队的各种数据
只要是含有我怀疑与比赛胜负有关的数据就可以越多越好
那再下一步呢
我就利用一种叫做深度学习的计算机算法
让计算机自己去分析这些因素与比赛胜负的关系
你可能一下子没有理解这是怎么做到的
我给你举一个最简单的例子啊
比如说计算机统计了过去世界杯所有比赛的数据发现球员平均年龄越接近3 0岁胜率就越高
注意啊
我这是打个比方啊
不是说真的是这样子的啊
那么当我要预测一场比赛的胜负的时候
那我就统计一下比赛双方球员的平均年龄然后啊
我就预测更接近3 0岁的那个队伍获胜
虽然我完全不知道这是为什么
但是过去的统计数据的结果啊
他就是这样的那至于到底是什么原因我或者说计算机根本就不需要去管也不需要去知道现在呢
这样的深度学习算法都是现成的最流行的机器学习的编程语言啊
是python
你可以很容易在网上下载别人已经封装好的程序库
那这些程序库啊
就像是一个黑盒
你只需要使用几条简单的程序语句给这个黑和输入数据指定一些参数
那这个黑河呢
就能输出他从这些数据中分析出来的
你指定的那些关键词的相关律
而且啊你还可以不断的让机器自我学习迭代
比如你创建好了
世界杯预测1 .0 的程序
当世界杯开始以后啊
你就让他根据自己的预测不断的与实际比赛结果比较
如果预测准确呢
就好像是下围棋获得了胜利预测不准确啊
就是失败机器就可以根据胜负的情况
不断的重新调整自己的算法
现在阿法狗的升级版就是通过自己和自己下围棋来不断的调整自己的算法
他的道理呢
是相通的过去啊
我们总觉得没有会下棋的人参与怎么能编写下棋软件呢
没有精通中英文的人参与怎么能写出翻译软件呢
那么在大数据和机器学习时代真的就不需要了计算机只关心统计结果不关心他们的因果关系
从这个例子中啊
我们可以得出这样两个结论
第一人工智能依赖已知的数据工作你喂给它的数据越多
它就可以预测的越准确
反之啊他如果吃不到数据
它就无法工作
第二人工智能本质上只是一种数学统计模型的具体应用本质上呢
还是一个计算器
只是计算公式超级复杂运算速度超快而已
计算机并没有思考他并不真正的懂足球
他甚至啊
完全不知道他是在预测足球赛
他唯一知道的只是在不断的调整一些关键词与另一些关键词之间的统计相关性
因此呢
对于预测世界杯来说真正困难的是找到足够多的有效的数据为给你的程序吃你喂给机器学习程序的数据越多越真实
他从中总结出来的规律也就越准确
或许讲到这里呢
你就能理解了
为什么现在我们总是听到有人在说数据比技术值钱
关于这一点呢
我们也可以听一下比尔是怎么说的
所有的人工智能现在为止都只能是有数据的基础上去做的
而且通俗点来讲
这个数据的来源非常重要
要经过筛选
而且现在网络上关于足球的数据
可以说是漫天盖地
大家对于数据这个东西其实有误解的
并不是说数字才是数据
现在的数据很复杂
有数字有图像
对吧
也有声音
只要是你可以量化的一些东西就称为数据可以表达的一些东西
也可已成为数据
好了
当你理解了所谓的人工智能预测世界杯的技术原理
你也就能发现这种预测方法的局限性了
那就是啊
他无法处理以前从来没有出现过的数据
比如说这次世界杯法国对阵澳大利亚在世界杯历史上就第一次通过录像回放判罚了一个点球
那这个叫做VR 的新规则就是一个过去从未出现过的会对胜负产生影响的因素
那这个因素所有的人工智能程序
就根本处理不了
因为啊
根本没有过去的数据做参考
本期节目啊
我还给大家找了一个牛津大学的介绍什么是机器学习的小视频
他举了一个

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