Было много разговоров о разработках в области искусственного интеллекта (ИИ) и о том, как его можно использовать для решения реальных проблем.
В частности, в мире азартных игр есть несколько общих областей, где ИИ может быть полезен, но прежде чем двигаться дальше, полезно понять, что такое ИИ и как он работает.
Что такое искусственный интеллект
ИИ, как и любая другая компьютерная программа, представляет собой набор инструкций, алгоритм. Отличие от программ, не связанных с ИИ, заключается в том, что ИИ анализирует чрезвычайно большие наборы данных в поисках закономерностей или связей между переменными в этих наборах..
Как только он идентифицирует то, что кажется закономерностью, он выдвигает гипотезу, например, что W, пытаемся достичь наилучшего результата и «учимся» по ходу дела.
Потому что искусственный интеллект будет все больше и больше использоваться в ставках
Как только его работа будет завершена, ИИ сможет сделать прогноз с добавленной вероятностью, например, что существует 68% вероятность того, что «Челси» победит «Аякс» в матче Лиги чемпионов. После матча данные этого и других матчей можно проанализировать и сделать дальнейшие прогнозы.
Люди способны видеть закономерности в визуальной форме. Например, наш мозг эволюционировал, чтобы распознавать отдельные лица в больших толпах, даже в движении. Для компьютера это удивительно сложная задача. Однако, люди не могут анализировать миллионы точек данных в поисках закономерностей, что легко может сделать искусственный интеллект.
Азартные игры, будь то онлайн или традиционные, производят большой объем данных. как на поведение игрока, так и на производительность игры. Для традиционных настольных игр может быть сложно получить точные данные об игре и игроках, но ситуация быстро улучшается.
В этой богатой данными среде ИИ можно использовать для оптимизации игрового дизайна, чтобы лучше привлекать клиентов или создавать маркетинговые кампании которые с большей вероятностью понравятся целевой группе, а также настраивают пользовательский интерфейс так, чтобы клиенты видели только те игры, которые могут им понравиться, и/или оптимизируют потоки доходов от игровых автоматов или игр казино.
Зал казино можно рассматривать целостно, предсказывая, как изменение некоторых автоматов может повлиять на поведение игроков во всем зале казино.
Можно ли использовать ИИ для максимизации общей прибыльности всех потоков доходов?
Присутствующие специалисты по ИИ считают, что это интересный вопрос.
Ученые, изучавшие технологии в азартных играх и то, как их можно использовать для минимизации риска причинения вреда клиентам, продемонстрировали, как Крупнейший в Индии сайт онлайн-рамми, стремились использовать искусственный интеллект для выявления игроков, которые являются или могут стать проблемными игроками.
Одна из его проблем заключается в том, что, хотя у него есть большой объем данных об игроках, у него нет пула проблемных игроков или потенциальных проблемных игроков. Таким образом, программное обеспечение ИИ не может идентифицировать кого-либо с какой-либо степенью точности, потому что ему нечему учиться.
Чтобы решить эту проблему, многие инженеры-программисты опросили психиатров, спрашивая их, какие черты, по их мнению, указывают на проблемное поведение. Используя эту информацию, программа ИИ смогла предсказать, кто может быть проблемным игроком. Затем последовали интервью с выборкой этих «проблемных игроков»; некоторые говорили, что у них проблемы с азартными играми.
Благодаря этой информации программа ИИ теперь способна с вероятностью примерно 60% предсказать, кто станет проблемным игроком. По мере поступления новых данных, вероятно, в результате дальнейших интервью, есть надежда, что вероятность прогнозирования может повыситься до уровня выше 90%.
Мы знаем, что ставки на исход спортивных событий и скачек существуют уже более 2.000 лет, поскольку у нас есть свидетельства того, что ставки делались в Древней Греции.
Древние римляне уже кодифицировали эту практику, даже позволяя делать ставки на бои гладиаторов.
Сегодня ставки почти вездесущи, и события генерируют массу данных не только о том, кто забил отдельные голы и какая команда выиграла, которые анализируются «профессиональными» игроками, такими как консультанты по ставкам, которые управляют сайт Мистерскоммесса которые ежедневно публикуют советы, рекомендации и шансы на итальянские букмекерские конторы, подробно объясняя, что и на кого ставить.
Искусственный интеллект добился больших успехов в этой области, настолько, что программы машинного обучения ИИ обнаружили, что успешно предсказать исход спортивного события довольно просто.
Компании, которые используют «роевой интеллект», комбинацию групп (роев) людей и искусственного интеллекта, чтобы делать более точные прогнозы и прогнозы и помогать им принимать более правильные решения, всегда ищут добровольцев, чтобы сформировать рой, и через двадцать минут она начала смог точно предсказать «суперфекту» на Кентукки Дерби 2016 года – какие лошади финишируют первыми в четырех скачках. На эту конкретную ставку букмекеры предлагали 540 к 1. И чтобы доказать, что это не случайность, ИИ предсказал не только победителя Суперкубка 2017 года, но и окончательный счет — 34–28.
Компании в этой области используют армии «анализаторов матчей», которые следят за матчами и вводят подробности того, что происходит на поле. Затем на них накладываются цены ставок для определения стратегии ставок. Пройдет немного времени, прежде чем анализаторы матчей станут ненужными, поскольку достижения в области визуального искусственного интеллекта позволяют автоматически анализировать и обрабатывать матчи, создавая более качественные, быстрые и точные источники данных и, в конечном итоге, более точные прогнозы.
Вы можете подумать, что это приведет к закрытию книжного магазина, но помните, что если клиенты будут стабильно выигрывать в течение определенного периода времени, букмекеры ограничат сумму, которую они могут поставить, или закроют счет. Таким образом, этот тип ИИ предлагает кратковременное преимущество.
Искусственный интеллект идеально подходит для разработки выигрышных игровых стратегий, особенно в играх, где мастерство является определяющим фактором результата. В 1997 году Deep Blue, искусственный интеллект IBM для игры в шахматы, стал первым компьютером, победившим гроссмейстера по шахматам, в данном случае Гэри Каспарова. В 2011 году Watson, искусственный интеллект IBM, который занимается вопросами и ответами, победил чемпионов Jeopardy, выиграв в финале миллион долларов. Вскоре в игру вступил Google; Его искусственный интеллект для го, AlphaGo, одержал впечатляющие победы с момента своего появления в 2016 году. В 2017 году он выиграл 60 игр и не проиграл ни одной игре лучшим игрокам в го в мире.
Libratus, стартап Карнеги-Меллона в сфере игр с искусственным интеллектом, выиграл в 2018 году 1,76 миллиона долларов у профессиональных игроков в покер Джейсона Леса, Дон Кю Кима, Дэниела Маколея и Джимми Чоу. В течение двадцати дней они сыграли почти 120.000 XNUMX раздач в безлимитный Техасский Холдем; Либратус не только научился успешно разыгрывать выигрышные руки, но и эффективно – и уместно – блефовать, когда у него была плохая рука.
Очевидно, что машины становятся лучше и быстрее людей в задачах, требующих больших объемов базовых знаний и навыков, а также в задачах, требующих анализа больших объемов данных. Хоть мы и называем это искусственным интеллектом, на самом деле это не интеллект, а просто алгоритмический процесс. Машина ничего не «знает». Искусственный интеллект хорош только настолько, насколько качество алгоритма и данных, которые он обрабатывает.
