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, в которых ИИ может быть полезен, но прежде чем мы двинемся 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 без ИИ в том, что ИИ анализирует чрезвычайно большие наборы данных, чтобы найти закономерности или связи между переменными в этих наборах..
Как только он идентифицировал то, что выглядит закономерностью, он выдвигает гипотезу, например, о том, что W, X, Y и Z каким-то образом связаны, и проверяет достоверность этих предположений путем повторения, постоянно уточняя предположения. пытаясь найти наилучший вариант и «учась» на ходу.
Потому что искусственный интеллект будет все больше и больше использоваться в ставках
После завершения своей работы искусственный интеллект может сделать прогноз с заданной вероятностью, например, вероятность того, что «Челси» обыграет «Аякс» в матче Лиги чемпионов, составляет 68%. После матча можно проанализировать данные этого и других матчей 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 искусственный интеллект 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, 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 машин 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, которые изучали технологии в азартных играх и то, как их можно использовать для минимизации риска причинения вреда клиентам, показали, 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 компьютерные инженеры 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 заявили, что у них проблемы с азартными играми.
Благодаря этой информации программа ИИ теперь может с вероятностью примерно 60% предсказать, кто станет проблемным игроком. По мере поступления дополнительных данных, возможно, из дальнейших интервью, есть надежда, что его уровень прогнозирования улучшится до более чем 90%.
Мы знаем, что ставки на исход спортивных событий и гонок существуют уже более 2.000 лет, потому что у нас есть доказательства того, что ставки делались в Древней Греции.
Древние римляне уже кодифицировали эту практику, даже позволяя делать ставки на бои гладиаторов.
Сегодня ставки почти вездесущи, а события генерируют огромное количество 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.
ИИ добился больших успехов в этой области, до такой степени, что программы машинного обучения ИИ обнаружили, что успешно предсказать исход спортивного события довольно просто.
Компании, которые используют «роевой интеллект», комбинацию групп (роев) людей и ИИ, чтобы делать более точные предсказания и прогнозы и помогать им принимать лучшие решения, всегда ищут добровольцев для формирования роя и, через двадцать минут после старта, она смогла точно предсказать «суперфекту» на Кентукки Дерби 2016 года - какие лошади финишируют первыми в четырех гонках. Букмекеры поставили 540 к 1 на эту конкретную ставку. И чтобы доказать, что это не было случайностью, ИИ предсказал не только победителя Суперкубка 2017 года, но и окончательный счет — 34–28.
Фирмы, работающие в этой области, нанимают целую армию «анализаторов матчей», которые следят за матчами и вводят подробности о том, что происходит на поле. Затем они накладываются на коэффициенты ставок для определения стратегии ставок. Вскоре анализаторы матчей станут излишними, поскольку достижения в области визуального ИИ позволяют автоматически анализировать и обрабатывать матчи, создавая более качественные, быстрые и точные источники данных и, в конечном итоге, более точные прогнозы.
Можно было бы подумать, что это приведет к закрытию книжного магазина, но помните, что если клиенты постоянно выигрывают в течение определенного периода времени, букмекерские конторы ограничат сумму, которую они могут поставить, или закроют свой счет. Таким образом, этот тип ИИ дает краткосрочное преимущество.
Искусственный интеллект идеально подходит для разработки выигрышных игровых стратегий, особенно в играх, где решающим фактором является мастерство. В 1997 году Deep Blue, играющий в шахматы искусственный интеллект IBM, стал первым компьютером, победившим гроссмейстера, в данном случае Гэри Каспарова. В 2011 году Watson, искусственный интеллект IBM, который заботится о вопросах и ответах, обыграл чемпионов Jeopardy и выиграл в финале миллион долларов. Вскоре в игру вступил Google; ее искусственный интеллект для игры в го, AlphaGo, одержал впечатляющие победы с момента своего появления в 2016 году. В 2017 году он выиграл 60 игр и ни разу не проиграл некоторым из лучших игроков в го в мире.
Libratus, вход Карнеги-Меллона в игры с искусственным интеллектом, выиграл 2018 миллиона долларов в 1,76 году у профессиональных игроков в покер Джейсона Леса, Донг Кью Кима, Дэниела МакОлея и Джимми Чоу. В течение двадцати дней они сыграли около 120.000 XNUMX раздач в безлимитный техасский холдем; Libratus научился не только успешно разыгрывать выигрышные руки, но и эффективно и правильно блефовать, когда у него была плохая рука.
Понятно, что машины становятся лучше и быстрее людей в задачах, требующих больших объемов фоновых знаний и навыков, а также в задачах, требующих анализа больших объемов данных. Хотя мы называем это искусственным интеллектом, на самом деле это не интеллект, а просто алгоритмический процесс. Машина ничего не "знает". Искусственный интеллект хорош настолько, насколько хорош алгоритм и данные, которые он обрабатывает.
