2017年联合会杯决赛：年轻球员为主组成的德国二队冠军

唐旭编译自The Verge

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周一，2017 年联合会杯决赛在俄罗斯圣彼得堡的十字体育场举行。最终，凭借斯廷德尔在第20分钟的进球，以年轻球员为主的德国二队1-0战胜智利，夺得冠军。

德国在联合会杯决赛中的首发阵容平均年龄为24岁244天，比三天前欧洲青年锦标赛德国国青队派出的阵容大了不到两年。球队最终在派出主力的美国冠军智利队取得胜利。你能猜到这样的结果吗？

即便是对于有十多年看球经验的老球迷来说，每场比赛的胜负也并非易事。打法、阵型、伤病、状态、主客场……要考虑的因素太多了，何况谁还没有翻车？

但有些人不这么认为。

Andreas Koukorinis，英国体育博彩公司 Stratagem 的创始人。据他说，足球比赛简直是世界上最可预测的事情。

“它们是短期的、可重复的、有固定规则的，”库科里尼斯说。“因此，如果您查看 100,000 场比赛，您可以从中得出一些规律。”

△Stratagem创始人Andreas Koukorinis

与其他公司不同，Stratagem 将依靠人工智能来预测游戏。

目前，Stratagem 仍然依靠全球人类分析师团队来报告不同联赛的信息，并将这些信息与不同投注者的赔率相结合，以产生高于平均水平的回报。但在未来，Stratagem 希望使用计算机来执行这些分析。

Stratagem 已经在使用机器学习来分析自己的数据（例如规划下注的最佳时间），但该公司还在开发一套 AI 工具来实时分析游戏事件，从而将有助于预测游戏的结果。

Stratagem 正在使用深度神经网络来实现这一目标。他们将数千小时的游戏数据投入到他们的软件中，教它“成功”或“失败”的模式。最终目标是创建一个可以同时观看六场比赛的直播电视，并最终让人工智能获得有价值的见解。

目前Stratagem的业务范围比较小。它只关注有限数量的运动（足球、篮球和网球）和其中一些指标（如足球进球的几率）。Stratagem 在其伦敦办事处拥有一支约 30 人的团队，其中包括一些前银行家和程序员。在这里，他们向记者展示了一个新兴的神经网络如何实时分析足球比赛。

在屏幕上，系统会输出类似于您在自动驾驶汽车中看到的实时图像的图像——而不是在扫描前方道路时闪烁停车标志和行人，系统将用球撕开伊布的防守.AI足球比赛预测模型，在他周围画一个网格。

△Stratagem的软件分析游戏效果

Stratagem 的 AI 在观看电视直播的标准比赛时进行计算。它跟踪球员和球，根据设备的颜色识别哪支球队。场边的边线将突出显示，所有数据都将转换为反映整个比赛的 2D 地图。从这个角度来看，该软件将研究比赛并确定它认为哪个是得分机会，或者球员是否处于进球的正确位置。

“足球是一场低分比赛，你需要关注这些变量来预测比赛的结果，”库科里尼斯说。“如果一名前锋在 30 码内面对 11 名防守队员，最终得分，这当然是极其罕见的。但这不会让我们太兴奋。因为即使一百次，也不会再发生这种情况。”

“如果梅西与守门员一对一，进球的几率会变成 80%。我们将研究造成这种情况的原因，试图过滤掉随机性，看看这些球队在比赛时的表现. 你所做的事情有多好，它是否创造了进球的机会。”

计算得分几率是否是比较球队的最佳方式仍有争议。Stratagem 表示，这是职业赌徒中的一个流行变量，但这些赌徒以及 Stratagem 本身在下注之前会考虑许多其他因素。

Stratagem 还表示，人工智能发现的机会并不总是与人类发现的机会完全匹配。目前，计算机在大约 50% 的时间内正确地发现了机会。除此之外，Stratagem 表示其当前的投注模型（不仅分析足球，还分析篮球和网球）足以产生一致的回报，尽管他们不会透露具体数字。

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