Η Τεχνητή Νοημοσύνη στο στοίχημα
Η Τεχνητή Νοημοσύνη (AI) μπορεί να χρησιμοποιηθεί στο στοίχημα, αφού με την χρήση αλγορίθμων, μαθηματικών μοντέλων και μεθόδων μηχανικής ανάλυσης δεδομένων, μπορεί να προβει σε προβλέψεις σχετικά με την έκβαση γεγονότων. Είναι σε θέση να αναλύσει πολύ μεγάλο όγκο δεδομένων, σε μικρό χρόνο.
Δεδομένα όπως στατιστικά παικτών και ομάδων, συνθήκες διεξαγωγής αναμέτρησης, ιστορικά προηγούμενα, αποδόσεις μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την πρόβλεψη αποτελεσμάτων, ακόμα και για τον εντοπισμό στοιχημάτων με αξία.
Ουσιαστικά μπορεί να αναλύσει όλα τα δεδομένα που θα την “ταΐσουμε”, μιμούμενη την ανθρώπινη νοημοσύνη, με μεγάλη ταχύτητα, ακρίβεια και χωρίς σημάδια κόπωσης.
Με τον τρόπο αυτό, η Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί να αποτελέσει ένα όπλο στα χέρια του παίκτη και να συμβάλλει στην βελτίωση της στρατηγικής στοιχηματισμού του και στην ενίσχυση της ακρίβειας των προβλέψεων του.
Πώς μπορεί να βοηθήσει η Τεχνητή Νοημοσύνη έναν παίκτη στοιχήματος
Ας δούμε αναλυτικά σε ποιους τομείς μπορεί η AI να βοηθήσει έναν παίκτη:
- Επεξεργασία και αξιολόγηση δεδομένων:
Ο παίκτης μπορεί να αξιοποιήσει την ικανότητα της Τεχνητής Νοημοσύνης στην επεξεργασία τεράστιων όγκων δεδομένων (όπως στατιστικά, αγωνιστικά νέα, καιρικές συνθήκες, αναρτήσεις κοινωνικών δικτύων). Η AI μπορεί να “εξορύξει” αυτά τα δεδομένα και μέσω της μηχανικής μάθησης και να εντοπίσει συσχετίσεις που δεν θα μπορούσε εύκολα να αντιληφθεί η ανθρώπινη νοημοσύνη. - Πρόβλεψη αποτελεσμάτων:
Έχουν αναπτυχθεί προβλεπτικά μοντέλα που θεωρητικά μπορούν να μειώσουν τον παράγοντα τύχη στην πρόβλεψη αποτελεσμάτων. Με την χρήση εξειδικευμένων αλγορίθμων πρόβλεψης, η Τεχνητή Νοημοσύνη είναι σε θέση να υπολογίσει την πιθανότητα εμφάνισης ενός αποτελέσματος με μεγαλύτερη ακρίβεια από οτι θα έκανε μια απλή στατιστική ανάλυση.
- Εντοπισμός στοιχημάτων με αξία (Value):
To AI μπορεί να συγκρίνει την δική της εκτίμηση για τις πιθανότητες έκβασης ενός αθλητικού γεγονότος με τις αποδόσεις των στοιχηματικών εταιριών και να εξάγει συμπεράσματα. Οταν βρει οτι μια απόδοση είναι υψηλότερη από την εκτιμώμενη πιθανότητα επιβεβαίωσης του γεγονότος, έχει εντοπίσει περίπτωση value στοιχήματος που μπορεί να εκμεταλλευτεί ο παίκτης. - Ανάλυση συναισθηματικών παραγόντων:
To AI εκτός από αντικειμενικά δεδομένα μπορεί να επεξεργάζεται και δηλώσεις παικτών ή παραγόντων μιας αθλητικής αναμέτρησης αλλά και αναρτήσεις τους στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης. Από αυτά, μπορεί να εξάγει συμπεράσματα για την ψυχολογική τους κατάσταση και να υπολογίσει το πως αυτά μπορούν να επηρεάσουν την τελική έκβαση του αγώνα, - Διαχείριση κεφαλαίου:
Μέσω προσομοιώσεων και μαθηματικών μοντέλων διαχείρισης ρίσκου και κεφαλαίου, το AI μπορεί να υπολογίσει το ποσό που θα πρέπει να επενδύσει ο παίκτης στο κάθε στοίχημα, ώστε να βελτιωθούν τα μακροπρόθεσμα αποτελέσματα του. Λαμβάνοντας υπόψη το ρίσκο που θέλει να αναλάβει σε σχέση με το διαθέσιμο κεφάλαιο του. - Καθετοποίηση όλων των παραπάνω διαδικασιών:
Συνδυάζοντας όλα τα παραπάνω, η Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί να προσφέρει μια συνολική και αυτοματοποιημένη υπηρεσία στον παίκτη του στοιχήματος.
Αναλύει τα δεδομένα, προβλέπει τις πιθανότητες αποτελέσματος, τις συγκρίνει με τις αποδόσεις των στοιχηματικών και στην συνέχεια τοποθετεί το στοίχημα με βάση την αξία και το διαθέσιμο κεφάλαιο του κάθε παίκτη. Χωρίς καμία συναισθηματική επιρροή, βασιζόμενη αποκλειστικά σε δεδομένα.
Με αυτόν τρόπο, εξαλείφει, στο μέτρο του δυνατού, τον παράγοντα τύχη. Όλα στηρίζονται σε μια επιστημονικά τεκμηριωμένη συνολική στρατηγική που βασίζεται στα αντικειμενικά δεδομένα. Η επιτυχία αυτού του μοντέλου εξαρτάται καθαρά από την ποιότητα των αυτών των δεδομένων και την ορθή παραμετροποίηση των μοντέλων αξιολόγησης τους.
Μειονεκτήματα και περιορισμοί της χρήσης Τεχνητής Νοημοσύνης στο στοίχημα
Προφανώς η χρήση της Τεχνητής Νοημοσύνης στο στοίχημα, δεν αποτελεί τον δρόμο προς την σίγουρη επιτυχία. Δεν λύνει αυτόματα όλα τα προβλήματα του παίκτη.
Είναι άλλωστε μια τεχνολογία που την χρησιμοποιούν και οι στοιχηματικές εταιρίες. Η εφαρμογή της συνοδεύεται από περιορισμούς και κινδύνους. Ας ρίξουμε μια ματιά σε κάποιους από αυτούς:
- Η ποιότητα και η αξιοπιστία των δεδομένων:
Η αποτελεσματικότητα κάθε μοντέλου Τεχνητής Νοημοσύνης εξαρτάται από την ποιότητα και την πληρότητα των δεδομένων που θα “ταϊστεί”. Όλα αυτά εκπαιδεύουν το μοντέλο και σταδιακά το οδηγούν στα λειτουργεί με μεγαλύτερη επιτυχία. Ανακριβή, ελλιπή ή ετεροχρονισμένα δεδομένα μπορούν να οδηγήσουν το μοντέλο σε εσφαλμένα συμπεράσματα που στην περίπτωση μας, θα σημαίνουν και οικονομικές απώλειες για τον παίκτη. - Απουσία της ανθρώπινης κρίσης:
Δεν μπορούμε να έχουμε πάντα υπερβολική εμπιστοσύνη στα συμπερασματα και τις προτάσεις των αλγορίθμων. Η κριτική σκέψη καλλιεργείται και μέσα στα μοντέλα AI αλλά πολλές φορές αυτά δεν μπορούν να αντικαταστήσουν την ανθρώπινη κρίση. Κάποιοι μη αντικειμενικά μετρήσιμοι παράγοντες, όπως το κίνητρο και η ψυχολογία, μπορεί να οδηγήσουν σε λάθος συμπεράσματα τα μοντέλα της Τεχνητής Νοημοσύνης. - Υψηλό κόστος ανάπτυξης μοντέλων:
Η δημιουργία ενός αξιόπιστου μοντέλου Τεχνητής Νοημοσύνης απαιτεί εξειδικευμένες γνώσεις, σημαντική υπολογιστική ισχύ και οικονομικούς πόρους. Δεν είναι εύκολο να ανταποκριθεί σε όλα αυτά ένας μεμονωμένος παίκτης του στοιχήματος. Δεδομένα οι στοιχηματικές εταιρίες μπορούν να τα διαθέσουν όλα αυτά με μεγαλύτερη ευκολία και με αυτόν τον τρόπο να “εξουδετερώσουν” τα αντίστοιχα μοντέλα των παικτών. - Περιορισμοί από τις στοιχηματικές:
Η αυτοματοποίηση των στοιχημάτων μέσω bots είναι ανιχνεύσιμη από τις στοιχηματικές εταιρίες. Την θεωρούν αθέμιτο ανταγωνισμό και όπου αναγνωρίζουν τέτοιες πατέντες, επιβάλλουν περιορισμούς στους λογαριασμούς που τις χρησιμοποιούν.
Ποια είναι τα πιο γνωστά μοντέλα Τεχνητής Νοημοσύνης που χρησιμοποιούνται από τους παίκτες του στοιχήματος
Υπάρχουν αρκετά μοντέλα Τεχνητής Νοημοσύνης που χρησιμοποιούνται από παίκτες στοιχήματος. Αφού υπογραμμίσουμε οτι η χρήση τους κρύβει αρκετούς κινδύνους και σε καμία περίπτωση δεν μπορεί να εγγυηθεί κέρδη, ας αναφέρουμε κάποια από τα πιο δημοφιλή:
StatKing
Ενα εργαλείο με φίλτρα, στατιστικά και ειδοποιήσεις. Δίνει πρόσβαση σε διάφορα στατιστικά δεδομένα και βοηθάει στην σύγκριση πιθανοτήτων και απόδοσης. Ισως το μοντέλο με το καλύτερο marketing. Εμπορικά τα πηγαίνει πολύ καλά, αλλά ο κάθε χρήστης θα πρέπει να αξιολογήσει ο ίδιος την αποτελεσματικότητα του.
Value Radars
Η συγκεκριμένη εφαρμογή ισχυρίζεται πως με την βοήθεια της Τεχνητής Νοημοσύνης “εντοπίζει υπερεκτιμημένες (over – valued) αποδόσεις. Σου υποδεικνύει μάλιστα και σε ποια εταιρία θα βρεις την καθεμία από αυτές. Στο χέρι του χρήστη είναι αν θα δείξει εμπιστοσύνη στο κάθε μοντέλο. Αλλωστε αυτός είναι τελικά που θα αναλάβει και το ρίσκο να το ακολουθήσει.
Dimers
Χρησιμοποιώντας εξειδικευμένα μοντέλα πρόβλεψης, παρέχει προβλέψεις αλλά και αναλύσεις που βασίζονται στα δεδομένα του κάθε αθλητικού γεγονότος. Ψάχνοντας το διαδίκτυο θα βρεις και ευχαριστημένους χρήστες αλλά και κάποιους που θεωρούν οτι η περιορισμένη ευελιξία του απέναντι σε μη μετρήσιμα και απρόβλεπτα γεγονότα, επηρεάζουν αρνητικά την αποτελεσματικότητα του.
SportsBetting AΙ
Προβάλλεται ως ένα εργαλείο που επιτρέπει, μέσω προσομοίωσης, την συμμετοχή σε στοιχήματα χωρίς προσωπικό κεφάλαιο. Προσφέρεται για εξάσκηση και δοκιμές χωρίς ουσιαστικό ρίσκο. Εκπαιδεύει τον χρήστη στον τρόπο που λειτουργούν τέτοια μοντέλα.
Ιστορική αναδρομή
Στην δεκαετία του ‘60 καταγράφονται οι πρώτες απόπειρες εφαρμογής μαθηματικών μοντέλων και στατιστικής ανάλυσης προκειμένου να εξάγονται, με αυτόματο τρόπο, στοιχηματικές επιλογές.
Με βάση την έννοια της πιθανότητας και την θεωρία αποφάσεων, αναπτύχθηκαν τα πρώτα υπολογιστικά μοντέλα πρόβλεψης, τα οποία όμως δεν είχαν μεγάλη πρακτική εφαρμογή στον χώρο του στοιχήματος. Στην επόμενη δεκαετία οι εφαρμογές αυτές εμπλουτίστηκαν με στοιχεία βασισμένα στην γραμμική παλινδρόμηση και την ανάλυση συσχετισμών.
Με την εξέλιξη των υπολογιστών, μπήκαν στην εξίσωση της ανάλυσης αθλητικών γεγονότων και πιο εξειδικευμένα αλγοριθμικά μοντέλα, όπως τα νευρωνικά δίκτυα και οι αλγόριθμοι γενετικής βελτιστοποίησης. Είναι μια περίοδος όπου η γενικότερη προσέγγιση επιχειρεί να ξεφύγει από την ανάλυση αμιγώς στατιστικών μοντέλων και να πάει προς την ανάλυση πιο σύνθετων δεδομένων.
Η δεκαετία του 2000 υπήρξε κομβική για να διάδοση του διαδικτυακού στοιχήματος κάτι που οδήγησε και σε νέα κύματα έρευνας πρακτικής εφαρμογής μοντέλων πρόβλεψης αθλητικών γεγονότων. Εκπονήθηκαν συστήματα που μπορούσαν να “εκπαιδευτούν” πάνω σε πάσης φύσεως δεδομένα και που είχαν την δυνατότητα να προβλέπουν αποτελέσματα με σχετική ακρίβεια. Αυτά τα συστήματα βέβαια, δεν χρησιμοποιήθηκαν μόνο από παίκτες. Αποτέλεσαν εργαλεία ανάλυσης δεδομένων για την βελτίωση των προσφερόμενων αποδόσεων αλλά και για την διερεύνηση της συμπεριφοράς των παικτών από τις στοιχηματικές εταιρίες.
Ολα αυτά αποτέλεσαν τον προάγγελο της χρησιμοποίησης εφαρμογών Τεχνητής Νοημοσύνης στο χώρο του στοιχήματος, που έκανε τα πρώτα της βήματα στην δεκαετία του 2010. Η ανάπτυξη της μηχανικής ανάλυσης δεδομένων και των νευρωνικών δικτύων εις βάθους μάθησης ενίσχυσαν σημαντικά την πρακτική εφαρμογή της Τεχνητής Νοημοσύνης στο στοίχημα.
Στις μέρες μας, έχουν αναπτυχθεί αλγόριθμοι που έχουν την δυνατότητα να αναλύουν τεράστιους όγκους πληροφοριών, σε πραγματικό χρόνο. Μπορούν και αντλούν αυτόματα δεδομένα από πολλές πηγές, όπως πάσης φύσεως ιστοσελίδες και μέσα κοινωνικής δικτύωσης, προκειμένου να προβλέπουν με μεγαλύτερη ακρίβεια τις εξελίξεις των αθλητικών γεγονότων. Ταυτόχρονα χρησιμοποιούνται αυτοματοποιημένα συστήματα στοιχηματισμού (bots) και αλγοριθμικές στρατηγικές που λειτουργούν ως βασικά εργαλεία λήψης αποφάσεων, τόσο για επαγγελματίες παίκτες, όσο και για στοιχηματικές εταιρίες.
