Die Zukunft der künstlichen Intelligenz bei Sportwetten 

Abfassung

Tipps

Es wurde viel über Entwicklungen im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) und deren Einsatzmöglichkeiten zur Lösung realer Probleme gesprochen. Insbesondere in der Welt des Glücksspiels gibt es mehrere allgemeine Bereiche, in denen KI nützlich sein könnte. Bevor wir jedoch weitermachen, ist es hilfreich zu verstehen, was KI ist und wie sie funktioniert. Was künstliche Intelligenz ist, ist KI, wie jedes andere Computerprogramm, eine Reihe von Anweisungen, ein Algorithmus. Der Unterschied zu Nicht-KI-Programmen ist ... Weiterlesen

Es wurde viel über Entwicklungen im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) und deren Einsatzmöglichkeiten zur Lösung realer Probleme gesprochen.

Insbesondere in der Welt des Glücksspiels gibt es mehrere allgemeine Bereiche, in denen KI nützlich sein könnte. Bevor wir jedoch weitermachen, ist es hilfreich zu verstehen, was KI ist und wie sie funktioniert.

Was ist Künstliche Intelligenz

KI ist, wie jedes andere Computerprogramm, eine Reihe von Anweisungen, ein Algorithmus. Der Unterschied zu Nicht-KI-Programmen besteht darin KI analysiert extrem große Datensätze, um nach Mustern oder Verbindungen zwischen Variablen in diesen Sätzen zu suchen.

Sobald er erkennt, was ein Muster zu sein scheint, stellt er eine Hypothese auf, etwa dass W, Wir versuchen, die beste Passform zu erreichen und dabei zu „lernen“..

Denn künstliche Intelligenz wird beim Wetten immer mehr zum Einsatz kommen

Sobald ihre Arbeit abgeschlossen ist, ist die KI in der Lage, eine Vorhersage mit angehängter Wahrscheinlichkeit zu treffen, zum Beispiel, dass die Chance, dass Chelsea Ajax im Champions-League-Spiel schlagen wird, bei 68 % liegt. Nach dem Spiel können die Daten dieses und anderer Spiele analysiert und weitere Vorhersagen getroffen werden.

Menschen sind in der Lage, Muster in visueller Form zu sehen. Zum Beispiel hat sich unser Gehirn so entwickelt, dass es einzelne Gesichter in großen Menschenmengen erkennt, sogar in Bewegung. Für einen Computer ist das eine überraschend schwierige Aufgabe. Jedoch, Menschen sind nicht in der Lage, Millionen von Datenpunkten auf der Suche nach Mustern zu analysieren, was künstliche Intelligenz problemlos kann.

Beim Glücksspiel, ob online oder traditionell, fallen große Datenmengen an. sowohl auf das Spielerverhalten als auch auf die Spielleistung. Bei traditionellen Tischspielen kann es schwierig sein, genaue Spiel- und Spielerdaten zu erfassen, aber die Situation verbessert sich schnell.

In dieser datenreichen Umgebung kann KI zur Optimierung des Spieldesigns eingesetzt werden, um Kunden besser anzulocken oder Marketingkampagnen erstellen die eher eine Zielgruppe ansprechen und außerdem die Benutzeroberfläche so anpassen, dass Kunden nur Spiele sehen, die sie wahrscheinlich ansprechen und/oder die Einnahmequellen von Spielautomaten oder Casinospielen optimieren.

Eine Casino-Etage kann ganzheitlich betrachtet werden, indem vorhergesagt wird, wie sich die Änderung einiger Maschinen auf das Spielerverhalten in der gesamten Casino-Etage auswirken kann.

Könnte KI eingesetzt werden, um die Gesamtrentabilität aller Einnahmequellen zu maximieren?

Die anwesenden KI-Spezialisten halten dies für eine interessante Frage.

Wissenschaftler, die sich mit der Technologie im Glücksspielbereich und der Frage beschäftigt haben, wie sie zur Minimierung des Schadensrisikos für Kunden eingesetzt werden kann, haben gezeigt, wie das geht Indiens größte Online-Rommé-Site, versuchte mithilfe künstlicher Intelligenz Spieler zu identifizieren, die problematische Spieler sind oder werden könnten.

Eine seiner Herausforderungen besteht darin, dass es zwar eine große Menge an Spielerdaten hat, aber keinen Pool von Problemspielern oder potenziellen Problemspielern. Die KI-Software kann also niemanden mit einiger Genauigkeit identifizieren, weil sie nichts zu lernen hat.

Um diese Herausforderung zu meistern, befragten viele Softwareentwickler Psychiater und fragten sie, welche Merkmale ihrer Meinung nach auf problematisches Verhalten hinweisen. Anhand dieser Informationen konnte das KI-Programm vorhersagen, wer ein problematischer Spieler sein könnte. Es folgten Interviews mit einer Stichprobe dieser „Problemspieler“; Einige sagten, sie hätten ein Glücksspielproblem.

Dank dieser Informationen ist das KI-Programm nun in der Lage, mit etwa 60-prozentiger Sicherheit vorherzusagen, wer zum problematischen Spieler wird. Da mehr Daten eingehen, wahrscheinlich aus weiteren Interviews, besteht die Hoffnung, dass sich die Vorhersagerate auf über 90 % verbessern könnte.

Wir wissen, dass seit über 2.000 Jahren auf den Ausgang von Sportveranstaltungen und Rennen gewettet wird, da wir Beweise dafür haben, dass im antiken Griechenland Wetten abgeschlossen wurden.

Die alten Römer hatten diese Praxis bereits kodifiziert und erlaubten sogar, auf Gladiatorenkämpfe zu wetten.

Heutzutage sind Wetten fast allgegenwärtig und die Ereignisse erzeugen eine Fülle von Daten, nicht nur darüber, wer einzelne Tore geschossen hat und welches Team gewonnen hat, die von „professionellen“ Wettenden, wie den Wetttippern, die sie verwalten, analysiert werden die Seite Misterscommessa die täglich Tipps, Tricks und Quoten zu italienischen Buchmachern veröffentlichen und ausführlich erklären, was und auf wen man wetten kann.

Künstliche Intelligenz hat in diesem Bereich große Fortschritte gemacht, und zwar so sehr, dass KI-Programme für maschinelles Lernen herausgefunden haben, dass es recht einfach ist, den Ausgang eines Sportereignisses erfolgreich vorherzusagen.

Unternehmen, die „Schwarmintelligenz“, eine Kombination aus Gruppen (Schwärmen) von Menschen und KI, nutzen, um genauere Vorhersagen und Vorhersagen zu treffen und ihnen dabei zu helfen, bessere Entscheidungen zu treffen, sind immer auf der Suche nach Freiwilligen, die einen Schwarm bilden und, zwanzig Minuten später beginnend, sie konnte eine „Superfecta“ beim Kentucky Derby 2016 genau vorhersagen – welche Pferde in vier Rennen die ersten sein würden. Die Buchmacher boten für diese spezielle Wette 540 zu 1 an. Und um zu beweisen, dass es kein Zufall war, hat die KI nicht nur den Sieger des Super Bowl 2017 vorhergesagt, sondern auch das Endergebnis, 34-28.

Unternehmen in diesem Bereich nutzen Heerscharen von „Spielanalysatoren“, die die Spiele verfolgen und Details darüber eingeben, was auf dem Spielfeld passiert. Diese werden dann mit Wettpreisen überlagert, um eine Wettstrategie zu ermitteln. Es wird nicht lange dauern, bis Spielanalysatoren überflüssig werden, da Fortschritte in der visuellen KI eine automatische Analyse und Verarbeitung von Spielen ermöglichen, wodurch bessere, schnellere und genauere Datenquellen und letztendlich genauere Vorhersagen entstehen.

Man könnte meinen, dass dies zum Ende der Buchhandlung führen würde, aber denken Sie daran, dass Buchmacher den Betrag, den sie setzen können, begrenzen oder das Konto schließen, wenn Kunden über einen längeren Zeitraum konstant gewinnen. Diese Art der KI bietet daher einen kurzfristigen Vorteil.

Künstliche Intelligenz ist ideal für die Entwicklung erfolgreicher Spielstrategien, insbesondere bei Spielen, bei denen Geschicklichkeit ein entscheidender Faktor für den Ausgang ist. Im Jahr 1997 war Deep Blue, die schachspielende künstliche Intelligenz von IBM, der erste Computer, der einen Schachgroßmeister, in diesem Fall Gary Kasparov, besiegte. Im Jahr 2011 besiegte Watson, die künstliche Intelligenz von IBM, die sich mit Fragen und Antworten befasst, die Champions von Jeopardy und gewann im Finale eine Million Dollar. Es dauerte nicht lange, bis Google ins Spiel kam; Seine Go-KI, AlphaGo, hat seit seiner Einführung im Jahr 2016 beeindruckende Siege eingefahren. Im Jahr 2017 gewann es 60 Spiele und verlor keines gegen einige der besten Go-Spieler der Welt.

Libratus, Carnegie Mellons Einstieg in das Gaming mit künstlicher Intelligenz, gewann 2018 1,76 Millionen US-Dollar gegen die professionellen Pokerspieler Jason Les, Dong Kyu Kim, Daniel McAulay und Jimmy Chou. Im Laufe von zwanzig Tagen spielten sie fast 120.000 Hände No-Limit Texas Hold'em; Libratus lernte nicht nur, erfolgreich Gewinnhände zu spielen, sondern auch effektiv – und angemessen – zu bluffen, wenn er eine schlechte Hand hatte.

Es ist klar, dass Maschinen bei Aufgaben, die große Mengen an Hintergrundwissen und Fähigkeiten erfordern, sowie bei Aufgaben, die die Analyse großer Datenmengen erfordern, besser und schneller als Menschen werden. Auch wenn wir es künstliche Intelligenz nennen, ist es eigentlich keine Intelligenz, sondern lediglich ein algorithmischer Prozess. Die Maschine „weiß“ nichts. Künstliche Intelligenz ist nur so gut wie die Qualität des Algorithmus und der von ihm verarbeiteten Daten.

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Alberto Robiati und Gianluca Riccio führen die Leser durch Zukunftsszenarien: die Chancen, Risiken und Möglichkeiten, die wir haben, um ein mögliches Morgen zu schaffen.

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