铁打的世界杯,流水的打脸!!!

2018 年 6 月 21 日 物联网智库

作者:于三人

物联网智库  原创

转载请注明来源和出处

------   【导读】   ------

科技使生活更美好,本届世界杯的科技主赛道应该是在赛场内,而不是赛场外的预测,本末不能倒置。



四年等一回,有着“和平年代的战争”之称的世界杯正在如火如荼的进行着。截止本文发布前,世界杯小组赛已完成了21场赛事,首轮比赛已经全部完成,32支球队悉数登场,遗憾的是摩洛哥、沙特、埃及已提前出局。

 

每逢赛事,“打脸”必不可少,但今年俄罗斯世界杯的“打脸”必然是最有力、最响亮的。纵观这21场小组赛,可谓是冷门频出,用“有毒”来形容毫不为过:德国0比1输给墨西哥;阿根廷1比1战平冰岛;荷兰无缘本届世界杯;巴西1比1战平瑞士,上届世界杯四强齐刷刷地遭遇滑铁卢,大冷门破88年记录。此外,日本更是爆冷2比1击败哥伦比亚,创造世界杯赛场亚洲球队首胜南美球队的记录。

 


甚至有网友总结道:足球反着买,别墅靠着海;偶尔买平局,开上布加迪;冷门下重注,超越拆迁户;买球买强队,天台来排队……

 

这种调侃恰恰反映了赛前的大数据分析、权威机构预测、人工智能押注、区块链记录等等,统统不靠谱,与上一届的章鱼保罗相差甚远。

 

1


泥捏的预测,冰做的比分

 

随着“德国神算子”章鱼保罗的过世,玄学预测告了一个段落,而各种“科技预测”则成为新宠,可谓是八仙过海各显神通。毛主席曾经说过实践是检验真理的唯一标准,在冰冷的比分面前,这些预测都是纸老虎。

 

1. 大数据不行

 

高盛是最热衷于预测世界杯的机构之一,其今年发布了长达50页的2018年世界杯预测报告。这次预测报告采用了最新的“机器学习模型”来跑大数据预测,还联合了著名教练卡洛·安切洛蒂。其本次的主要预测包括:

 

巴西队将在7月15日打败德国,夺得第六个大力神杯。前三夺冠热门队伍按赔率从高到低分别是:巴西18.5%、法国11.3%、德国10.7%。西班牙和阿根廷在1/4决赛被法国与葡萄牙打败,东道主俄罗斯无缘小组出线。

 

不过开局就被俄罗斯5:0的开门红打脸,随后俄罗斯又以3:1大比分战胜埃及,提前出线,继续打脸。是否每一场都被打脸,还要看后续赛事的表现。

 

高盛的数据模型主要包括:球队小组表现、个人表现、2005年以后的世界杯和欧洲杯成绩等参数,模拟了100万次比赛,用以预测最终结果。但在这过程中很难避免如数据挖掘偏差之类的漏洞,这也是机器学习的短板,需要更多专业知识才能调整参数。此外,大数据并不能把握大数据的瞬息万变,谁能想到上一届世界杯德国能7比1夺冠热门巴西呢?

 

 

2. 人工智能?人工智障!

 

大数据不靠谱,人工智能就行么?

 

德国多特蒙德工业大学统计学系的助理教授,Anreas Groll 所带领的团队用人工智能对本届世界杯进行预测显示:从小组赛开始,西班牙最终夺得冠军的胜算最大,约为 17.8%,高于德国的 17.1% 和巴西的 12.3%。这种预测采取了一种被称为“随机决策森林(random decision forests)”的统计方法,简称随机森林



Groll 教授介绍,随机森林是一种融合了统计学和机器学习的方法,它和人们熟知的决策树是有区别的。有哪些区别呢?

 

比如,在世界杯比赛中,球队要想夺冠,必须在小组赛中取得前两名出线,然后取得八分之一决赛、四分之一决赛、半决赛、总决赛的胜利。决策树会在 32 进 16、16 进 8、8 进 4、4 进 2 和决赛的每个阶段都进行大量的计算,最后可能得到一个十分怪异的结果,比如中国队夺冠之类的……

 

 

因为决策树所做的决断高度依赖上一个决策的结果,如果一个环节出现问题,会进行几何级的修正,得到的结果必然大相径庭。

 

而随机森林则是一座由很多决策树所聚集而成的森林,然后用所有决策树的结果进行投票,得出一个多数的、近似于平均的结果。



要想保证最终结果接近准确值,参数范围必须要广,准确度也一定要高。以世界杯为例,各国家的经济水平、国际足联排名、国家来自哪个大洲、博彩公司给出的赔率,甚至精细到球员人数、平均年龄、顶级联赛球员比例和教练的工龄等等……,都是需要统计的参数。

 

不过,就当前的人工智能水平来看,对数据参数的每一次细微调整,都会导致原有结果发生改变,这就是所谓的差之毫厘,失之千里,结果可能会让人啼笑皆非。

 

因此,人工智能预测与玄学预测差别不大,并不靠谱。这不,西班牙把主帅换掉了,而德国的足球人工智能的衡量要素之一就是主帅,这一改变,影响非常巨大。

 

3. 区块链是来蹭热点的吧!

 

用人工智能来预测世界杯还有一些数据基础,实在是想不明白当前的区块链预测是基于什么原理的?极有蹭热点的嫌疑。

 

一种说法是用区块链技术来记录采集到的球队样本数据,避免个人主观性影响结果的真实性,看似有点道理,其实并不靠谱。

 

科技使生活更美好,本届世界杯的科技主赛道应该是在赛场内,而不是赛场外的预测,本末不能倒置。

 

2


科技彰显公平,黑哨再无土壤

 

要说本届世界杯采用的最前沿的并有能力改变战果的高科技,必然是VAR了,VAR的全称是Video Assistant Referee,意思是“视频助理裁判”。顾名思义,就是利用视频回放技术,监控与分析球场状态,帮助主裁判作出正确判罚。


在西班牙3比3战平葡萄牙的比赛中,迭戈·科斯塔的第一个进球不仅是他个人在世界杯的首个进球,而且因为另一个原因,它有着历史性的意义。这是世界杯历史上第一次由VAR确定有效的进球。

 

随后的比赛中,法国2比1战胜澳大利亚中的头两个点球进球也是在VAR的帮助下确定的。很多人说,VAR的深度介入改写了球队命运,此话不假,尤其是韩国队。

 

6月18日,在韩国对阵瑞典的比赛中,韩国球员飞铲放倒瑞典球员,主裁判第一时间没判罚点球,但经过场边视频裁判的提醒,在观看了VAR之后决定改判点球。最终,瑞典球员格兰奎斯特主罚点球命中,打进了全场比赛唯一进球,瑞典队以1:0战胜韩国队。



这场比赛把人们“带回”到了2002年的韩日世界杯。当时,韩国队从小组赛开始就一路依仗着脏球和黑哨闯进四强。

 

意大利《罗马体育报》在三年后的2005年5月29日头版刊出爆炸新闻——2002年的世界杯为假球。背后不为人知的丑陋真相逐一浮出水面。《罗马体育报》直言,意大利和西班牙是受害者。

 

那届世界杯成为足球历史上的巨大污点。

 


16年后的今天,VAR改写了韩国对战瑞典的结局,恰巧也应征了那句老话“善有善报,恶有恶报”。如果当时的赛场上运用了VAR,韩国队还能打入四强吗?


除此之外,电子表现和追踪系统(EPTS)5G也在本届世界杯中得以应用。

 

EPTS是一个在平板电脑上运行的系统,可以让所有32支球队的教练实时访问球员数据和视频片段。每个团队将获得3台平板电脑:一台交给看台上的分析师,一台交给板凳上的分析师,余下一台交给医疗团队。比赛录像将会有30秒的延迟,还会有诸如球员定位数据、传球、压迫性、速度和铲球等数据。

 

EPTS分为基于相机系统和可穿戴技术的两类系统,后者在2015年已经获得国际足联批准。世界杯期间,数据将由位于主展台的两台光学跟踪摄像头收集,而各球队也可以查看选定的战术摄像机中的内容。

 

为了保障通信,俄罗斯运营商在11个比赛场地部署了大量的Massive MIMO天线,据透露,这是目前欧洲最大规模的Massive MIMO部署。Massive MIMO是5G的关键技术之一,目前也部署于4G网络中。MassiveMIMO在基站侧部署大规模天线阵列,通过波束赋形和波束控制技术,用相同的时频资源同时服务多个现场观赛的用户,从而大幅提升容量。

 

此外,5G VR体验也在本届世界杯中有所展现,让体验者通过5G VR观看赛事。俄罗斯运营商在每个足球场上安装多个360度高清摄像头,4K视频通过5G基站传输到试验区的5G CPE终端,再通过WiFi网络分发给多个VR头盔,让戴上VR头盔的体验者沉浸式观看比赛,如亲临现场一般。

 

科技预测不靠谱,这些新技术的应用,才是科技在世界杯的正确打开方式。为了减损失,规范彩票运营,国家再次重申线上彩票的违规性,大量线上平台应声停止售票。

 


所以,要回归看球本身,还天台清净。




免费报名通道已开启~~~点击阅读原文即可报名




登录查看更多
0

相关内容

网络用语。通常指对某个有争议性或言之凿凿的言论予以戏剧性的揭露或反驳,也指不履行自己曾经许下的诺言的行为。
商业数据分析,39页ppt
专知会员服务
157+阅读 · 2020年6月2日
【教程推荐】中科大刘淇教授-数据挖掘基础,刘 淇
专知会员服务
78+阅读 · 2020年3月4日
广东疾控中心《新型冠状病毒感染防护》,65页pdf
专知会员服务
18+阅读 · 2020年1月26日
谷歌机器学习速成课程中文版pdf
专知会员服务
143+阅读 · 2019年12月4日
2019年人工智能行业现状与发展趋势报告,52页ppt
专知会员服务
115+阅读 · 2019年10月10日
量化交易系列课程
平均机器
10+阅读 · 2019年5月9日
程序员如何借助 AI 开挂股票神预测?| 技术头条
程序人生
13+阅读 · 2019年4月22日
已删除
将门创投
8+阅读 · 2019年1月30日
机器学习预测世界杯:巴西夺冠
新智元
5+阅读 · 2018年6月11日
中央再批人工智能伪创新,90%以上AI都不靠谱
THU数据派
7+阅读 · 2017年12月6日
蔡志忠:我不同意三个臭皮匠顶一个诸葛亮
笔记侠
3+阅读 · 2017年11月30日
Feature Selection Library (MATLAB Toolbox)
Arxiv
7+阅读 · 2018年8月6日
Arxiv
4+阅读 · 2018年5月4日
VIP会员
相关资讯
量化交易系列课程
平均机器
10+阅读 · 2019年5月9日
程序员如何借助 AI 开挂股票神预测?| 技术头条
程序人生
13+阅读 · 2019年4月22日
已删除
将门创投
8+阅读 · 2019年1月30日
机器学习预测世界杯:巴西夺冠
新智元
5+阅读 · 2018年6月11日
中央再批人工智能伪创新,90%以上AI都不靠谱
THU数据派
7+阅读 · 2017年12月6日
蔡志忠:我不同意三个臭皮匠顶一个诸葛亮
笔记侠
3+阅读 · 2017年11月30日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员