هل تستطيع خوارزميات الذكاء الاصطناعي التنبؤ بدقة بنتائج الكازينوهات والمقامرة عبر الإنترنت في عام 2023؟ تحليل الفرص: والقيود.

مقدمة

إن فكرة استخدام قوة الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي للتنبؤ بالنتائج في المقامرة قد اجتذبت منذ فترة طويلة عقول الباحثين والمقامرين على حد سواء. وفي نهاية المطاف، فإن قدرة الخوارزميات الحديثة على العثور على أنماط مخفية في مجموعات ضخمة من البيانات أمر مثير للإعجاب. لماذا لا تطبق هذه التقنيات لتحسين فرصك في الفوز؟ دعونا نلقي نظرة فاحصة على مدى تبرير هذه التوقعات في الواقع.

كيف تعمل خوارزميات التنبؤ في القمار

تعتمد أنظمة التنبؤ على طرق مختلفة للتعلم الآلي: الشبكات العصبية الاصطناعية، وأشجار القرار، والنماذج الافتراضية، وآلات ناقل الدعم، وأقرب جيران K، وما إلى ذلك.

مبدأ عملهم هو تحليل كميات كبيرة من البيانات من أجل تحديد الأنماط والأنماط الإحصائية. قد تكون هذه معلومات حول تاريخ الألعاب والإحصائيات المتاحة وبيانات عن تصرفات وسلوك اللاعبين والعوامل والأحداث الخارجية وما إلى ذلك.

كلما زادت البيانات المنظمة عالية الجودة المتاحة لتدريب الخوارزمية، زادت فرصة التنبؤ الأكثر دقة وموثوقية. واستنادا إلى الأنماط المحددة، يقوم النموذج بالتنبؤ بالنتيجة الأكثر احتمالا أو مجموعة من النتائج الأكثر احتمالا.

على سبيل المثال، يستخدم الباحثون في جامعة University of Alberta نهجًا مشابهًا للشبكة العصبية لتحليل تاريخ ألعاب البوكر. ويستخدم العلماء في University of Texas A&M التعلم الآلي للتنبؤ بنتائج المراهنات الرياضية.

ومع توفر بيانات جديدة، يتم تعديل النموذج وتحسينه لتحسين دقة التنبؤات.

كيف يعمل على سبيل المثال فتحات؟

لنفترض أن أحد اللاعبين يقوم بتحليل كيفية عمل البكرات في إحدى ألعاب القمار الشهيرة عبر الإنترنت. الذكاء الاصطناعي، بعد تحليل كمية كبيرة من البيانات التاريخية لهذه الفتحة، يحدد أنه بالنسبة للبكرة الأولى فإن احتمال سقوط الرمز “7” هو 29٪، وللثانية – 31٪، وللثالثة – 21٪.

تكشف الخوارزمية أيضًا أن التسلسل “7-7-7″ سقط في 5% من الألعاب، و”cherry-cherry-cherry” – بنسبة 3.1%، و”Bar-Bar-Bar” – بنسبة 1.8%. بناءً على هذه الأنماط الإحصائية، يمكن للشبكة العصبية حساب التوقعات الرياضية للمجموعات المختلفة وتقديم توصيات بشأن استراتيجية اللعبة المثالية.

ومع ذلك، في الممارسة العملية، يلاحظ العديد من اللاعبين أن دقة هذه التنبؤات حتى الآن محدودة ولها طبيعة احتمالية. دعونا نلقي نظرة على القيود الرئيسية

حدود خوارزميات الذكاء الاصطناعي الحديثة

تكمن الصعوبة الرئيسية في التعلم الآلي في مراعاة عدد كبير من العوامل التي يمكن أن تؤثر على النتيجة النهائية. هذا هو عدم القدرة على التنبؤ بالعامل البشري، وعدد كبير من النتائج المحتملة، والأحداث الخارجية العشوائية.

يقول ستيف بيلي، خبير تحليل البيانات: “الحظ غير قابل للنمذجة”. “الخوارزميات ليست قادرة حتى الآن على توقع تركيبة نادرة أو هدف فوز غير متوقع في الدقيقة 90”.

وهناك مشكلة أخرى تتمثل في الافتقار إلى بيانات منظمة عالية الجودة لتدريب نماذج التنبؤ، خاصة بالنسبة للألعاب الجديدة أو التي لا تحظى بشعبية. لكن البيانات الضخمة هي مفتاح الدقة العالية.

وفقًا للخبراء، من أجل الاستخدام الواثق للذكاء الاصطناعي في التنبؤ بنتائج المقامرة، يلزم ما لا يقل عن 50 مليون بيانات. مع حجم أصغر، تتأثر جودة التنبؤات بشكل كبير.

الصعوبة الأخرى هي تحيز البيانات. على سبيل المثال، إذا تم جمع جزء من بيانات البوكر من غرفة بوكر واحدة مع تفاصيل اللعبة الخاصة بها، فسيقدم النموذج تنبؤات أقل دقة في اللعب الحقيقي.

ما تظهر الممارسة

وفقًا لدراسة أجراها علماء من Maastricht Unversity، في هذه المرحلة، دقة تنبؤات الذكاء الاصطناعي لألعاب المقامرة الشائعة مثل poker أو ماكينات القمار

لا يتجاوز 57-67%.

من الواضح أن هذا لا يكفي للاعبين للاعتماد بشكل كامل على توصيات الذكاء الاصطناعي. كما أشار Roger Blackwell، محترف البوكر، حتى الخوارزميات الأكثر تقدمًا لا تزال تعطي ميزة بنسبة 5-7% فقط. غالبًا ما يتم التغاضي عن هذا الفارق الدقيق من قبل الباحثين الذين يركزون على التكنولوجيا.

الاستنتاجات ووجهات النظر

فهل يمكننا الاعتماد جديًا على تنبؤات الذكاء الاصطناعي الدقيقة والموثوقة في مجال المقامرة في الوقت الحالي؟ لا يزال الوقت مبكرًا بالتأكيد. الكثير من الشكوك.

وفي الوقت نفسه، تتحسن خوارزميات التعلم الآلي بسرعة. ومع تراكم كمية حرجة من البيانات عالية الجودة، ستتحسن دقة تنبؤات الذكاء الاصطناعي بشكل مطرد.

وفي المستقبل المنظور، سيؤدي ذلك إلى زيادة فرص الفوز بشكل كبير إذا تم استخدامه بشكل صحيح. على الرغم من أنه من غير المرجح أن يكون من الممكن القضاء على عامل عدم القدرة على التنبؤ تمامًا.

الشيء الرئيسي هو أن تكون لديك توقعات واقعية حول إمكانيات التكنولوجيا وألا تقع تحت أي أوهام. ومن ثم يمكن أن يصبح الذكاء الاصطناعي مساعدًا قويًا في المقامرة عبر الإنترنت.