On a beaucoup parlé des développements de l’intelligence artificielle (IA) et de la manière dont elle peut être utilisée pour résoudre des problèmes du monde réel.
Plus précisément, dans le monde du jeu, il existe plusieurs domaines généraux dans lesquels l’IA pourrait être utile, mais avant d’aller de l’avant, il est utile de comprendre ce qu’est l’IA et comment elle fonctionne.
Qu'est-ce que l'intelligence artificielle
L’IA est, comme tout autre programme informatique, un ensemble d’instructions, un algorithme. La différence avec les programmes non-IA est que L'IA analyse des ensembles de données extrêmement volumineux pour rechercher des modèles ou des connexions entre les variables de ces ensembles..
Une fois qu'il a identifié ce qui semble être un modèle, il émet une hypothèse, telle que W, essayer d'obtenir le meilleur ajustement et « apprendre » au fur et à mesure.
Parce que l'intelligence artificielle sera de plus en plus utilisée dans les paris
Une fois son travail terminé, l'IA est capable de faire une prédiction avec une probabilité attachée, par exemple qu'il y a 68% de chances que Chelsea batte l'Ajax lors du match de Ligue des Champions. Après le match, les données de ce match et d’autres peuvent être analysées et d’autres prédictions peuvent être faites.
Les humains sont capables de voir des motifs sous forme visuelle. Par exemple, nos cerveaux ont évolué pour reconnaître les visages individuels dans de grandes foules, même en mouvement. Pour un ordinateur, c'est une tâche étonnamment difficile. Toutefois, les humains sont incapables d'analyser des millions de points de données à la recherche de modèles, ce que l’intelligence artificielle peut facilement faire.
Le jeu, qu'il soit en ligne ou traditionnel, produit une grande quantité de données, à la fois sur le comportement des joueurs et sur les performances du jeu. Pour les jeux de table traditionnels, il peut être difficile de capturer des données précises sur le jeu et les joueurs, mais la situation s'améliore rapidement.
Dans cet environnement riche en données, l’IA peut être utilisée pour optimiser la conception de jeux afin de mieux attirer les clients ou créer des campagnes marketing qui sont plus susceptibles de plaire à un groupe cible et personnalisez également l'interface utilisateur afin que les clients ne voient que les jeux susceptibles de les intéresser et/ou optimisent les flux de revenus provenant des machines à sous ou des jeux de casino.
Un casino peut être traité de manière holistique, en prédisant l’impact du changement de certaines machines sur le comportement des joueurs dans l’ensemble du casino.
L’IA pourrait-elle être utilisée pour maximiser la rentabilité totale de toutes les sources de revenus ?
Les spécialistes de l'IA présents pensent que c'est une question intéressante.
Les chercheurs qui ont étudié la technologie dans le domaine des jeux de hasard et la manière dont elle peut être utilisée pour minimiser le risque de préjudice pour les clients ont démontré comment Le plus grand site de rami en ligne de l'Inde, a cherché à utiliser l’intelligence artificielle pour identifier les joueurs qui sont ou pourraient devenir des joueurs problématiques.
L'un de ses défis est que, même s'il dispose d'une grande quantité de données sur les joueurs, il n'a pas de pool de joueurs à problèmes ou de joueurs à problèmes potentiels. Ainsi, le logiciel d'IA ne peut identifier personne avec un quelconque degré de précision, car il n'a rien à apprendre.
Pour surmonter ce défi, de nombreux ingénieurs logiciels ont interrogé des psychiatres, leur demandant quels traits, selon eux, étaient révélateurs d'un comportement problématique. Grâce à ces informations, le programme d’IA a pu prédire qui pourrait être un joueur problématique. Des entretiens ont suivi avec un échantillon de ces « joueurs problématiques » ; certains ont déclaré avoir un problème de jeu.
Grâce à ces informations, le programme d’IA est désormais capable de prédire avec environ 60 % de certitude qui deviendra un joueur problématique. À mesure que davantage de données arriveront, probablement à partir d’entretiens ultérieurs, on espère que son taux de prévision pourrait s’améliorer pour dépasser 90 %.
Nous savons que les paris sur les résultats des événements sportifs et des courses existent depuis plus de 2.000 XNUMX ans, car nous avons des preuves de paris effectués dans la Grèce antique.
Les anciens Romains avaient déjà codifié cette pratique, permettant même de parier sur des combats de gladiateurs.
Aujourd'hui, les paris sont presque omniprésents et les événements génèrent une masse de données, non seulement sur qui a marqué des buts individuels et quelle équipe a gagné, qui sont analysées par des parieurs « professionnels » comme les pronostiqueurs qui gèrent le site Misterscommessa qui publient quotidiennement des conseils, astuces et cotes sur les bookmakers italiens, expliquant en détail sur quoi et sur qui parier.
L’intelligence artificielle a fait de grands progrès dans ce domaine, à tel point que les programmes d’apprentissage automatique de l’IA ont découvert qu’il était assez simple de prédire avec succès le résultat d’un événement sportif.
Les entreprises qui utilisent « l’intelligence en essaim », une combinaison de groupes (essaims) de personnes et d’IA, pour faire des prédictions et des prédictions plus précises et les aider à prendre de meilleures décisions, sont toujours à la recherche de volontaires pour former un essaim et, vingt minutes plus tard, elle commence. a été en mesure de prédire avec précision une « superfection » lors du Kentucky Derby 2016 – quels chevaux finiraient premiers dans quatre courses. Les bookmakers proposaient 540 contre 1 sur ce pari particulier. Et pour prouver que ce n'était pas un hasard, AI a prédit non seulement le vainqueur du Super Bowl 2017, mais également le score final, 34-28.
Les entreprises de ce domaine utilisent des armées d’« analyseurs de match » qui suivent les matchs et saisissent les détails de ce qui se passe sur le terrain. Ceux-ci sont ensuite superposés aux prix des paris pour déterminer une stratégie de pari. Il ne faudra pas longtemps avant que les analyseurs de match deviennent redondants, car les progrès de l'IA visuelle permettent d'analyser et de traiter automatiquement les matchs, créant ainsi des sources de données meilleures, plus rapides et plus précises et, en fin de compte, des prédictions plus précises.
Vous pourriez penser que cela entraînerait la fin de la librairie, mais rappelez-vous que si les clients gagnent régulièrement sur une période de temps, les bookmakers limiteront le montant qu'ils peuvent parier ou fermeront le compte. Ce type d’IA offre donc un avantage de courte durée.
L'intelligence artificielle est idéale pour développer des stratégies de jeu gagnantes, en particulier dans les jeux où l'habileté est un facteur déterminant du résultat. En 1997, Deep Blue, l'intelligence artificielle d'IBM pour jouer aux échecs, a été le premier ordinateur à battre un grand maître d'échecs, en l'occurrence Gary Kasparov. En 2011, Watson, l'intelligence artificielle d'IBM qui gère les questions et réponses, a battu les champions de Jeopardy en remportant un million de dollars en finale. Il n'a pas fallu longtemps pour que Google entre dans le jeu ; Son Go AI, AlphaGo, a accumulé des victoires impressionnantes depuis son introduction en 2016. En 2017, il a remporté 60 matchs et n'en a perdu aucun contre certains des meilleurs joueurs de Go au monde.
Libratus, l'entrée de Carnegie Mellon dans le domaine des jeux d'intelligence artificielle, a remporté 2018 million de dollars en 1,76 contre les joueurs de poker professionnels Jason Les, Dong Kyu Kim, Daniel McAulay et Jimmy Chou. Au cours de vingt jours, ils ont joué près de 120.000 XNUMX mains de Texas Hold'em sans limite ; Libratus a non seulement appris à jouer avec succès des mains gagnantes, mais aussi à bluffer efficacement – et de manière appropriée – lorsqu'il avait une mauvaise main.
Il est clair que les machines deviennent meilleures et plus rapides que les humains pour les tâches qui nécessitent de grandes quantités de connaissances et de compétences de base, ainsi que pour les tâches qui nécessitent l’analyse de grandes quantités de données. Même si nous appelons cela intelligence artificielle, il ne s’agit en réalité pas d’intelligence, mais simplement d’un processus algorithmique. La machine ne « sait » rien. L’intelligence artificielle ne vaut que par la qualité de l’algorithme et des données qu’il traite.
