AI Has Run 100,000 Simulations And Predicted This Year's World Cup Winner
2010年南非世界杯，神奇的章魚保羅，因成功連續預測了8場賽事而揚名世界。
八年，彈指一揮間（沒忘記你，巴西世界杯）。這一屆的世界杯冠軍又將花落誰家？顯然，章魚保羅已然指望不上了，但新的技術已經迫不及待地登場，8年後的俄羅斯世界杯，人工智慧登場了。
德國研究人員：西班牙機會最大，但可能被德國隊反轉
來自德國多特蒙德技術大學的 Andreas Groll ，和他的同事給出了一個答案。
他們使用了一種，結合機器學習和傳統統計學的，叫做「隨機森林」(Random Forest) 的算法，來分析最有可能奪冠的球隊。
隨機森林算法可以分析大型數據集，同時避免了其他數據挖掘算法的缺陷。傳統的數據挖掘算法，假設未來事件可以由決策樹決定，該決策樹透過引用一組訓練數據，來計算每個分支的結果。然而，決策樹有一個問題，即在分支過程的後一階段，由於訓練數據稀疏，容易產生巨大變化，從而導致決策嚴重扭曲，產生過度擬合問題。
隨機森林算法則不同。它不是計算每個分支的結果，而是計算隨機分支的結果，如此計算多次，每次都有不同的隨機選擇的分支，最終結果是所有這些隨機建構的決策樹的平均值。
這種方法有顯著的優點。它不存在困擾普通決策樹的過度擬合問題，並且可以顯示關鍵變量。因此，如果一個特定的決策樹包含許多參數，很容易看出哪些參數，對結果的影響最大，而弱變量可以被忽略。
Groll 和他的同事，正是用這種方法，來模擬 2018 世界杯。他們對球隊，可能進行的每一場比賽的結果，進行建模，並利用結果建構出最有可能的比賽進程。
Groll 和 co 選定了一系列，可能決定結果的潛在因素，進行建模：一國 GDP 和人口數、國際足聯對國家隊的排名、球隊本身屬性（比如隊員平均年齡、擁有的歐冠球員的數量、是否有主場優勢等）。
下圖顯示了球隊在整個比賽中的賠率，包括最有可能獲勝的球隊。根據研究人員的計算，西班牙最有可能勝出，機率為 17.8%，略高於德國。
AI 預測的世界杯排名
如果德國隊在小組賽階段獲勝，在 16 隊淘汰賽階段，更有可能遭遇強敵，算法得出德國進入四分之一決賽的機率為 58%。相比之下，西班牙不太可能在最後的 16 強中，面臨強大的對手，因此有 73% 的機會進入四分之一決賽。
但是！在 Groll 和 Co ，對整個比賽進行了 10 萬次模擬後發現，在比賽開始的時候，西班牙機會最大，但如果德國打進四分之一決賽，冠軍就會易主。
昨晚想必大家，已經興奮地看完了第一場比賽，東道主俄羅斯 5-0 完勝沙特阿拉伯，但遺憾的是，根據他們的預測，這兩支球隊都不可能進入四分之一決賽。
當然，有人對這些預測持懷疑態度。由於足球比賽隨機性太強，這種精確的比賽過程，在實際比賽中可能性太小。
此外，他們的機器學習算法，顯然沒有預測到，西班牙會在球隊首戰前兩天解雇，並更換主教練。
高盛：巴西將奪冠
梅西曾經說過:「在足球中，如果沒有嚴謹和精確，才能和優雅，就沒有意義。」
高盛在編制 2018 年世界杯的預測時，似乎把他的話放在了心上。
該公司使用機器學習，來運行 200,000 個模型，挖掘團隊和個人球員屬性數據，以幫助預測特定的比賽得分。然後，高盛模擬了 100 萬次比賽的變化分析，計算出每個球隊的晉級機率。
下圖顯示了，高盛如何看待世界杯比賽進程。每個國家旁邊的數字，代表該球隊是否能超過對手，並利用機器學習算法進行比賽迭代。
高盛預測圖
以下是高盛得出的關鍵結論:
預計巴西將以 1.70：1.41 的比分擊敗德國，贏得第六次世界杯冠軍；
儘管法國舉起獎杯的機率比德國高，但預計在半決賽中，與巴西的對決，將使其無法贏得冠軍；
英格蘭有望進入四分之一決賽階段，高盛表示將輸給德國；
西班牙和阿根廷預計將落後，都將在四分之一決賽中失利；
儘管俄羅斯是世界杯主辦國，但預計不會從小組賽中出線；
沙特阿拉伯是黑馬，在小組賽階段會領先於俄羅斯（顯然已經預測錯了）
俄羅斯進球，普京得意攤手
