Общество, 14 июл 2014, 19:28

Microsoft обыграл Google в точности прогнозов на ЧМ по футболу

"Искусственный интеллект" от Microsoft победил в заочном соперничестве с Google по точности прогноза исходов матчей завершившегося накануне чемпионата мира по футболу. Технология поисковой машины Bing верно "угадала" победителя 15 из 16 матчей в серии плей-офф (исключением стал почти ничего не значащий матч за третье место).
Читать в полной версии
Фото: Fotobank/Getty Images

Машинный "оракул" от Google показал чуть менее впечатляющий результат - 14 из 16. Но помимо все того же матча за бронзовые медали Google ошибся с прогнозом на четвертьфинал Германия - Франция, "отправив" домой будущих чемпионов - немцев.

Китайский поисковик Baidu утверждает, что, как и Microsoft, верно предсказал исход 15 из 16 игр мундиаля, начиная с 1/8 финала, но о прогнозах Baidu стало известно постфактум только на прошлой неделе. При этом китайский сервис заявляет, что по точности прогнозов на все матчи турнира (включая групповую стадию) обошел Bing - 58,3% верно угаданных исходов против 56,3% у Microsoft. Google запустил свою предсказательную модель в конце июня - уже после группового этапа.

Microsoft, Google и Baidu использовали собственные методы прогнозирования, но все они отражают концепцию Big Data ("большие данные").

Google основывался на огромном массиве футбольных статистических данных, накопленных с 2006г. компанией Opta Sports. Google использовал эти данные, чтобы проанализировать, как игровые показатели отдельных футболистов и целых сборных определяют их будущие выступления. Для импорта и обработки данных, построения статистической модели и вычислений Google применил несколько собственных сервисов, включая Google Cloud Dataflow, Google BigQuery и Google Compute Engine. Модель также учитывала индекс сравнительной силы команд, разработанный одним из инженеров Google, и субъективный фактор поддержки той или иной сборной своими болельщиками.

Microsoft использовала для своей прогностической модели такие параметры, как предыдущие результаты сборных (победы/ничьи/поражения) и голевая разница в каждом из матчей, близость места проведения турнира к родной стране и даже тип травяного покрытия, на котором проходили матчи чемпионата мира, а также погодные условия в день игры. Кроме того, Microsoft сверялась с данными, полученными от так называемых рынков предсказаний (информационных рынков), которые, как считается, выражают "коллективный разум" (wisdom of the crowds).

Ранее Microsoft опробовала свои методы предсказаний на американских реалити-шоу The Voice ("Голос") и American Idol, где исход определяется голосованием телезрителей: компания использовала данные о динамике поисковых запросов и анализировала настроения в социальных сетях. После успешного опыта с чемпионатом мира по футболу Microsoft собирается продолжать эксперименты с прогнозированием, в частности на выборах в конгресс США этой осенью.

Модель Baidu базировалась на данных 37 тыс. футбольных матчей, сыгранных 987 командами за последние пять лет, отмечает китайская газета China Daily. Помимо традиционных параметров (сравнительная сила команд, последние игровые результаты, преимущество своего поля и статистика выступлений на чемпионатах мира) Baidu использовала в своих предсказаниях котировки букмекеров.

Футбольные предсказания технологических компаний, работающих с "большими данными", оказались перспективнее эконометрических прогнозов инвестбанков, считает China Daily. Накануне мундиаля свои прогнозы опубликовали банки Goldman Sachs, Danske Bank, аудиторская компания PwC и ряд других организаций из мира финансов, но все они оказались далеки от истины. В частности, эконометрические модели ошибочно предсказали победу сборной Бразилии на домашнем мундиале и не смогли предвидеть ранний вылет из турнира прежних чемпионов мира - испанцев.

Иван Ткачев

Pro
Мрачная перспектива: что ждет Европу из-за нового китайского шока
Pro
Таможня КНР не пускает ваш груз: что вы не учли, заказывая товар в Китае
Pro
Мозг все равно вас обманет: Даниэль Канеман — о когнитивных искажениях
Pro
Акции каких российских IT-компаний недооценены рынком
Pro
Бизнес все больше полагается на ИИ в вопросах найма. Чем заменяют эйчаров
Pro
От $80 тыс. за апартамент: где и за сколько можно купить жилье на Бали
Pro
Быстро и дешево запустить сайт или приложение: польза и риски low-code
Pro
Компании гибнут из-за слабых сотрудников. Почему руководители их нанимают