AI模型告訴你，為啥巴西最可能在今年奪冠！曾精準預測前兩屆冠軍

說起2010年南非世界盃的最大網紅，一定非「章魚保羅」莫屬！

這隻位於德國海洋生物中心的神奇章魚，不僅成功預測了德國隊全部七場比賽的結果，還順利地選出了最終的總冠軍西班牙隊。

不幸的是，保羅已經永遠離開了我們，但它的「遺產」卻在人們預測足球比賽結果的嘗試中持續存在。

在艾倫圖靈研究所（The Alan Turing Institute），隨著2022年卡達世界盃的持續進行，三位研究員Nick Barlow、Jack Roberts和Ryan Chan決定用一種AI演算法預測今年的冠軍歸屬。

預測模型

圖靈研究所的統計演算法是基於一款衍生於足球遊戲《英超范特西》的模型「AIrsenal」（沒錯，從名字就能看出，演算法的發明者一定是阿森納球迷）。

該模型借鑒了Dixon和Coles於1997年推出的足球預測經典模型。該模型將球隊攻擊強度、防守強度和主場優勢考慮在內，並使用了貝葉斯統計計算比賽中最有可能得分的球隊。

三位研究員調整了AIrsenal模型，使其更適合預測國際比賽的結果。

例如，每支國家隊都最常與來自同一大洲的球隊比賽，例如巴西自2019年之後就沒有與任何歐洲球隊比賽過。這可能會在預測來自不同大洲的球隊之間的結果時產生偏差。

為了解決這個問題，研究員引入了不同大洲聯合會間的「相對優勢參數」，對模型進行了修正。

訓練資料

為了精準預測2022年世界盃的冠軍，首先需要用過去的資料對模型訓練。

三位圖靈院的研究員採用GitHub用戶martj42編制的國際足球比賽綜合資料庫－該資料庫記錄了自1872年以來，每場足球比賽的詳細結果。

在訓練資料中，世界盃正賽（2002年後）和近期比賽的權重，要依序大於洲際錦標賽、預選賽和友誼賽。研究員還將FIFA官方排名輸入到模型中，以提供對球隊表現的最新估計。

值得一提的是，研究員也在新聞稿中說明，他們的模型並沒有將「球員」、「點球」和「地點/天氣/其他」等因素考慮在內，卻仍然成功預測了2014年和2018年世界盃的冠軍德國和法國。

預測結果

最終，透過這個AI模型以及100,000次實驗結果，艾倫圖靈研究所分別對「最終冠軍」以及「英格蘭和威爾斯隊的成績」進行了預測，最終給了兩份報告。

最終冠軍預測

透過上表我們可以發現，在100,000次測試結果中，巴西有接近25,000次都贏得了最終的冠軍，奪冠機率大約是25%。

比利時和阿根廷分別是奪冠的第2和第3大熱門，機率分別為18%和13.5%。

此外，奪冠機率4-10位的隊伍分別是法國（11%）、英格蘭（7.5%）、西班牙（4.5%）、荷蘭（4.4%）、丹麥（3.1%）、葡萄牙（3.0%）和克羅埃西亞（2.2%）－清一色是歐洲球隊。

大英兩兄弟成績預測

#根據AI模型對英格蘭和威爾斯隊的成績模擬，威爾斯有超過一半的機率（52%）止步小組賽。

英格蘭則情況稍好，只有20%的機率無緣小組出線，不過模型仍認為他們有70%的機率止步8強，並不看好「三獅軍團」的奪冠前景。

不知這樣的預測，遠在英倫半島的英格蘭球迷，是否會同意呢。

其他模型同樣看好巴西

無獨有偶。

最近，來自盧森堡大學、慕尼黑工業大學和多特蒙德工業大學的聯合研究團隊，也利用2002、2006、2010、2014和2018五屆世界盃的數據，結合各支球隊的結構和各國GDP等參數對「隨機森林模型」進行了訓練，以此預測2022年世界盃的冠軍歸屬。

最終結果顯示，巴西隊進入決賽的機率為23.5%，並有15%的機率最終奪冠，在32強中高居榜首。奪冠機率2-5的球隊分別是：阿根廷、荷蘭、德國和法國。

共同研究團隊AI模型對最終冠軍的預測，與艾倫圖靈研究所的研究結果如出一轍。由此看來，「桑巴軍團」加冕第六顆星──還真是指日可待呢！

最後我們也必須承認，雖然利用AI去預測比賽結果具有一定科學性，巴西、比利時和阿根廷等球隊也確實是本屆大賽的最大熱門，但模型絕對不可能將全部因素都涉及到。

無論AI模型有多精準，足球永遠是一種隨機遊戲。

綠茵場上那波詭雲諦的不可預測因素，或許才是我們喜歡、並深深熱愛它的原因。

參考資料：

https://www.zeileis.org/news/fifa2022/

#https://www. eurekalert.org/news-releases/971175

https://www.turing.ac.uk/blog/can-our-algorithm-predict-winner-2022-football-world-cup

https://www.iflscience.com/ai-has-run-100-000-simulations-and-predicted-the-2022-world-cup-winner-66314

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