Kan artificiell intelligens (AI) verkligen förutsäga vem som blir nästa stora e-sportsmästare? Svaret är ja, men såklart med vissa begränsningar. AI kan, genom avancerad dataanalys och maskininlärning hitta olika mönster i de olika spelarnas prestationer, se och analysera historiska data i form av tidigare matcher och då även skapa prognoser baserade på dessa insikter.
Hur fungerar AI för att förutsäga e-sport?
För att AI ska kunna förutsäga e-sport finns vissa krav. Det krävs flera tekniker inom maskininlärning och big data. Det kan bland annat vara:
- Dataanalys: Detta innebär att AI samlar in och analyserar enorma mängder data från tidigare turneringar, olika spelares statistik och även spelares beteenden i olika situationer.
- “Neurala nätverk”: Neurala nätverk används för att samla in data för att kunna identifiera mönster i spelarens spelstil och vilka strategier som denne använder i sitt spelande.
- Prediktiva modeller: AI kan förutse sannolikheten för en spelares eventuella fram- eller motgångar. Detta görs genom att jämföra dessa spelares prestationer och strategier mot tidigare mästare.
Begränsningar med AI inom e-sport
AI är inte allsmäktigt och det finns fortsatt stora utmaningar med att helt förlita sig på AI och dess förutsägelser. Det kan tillexempel vara begränsningar som:
- Den mänskliga faktorn: Det här är såklart en av de absolut svåraste. AI kan inte förutse mänskliga beslut som tas i realtid, framförallt inte reaktioner på andra spelare eller oväntade strategiska val.
- Meta-förändringar: En sak som gör spel så underhållande är att de ständigt utvecklas. Med utvecklingen kommer förändringar i spelstil och strategi. Det gör att AI-modeller snabbt blir inaktuella.
- Brister i datan: AI-modeller är bara så bra som den data den har tillgång till. Om datan är begränsad blir sannolikt förutsägelserna missvisande och rent av felaktiga.
- Etiska frågor: Det finns såklart etiska aspekter att ta till sig. Användningen av AI inom tävlingssammanhang kan skapa frågor kring rättvisa. Är det verkligen rättvist att vissa spelare ska ha tillgång till avancerad AI för sin träning och analys?
- Kostnad: Att utveckla och framförallt underhålla olika AI-modeller kräver stora investeringar. Både vad gäller i tekniken i sig men också kunskap och expertis hos de som ska underhålla och mata modellen med data. Det gör att det blir en stor barriär för många mindre organisationer.
AI och betting på e-sport
Självklart används AI även inom betting för att kunna förutspå matchresultat, sannolikheter och liknande. Allt för att ge spelare bättre beslutsunderlag. Plattformar kan bland annat analysera odds, spelhistorik och tidigare prestationer. För dig som söker efter ett casino utan omsättningskrav finns det flera att välja på. Vissa med mer eller mindre tillgång till AI-modeller. AI-baserade plattformar kan också hjälpa till att hitta misstänkta spelmönster och även minska risken för fixning av matcher. Genom att analysera trender och eventuella avvikelser i odds kan AI upptäcka bedrägliga aktiviteter i ett tidigt skede.
Sammanfattning
Användningen av AI har stor potential. AI kan potentiellt förutsäga nästa e-sportmästare genom avancerad dataanalys och maskininlärning. Det finns, så klart, stora begränsningar i användandet idag – det kan vara begränsningar i form av den mänskliga faktorn eller spelens snabba utveckling och frågor av etisk natur kring användandet av AI. Med den fortsatta utvecklingen av AI kommer vi sannolikt se en ökning i användandet inom e-sport och betting. Både vad gäller spelanalys, träning och tittarupplevelser.