Wargame Film

Intelligenza Artificiale e eSports

L’evoluzione delle tecniche di analisi attraverso lo Sport

Articolo pubblicato il 10/06/2020 Da Donata Petrelli e rilasciato con licenza CC BY-NC-ND 3.0 IT (Creative Common – Attribuzione – Non commerciale – Non opere derivate 3.0 Italia)

Osservare l’evoluzione dello Sport è una diversa prospettiva per osservare l’evoluzione della tecnologia e, di più ancora, delle tecniche di gestione e management adottate in background in ambito professionale.

Dal talent scout incaricato di guardare le partite delle società sportive per osservare ed individuare dei nuovi giocatori dotati, passando ai sistemi di analisi statistica dei dati per ricavare informazioni sulle performance dei giocatori, oggi siamo arrivati ad una nuova frontiera … quella degli Esports.

Con gli Esports, la versione digitale degli sport competitivi, entra in gioco l’Intelligenza Artificiale nel vero senso della parola aprendo a scenari del tutto nuovi ed ancora inesplorati. In questo breve articolo vedremo come lo Sport è un fertile terreno di applicazione di tecnologie all’avanguardia. Il nostro compito sarà quello di traslare il fenomeno nei campi di applicazione che ci interessano per capire cosa succede e soprattutto … come andrà a finire!

Da sempre la figura del talent scout ha assunto importanza strategica in molti club professionistici. Basti pensare che in America è una professione a tutti gli effetti nella NBA! Questo perché la prima e più importante analisi è quella che proviene dall’osservazione analitica di un fenomeno. Nel nostro caso, osservare le partite disputate da squadre giovanili ed in erba permette di trovare giocatori con grandi potenzialità e futuri campioni da spendere nel proprio team.

Con il tempo la pura osservazione analitica non basta più. Si è dunque passati all’analisi statistica dei dati, non più fatta sul campo da gioco vero e proprio ma su un database! Chi ha visto il film “L’arte di vincere” (o letto il libro Moneyball) il general manager degli Oakland Athletics decide di adottare un sistema alternativo sul come valutare un giocatore basato sull’analisi attraverso le statistiche. In generale, attraverso questo sistema, si vuole stabilire il valore di un giocatore dalle performance ottenute nelle stagioni passate per cercare di predire il suo valore futuro. Questo metodo innovativo è risultato efficace nel campo della misurazione delle prestazioni sportive dei giocatori.

È quello che succede in molti settori, tra cui quello dei mercati finanziari per l’analisi dei trend. Si parte dall’analisi dei dati storici per arrivare, attraverso tecniche di pre elaborazione e data mining, a studiarne il trend di fondo e a stimare la probabilità dei valori futuri. Anche qui troviamo analogia con lo sport. Le tecniche statistiche possono essere utili sia che si tratti di prezzi o volumi di assets che di tiri in porta o partite vinte 🙂

Con la massiccia applicazione dell’Intelligenza Artificiale molti settori della nostra vita, molte discipline si sono convertite ad essa. Lo Sport non ha fatto eccezione!

Grazie all’Intelligenza Artificiale, il compito di valutare le serie storiche viene affidato ad essa. Il risultato dell’operazione è un ranking, che permette di stilare graduatorie. A seconda dei parametri di analisi scelti si ottengono valori relativi ai calciatori in base al loro ruolo o alla zona di campo; o valutarne il trend crescita tecnica per stimarne potenzialità future.

Ancora una volta si hanno analogie ovunque. Ad esempio nel campo dei Robo Advisor, l’IA viene utilizzata per la realizzazione di portafogli di investimento che rispondano alle esigenze dell’utente in termini di tempo e rischio. E così, alle classifiche dei giocatori stilate per obiettivi in parallelo abbiamo portafogli, classifiche di strumenti finanziari atti ad ottenere determinate performance di rendimento.

Con il tempo la tecnologia avanza e le frontiere delle sue applicazioni si aprono ancora. I dati, i big data, macinati dall’Intelligenza Artificiale sembrano storia passata … si preferisce lavorare sul campo, passando così dall’analisi bruta dei dati a quella dell’esperienza. E così siamo alla fase del Machine Learning, l’Intelligenza Artificiale che impara dall’esperienza e dai propri errori per ottenere modelli realistici da cui trarre tutte le informazioni necessarie. È l’era degli Esports!

Gli Esports sono la versione digitale degli sport competitivi. Lo scopo di questo breve articolo non è quello di parlarne come l’attuale maggior fenomeno di intrattenimento e di gaming, di cui potete trovare in molti siti di riferimento, ma dell’uso che ne viene fatto per far sperimentare all’IA un mondo, che seppur digitale, è realistico. Non parliamo di robot nel mondo reale dotati di organi di senso per interagirci, ma di software intelligenti che giocano in un mondo reale ma virtuale e idoneo all’apprendimento. 

È significativo che, ancora una volta, sia lo sport, più in generale il gioco, il primo terreno di incontro tra intelligenze artificiali e reali. Basti pensare che OpenAI, l’organizzazione non profit di ricerca sull’intelligenza artificiale di San Francisco, ha investito tantissimo in questo settore creando un software in grado di giocare seguendo le stesse regole dei giocatori umani. Contrariamente a giochi come gli scacchi basati sulla velocità di analisi, si sfruttano qui tecniche di Machine Learning. L’IA gioca contro sé stessa imparando da sé stessa tecniche di gioco identificabili a quelle dei giocatori umani.

Come in Wargames (Giochi di guerra), il celebre film del 1983, la situazione ad un passo dal disastro dell’inizio di una guerra mondiale provocata da WOPR, connessione di super computer per simulare strategie, è risolta facendolo giocare a tris contro sé stesso. In questo modo si distrae dalle operazioni di lancio a cui era pronto il super computer e ne scaturisce invece una nuova morale. Partita dopo partita contro sé stesso, la situazione rimane quella di stallo, non essendoci mai un vincitore e la macchina apprende finalmente che in certe situazioni:

«L’unica mossa vincente è non giocare.»

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