用AI预测足球比赛结果，英国这家科技创企想靠“赌”发家致富

听完英国体育科技公司Stratagem的创始人Andreas Koukorinis一番话，你会更加相信足球是这世上最能预测的比赛。

“时间短，重复性高，规则固定，”Koukorinis在采访中说，“所以，如果你观察了10万场比赛后，你自然可以从中摸索出规律。”

Koukorinis的公司Stratagem的使命很简单：找到足球比赛中的这些规律，然后从中赚钱。Stratagem通过向专业赌客和庄家出售其手机的数据或者保留这些数据自己下注来赚钱。为了获得这些筹码，公司正在筹集2500万英镑（3200万美元）的体育博彩基金，将其作为传统对冲基金外的另一种融资方式。换句话说，Stratagem希望有钱人会大方地给公司送钱。公司会用已有的数据，拿这些钱下注，如果一切顺利，大家都能小赚一笔。

故事到这里为止与普通体育博彩无异，但Stratagem增加了一些额外的元素：人工智能。

目前，公司仍聘请人工分析团队在全球各地实时汇报其下注的体育联赛的相关信息。这些信息随后结合来自多个庄家提供的详细概率数据，让Stratagem比普通赌球的人更有优势。但是，在未来，公司希望由计算机来进行分析。Stratagem已经采用机器学习来分析部分数据，同时也在开发AI工具，以实时分析体育赛事，从中提取出能够预测出比赛结果的数据。

为了实现这一目标，Stratagem正向深度神经网络——许多硅谷大公司为之着迷的技术——进军。显然，深度神经网络是个非常好的选择，因为它可以分析大量数据。公司的软件目前正在读取上千小时的比赛来从中学习失败和成功的规律，且终极目标乃是开发一个可以同时在直播电视中观看十几场比赛并进行分析预测的AI系统。

不过眼下，Stratagem能做的十分有限。关注的比赛很少（足球、篮球、网球）以及观察的指标也不多（比如足球中的进球机会）。在公司的伦敦办公室里（这里大约有30名员工），我们看到了进行中的足球比赛的神经网络雏形。

Stratagem的AI可以在观看一场标准的比赛转播时进行计算。跟踪足球和运动员，根据球衣颜色判断选手所属球队。足球的轨迹也一并高亮显示，所有数据都转换成2D图形。从这个角度看，软件好似一个纸上谈兵的将军在研究比赛：它可以识别出其认为的进球机会等等。

计算得分机会到底是不是给球队排名的最佳方式，这很难说。Stratagem表示，这个指标在专业赌客之间非常流行，并且公司在觉得下赌注之前还权衡了其他很多因素。Stratagem也指出，AI识别出来的机会并不总是和人类观察到的结果一致。尽管如此，公司表示当前的下注模型的正确率足以获得稳定的回报，但具体数据未透露。

公司代理商的一项关键任务是在球队正式宣布之前弄清楚他们的开场阵容。而这些信息很难获得。要想获得这些信息，意味着得在俱乐部有线人，建立联系，以及知道在比赛当天应该找谁。至少目前，机器还没办法做到这些。

不过机器视觉也只是Stratagem的人工智能业务计划中的一部分。公司已经将机器学习应用到博彩的更多实际方面——比如计算出在任何市场中进行下注的最佳时机。在这点上，公司的做法跟许多对冲基金的做法其实很相似，后者早已开始使用机器学习来计算出新的交易方式。

但是，单就简单地加入计算机元素还远远谈不上成功。在2012年，英国公司Centaur Holdings成立的体育博彩基金在成立两年后宣布倒闭，最初，公司承诺投资者能有15-20%的回报，但结果却亏损了250万美元。

说到底，Stratagem的人工智能到底是否可以让体育赛事像潮汐一样可预测，仍有待观察，但是公司在人工智能上的投资还是有其他用途的，比如吸引那些希望在博彩行业中获得一丝优势的投资者和消费者。它可以自动完成当前仍由公司人类员工完成的工作，并降低成本。随着其他企业也在开始竞相使用AI，或许这些微不足道的好处才是最可靠的。毕竟，微不足道的可靠收益是好的投资的开始。