هذا الموسم الخيالي لكرة القدم ، آرون فاندرايت يسمح لوباءته بالاتصال بالقطات.
قبل موسم اتحاد كرة القدم الأميركي ، قام المهندس السحابي الذي يتخذ من شيكاغو مقراً له ، ببناء وكيل مخصص من AI يسحب البيانات في الوقت الفعلي من ESPN و FantasyPros ، ويلاحظ العوملة في Intel في اللحظة الأخيرة مثل الإصابات وقطع القائمة.
باستخدام خلفيته في الترميز والحوسبة السحابية ، قام Vansledright بتشغيل الوكيل في غضون أسبوع واحد فقط مع نماذج لغة كلود الكبيرة في الإنسان. كما استغل أدوات Amazon Web Services ، بما في ذلك New Strands SDK ، والتي تساعد المطورين على تشغيل وكلاء مع بضعة أسطر من التعليمات البرمجية.
“دعونا نرى مدى جودة أداء الذكاء الاصطناعي ضد البشر الآخرين ، لأن لا أحد آخر في دوري يفعل ذلك” ، يقول شركة سريعة.
في هذه القصة المتميزة ، سيتعلم المشتركون:
- كيف يستخدم اللاعبون الذكاء الاصطناعى لتحسين اختيار اللاعب وإنشاء قوائم متوازنة
- منتجات AI الجاهزة التي يمكن لأي شخص أن يلعبها
- لماذا حتى المتبنين الأوائل يتركون مجالًا للقرارات البشرية
قام Vansledright بتخصيص الروبوت لمراوغاته في رابطة ربع ربع (حيث يجب أن يبدأ كل فريق اثنين من QBs) من خلال تصميم نظام ترجيح يقدر مواقعها بشكل مختلف اعتمادًا على كيفية تكشف المسودة: مخزون مهارات اللاعبين أولاً ، ثم الاستيلاء على قورتربك بعد ذلك ، ثم يملأ الباقي. سيبقى الروبوت نشطًا طوال الموسم ، ويقدم توقعات تشكيلة أسبوعية. إنه يأمل أن يخفف الضغط – والقلق الحشوي – من اختياراته الخاصة.
من المسلم به “فظيع” في Fantasy Football ، أراد Vansledright أن يرى ما سيحدث إذا جرد العاطفة الإنسانية من هذا الموسم. هل يمكن أن تتفوق الذكاء الاصطناعي على عقله ، والأمعاء ، والذاكرة؟
يقول Vansledright: “سيظهر (زملاء الدوري) مع اختياراتهم القائمة على العاطفة ، وربما بعض الحقائق القائمة على التوقعات وكل شيء”. “لكن هذا كل ما تشعر به من أسبوع إلى أسبوع.”
إنه ليس وحده. نظرًا لأن الذكاء الاصطناعى التوليدي يصبح أكثر سهولة ، يقوم اللاعبون الخياليون بتجربة أدوات DIY لتحسين فرقهم – من قوائم الدردشة التي تشير إلى النائمة إلى الكشافة التي تحلل عادات صياغة المنافسين.
سواء كانت هذه التجارب تنتج البرد الحائزة على اللعبة أو مجرد كبش فداء جديد عندما يسير الموسم جنوبًا ، هناك شيء واحد واضح: لاعبي كرة القدم الخيالي على استعداد بشكل متزايد للسماح للآلات اتخاذ القرارات التي يهيمن عليها التحيز البشري منذ فترة طويلة.
“مثل الكشافة جالسة بجوارك”
الثرثرة عن الذكاء الاصطناعى في كرة القدم الخيالية هو التقاط. ذكرت شركة Sprinklr بنسبة 728 ٪ على أساس سنوي ، وفقًا لشركة البرمجيات Sprinklr. (ومع ذلك ، مع 14000 وظيفة فقط في عام 2025 ، تظل المحادثة متخصصة نسبيًا).
يتخذ ريان لافلين ، وهو من محبي كرة القدم الخيالي منذ فترة طويلة ، مقاربة مختلفة: استخدام الذكاء الاصطناعي لتتبع منافسيه والتنبؤ به. الجمع بين نموذج التعلم الآلي الخاص به والبيانات التاريخية من API’s API و Openai’s LLMS ، Laughlin-الذي يعمل في مدفوعات التجارة في JPMorgan Chase أثناء متابعة درجة الماجستير في علوم الكمبيوتر بدوام جزئي-لتحليل كيفية صياغة زملائه في الدوري في المواسم الماضية.
والنتيجة هي “مسودة الكشفية” التي تولد ملخصات منظمة العفو الدولية لاتجاهات لاعبي الدوري ، والتي تبين من الذي يؤخر صياغة لاعبي الظهير والذي يعطي الأولوية للظهور الجري. كما يشرح ذلك لافلين: غالبًا ما ينسى الناس أسلوب كل مدير إلى عام. تم تصميم أدائه ليشعر بأنه الكشافة جالسًا بجوارك ، في محاولة لمساعدتك على الفوز في أسبوع الخيال الخاص بك. “
لاختبار المفهوم ، أنفقت Laughlin بضع مئات من الدولارات على إعلانات Reddit التي تستهدف Subreddits Fantasy Football ، ودعوة الآخرين لتجربتها ومشاركة التعليقات.
يقول لافلين: “لقد حصلت في الواقع على ردود فعل قوية من الأشخاص الذين يقولون إنها صدى معهم”. “مثل قرأوا ملفهم الشخصي ويقولون إنه في الواقع نوع من الدقة الحقيقية والخير. ليس لديهم اعتراضات عليه ، لكن الناس لا يحفزون على مشاركته لأنه إذا شاركت في دوريتك ، فأنت تتخلى عن الميزة التنافسية.”
منظمة العفو الدولية في كرة القدم الخيالية ليست جديدة تمامًا. في عام 2015 ، قامت IBM Watson بطرح أدوات قامت بتثبيت البيانات من نشاط Twitter وإحصائيات التدريب ومقالات كرة القدم والمزيد. اليوم ، IBM في عامها التاسع من شراكة مع ESPN. تعمل منصة Watsonx الآن على ميزات مثل “AI Weekly Preview” والفئات القائمة على البيانات التي تقترح اللاعبين الذين يجب إضافة أو إسقاط أو تداول.
ولكن الآن هذه الأدوات تصل إلى النطاق. يستخدم ما يقرب من 13 مليون لاعب خيالي ميزات IBM (ارتفاعًا من 12 مليون العام الماضي) ، وفقًا لما قاله كاميرين ستانهاوس ، نائب رئيس شراكات الرياضة والترفيه في IBM. وراء التوصيات: 36 مليار نقطة بيانات ، من إحصائيات اللاعب وأداء الفريق إلى التغطية الإخبارية ، والمعنويات الإعلامية ، وتقارير الإصابات.
يقول ستانهاوس: “هناك الإحصائيات النموذجية التي تحصل عليها من إمكانية الوصول إليها”. “ولكن أيضًا القدرة على استخدام هذه البيانات غير المهيكلة وتكون قادرة على مسح الويب وفهم ما يقوله الصحفيون. إذا كان اللاعبون يحصلون على الكثير من معنويات الوسائط الإيجابية هناك ، فإننا نعزى القيمة إلى أولئك الذين يعانون من الآخرين.”
“الناس يعاملون الذكاء الاصطناعى على أنه أوراكل”
الشركات الناشئة تدفع أيضًا إلى الرياضات الخيالية من الصناعات الأخرى. تقدم SourCetable ، التي تم بناؤها في الأصل لتجار الأسهم وصناديق التحوط ، الآن منصة جداول البيانات التي تعتمد على AI مع ميزات مصممة لكرة القدم الخيالية. من خلال سحب البيانات من ESPN و Sleeper و Yahoo ، تتيح الأداة النمذجة الأعمق والرؤى في الوقت الفعلي. يرى المؤسس والرئيس التنفيذي Eoin McMillan القدرة على التوسع في رياضات أخرى ، على الرغم من أنه يعترف ببعض المقايضات.
يقول مكميلان: “ربما أنا مجرد حنين ، لكنني أعتقد أننا نفقد بعض الإثارة من اللعبة ونحن نتحرك بشكل متزايد نحو إدارة الإحصائيات”. “من ناحية أخرى ، كان برادي وبيليتشيك مبكرًا بوضوح في الانضباط في اتجاه وضع المدارس هذا ، وأظهرت النتائج”.
يقوم الآخرون ببناء أدوات لإعادة التفكير في كيفية تجميع التشكيلة في الوقت الفعلي. على سبيل المثال ، أنشأ Ben Jensen عالم البيانات الذي يتخذ من فينيكس ، على سبيل المثال ، “مُحسِّنًا” للمساعدة في تجميع قائمة متوازنة خلال المسودات الحية-وهو أمر نادراً ما تتناول توقعات اللاعب التقليدية. تمثل أدائه قيود القائمة ، والموديلات الافتراضية من المديرين المتنافسين ، وتعكس تفضيلاته الشخصية مع علامات تتراوح من “مثل” إلى “لا تشوبها شديدة”. كما أنه يحاكي ما إذا كان يجب أخذ بعض اللاعبين أو الانتظار.
يلاحظ جنسن أنه استخدم الذكاء الاصطناعي بشكل رئيسي للترميز ، وليس لاتخاذ القرارات. ويقول إن هذا التمييز يمنع الثقة الأعمى في النظام بمخاطره الخاصة. يقول: “في كثير من الأحيان يعامل الناس الذكاء الاصطناعى على أنها أوراكل بدلاً من ذلك ، ثم يشعرون بالإحباط عندما لا تكون رصاصة سحرية”. “إلى أي مدى أبلغ استراتيجياتي مع الذكاء الاصطناعي ، ما زلت مسؤولاً عن النتيجة.”
