Se ha hablado mucho sobre los desarrollos en Inteligencia Artificial (IA) y cómo se puede utilizar para resolver problemas del mundo real.
Específicamente en el mundo de los juegos de azar, hay varias áreas generales en las que la IA podría ser útil, pero antes de continuar, es útil comprender qué es la IA y cómo funciona.
¿Qué es la Inteligencia Artificial?
La IA es, como cualquier otro programa informático, un conjunto de instrucciones, un algoritmo. La diferencia con los programas que no son de IA es que AI analiza conjuntos de datos extremadamente grandes para buscar patrones o conexiones entre las variables en esos conjuntos.
Una vez que ha identificado lo que parece ser un patrón, hace una hipótesis, como que W, X, Y y Z están relacionados de alguna manera, y prueba la validez de estos supuestos a través de la repetición, refinando continuamente los supuestos, tratando de obtener el mejor ajuste y "aprendiendo" a medida que avanza.
Porque la inteligencia artificial se usará cada vez más en las apuestas
Una vez hecho su trabajo, la inteligencia artificial es capaz de hacer una predicción con una probabilidad adjunta, por ejemplo, que hay un 68% de posibilidades de que el Chelsea le gane al Ajax en el partido de la Liga de Campeones. Después del partido, se pueden analizar los datos de ese partido y de otros y se pueden hacer más predicciones.
Los humanos son capaces de ver patrones en forma visual. Por ejemplo, nuestros cerebros han evolucionado para reconocer rostros individuales en grandes multitudes, incluso en movimiento. Para una computadora, esta es una tarea sorprendentemente difícil. Sin embargo, los humanos no pueden analizar millones de puntos de datos en busca de patrones, que la inteligencia artificial puede hacer fácilmente.
El juego, ya sea en línea o tradicional, produce una gran cantidad de datos, tanto en el comportamiento del jugador como en el rendimiento del juego. Para los juegos de mesa tradicionales, puede ser difícil capturar datos precisos del juego y del jugador, pero la situación está mejorando rápidamente.
En este entorno rico en datos, la inteligencia artificial se puede utilizar para optimizar el diseño del juego para atraer mejor a los clientes o crear campañas de marketing que tienen más probabilidades de atraer a un grupo objetivo y también adaptar la interfaz de usuario para que los clientes solo vean los juegos que probablemente les atraigan y/u optimicen los flujos de ingresos de las tragamonedas o los juegos de casino.
La sala de un casino se puede tratar de manera holística mediante la predicción de cómo el cambio de algunas máquinas puede afectar el comportamiento de los jugadores en toda la sala del casino.
¿Se podría utilizar la IA para maximizar la rentabilidad total de todas las fuentes de ingresos?
Los especialistas en IA presentes piensan que esta es una pregunta interesante.
Los académicos que han examinado la tecnología en los juegos de azar y cómo se puede utilizar para minimizar el riesgo de daño a los clientes han demostrado cómo El sitio de rummy en línea más grande de la India, buscó usar inteligencia artificial para identificar jugadores que son o pueden convertirse en jugadores con problemas.
Uno de sus desafíos es que, si bien tiene una gran cantidad de datos de jugadores, no tiene un grupo de jugadores problemáticos o posibles jugadores problemáticos. Entonces, el software de IA no puede identificar a nadie con ningún grado de precisión, porque no tiene nada de lo que aprender.
Para superar este desafío, muchos ingenieros informáticos entrevistaron a psiquiatras y les preguntaron qué rasgos pensaban que eran indicativos de un comportamiento problemático. Usando esta información, el programa de IA pudo predecir quiénes podrían ser jugadores con problemas. Siguieron entrevistas con una muestra de estos "jugadores problemáticos"; algunos han declarado que tienen un problema con el juego.
Gracias a esta información, el programa de IA ahora puede predecir con aproximadamente un 60 % de certeza quién se convertirá en un jugador problemático. A medida que lleguen más datos, posiblemente de más entrevistas, se espera que su tasa de predicción mejore a más del 90 %.
Sabemos que las apuestas sobre el resultado de los eventos deportivos y las carreras se han llevado a cabo durante más de 2.000 años porque tenemos evidencia de apuestas realizadas en la antigua Grecia.
Los antiguos romanos ya habían codificado esta práctica, permitiendo incluso apostar en luchas de gladiadores.
Hoy en día las apuestas son casi omnipresentes y los eventos generan una gran cantidad de datos, no solo sobre quién marcó goles individuales y qué equipo ganó, que son analizados por apostadores "profesionales" como los tipsters que gestionan el sitio Misterscommessa que publican a diario consejos, trucos y probabilidades sobre las casas de apuestas italianas, explicando en detalle qué y a quién apostar.
La IA ha logrado grandes avances en esta área, hasta el punto en que los programas de aprendizaje automático de IA han descubierto que predecir con éxito el resultado de un evento deportivo es bastante simple.
Las empresas que utilizan "inteligencia de enjambre", una combinación de grupos (enjambres) de personas e IA, para hacer predicciones y pronósticos más precisos y ayudarlos a tomar mejores decisiones siempre están buscando voluntarios para formar un enjambre y, veinte minutos después del inicio, pudo predecir con precisión una "superfecta" en el Derby de Kentucky de 2016, qué caballos terminarían primeros en cuatro carreras. Los corredores de apuestas habían ofertado 540 a 1 en esta apuesta en particular. Y para demostrar que esto no fue casualidad, AI predijo no solo el ganador del Super Bowl de 2017, sino también el puntaje final, 34-28.
Las empresas en este campo emplean ejércitos de 'analizadores de partidos' que siguen los partidos e ingresan los detalles de lo que sucede en el campo. Luego, estos se superponen a los precios de las apuestas para determinar una estrategia de apuestas. No pasará mucho tiempo antes de que los analizadores de partidos se vuelvan redundantes, ya que los avances en la IA visual permiten que los partidos se analicen y procesen automáticamente, creando fuentes de datos mejores, más rápidas y más precisas y, en última instancia, predicciones más precisas.
Uno podría pensar que esto llevaría al final de la librería, pero recuerde que si los clientes ganan constantemente durante un período de tiempo, las casas de apuestas limitarán la cantidad que pueden apostar o cerrarán su cuenta. Por lo tanto, este tipo de IA ofrece una ventaja de corta duración.
La inteligencia artificial es ideal para desarrollar estrategias de juego ganadoras, especialmente en juegos donde la habilidad es un factor determinante en el resultado. En 1997, Deep Blue, la inteligencia artificial de ajedrez de IBM, fue la primera computadora en vencer a un gran maestro de ajedrez, en este caso Gary Kasparov. En 2011, Watson, la inteligencia artificial de IBM que se encarga de las preguntas y respuestas, venció a los campeones de Jeopardy para ganar un millón de dólares en la final. No pasó mucho tiempo antes de que Google entrara en el juego; su IA para el juego de Go, AlphaGo, ha acumulado impresionantes victorias desde que se presentó en 2016. En 2017, ganó 60 juegos y no perdió ninguno contra algunos de los mejores jugadores de Go del mundo.
Libratus, la entrada de Carnegie Mellon en los juegos de IA, ganó 2018 millones de dólares en 1,76 contra los jugadores profesionales de póquer Jason Les, Dong Kyu Kim, Daniel McAulay y Jimmy Chou. En el lapso de veinte días jugaron casi 120.000 manos de Texas Hold 'em sin límite; Libratus no solo aprendió a jugar con éxito las manos ganadoras, sino también a farolear de forma eficaz y adecuada cuando tenía una mala mano.
Está claro que las máquinas son cada vez mejores y más rápidas que los humanos en tareas que requieren una gran cantidad de conocimientos y habilidades previos, y en tareas que requieren el análisis de grandes cantidades de datos. Si bien lo llamamos inteligencia artificial, en realidad no es inteligencia, solo un proceso algorítmico. La máquina "no sabe" nada. La IA es tan buena como la calidad del algoritmo y los datos que procesa.
